TÜRKİYE’DEKİ KONUTLARIN KİRA DEĞERİNİN ANALİZİ: HEDONİK MODEL VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI

Sibel Selim; Ayça Demirbilek

TR EN

TÜRKİYE’DEKİ KONUTLARIN KİRA DEĞERİNİN ANALİZİ: HEDONİK MODEL VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI

Öz

Emlak değerlemede ve konut piyasası araştırmalarında konutun piyasa değeri ve kira değeri genellikle mikro ekonomik teoriye dayanan hedonik model yoluyla analiz edilmektedir. Hedonik model, bir malın özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini incelemektedir. Bu çalışmada Türkiye’de konut kira değerlerini belirleyen faktörler 2004 Hanehalkı Bütçe Anketi kullanılarak analiz edilmiştir. Ele alınan modelin doğrusal olmama özelliğinden dolayı yapay sinir ağları (YSA) alternatif bir yaklaşım olarak kullanılmıştır. Çalışmada hedonik regresyon modeli ile yapay sinir ağları modelinin tahmin performansı karşılaştırılmış ve konutların kira değerlerinin tahminlenmesinde yapay sinir ağlarının daha iyi alternatif bir yöntem olduğu belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Konut kira değeri, Hedonik model, Yapay sinir ağları, Türkiye

Kaynakça

ADAIR, A.; McGREAL, S.;SMYTH, A.; COOPER, J. ve RYLEY, T. (2000)
House price and accessibility: The testing of relationships within the Belfast urban area, Housing Studies, 15(5), (s: 699-716). BAO, H. X. H. ve WAN, A. T. K. (2004) On the use of spline smoothing in estimating hedonic housing price models: Emprical evidence using Hong
Kong data, Real Estate Economics, 32(3), (s: 487-507). BIN, O. (2004). A prediction comparison of housing sales prices by parametric versus semi-parametric regressions, Journal of Housing Economics. 13, (s: 68-84).
BORST, R.A. (1991). Artificial Neural Networks: The Next Modelling/Calibration
Technology for the Assessment Community? Property Tax Journal, IAAO, 10(1), (s: 69-94). BOX, G. ve COX, D. (1964) An analysis of transformations, Journal of the Royal
Statistical Society, B 26, (s: 211–252). BRASINGTON, D. M.ve HITE, D. (2005) Demand for environmental quality: a spatial hedonic analysis, Regional Science and Urban Economics, 35, (s: 82).
CROPPER, M.;DECK, L. ve McCONNELL, K. (1988) On the choice of functional form for hedonic price functions, Review of Economics and Statistics, , (s: 668–675).
CURRY B.;MORGAN P. ve SILVER M. (2002) Neural networks and non-linear statistical methods: An application to the modelling of price-quality relationships, Computers & Operations Research, 29, (s: 951-969).

DIN A.;Hoesli M.ve BENDER A. (2001) Environmental variables and real estate prices, Urban Studies, 38(11), (s: 1989-2000).
EVANS, A.; JAMES, H. ve COLLİNS, A. (1993) Artificial neural networks: An application to residential valuation in the UK, Journal of Property
Valuation & Investment, 11, (s:195-204). FAN, G.; ONG, Z. S. E. ve KOH, H. C. (2006) Determinants of house price: a decision tree approach, Urban Studies, 43(12), 2301-2315.
FILHO, C. M. ve BİN, O. (2005) Estimation of hedonic price functions via additive nonparametric regression, Emprical Economics, 30, 93-114.
FLEMING, M.C. ve NELLIS, J.G. (1984) The Halifax House Price Index:
Technical Details, Halifax Building Society, Halifax. FLETCHER, M.; GALLIMORE, P. ve MANGAN, J. (2000) Heteroscedasticity in hedonic house price models, Journal of Property Research, 17(2), 93
HALVORSEN, R. ve PALMQUİST R. (1980) The interpretation of dummy variables in semilogrithmic regressions, American Economic Review, 70, June, 474-5.
HALVORSEN, R. ve POLLAKOWSKI, H. (1981) Choice of functional form for hedonic price equations, Journal of Urban Economics, 10, 37–49.
HIDANO, N. (2002) The Economic Valuation of the Environment and Public
Policy: A Hedonic Approach, New Horizons in Environmental Economics, Series Editors, Wallace E. Oates ve Henk Folmer. HUH S. ve KWAK S.J. (1997) The choice of functional form and variables in the hedonic price model in Seoul, Urban Studies, 34(7). (s:989-998).
JANSSEN, C. B. ve SODERBERG, J. Z. (2001) Robust estimation of hedonic models of prive and income for investment property, Journal of Property
Investment & Finance, 19(4), (s:342-360). JIM, C. Y. ve CHEN, W. Y. (2007). Consumption preferences and environmental externalities: A hedonic analysis of the housing market in Guangzhou, Geoforum, 38, (s: 414-431).
KAUKO T.; HOOİMEİJER P. ve HAKFOORT J. (2002). Capturing housing market segmentation: An alternative approach based on neural network modelling, Housing Studies, 17(6), (s: 875-894).
KAUKO T. (2003). On current neural network applications involving spatial modelling of property prices, Journal of Housing and the Built Environment, 18, (s: 159-181).
KESBİÇ, Y.;BALDEMİR, E. ve İNCİ, M. (2007) Emlak piyasasında hedonik talep parametrelerinin Tahminlenmesi: Muğla Örneği. 8. Türkiye Ekonomeri ve İstatistik Kongresi, 24-25 Mayıs, İnönü Üniversitesi, Malatya.
KESTENS, Y., THERIAULt, M. ve ROSIER, F.D. (2006). Heterogeneity in hedonic modelling of house prices: Looking at buyers’ household profiles, J. Geograph Syst., 8, (s: 61-96).
KIM, K. ve PARK, J. (2005). Segmentation of the housing market and its determinants: Seoul and its neighbouring new towns in Korea,
Australian Geographer, 36(2), (s: 221-232). LANCASTER, K. J. (1966). A new approach to consumer theory, Journal of
Political Economy, 74, (s: 132–157). LIU, J., G.; ZHANG X., L. ve WU W., P. (2006) Application of fuzzy neural network for real estate prediction, LNCS, 3973:1187-1191.
MALPEZZI, S. (2003). Hedonic pricing models: A selective and applied Review, in: T.O’Sullivan and K. Gibb (Eds) Housing Economics and Public
Policy, 67–89, Malden, MA: Blackwell Science. MCCLUSKEY, W., Dyson, K., Mcfall, D. ve Anand,S. (1996). Mass Appraisal for
Property Taxation: An Artificial Intelligence Approach, Land Economics Review, 2(1), (s: 25-32). MURRAY, J. ve SARANTIS, N. (1999). Price-quality relations and hedonic price indexes for cars in the United Kingdom, International Journal of the Economics of Business, 6(1), February.
ÖZKAN, G. ve YALPIR, Ş. (2005). Taşınmaza ekonomik bakış ve değerlendirmesi, TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 10.
Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı. 28 Mart-1 Nisan, Ankara. ÖZUS, E. ve DÖKMECİ, V. (2006). Dönüşüm yaşanan tarihi alanlarda konut fiyatlarında etkili faktörlerin analizi, İTÜ Dergisi/a Mimarlık, Planlama, Tasarım, 5(2), (s: 177-186).
PAGOURTZI, E.; ASSİMAKOPOULOS, V.; HATZİCHRİSTOS, T. ve French, N. (2003). Real estate appraisal: A review of valuation methods, Journal of Property Investment & Finance, 21(4), 383-401.
ROSEN, S. (1974). Hedonic prices and implicit markets: Product differentiation in pure competition, Journal of Political Economy, 82, January/February.
ROSSINI P.;MARANO W., Kupke V. ve BURNS M. (2002). A comparison of models measuring the implicit price effect of aircraft noise, 8th Pacific
Rim Real Estate Society Conference Christchurch, January, New Zealand. STEVENSON, S. (2004). New emprical evidence on heteroscedasticity in hedonic housing models, Journal of Housing Economics, 13, (s:136-153).
SCHULZ, R. ve WERWATZ, A. (2004). A state space model for berlin house prices: estimation and economic interpretation, Journal of Real Estate
Finance and Economics, 28, 37-57. TEMURLENK, M. S. ve ÖZÇELIK, A. (2003). Erzurum’da konut kiralarının hedonic model yaklaşımıyla incelenmesi, VI. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu, Gazi Üniversitesi, Ankara.
TÜİK-Türkiye İstatistik Kurumu (2004) Hanehalkı Bütçe Anketi Araştırması.
USTAOĞLU, E. (2003). Hedonic Price Analysis of Office Rents: A Case Study of the Office Market in Ankara, Orta Doğu Teknik Üniversitesi,
Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi. WHİTE, H. (1980). Heteroskedasticity-consistent covariance matrix and a direct test for heteroskedasticity, Econometrica, 48, 817-838.
WORZALA, E., LENK, M. ve SİLVa, A. (1995). An exploration of neural networks and its application to real estate valuation, The Journal of Real Estate Research, 10(2).
YURTOĞLU, H. (2005), Yapay Sinir Ağları Metodolojisi ile Öngörü Modellemesi:
Bazı Makroekonomik Değişkenler için Türkiye Örneği, Devlet Planlama Teşkilatı, Ekonomik Modeller ve Stratejik Araştırmalar Genel Müdürlüğü, Uzmanlık Tezi, No: 2683.
Tablo 5: Hedonik Model ve YSA’nın Performanslarının Karşılaştırılması Performans Ölçüleri Ortalama kare hata (MSE) Ortalama kare hatanın karekökü (RMSE) Ortalama mutlak hata (MAE) Hedonik Model 6952 8338 7448 3478

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

-

Bölüm

-

Yazarlar

Sibel Selim

Ayça Demirbilek

Yayımlanma Tarihi

31 Ocak 2009

Gönderilme Tarihi

14 Temmuz 2016

Kabul Tarihi

-

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2009 Cilt: 1 Sayı: 1

IZ

https://izlik.org/JA99GR39CP

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Selim, S., & Demirbilek, A. (2009). TÜRKİYE’DEKİ KONUTLARIN KİRA DEĞERİNİN ANALİZİ: HEDONİK MODEL VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1(1), 73-90. https://izlik.org/JA99GR39CP

TÜRKİYE’DEKİ KONUTLARIN KİRA DEĞERİNİN ANALİZİ: HEDONİK MODEL VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI

TÜRKİYE’DEKİ KONUTLARIN KİRA DEĞERİNİN ANALİZİ: HEDONİK MODEL VE YAPAY SİNİR AĞLARI YAKLAŞIMI

Öz

Anahtar Kelimeler

Abstract

Keywords

Kaynakça

Ayrıntılar

Birincil Dil

Konular

Bölüm

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

Gönderilme Tarihi

Kabul Tarihi

Yayımlandığı Sayı

IZ

Kaynak Göster