Yapay sinir ağları metodu ile gayrimenkul değerleme
Real estate appraisal with artificial neural networks method
- Tez No: 312251
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Kültür Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Gayrimenkul, dünya ekonomisinin en önemli yapı taşlarından birisidir. Gayrimenkullerin doğru olarak değerlendirilmesi düzgün bir ekonomik yapı için önemlidir. Günümüzde gayrimenkul değerlemesi için ağırlıklı olarak emsal karşılaştırma, gelir yöntemi ve maliyet yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmadakonutların değerlemesi için bir yapay sinir ağları modeli geliştirilmiştir. Modelin geliştirilmesi aşamasında Sermaye Piyasası Kurulu (SPK) ve Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu (BDDK) lisanslı bir gayrimenkul değerleme firmasının İstanbul ilinin farklı ilçelerinde konumlu toplam 400 değerleme raporu analiz edilmiştir. Raporlardan gayrimenkulün değerini etkileyen 12 parametre seçilerek sayısallaştırılmıştır. Sayısallaştırılan veriler ile yapay sinir ağı oluşturulup 28 farklı model denenmiştir. Modellerin başarı oranları değişken olup Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) modeli yaklaşık %94 korelasyon ve %87 doğruluk payı ile değereulaşmıştır.
Özet (Çeviri)
Real Estate is one of the most important building blocks of the world's economy. Accurate assessment of real estate is important for a proper economic structure. Nowadays, precedent comparison, income method and cost method are mainly used for the valuation of real estate. In this thesis an artificial neural network model was developed for real estate appraisal. 400 reports which are from different district of İstanbul were analyzed from Capital Markets Board (CMB) and Banking Regulation and Supervision Agency (BRSA) licensed real estate appraisal firm during the development of the model. Reports are digitized by selecting of 12 parameters which affected the value of property. Artificial neural network which is created using digitized data were tested with 28 different models. Success rate of the all models are different each other, Multilayer Perceptron (MLP) has reached approximately 94%correlation and 87% accuracy of value.
Benzer Tezler
- Konut yapılarının rayiç değerlerinin yapay sinir ağları metodu kullanılarak tahmin edilmesi: Düzce ili örneği
Estimating the market value of residential buildings with artificial neural networks method: Düzce sample
MURAT TABANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat MühendisliğiDüzce Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ LATİF ONUR UĞUR
- Yapay sinir ağları metodu ile kalıp işlerinde bir verimlilik ve adam-saat tahmini modeli
Efficiency and man-hour analysis model in formwork operations by using artificial neural networks method
MURAT SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Kültür Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. S. ÜMİT DİKMEN
- Yapay sinir ağları metodu ile Kızılırmak Nehri'nin akım tahmini
Flow forecasting of Kizilirmak river with artifical neural network method
SADIK ÖNAL
- Yapay sinir ağları metodu ile Türkiye tavukçuluk sektörü ihracattahmini uygulaması
Demanding Turkey's poultry sector export using by artificial neural networks method
KAMİL ABDULLAH EŞİDİR
Doktora
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiTeknoloji ve Bilgi Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET KARAHAN
- Artificial neural networks model for air quality in the region of İzmir
İzmir bölgesinde hava kalitesinin yapay sinir ağları metodu ile modellenmesi
SAVAŞ BİRGİLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Çevre Mühendisliğiİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüÇevre Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKMEN TAYFUR
YRD. DOÇ. DR. AYSUN SOFUOĞLU