Hedonic analysis of housing prices in istanbul: The effect of distance to urban green areas
İstanbul'daki konut fiyatlarının hedonik analizi: Kentsel yeşil alanlara uzaklığın etkisi
- Tez No: 572361
- Danışmanlar: PROF. DR. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Urban and Regional Planning
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Şehir Planlama Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Çok bileşenli yapısıyla geniş bir araştırma alanı sunan konut gayrimenkulünün fiyatının belirlenmesinde etkili olan faktörler birbirinden farklı disiplinlerde çok sayıda çalışmaya konu olmuştur. Konut fiyatı sadece konutun yapısal özellikleri ile değil aynı zamanda konutun bulunduğu yerleşim alanı ve çevresinin kalitesi ile birlikte sosyal ve ekonomik faktörler dahil bölgenin özellikleri ile de belirlenir. Konut fiyatını etkileyen bu faktörlerin açıklanmasında en yaygın yöntem olarak hedonik fiyat analizi kullanılmaktadır. Barınma ve güvenlik gibi temel ihtiyaçlara cevap veren konut, birçok farklı özelliğe sahip heterojen bir ürün olarak tanımlanmaktadır. Başka bir deyişle, heterojen bir mal olarak bir konut birimi bir dizi nitelik içerir. Heterojen ürünlerin özellikleri ana maldan ayrı olarak pazarlanamaz çünkü bu mülklerin ana maldan ayrı bir pazarı yoktur ve fiyatları belirsizdir. Bu nedenle, bir konut birimi için ödenen fiyat, çeşitli özelliklerle ilişkili örtülü fiyatların toplamıdır. Hedonik fiyat modeli, bir evin fiyatı üzerine yapılan çalışmalarda ortak bir yöntem olarak kullanılmaktadır. Hedonik fiyat modeli, heterojen bir malın farklı özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini tahmin etmeyi sağlar. Bir ev piyasada bir bütün olarak satılmaktadır. Bu nedenle, otopark, güvenlik sistemi, ebeveyn banyosu gibi bir evin farklı özellikleri veya evin etrafındaki yeşil alanlar için ayrı bir fiyat yoktur. Bununla birlikte, bu ve diğer birçok özelliğin evin fiyatı üzerinde etkisi olduğu ihmal edilemez. Bu noktada, hedonik fiyat modeli konut fiyatını konutun kendi özellikleri açısından tahmin etmeyi sağlar. Hedonik fiyat modeliyle bu özelliklerin her birinin, konutun fiyatını ne ölçüde etkilediğini hesaplamak da mümkündür. Çalışmanın amacı; kentsel yeşil alanların konut gayrimenkulü üzerinde ekonomik anlamda ölçülebilir bir etkisinin olup olmadığını hedonik fiyat modeli kullanarak ortaya koymaktır. Konut çevresindeki yeşil alan varlığı, çoklu regresyon analizlerinde, konutun en yakın yeşil alana olan kuş uçuşu uzaklığı, yürüyüş mesafesi ve en yakın yeşil alanın büyüklüğü ile istatistiki olarak test edilmiştir. Kentsel yeşil alanların konut fiyatlarına artı değer katması durumunda, yeşil alanların üretilmesi için katlanılan kamulaştırma, inşaat ve bakım maliyetlerinin konut fiyatlarının artı değerinin vergilendirilmesi suretiyle karşılanması tartışma konusu yapılabilecektir. Bu, aynı zamanda, kendi bölgelerinde inşa edilen yeşil alanların masraflarını vergilendirme yoluyla ödeyenlerin, kendi yaşam çevrelerine dair sahiplik ve aidiyetlik duygusu kazanmalarına yardımcı olacaktır. Bu amaçla gerçekleştirilen çalışmada öncelikle konut kavramı, konutun genel nitelikleri, konut fiyatlarını etkileyen faktörler ve konut piyasasından kısaca bahsedilmiştir. Yine, yeşil alanların fonksiyonları, yeşil alan ve konut fiyatı ilişkisi ile kentsel alanlarda yeşil alan üretme problemi üzerinde durularak kentsel yeşil alanların önemi vurgulanmıştır. Çalışmanın bir sonraki bölümünde, hedonik fiyatlandırma kavramı ve teorisi üzerinde durulmuş ve hedonik fiyatlandırma modellerinin hangi değişkenlerle hangi fonksiyonel formlarda kurulabileceği anlatılmıştır. Ayrıca, hedonic fiyat modelinin avantajları ve kurulan modellerde karşılaşılan sorunlardan bahsedilmiştir. Bölüm sonunda ise hedonic fiyatlandırma modelleri kullanılarak konut piyasası için gerçekleştirilen çalışamlarından oluşan geniş bir literatür özeti sunulmuştur. Çalışmanın takip eden bölümünde regresyon analizinde kullanılacak modellerin oluşturulmasında izlenen yöntem izah edilmiştir. Bu kapsamda, öncelikle örneklem seçiminden bahsedilmiş ve modellerde kullanılacak bağımlı ve bağımsız değişkenler tanımlanmıştır. Bununla birlikte, farklı fonksiyonel formlarda modellerin oluşturulması ve bu hususta dikkat edilmesi gereken noktalar üzerinde durulmuştur. Çalışmanın uygulama bölümünde ise öncelikle konutun sahip olduğu özelliklerin konutun satış fiyatını ne oranda etkilediğini veya farklılaştırdığını incelemek için tahmin modelleri geliştirilmiştir. Farklı fonksiyonel formlarda ve birbirinden farklı değişkenlerle kurulmuş tahmin modelleri kullanılarak çoklu regresyon analizinin gerçekleştirildiği bu bölümde, elde edilen sonuçlar özetlenmiş ve bu sonuçlar istatistiksel olarak değerlendirilmiştir. Regresyon analizinin sonuçlarına göre, İstanbul için R2 değeri en yüksek olan ve bağımlı değişkendeki (konut fiyatı) varyansı en iyi şekilde açıklayabilen final modelin, seçilmiş bağımsız değişkenlere göre fonksiyonel formu logaritmik-doğrusal olarak tahmin edilmiştir. Final modelde, konutun büyüklüğü (brüt, m2), odası sayısı, konutun yaşı, jeneratör, kapalı garaj, konutun en yakın yeşil alana kuş uçuşu mesafesi (m) ve bu yeşil alanların büyüklüğü (m2) konut fiyatlarındaki varyansın açıklamasında etkili olan bağımsız değişkenlerdir. Bunların içerisinde en etkili olan değişken ise konutun en yakın yeşil alana kuş uçuşu mesafesidir. Final modeldeki diğer değişkenler ortalama değerlerinde sabit tutulduğunda, çalışmaya konu olan gözlemler içerisindeki bir konutun en yakın yeşil alana kuş uçuşu mesafesi 100 metreden 50 metreye düştüğünde konutun fiyatı 533132.95 TL'den 560467.26 TL'ye yükselmektedir. Bu bakış açısıyla, çalışma alanındaki tüm gözlemler dikkate alındığında, konutların tamamının en yakın yeşil alana kuş uçuşu mesafesi 100 metreden 50 metreye düşürüldüğünde toplamda 8200293 TL artı değer yaratılabilmektedir. Diğer taraftan, final modeldeki diğer değişkenler ortalama değerlerinde sabit tutulduğunda, çalışmaya konu olan gözlemler içerisindeki bir konuta kuş uçuşu en yakın mesafede bulunan yeşil alanın büyüklüğü 500 m2'den 1000 m2'ye yükseldiğinde konutun fiyatı 493355.85 TL'den 494054.94 TL'ye çıkmaktadır. Çalışma alanındaki tüm gözlemler dikkate alındığında ise konutlara kuş uçuşu en yakın mesafede bulunan yeşil alanların tamamının büyüklüğü 500 m2'den 1000 m2'ye yükseldiğinde toplamda 209727 TL artı değer yaratılabilmektedir. Sonuçlar, İstanbul'daki konut piyasasının yeşil alanlara yakınlığı ve bu yeşil alanların büyüklüğünü bir fayda olarak gördüğünü göstermektedir. Dolayısıyla, final modelden hareketle, kentsel yeşil alanların konut fiyatlarına artı değer kattığı hipotezinin doğrulandığı ve yeşil alanların üretilmesi için katlanılan kamulaştırma, inşaat ve bakım maliyetlerinin konut fiyatlarının artı değerinin vergilendirilmesi suretiyle karşılanması hususunun tartışma konusu yapılabileceği görülmüştür. Bu vergilendirme modeli, arsa temini ve uygulaması finansal yetersizlikler nedeni ile gerçekleştirilemeyen diğer sosyal ve teknik altyapı alanları için de bir çıkış noktası oluşturabilir. Ayrıca, bu modelin, kendi bölgelerinde inşa edilen yeşil alanların masraflarını vergilendirme yoluyla ödeyenlerin, kendi yaşam çevrelerine dair sahiplik ve aidiyetlik duygusu kazanmalarına yardımcı olabileceği görülmüştür. Bu çalışmayla, hedonik fiyat modelinin, karar alma süreçlerinde vergi politikalarının belirlenmesi hususunda önemli olan ve herhangi bir kamu yatırımının ekonomik etkilerinin ve bireylerin bu yatırımlar aracılığıyla çevresel olanakların geliştirilmesi durumunda sahip olacakları ödeme istekliliğinin ölçülebilmesi noktasında gerekli görülen kapsamlı bilgiyi sağlayabileceği sonucuna ulaşılmıştır.
Özet (Çeviri)
A house provides a broad field of research as a multi-component estate. Factors affecting its price have been subject to several studies in various disciplines. House prices are determined by several factors such as physical characteristics of the housing unit, locational characteristics and neighborhood characteristics that include social and economic services provided by local governments and the quality of the environment. Hedonic price analysis offers most popular techniques to clarify the effects of these factors on housing prices. The aim of this study is to determine whether urban green areas have an economically measurable impact on housing prices in Istanbul. For this purpose, the presence of green areas around the housing units was statistically tested in multiple regression analyses with the bird fly distance (air distance) and walking distance of the housing units to the nearest green area, and with the size of the nearest green area itself. In the case that urban green areas provide added value to the housing prices, a discussion can be made in order to cover the expropriation, construction and maintenance costs of the green areas by taxing the added value of the housing prices. This can also help people, who pay the expenses of the green areas constructed in their own territory by the way of taxation, to gain the sense of ownership and belonging for their environment. For this purpose, firstly, the housing concept, the general characteristics of the housing, the factors which affect the housing prices and the housing market are briefly explained in this study. And, the importance of urban green spaces is emphasized by focusing on the functions of green spaces, the relationship between green space and housing prices and the problem of producing green spaces in urban areas. In the next section of the study, hedonic pricing concept and theory is focused and it is explained that hedonic pricing models can be used with which variables and in which functional forms. In addition, the advantages of the hedonic price model and the problems encountered in the installed models are focused. At the end of this chapter, a comprehensive literature summary of the studies which are carried out for the housing market by using hedonic pricing models is offered. In the following part of the study, the methods used in the creation of the models to be used in the regression analysis are explained. In this context, firstly sample selection is mentioned and dependent and independent variables which are used in the models are defined. In addition to this, the creation of models in different functional forms and the points to be considered in this regard are pointed out elaborately. In the application part of the study, firstly, estimation models are developed to determine to what extent the properties of the house affect or differentiate the sale price of the house. In this section, multiple regression analysis is performed by using estimation models which are established in different functional forms and with different variables, the results are discussed and they are evaluated statistically. According to the results of the regression analysis, functional form of the final model with chosen independent variables is estimated to be log-linear which has the greatest R2 that best describes the variance of the dependent variable of housing prices in Istanbul. In the final model, house size (gross, m2), number of bedroom, age, generator, garage (indoor), bird fly distance (m) from the housing units to the nearest green areas and size of these green areas (m2) are the significant variables in explaining the variation of house prices. Besides, bird fly distance (m) is the most influential factor in determining the variation of house prices in Istanbul. And, the results suggest that the housing market in Istanbul considers proximity to green areas and the size of these green areas as a benefit. Therefore, the model confirms the hypothesis that urban green areas provide added value to the housing prices and so a discussion can be made in order to cover the expropriation, construction and maintenance costs of the green areas by taxing the added value of the housing prices. This taxation model can also provide a solution for other social and technical facilities that are not realized due to financial insufficiency.
Benzer Tezler
- Şehir marka gücünün gayrimenkul fiyatlarına bağlı olarak ölçülmesi
Measurement of city brand power depending on real estate prices
FATMA TUBA ÇOBANKAYA
- Financing urban rail investments via urban development
Metro yatırımlarının arazi geliştirme ile finanse edilmesi
ELİF CAN CENGİZ
Doktora
İngilizce
2020
Ulaşımİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. HÜSEYİN MURAT ÇELİK
DOÇ. PELİN ALPKÖKİN
- Konut fiyatını etkileyen faktörlerin incelenmesi Üsküdar örneği
An investigation of factors affecting the housing prices case study of Üsküdar
AYDA MİRASYEDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. VEDİA DÖKMECİ
- Metro istasyonlarının konut fiyatlarına etkisi: İstanbul örneği
Effects of metro stations on housing prices: The Istanbul case
KAMİL DEMİRCAN
Doktora
Türkçe
2021
UlaşımYıldız Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENAY OĞUZTİMUR
- Mahalle ölçeğinde konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik fiyat modeli ile analiz edilmesi: Esenkent mahallesi örneği
Analysis of the factors affecting the housing prices in neighbourhood scale with hedonic price model: The case of Esenkent neighbourhood
TUBA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
EkonomiMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiYapı Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NUR ATAKUL