A new submarket approach using distances to transit lines for the prediction of real estate prices
Gayrimenkul fiyatlarının tahmininde kullanılmak için ulaşım hatlarını kullanarak yeni bir alt market oluşturma yaklaşımı
- Tez No: 604551
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ILGIN GÖKAŞAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Şehircilik ve Bölge Planlama, Ulaşım, Urban and Regional Planning, Transportation
- Anahtar Kelimeler: Ekonomik istatistikler, Kentiçi ulaşım, Economic statistics
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gayrimenkul fiyatlarını tahmin etmek, son yıllarda trend konularından biri olmuştur. Hem bir taşınmazın değerini öngören hem de bu fiyatlara etki eden parametreler üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, İstanbul, Beylikdüzü ve Esenyurt ilçelerinde bulunan iki komşu ilçede, ulaşım hatlarına yakın alt pazar kullanarak gayrimenkul fiyatlarının tahmini analiz edilmiştir. Bu yaklaşıma göre farklı bölgelerin iç dinamiklerini anlamak için veri bölümlere ayrılarak incelenmelidir ki bu yaklaşım alt market olarak adlandırılır. Bu ilçelerdeki gayrimenkullerin tüm verileri toplandıktan ve analiz edildikten sonra, veriler üç bölgeye (Esenyurt, Beylikdüzü ve geçiş bölgesi) ayrılarak farklı bölgelerin değişen dinamiklerini incelemek için analiz edilir. Yukarıda belirtilen bölgelerden bir bağımlı değişken ve 13 bağımsız değişkenden oluşan toplam 3487 gayrimenkul verisi iki makine öğrenmesi (Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) ve Mekansal Otomatik Regresyon (SAR) ve bir derin öğrenme aracı (MLP) ile analiz edilmiştir. Hem tüm verilerin hem de alt pazar analizinin sonuçlarına göre, Spatial Auto Regressive model, R-kare ölçüsündeki bir metrikte diğerlerine göre daha üstün performans göstermiştir. Ayrıca, alt pazar analizi ile, tüm algoritmaların öngörü gücü (MLR, SAR, ve MLP) önemli ölçüde artmıştır. Her modelin önemli bağımsız değişkenleri birbirinden farklıdır, bundan yola çıkarak gayrimenkul fiyat tahmininde alt marketler kullanmanın tahmin modellerini iyileştirdiği ve bu alt marketlere ait farklı dinamikleri gösterdiği sonucuna varılabilir.
Özet (Çeviri)
Prediction of a price of a real estate has been one of the trend topics in recent years. There are many studies conducted on both prediction of a value of a real estate or the affecting parameters. In this study, the prediction of a real estate price using submarket near transit lines is studied on two neighbor counties in Istanbul, Beylikduzu and Esenyurt. So, the data should be analyzed into parts to investigate altered dynamics of different districts, which is also called submartket analysis. After the whole data of real estates in these counties are collected and analyzed, the data are divided into three parts (Esenyurt, Beylikduzu and transition zone) and analyzed in order to investigate altered dynamics of different districts. A total of 3487 real estate data with one dependent variable and 13 independent variables collected from aforementioned districts are analyzed with two machine learning (Multiple Linear Regression (MLR) and Spatial Auto Regression (SAR) and one deep learning tool (MultiLayer Perceptron (MLP)). According to the results of the both whole data and submarket analysis, Spatial Auto Regressive model is superior to the others in a metric of R-squared. Moreover, with the submarket analysis, prediction power of all the algorithms (MLR, SAR, and MLP) are significantly increased. Significant independent variables of each model differ from each other so that it can be concluded that submarket analysis in real estate prediction is improving the prediction models and showing different dynamics of each specific district of a county.
Benzer Tezler
- İstanbul'da eğitim donatımlarının planlanmasına ve uygulanmasına yönelik model araştırması
Model research on planning and application of education infrastructures in Istanbul
SUAT ÇABUK
Doktora
Türkçe
2003
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ÜNAL
- Veri madenciliği ve demetleme
Data mining and clustering
AHMET CÜNEYD TANTUĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EŞREF ADALI
- Uluslararası hızlı servis restoranlarının ticari alan analizine dayalı bir yer seçimi modeli önerisi
A site selection model proposal based on trade area analysis of international quick service restaurants
HANZADE KUĞU BAŞ
Doktora
Türkçe
2018
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAN ZEREN GÜLERSOY
- Yurt dışı tesis kurma yatırımları: Aralık değerli sezgisel bulanık ahp ve edas entegre yöntemi ile analizi
Investments of foreign facility establishment: Analysis interval-valued intuitionistic fuzzy ahp and intuitionistic fuzzy edas
SİBEL TEMÜRLENK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CENGİZ KAHRAMAN
- Determinants of Ghana's trade flows in economic community of West African states: Application of the Gravity model
Batı Afrika ülkeleri ekonomik topluluğu içinde Gana ticaretini etkileyen faktörler: Gravite modeli uygulaması
IDDRISU ISSAH SUMANI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. E.FERHAN GEZİCİ