Mekânsal kantil regresyon yaklaşımına göre konut fiyatlarının modellenmesi: Denizli ili örneği
Modeling of housing prices by spatial quantile regression approach: A case of Denizli province
- Tez No: 605689
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM GÜLER KANGALLI UYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Ekonometri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 92
Özet
Konut; barınma ihtiyacını karşılayan, ekonomik, sosyal açıdan önemli olan bir üründür. Konut fiyatlarında meydana gelen değişimler tüketici kararlarını doğrudan ve dolaylı olarak etkilemektedir. Konutun birbirinden farklı çok sayıda özelliğinin olması konutun heterojen bir ürün olmasına dolayısıyla konut piyasasının da heterojen bir piyasa olmasına neden olmaktadır. Bu nedenle, konut fiyatlarının tahmini zorlaşmaktadır. Konutların sahip olduğu her bir özelliğin konut fiyatları üzerindeki etkisi hedonik fiyat yaklaşımı ile incelenebilir. Konut satış fiyatı ile konuta ilişkin özellikler arasındaki ilişkilerin belirlenmesinde en önemli etkenlerden biri de mekânsal etkilerdir. Mekânsal etkiler, mekânsal bağımlılık ve mekânsal heterojenite olmak üzere iki şekilde ortaya çıkmakta ve bu etkiler nedeniyle konut satış fiyatları mekândan mekâna farklılık göstermektedir. Ayrıca konut fiyatları ve özellikleri arasındaki ilişkiler mekânsal etkileri de dikkate alan hedonik konut fiyatlama modellerinde konut fiyatlarının koşullu dağılımının farklı dilimleri için de incelenebilir. Mekânsal etkileri dikkate alan ve dağılımın farklı dilimleri için ilişkinin incelenmesine izin veren bu yaklaşım mekânsal kantil regresyon yaklaşımı olarak adlandırılmaktadır. Bu tez çalışmasında, Mayıs-Haziran 2019 döneminde Denizli konut piyasası için Merkezefendi ve Pamukkale merkez ilçelerinden 3666 adet satılık konut verisi elde edilerek, konutun sahip olduğu özellikler ve konut fiyatı arasındaki ilişki hedonik fiyat yaklaşımına göre mekânsal kantil regresyon ile analiz edilerek, Denizli konut piyasasına ilişkin bilgilerin sağlanması amaçlanmıştır. Mekânsal kantil regresyon tahmin sonuçlarına göre, Denizli ilinde konut satış fiyatının yüksek olduğu konumlarda mekân etkisinin önemi artmış aynı zamanda konutun yapısal ve fiziksel özelliklerinin, tüketici gelirine bağlı olmakla birlikte konut satış fiyatını pozitif yönde etkilediği bulgusu elde edilmiştir. Konutun alışveriş merkezine olan uzaklığının artması konut satış fiyatlarını azaltmaktayken, hastane ve Bayramyeri'ne olan uzaklığının artmasının konut satış fiyatını arttırmakta olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca konut satış fiyatını en fazla etkileyen kapalı yüzme havuzu değişkeni, konut satış fiyatını 39,63 oranında arttırmaktadır.
Özet (Çeviri)
Housing is an important product as economic and social that supply the needs of sheltering. Changes in housing prices, directly and indirectly, impact on consumer decisions. The fact that the dwellings have a number of different characteristics makes housing a heterogeneous product and thus the real estate market is a heterogeneous market. Therefore, it is getting difficult to estimate housing prices. The effect of each characteristic on housing prices can be examined by the hedonic price approach. Spatial effects are one of the most important factors in determining the relationship between housing prices and characteristics related to house. Spatial effects occur in two ways as spatial dependence and spatial heterogeneity, and because of these effects, housing prices change from spatial to spatial. Furthermore, the relationships between housing prices and characteristics can be examined for different segments of the conditional distribution of housing prices in hedonic pricing models that take into account spatial effects. This approach, which considers spatial effects and allows the examination of the relationship for different segments of the distribution, is called the spatial quantile regression approach. In this study, 3666 housing data were obtained from Merkezefendi and Pamukkale counties for the Denizli Housing Market in May-June 2019 period to examine the relationship between housing price and housing characteristics according to the spatial quantile regression. The results obtained from the spatial quantile regression analysis revealed that structural and physical characteristics affect positively housing prices especially at locations where the housing prices are high in Denizli province. Moreover, when the distance to the nearest shopping center increases, housing prices decrease. However, when the distance to the Bayramyeri and to the nearest hospital increase the housing prices increase. Also, the indoor pool variable which most affects the housing price, increases the housing price at the rate of 39.63.
Benzer Tezler
- Regional consumption and income dynamics in Turkey: A panel data analysis
Türkiyede bölgesel tüketim ve gelir dinamikleri: Panel veri analizi
MURAT GÜVEN
Doktora
İngilizce
2018
Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT GÜLOĞLU
- Hedonik konut fiyatlarının mekansal kantil regresyon modeli ile analizi
The analysis of hedonic housing prices using the spatial quantile regression model
ENGİN BEKAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
EkonometriMarmara ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU ÇAĞLAYAN
- Kuraklık göstergelerinin büyük ölçekli atmosferik parametrelerle ilişkilerinin araştırılması
The investigation of relations between large scale atmospheric parameters and drought indices
DOĞAN ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKAN FISTIKOĞLU
- The impact of climate change on future extreme precipitation in Turkey
Türkiye'de iklim değişikliğinin gelecek ekstrem yağışlara etkisi
DERYA ALBAYRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesiİklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMER LÜTFİ ŞEN
- Quantile approach to contiguity based spatial autocorrelation: Spatial theta lag and conditional weighting
Mekansal komşuluk bazlı mekansal otokorelasyona kantil yaklaşımı: Mekansal theta gecikmesi ve koşullu ağırlıklandırma
AHMET FURKAN EMREHAN
Doktora
İngilizce
2022
İstatistikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DOĞAN YILDIZ