Geri Dön

İstanbul ili konut satış/kira değer endeksleri mekansal otokorelasyon analizi

Spatial autocorrelation

  1. Tez No: 771760
  2. Yazar: BÜŞRA KAVELOĞLU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÜMİT IŞIKDAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, İstatistik, Geodesy and Photogrammetry, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mimari ve Kentsel Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 122

Özet

Mekansal otokorelasyon, gözlemlerin benzerliği ve konumlar arası benzerlik olmak üzere iki tür bilgiyi karşılaştırmaktadır. Birbirine yakın gözlem değerleri benzer ise bir bütün olarak pozitif mekansal otokorelasyon deseni göstermektedirler. Mekansal otokorelasyon olmaması, gözlem değerleri arasında mekansal ilişki olmadığını ifade etmektedir. Farklı coğrafi özelliklere sahip ilçe ya da mahallelerin genel olarak benzer özelliklere sahip olmaması, konumlarının dışında farklı özelliklerini de dikkate almayı önemli hale getirmektedir. Çalışma kapsamında sadece konumları değil konumların birbirlerine komşuluk ilişkileri, coğrafi verilerin içerdiği ve araştırmaya esas olabilecek verilerin konuma bağlı dağılımları da önem arz etmektedir. Kira ve satış değer endeksleri Endeksa.com sitesinden alınmıştır. İBB açık veri portalından ve Openstreetmap alınan verilerden mekansal otokorelasyon analizi yapılmıştır. Tüm veriler İstanbul ilçe ve mahalle coğrafi veriyleriyle ilişkilendirilmiştir. Araştırmada İstanbul ili konut kira ve satış değerlerinin ilçe ve mahalle ölçeğinde dağılışının kümelenmesi ya da dağılımı, değişkenlerin istatiksel olarak bir desen oluşturup oluşturmadığı mekânsal açıdan ele alınarak analiz edilmesi amaçlanmıştır. Açık kaynak olarak bulunan diğer verilerde ilçe ve mahalle verileriyle ilişkilendirilip Geoda yazılımında mekansal otokorelasyonları Global Moran I ve LISA ile test edilmiştir. Moran I testlerinde kullanılan ağırlık matrisi, oluşturma yöntemlerine göre farklı yöntemler içermektedir. Analiz çalışmalarında ağırlık matrisi farklılıklarının sonuçlarının etkisi de irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

Spatial autocorrelation compares two types of information: similarity of observations and similarity between locations. If the observation values close to each other are similar, they show a positive spatial autocorrelation pattern as a whole. The absence of spatial autocorrelation indicates that there is no spatial relationship between the observation values. The fact that districts or neighborhoods with different geographical characteristics do not generally have similar characteristics makes it important to consider their different characteristics apart from their locations. Which are important for the study other than the location are the location's correlation with other neighboring locations and location-based distribution of the data including geographical information and forming up the basis of the research. Rent and Sales value indices are taken from Endeksa.com. Poi data from Openstreetmap, IBB open data portal and TUIK statistics data portal Openstreetmap were analyzed by spatial autocorrelation. All data are associated with Istanbul district and neighborhood geographic data. In the research, it is aimed to analyze the clustering or distribution of the distribution of residential rental and sales values in the province of Istanbul at the scale of district and neighborhood, whether the variables form a statistical pattern or not, by considering spatially. Other opensource data were associated with district and neighborhood data and their spatial autocorrelation was tested with Global Moran I and LISA in Geoda software. The weight matrix used in the Moran I tests includes different methods according to the creation methods. In the analysis studies, the effect of the weight matrix differences on the results was also examined.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de konut yatırımları, konut yatırımlarının ekonomikliği ve yatırım tercihlerini etkileyen faktörlerin analizi

    Housing investments, the economic of housing investments and analysis of factors affecting investment preferences in Turkey

    ÜSTÜN HATİPOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiAnkara Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN TANRIVERMİŞ

  2. Finansal yatırım analizi yöntemi ile gayrimenkul projelerinde küresel kriz risklerinin azaltılması

    Reducing risks of global financial crysis? by using financial investment analysis method on real estate development projects

    KETRİN AYLİN SARIBOYACIYAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM ÖZÇEVİK

  3. Ankara ili doğal gaz tüketiminin yapay sinir ağları ile öngörüsü

    Prediction of natural gas consumption in Ankara region using artifical neural networks

    BURAK TAŞKINER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Enerjiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURAK BARUTÇU

  4. Gayrimenkul pazarlaması temelinde uluslararası tüketicilerin Türkiye'de gayrimenkul satın alma karar süreçlerinin incelenmesi ve İstanbul'da bir araştırma

    The investigation and research on the decision of purchasing process of the foreigner consumers with the settlement of international marketing of real estate in Istanbul

    BURCU TERZİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN AKYÜZ

  5. Konut ediniminde kullanıcı kararlarını etkileyen faktörler; İstanbul ili toplu konut projeleri örneği

    Case study on factors affective on user decisions in housing acquisition; Istanbul province mass housing

    SIDDIKA FİLİZ AYDIN GÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    MimarlıkGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLAY COŞGUN