Geri Dön

Gayrimenkul yatırım ortaklıklarında kârlılık belirleyicilerinin veri madenciliği yöntemleri ile tahminlemesi: Uluslararası bir karşılaştırma

Prediction of profitability determinants in real estate investment trusts through data mining methods: An international comparison

  1. Tez No: 848862
  2. Yazar: ABDURRAHMAN COŞKUNER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖMER FARUK RENÇBER
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 176

Özet

Gayrimenkul türleri içerisinde konut, insanların temel barınma, güvenlik ve aidiyet ihtiyaçlarını karşılamada önem taşımaktadır. Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları (GYO), gayrimenkul yatırımlarını toplamak, yönetmek ve çeşitlendirmek için etkili bir araç sağlayarak, yatırımcılara büyük ölçekli projelere yatırım yapma fırsatı yaratmaktadır. Çalışmanın amacı, konut gayrimenkul yatırım ortaklıkları firmalarının kârlılıkları üzerinde etkisi olan finansal göstergelerin öncelik sıralamalarını tespit etmek ve bu amaç doğrultusunda kullanılan üç farklı veri madenciliği yöntemini karşılaştırmaktır. Çalışmada, Rassal Orman Regresyonu, XGBoost ve CatBoost olmak üzere üç veri madenciliği yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın veri seti, 7 ülkede konut ve ağırlıklı olarak konut sektöründe faaliyet gösteren 32 konut GYO firmasına ait 2013.D1 - 2022.D1 dönemleri arası verilerden oluşmaktadır. GYO Firmaları, kurumlar vergisi muafiyetinden yararlanmaları için gerekli olan asgari temettü dağıtma oranlarına göre iki gruba ayrılmış ve gruplar arası karşılaştırmalar yapılmıştır. Bağımlı değişken olarak faiz, amortisman ve vergi öncesi kâr oranı kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler; firma büyüklüğü, net varlık değeri, kaldıraç oranı, duran varlık devir hızı ve cari orandan oluşmaktadır. Elde edilen bulgulara göre, firma büyüklüğü firmaların kârlılıkları üzerinde en fazla öneme sahip gösterge olduğu, en az öneme sahip göstergenin ise cari oran olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, XGBoost ve CatBoost yöntemleri ile oluşturulan modellerin hata değerleri, Rassal Orman Regresyonu yöntemine göre oluşturan modellerin hata değerinden daha düşük çıkmıştır. Bu bulgu, XGBoost ve CatBoost yöntemlerinin Rassal Orman yöntemine göre daha başarılı olduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Among real estate types, residential properties a crucial role in meeting people's fundamental needs for shelter, security, and belonging. Real Estate Investment Trusts (REITs) provide an effective tool for gathering, managing, and diversifying real estate investments, offering investors the opportunity to participate in large-scale projects. The study aims to identify the prioritization of financial indicators affecting the profitability of residential real estate investment trust companies and to compare three different data mining methods used for this purpose. In the study, three data mining methods, namely Random Forest Regression, XGBoost, and CatBoost, were employed. The dataset of the study consists of data from the periods 2013.Q1 to 2022.Q1 for 32 residential REIT companies operating predominantly in the residential sector across 7 countries. REIT companies were divided into two groups based on the minimum dividend distribution ratios required for them to benefit from corporate tax exemption and inter-group comparisons were made. The dependent variable used was the interest, depreciation, and tax pre-profit margin. Independent variables consisted of firm size, net asset value, leverage ratio, fixed asset turnover, and current ratio. According to the findings, firm size was identified as the most significant indicator influencing companies' profitability, while the current ratio was found to be the least significant indicator. Additionally, the error values of models created with XGBoost and CatBoost methods were lower than those created with the Random Forest Regression method. This finding indicates that the XGBoost and CatBoost methods are more successful compared to the Random Forest method.

Benzer Tezler

  1. Gayrimenkul yatırım ortaklıklarında piyasa değeri ve aktif karlılığı etkileyen finansal oranların panel veri analizi yöntemiyle belirlenmesi

    Analysis of the financial ratios which effect market value and return of assets for real estate investment trusts with panel data analysis

    EMRE ÇELİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ekonometriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. KEREM YAVUZ ARSLANLI

  2. Türkiye'de ki gayrimenkul yatırım ortaklıklarının karlılık analizi

    Profitibility analysis of real estate investments turusts of Turkey

    PINAR OCAKDAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Maliyeİstanbul Aydın Üniversitesi

    Muhasebe ve Finansal Yönetim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNAY DENİZ DURSUN

  3. Gayrimenkul yatırım ortaklıklarının finansal ve kârlılık yapısının borsa performansına etkisi

    The effect of financial and profitability structure of real estate investment trusts on stock market performance

    AYŞEGÜL BERRAK KÖTEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İşletmeYıldız Teknik Üniversitesi

    İşletme Yönetimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH DURER

  4. UFRS 40 yatırım amaçlı gayrimenkuller standardının gayrimenkul yatırım ortaklıklarındaki kullanımı ve mali performansa olan etkilerinin ölçülmesi:BİST örneği

    IFRS 40 use of investment property standards in real estate investment companies and measurement of financial performance effects : BIST sample

    HÜLYA ÇAYIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    İşletmeCelal Bayar Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEVDET ALPTEKİN KAYALI

  5. Gayrimenkul yatırım ortaklıklarının finansal performanslarının analizi: BIST örneği

    Analysis of financial performances of real estate investment trusts: The case of BIST

    AHMET GÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeKafkas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEYDA YERDELEN KAYGIN