Geri Dön

Yabancılara konut satışının mars yöntemi ile tahmin edilmesi

Predicting of house sales to foreigners with mars method

  1. Tez No: 887318
  2. Yazar: UFUK AKYOL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT GÜL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Giresun Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İstatistik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

İnşaat sektörü Türkiye ekonomisi için önemli bir lokomotif sektördür. 2012 yılında yapılan yasal düzenlemelerle yabancılara konut satışı mümkün hale gelmiştir. Yabancılara yapılan konut satışları hem ülkeye önemli bir döviz girdisi sağlamakta hem de inşaat sektörünün canlı kalmasında önemli rol oynamaktadır. Yabancılara konut satışlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve bu satışların tahmin edilmesi, hem sektör hem de ülke ekonomisi açısından önemlidir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de yabancılara yapılan konut satışlarını ekonomik ve sektörel değişkenler kullanarak tahmin etmek ve bu tahminleri MARS (Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Uzanımları) yöntemiyle gerçekleştirmektir. MARS yöntemi kullanılarak yapılan analizde, TÜFE (Tüketici Fiyat Endeksi), inşaat ciroları, döviz kuru, konut faiz oranları, fiyat beklentileri, kayıtlı siparişler, işsizlik oranı ve inşaat endeksi gibi faktörlerin yabancılara konut satışını etkilediği tespit edilmiştir. Ayrıca, bu faktörler arasındaki etkileşimlerin de modelde yer aldığı görülmüştür. Modeldeki tüm katsayılar istatistiksel olarak anlamlı (p-değeri < 0.05) bulunmuştur. MARS modeli yüksek açıklayıcılık gücüne sahiptir (Adjusted R-squared: 0.9736). Gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki Pearson korelasyon katsayısı 0.9906 olarak hesaplanmıştır. MARS modelinin, geleneksel regresyon modeline göre tahmin performansını (MSE) %95 oranında iyileştirdiği belirlenmiştir. Bu, modelin yabancılara konut satışını oldukça başarılı bir şekilde tahmin ettiğini göstermektedir. Çalışma, MARS yönteminin karmaşık ilişkileri modellemede etkili bir araç olduğunu ve yabancılara konut satışının tahmini için uygun bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, karar vericiler ve sektör paydaşları için önemli bilgiler sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

The construction sector is a crucial driving force for the Turkish economy. With the legal regulations implemented in 2012, it has become possible to sell residential properties to foreigners. The sale of housing to foreign buyers not only provides a significant foreign currency inflow to the country but also plays a vital role in keeping the construction sector vibrant. Identifying the factors that influence housing sales to foreigners and forecasting these sales are essential for both the sector and the national economy. The purpose of this study is to predict the housing sales made to foreigners in Turkey using economic and sectoral variables and to perform these predictions using the MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) method. In the analysis conducted using the MARS method, it has been determined that factors such as the Consumer Price Index (CPI), construction turnovers, exchange rates, housing interest rates, price expectations, registered orders, unemployment rate, and construction index affect the sale of housing to foreigners. Moreover, it has been observed that the interactions between these factors are also included in the model. All coefficients in the model were found to be statistically significant (p-value < 0.05). The MARS model has a high explanatory power (Adjusted R-squared: 0.9736). The Pearson correlation coefficient between the actual values and the predicted values was calculated as 0.9906. It has been determined that the MARS model improves the prediction performance (MSE) by 95% compared to the traditional regression model. This indicates that the model predicts housing sales to foreigners quite successfully. The study has revealed that the MARS method is an effective tool for modeling complex relationships and is a suitable method for forecasting housing sales to foreigners. The findings provide important insights for decision-makers and sector stakeholders.

Benzer Tezler

  1. Yabancılara konut satışının turizme etkileri: Yalova örneği

    The effects of the real estate sales to foreigners on tourism: Yalova sample

    FATİH HASAN HANÇER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    TurizmBatman Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MERAL DURSUN

  2. Alanya'da yabancılara konut satışının artmasının bölge konut sektörüne etkisi: Nitel bir araştırma

    The effect of increased housing sales to foreigners in Alanya on the regional housing sector: A qualitative research

    BERNA YILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MimarlıkALANYA ÜNİVERSİTESİ

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BAYRAM ER

  3. Türkiye'de konut fiyatı belirleyicileri ve Türk vatandaşlığı kazanımı için gayrimenkul alış limiti değişikliklerinin konut piyasasına etkisinin incelenmesi

    Investigation of housing price determinants in Turkey and the effect of real estate purchasing limit changes for Turkish citizenship acquisition on the housing

    SELMAN KARMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Para Sermaye Piyasaları ve Finansal Kurumlar Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARİF SALDANLI

  4. Konut talebinin belirleyicileri: Türkiye için ARDL sınır testi ve granger nedensellik testi kanıtları

    Determinants of house demand: Evidence from ARDL bound and granger non-causality tests for Turkey

    VAHİDE BÜŞRA KALYONCU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    EkonomiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL YILDIRIM

  5. Türkiye'de yabancılara yapılan konut satışının tahmininde makine öğrenmesi yöntemleri performanslarının incelenmesi

    An investigation of the performance of machine learning methods in the prediction of home sales to foreigners in turkey

    CANSU TOSUN GAVCAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmePamukkale Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARZU ORGAN