Geri Dön

İkinci el otomobil fiyatlarının koşulsuz kantil regresyon ile analizi

Analysis of second hand car prices with unconditional quantile regression

  1. Tez No: 914074
  2. Yazar: EMİNE KÖKLÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. EBRU ÇAĞLAYAN AKAY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Econometrics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 133

Özet

Bu çalışmanın amacı, ikinci el otomobil fiyatlarını etkileyen faktörleri koşulsuz kantil regresyon çerçevesinde ilk kez analiz etmektir. Önceki araştırmalarda, ikinci el otomobil fiyatlarına etki eden faktörler genellikle hedonik fiyatlama modeli, yapay sinir ağları ve makine öğrenmesi gibi ekonometrik yöntemlerle incelenmiştir. Bu çalışma, farklı kantil düzeylerinde otomobil fiyatlarına etki eden değişkenleri ve bu değişkenlerin fiyat üzerindeki etkilerini ortaya koymaktadır. Düşük, orta ve yüksek fiyat aralıklarında değişkenlerin otomobil fiyatları üzerindeki etkilerini inceleyen bir yaklaşım benimsenmiştir. Ayrıca, çalışmada koşullu kantil regresyon model tahminlerine yer verilerek her iki yöntem için karşılaştırmalı bir analiz gerçekleştirilmiştir. Koşullu kantil regresyon ve koşulsuz kantil regresyon yöntemlerinin, ikinci el otomobil fiyatlarının belirleyicileri üzerindeki potansiyel heterojen etkilerini daha iyi anlamaya katkı sağladığı gözlemlenmiştir. İki yöntem arasındaki sonuçlar arasında belirgin farklılıklar bulunmaktadır. Sonuçlar, koşullu kantil regresyon yönteminde, kilometre (-), boyalı parça (-), şerit takip sistemi (+), hava yastığı (+), soğutmalı torpido (+), ısıtmalı koltuk (+), hız sabitleme sistemi (+), park asistanı (+), hasar kaydı olmaması (+), otomatik vites (+), önden çekişli (-), arkadan itişli (-), motor gücü (+), yakıt türü (benzin ve dizel, +), kasa tipi (sedan ve hatchback, -), yaş (-), Alman markalı (+) ve Japon markalı (+) gibi değişkenlerin fiyat üzerindeki etkilerini belirlemiştir. Koşulsuz kantil regresyon yöntemi ise bazı değişkenlerin fiyat üzerindeki etkilerini farklı kantil seviyelerinde hem negatif hem de pozitif olarak göstermiştir. Özellikle, şerit takip sistemi, hava yastığı, hız sabitleme sistemi ve park asistanı gibi değişkenlerin etkileri, koşulsuz kantil regresyon yönteminin belirlenen kantilde özelliklerin aynı olduğu varsayımını dikkate almaması nedeniyle farklılık göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The aim of this study is to analyse the factors affecting used car prices within the framework of unconditional quantile regression for the first time. In previous studies, the factors affecting used car prices have generally been analysed by econometric methods such as hedonic pricing model, artificial neural networks and machine learning. This study analyses the variables affecting car prices at different quantile levels and the effects of these variables on prices. An approach that analyses the effects of variables on car prices in low, medium and high price ranges is adopted. In addition, a comparative analysis is carried out for both methods by including conditional quantile regression model estimations. It is observed that conditional quantile regression and unconditional quantile regression methods contribute to a better understanding of the potential heterogeneous effects on the determinants of used car prices. There are significant differences between the results of the two methods. The results show that in the conditional quantile regression method, mileage (-), painted parts (-), lane keeping system (+), airbag (+), cooled dashboard (+), heated seat (+), cruise control system (+), parking assist (+), no damage record (+), automatic transmission (+), front wheel drive (-), rear wheel drive (-), engine power (+), fuel type (petrol and diesel, +), body type (sedan and hatchback, -), age (-), German brand (+) and Japanese brand (+). The unconditional quantile regression method showed both negative and positive effects of some variables on price at different quantile levels. In particular, the effects of variables such as lane departure warning system, airbag, cruise control system and parking assist differ since the unconditional quantile regression method does not take into account the assumption that the features are the same in the determined quantile.

Benzer Tezler

  1. Samsun'da ikinci el otomobil fiyatlarını etkileyen faktörlerin tahmininde hedonik fiyat ve yapay sinir ağları modellerinin karşılaştırılması

    Comparison of hedonic price and artificial neural network models in estimating factors affecting second – hand car prices in Samsun

    MEHMET ŞİRİN ATEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL TERZİ

  2. Türkiyede en çok satılan otomobil fiyatına etki eden faktörlerin hedonik fiyat modeli ve yapay sinir ağları ile analizi

    Analysis of the factors affecting the price of the most soldautomobile in Turkey with hedonic price model and artificial neural networks

    ENES ÇÖRDÜKÇÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    NefrolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜKSEL TERZİ

  3. Yeni otomobil ticaretinin ikinci el otomobil ticaretine etkileri: Türkiye örneği

    Impacts of new car sales on second hand car trade: Türkiye as an example

    CEVAHİR ULUSCUL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Ekonomiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Dijital Ekonomi ve Pazarlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET OĞUZ DEMİR

  4. İkinci el otomobil fiyatlarını etkileyen faktörlerin incelenmesi: Bir uygulama

    Examination of the factors affecting the prices of second hand car: An application

    TUĞBA HASANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeKastamonu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FARUK DAYI

  5. Veri madenciliği kullanılarak ikinci el otomobil pazarında fiyat tahmini

    Forecasting the prices in the second-hand car market using data mining

    ÖZCAN ASİLKAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeAkdeniz Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    PROF. DR. AYŞE KURUÜZÜM