A simulation-based analysis of price dynamics in a real estate market inspired from Turkey
Türkiye'den ilham alan bir gayrimenkul piyasasındaki fiyat dinamiklerinin simülasyon tabanlı analizi
- Tez No: 920978
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GÖNENÇ YÜCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 178
Özet
Türkiye'deki gayrimenkul piyasası, ülkenin ekonomisi ve gelişimi için bir öneme sahiptir. Gayrimenkul piyasası yıllar boyunca hem yerli hem de yabancı yatırımları çekerek ekonomik büyümenin önemli bir kaynağı olarak hizmet eder. Konut fiyatları; hükümet, ev sahipleri, politikacılar ve finans kuruluşları için önemli bir konudur. Literatürde konut fiyatlarıyla ilgili çok sayıda çalışma yapılmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye'nin özelliklerine dayalı bir sistem dinamikleri modeli oluşturarak Türk gayrimenkul piyasasının temel yapılarını taklit etmek ve yıllar boyunca satış ve fiyat döngülerinin arkasındaki nedenleri anlamaktır. Geliştirilen model, model başlangıcı için Türk nüfusu, satış istatistikleri ve fiyat istatistikleriyle ilgili verileri kullanarak Türkiye'yi yansıtacak şekilde uyarlanmıştır. Çalışmada, piyasada bulunan karmaşık etkileşimleri ve geri bildirim döngülerini etkili bir şekilde gösterdiği için Sistem Dinamikleri yaklaşımı kullanılır. Oluşturulan sistem dinamikleri modeli, 2050 yılına kadar olan uzun vadeli dinamikleri kısmen yakalar ve piyasanın çeşitli senaryolar altında nasıl gelişebileceğinin simulasyonunu yapar. İlgili alandaki çalışmalarla karşılaştırıldığında, bu çalışmada ikinci el konut piyasası, yatırımcıların eylemleri ve kira fiyatındaki değişim dahil edilerek piyasa çeşitli açılardan incelenmiştir. Geliştirilen model 2010-2024 yılları arasında Türkiye konut piyasasının gerçek dinamiklerini kısmen yakalamış olsa da modele dahil edilemeyen Türkiye ile ilgili bazı dış faktörler bulunmaktadır. Bulgulara göre piyasadaki talep ve arz dengesizliğinden kaynaklanan döngüler bulunmaktadır. 2050 yılına kadar ev kira fiyatları üstel olarak artmakta olup bu durum senaryo ve politikalar ile incelenerek çözülmeye çalışılmıştır. Faiz oranının %20'ye düşürülmesinin yıllar içinde kira fiyatı artışını önlemek için yeterli olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The real estate market in Turkey holds significant importance for the nation's economy and development. It serves as an important engine of economic growth, attracting both domestic and foreign investments through the years. Housing prices are an important concern for the government, homeowners, policymakers, and financial institutions. Numerous studies have been conducted regarding housing prices in literature. The primary objective of this study is to construct a system dynamics model based on Turkey's characteristics to mimic the basic structures of the Turkish real estate market and understand the reasons behind the cycles in sales and price through years. The developed model is tailored to reflect Turkey, using data related to the Turkish population, sales statistics, and price statistics for the initialization. System dynamics approach is utilized to simulate because it effectively represents the complex interactions and feedback loops inherent within the market. The created system dynamics model captures the long-term dynamics until the year 2050 partially and simulates how the market could evolve under various scenarios. Compared to the studies in relevant area, in this study, secondhand house market, actions of investors and the change of rental price are included to survey the market from various aspects. From 2010 to 2024, the developed model partially captures the real dynamics of Turkish housing market, however there are some external factors related to Turkey which cannot be included to the model. According to the findings, there are cycles caused by the imbalance of demand and supply in the market. Until 2050, rental prices of houses have increased exponentially, which has been reviewed and tried to be solved by the scenario and policies. Reducing interest rate to 20 % is found to be enough to prevent rental price increase through years. Moreover, by introducing around 200 000 more projects each year regularly, the average rental price of a house can be reduced by almost 60% in 2050.
Benzer Tezler
- Elektrik enerji piyasasında yerel marjinal fiyatların ajan bazlı modelleme tekniği ile incelenmesi
Analysis of local marginal prices in the electricity market using agent-based modelling technique
FEYYAZ FATİH AYDIN
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANAN KARATEKİN
- Palm yağı fiyatlarını etkileyen parametreler ve fiyat tahmin modeli
Parameters affecting palm oil prices and price forecasting model
HASAN ÖZMAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ESRA BAŞ
- Bir tanker işletmesinde satınalma süreç modellemesi
Purchasing process management model in the tanker shipping company
ENDER YALÇIN
Doktora
Türkçe
2019
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZCAN ARSLAN
- Sigortacılık sisteminde aktif-pasif yönetimi ve Türkiye hayat sigortası örneğinde portföy performansının boyutlarını belirleyen faktörlerin irdelenmesine ilişkin bir model denemesi
Assets and liablity management in the insurance sector and investigating sectors that are determinating dimensions of the portfolio performance by relating to model testing in the Turkish life insurance sector
ALİ İHSAN DOĞAN
Doktora
Türkçe
2001
SigortacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF.DR. ABDÜLGAFFAR AĞAOĞLU
- Yeni parasalcı değişim ekonomisinin evrimsel dinamikleri: Oyuncu-temelli modelleme
The evolutionary dynamics of a new monetarist exchange economy: An agent-based modelling
ZEYNEP YENER GÖK