Geri Dön

Gayrimenkul rayiç bedelinin yapay zeka yöntemleri ile tahmini

Estimation of real estate appraisal values using artificial intelligence methods

PDF İndir

  1. Tez No: 940825
  2. Yazar: REYYAN AYDOĞDU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. OLCAY GENÇ, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYDINLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İskenderun Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Gayrimenkulün doğru ve etkin bir şekilde değerlemesi, ekonomik ve teknolojik gelişmelerin hız kazanmasıyla birlikte giderek daha fazla önem kazanmıştır. Genellikle subjektif uzman görüşlerine ve sınırlı verilere dayanan geleneksel değerleme yöntemleri, doğruluk ve tutarlılık sağlama konusunda çeşitli zorluklarla karşılaşmıştır. Bu çalışma, Anadolu'da seçilen bir ildeki taşınmazların rayiç bedellerini yüksek doğrulukla tahmin edebilecek bir model geliştirmeyi amaçlamaktadır. Bu kapsamda, karar ağaçları, aşırı gradyan arttırma, gradyan artırma, k-en yakın komşu, doğrusal regresyon ve rastgele orman gibi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak geleneksel yöntemlerin üzerine çıkan yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Veri toplama sürecinde, çeşitli taşınmaz özelliklerini kapsayan kapsamlı bir veri seti hazırlanmış, ardından bu veriler istatistiksel modellemeye uygun hale getirilmiştir. Model geliştirme ve değerlendirme aşamalarında Python programlama dili ve ilgili kütüphaneler kullanılmıştır. Her algoritmanın performansı, uygun istatistiksel ölçütler aracılığıyla test edilerek en etkili tahmin yöntemi belirlenmiştir. Elde edilen bulgular, özellikle rastgele orman ve gradyan artırma regresyonu gibi topluluk yöntemlerinin, doğruluk ve güvenilirlik açısından geleneksel değerleme tekniklerine kıyasla üstün olduğunu göstermektedir. Yapay zekâ destekli modellerin, insan müdahalesinden bağımsız, hızlı ve veri odaklı analizlerle daha bilinçli karar alma süreçleri sunduğu ortaya konulmuştur. Çalışma sonuçlarına dayanarak, Türkiye'deki gayrimenkul değerleme uygulamalarında yapay zekâ tabanlı yöntemlerin daha yaygın olarak kullanılmasının, değerleme doğruluğunu artıracağı ve piyasa şeffaflığına katkı sağlayacağı önerilmektedir. Politika yapıcıların, yapay zekayı değerleme standartlarına entegre edecek düzenlemeleri desteklemeleri tavsiye edilmektedir. Gelecek araştırmaların ise, anlık piyasa verilerini de kapsayan daha geniş veri setleri kullanarak ve derin öğrenme modellerini deneyerek daha güçlü tahminler yapmaya odaklanması önerilmektedir. Ayrıca, veri gizliliği ve algoritmik adalet gibi etik hususların da düzenlemelerde dikkate alınması büyük önem arz etmektedir.

Özet (Çeviri)

The accurate and efficient valuation of real estate has become increasingly important with the acceleration of economic and technological developments. Traditional valuation methods, which often rely on subjective expert opinions and limited data, face various challenges in ensuring accuracy and consistency. This study aims to develop a model that can estimate the market values of real estate properties in a selected province in Anatolia with high precision. In this context, a novel approach that surpasses traditional methods is presented through the utilization of machine learning algorithms such as Decision Trees, Extreme Gradient Boosting Regression, Gradient Boosting Regression, K-Nearest Neighbor Regression, Linear Regression, and Random Forest Regression. During the data collection process, a comprehensive dataset encompassing various real estate attributes was prepared and subsequently processed to make it suitable for statistical modeling. The model development and evaluation stages employed the Python programming language and its relevant libraries. The performance of each algorithm was tested using appropriate statistical metrics, and the most effective prediction method was determined. The findings reveal that ensemble methods, particularly Random Forest and Gradient Boosting Regression, outperform traditional valuation techniques in terms of accuracy and reliability. Artificial intelligence-assisted models demonstrate the potential to provide more informed decision-making processes through rapid and data-driven analyses independent of human intervention. Based on the study's results, it is recommended that AI-based methods be more widely adopted in real estate valuation practices in Turkey to enhance valuation accuracy and contribute to market transparency. Policymakers are advised to support regulations that integrate AI into valuation standards. Future research should focus on utilizing broader datasets, including real-time market data, and experimenting with deep learning models for more robust predictions. Additionally, ethical considerations such as data privacy and algorithmic fairness should be prioritized in these regulations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    740843

    Yapay zekâ yaklaşımı ile Ankara'daki iki farklı lokasyonda gayrimenkul değerleme üzerine uygulamalar

    Application on real estate appraisal in two different locations in Ankara with the artificial intelligence

    NASSIROU BANDE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İnşaat MühendisliğiKırıkkale Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN DOĞAN

  2. Tez No

    841508

    Taşınmaz rayiç değerleri ile güncel değerleri arasındaki farktan doğan vergi kaybının hesaplanması: Keçiören ilçesi uygulaması

    Calculation of tax loss arising from the difference between real estate fair values and current values: The application of Keçiören district

    MUSTAFA İŞERİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    EkonomiAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Taşınmaz Geliştirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER GÜLER

  3. Tez No

    349588

    Gayrimenkul değerlemeleri ve değerlemelerin vergi üzerindeki etkisi

    Real estate valuations and effects of valuations on tax

    FATİH KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA YANALAK

  4. Tez No

    251348

    Planlama ile taşınmaz değerine getirilen rant, Riva örneği

    Rent effect on real estate value by planning, Riva sample

    FADİME BAŞTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Ekonomiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Disiplinlerarası Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU

  5. Tez No

    251675

    Gayrimenkul değerlemesi, maliyet yaklaşımına dayalı bina değer tahmin yöntemi ve İstanbul ili için bir uygulama

    Real estate appraisal, building value forecast method based on cost approach and an application for the city of Istanbul

    ŞÜKRÜ ARIKAN GEMİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. AKIN ERİŞKON

Geri Dön