Geri Dön

Predicting land prices in Turkey

Türkiye'de arazi fiyatlarının tahmini

  1. Tez No: 948699
  2. Yazar: ÇAĞATAY ÜNAL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ KARAKOÇ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Arazi fiyatı, mekânsal analiz, regresyon, tarım ekonomisi, coğrafi bilgi sistemleri, LASSO, makine öğrenmesi, Land Price, Spatial Analysis, Regression, Agricultural Research, Geographic Information Systems, LASSO, Machine Learning, Random Forest
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Ekonomi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu çalışma, tarımsal arazilerin fiyatlandırılması üzerine iki temel dinamiği incelemektedir: birincisi, içsel ve bölgesel değişkenlere bağlı olarak fiyat performansı; ikincisi ise fiyat belirleme stratejilerinin anlaşılmasıdır. Araştırma sonucunda fiyat performansı açısından en güçlü değişkenin arazi büyüklüğü (0.758) olduğu, bunu kıyıya yakınlık (0.8340) ve yağış miktarı (-5.6223) izlediği belirlenmiştir. Ortalama kare hatası değerlerine göre modelin bazı bölgelerde güvenilir biçimde kullanılabileceği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

This research basically investigates two dynamics. First, the pricing performance of an agricultural land depending on both internal and regional variables; on the other hand, determining and understanding the strategies to be used in price determination. Among the main findings of the research, the price determination performance was determined as logarithmic variables, the strongest land size (0.758), followed by proximity to the coast (0.8340), and finally rainfall (-5.6223). Based on Mean Square Errors, the research can examine the places where the model is reliable regionally in the future.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'de yüksek hızlı tren hizmetinin şehirlerarasında ve şehirler üzerinde oluşturduğu sosyo-ekonomik ve mekânsal etkiler

    Socio-economic and spatial effects of high-speed train on the inter&intra-cities in Turkey

    AHMET BAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ YÜZER

  2. Mezo-mı̇kro ölçek model kuplesı̇ wrf-les ı̇le yüksek çözünürlüklü rüzgar alanının belı̇rlenmesı̇

    High-resolution wind field determination with wrf-les through meso-micro scale model coupling

    ERKAN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞÜKRAN SİBEL MENTEŞ

    PROF. DR. GÖKHAN KİRKİL

  3. Yük taşımacılığında spot navlun fiyatlarının makine öğrenme yöntemleri ile öngörümlenmesi

    Prediction of spot freight rates in freight transportation using machine learning methods

    SİBEL BİRCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    EkonometriDokuz Eylül Üniversitesi

    Ekonometri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERKAN ARAS

  4. comparing the hedonic model vs. artificial nural network in housing price prediction in İstanbul, Turkey

    istanbul, Türkiye'de konut fiyat tahmininde hedonik model ile yapay nural ağların karşılaştırılması

    MOHAMMED HUSSEIN IBADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. SALVATORE JOSEPH TERREGROSSA

  5. Etkin bina emlak vergi değerinin belirlenebilmesi için makine öğrenme temelli bir değerleme modeli önerisi

    A proposal for a machine learning based valuation model for determining efficient building property tax value

    ELİF ŞEVVAL TAŞTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REHA METİN ALKAN