Türkiye'de konut piyasasında arz ve talep dinamikleri: Mekânsal Panel ARDL ve makine öğrenmesi yaklaşımıyla bir analiz
Supply and demand dynamics in the housing market in Turkey: An analysis using Spatial Panel ARDL and machine learning approaches
- Tez No: 995827
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERAP ÇOBAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Ekonometri, Ekonomi, Econometrics, Economics
- Anahtar Kelimeler: ARDL, Makine öğrenmesi, Mekansal ekonometri yaklaşımı, Panel ARDL, Sektörel analiz, ARDL, Machine learning, Spatial econometrics approach, Panel ARDL, Sectoral analysis
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İktisat Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, Türkiye konut sektöründe arz ve talep dinamiklerini mekânsal etkileşimler ve doğrusal olmayan ilişkiler çerçevesinde analiz etmeyi amaçlamaktadır. Konut piyasası, ekonomik büyüme, finansal istikrar ve toplumsal refah açısından stratejik öneme sahip olmasına rağmen; geleneksel doğrusal ve tek-bölge varsayımlarına dayalı modeller, piyasanın karmaşık yapısını açıklamakta yetersiz kalmaktadır. Bu çalışma, söz konusu sınırlılıkları aşmak amacıyla mekânsal ekonometri ve makine öğrenmesi yöntemlerini bütünleşik bir analitik çerçevede ele almaktadır. Çalışmada, Türkiye'nin NUTS-2 düzeyindeki bölgelerine ait Ocak 2013–Ocak 2025 dönemini kapsayan aylık frekanstaki panel veri seti kullanılarak öncelikle mekânsal bağımlılık yapıları ve eşbütünleşme ilişkileri analiz edilmiştir. Ardından konut arz ve talebi ayrı ayrı Mekansal Panel ARDL modeli aracılığıyla kısa ve uzun dönem dinamikleri bakımından analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular, konut piyasasında mekânsal yayılma (spillover) etkilerinin hem arz hem de talep tarafında anlamlı olduğunu ve bölgesel etkileşimlerin göz ardı edilmesinin model yanlılığına yol açtığını göstermektedir. Ekonometrik analizleri tamamlayıcı nitelikte, makine öğrenmesi yaklaşımı kapsamında XGBoost algoritması kullanılarak konut arz ve talebine ilişkin tahmin modelleri geliştirilmiştir. Model açıklanabilirliği, SHAP yöntemi aracılığıyla sağlanmış; değişkenlerin marjinal etkilerinin bölgelere ve zaman dilimlerine göre farklılaştığı ortaya konmuştur. Mekânsal bilginin modele dâhil edilmesine dayanan tasarım sonuçları, mekânsal değişkenlerin tahmin performansını anlamlı ölçüde artırdığını göstermektedir. Çalışmadan elde edilen bulgular, Türkiye konut piyasasında tek tip ve talep ağırlıklı politika yaklaşımlarının sınırlı etkinliğe sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Bölgesel farklılıkları gözeten kredi politikaları, arz esnekliğini artırmaya yönelik arsa ve imar düzenlemeleri ile mekânsal temelli erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesi, konut piyasasında istikrarın sağlanması açısından öne çıkan politika çıkarımları arasındadır. Sonuç olarak bu tez, Türkiye konut piyasasının analizine yönelik veri temelli, bütüncül ve uygulanabilir bir yöntemsel çerçeve sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This study aims to analyze the supply and demand dynamics of the housing sector in Turkey within the framework of spatial interactions and nonlinear relationships. Although the housing market holds strategic importance for economic growth, financial stability, and social welfare, traditional models based on linear structures and single-region assumptions remain insufficient to explain the complex nature of the market. To overcome these limitations, this study adopts an integrated analytical framework that combines spatial econometric methods and machine learning techniques. Using a monthly panel dataset covering the period from January 2013 to January 2025 at the NUTS-2 regional level in Turkey, the study first examines spatial dependence structures and cointegration relationships. Subsequently, housing supply and demand are analyzed separately through a Spatial Panel ARDL model, allowing for the distinction between short-run and long-run dynamics. The empirical findings reveal that spatial spillover effects are statistically significant on both the supply and demand sides of the housing market, and that ignoring regional interactions leads to model misspecification and bias. To complement the econometric analysis, forecasting models for housing supply and demand are developed using the XGBoost algorithm within a machine learning framework. Model interpretability is ensured through the SHAP approach, which demonstrates that the marginal effects of explanatory variables vary across regions and over time. The design incorporating spatial information indicates that the inclusion of spatial features significantly improves predictive performance. The results suggest that uniform and demand-oriented policy approaches have limited effectiveness in the Turkish housing market. Region-specific credit policies, land-use and zoning regulations aimed at increasing supply elasticity, and the development of spatially informed early warning systems emerge as key policy implications for ensuring market stability. Overall, this dissertation provides a data-driven, integrated, and policy-relevant methodological framework for analyzing the housing market in Turkey.
Benzer Tezler
- Finansallaşma ve 2008 kriz dinamikleri açısından Türkiye-ABD gayrimenkul piyasasının karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of Turkey-US real estate market in terms of financialization and 2008 crisis dynamics
SİNAN ARAMAN
- The place of green certified buildings in the housing market: an assessment of price and supply dynamics
Konut piyasasında yeşil sertifikalı binaların yeri: fiyat ve arz dinamikleri üzerine bir değerlendirme
ELİF GÜLER
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Şehircilik ve Bölge PlanlamaOrta Doğu Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜL BURCU ÖZDEMİR SARI
- Konut projelerinde arz-talep analiz yöntemi (ATAY) uygulaması: İstanbul ilçeleri örneği
Supply-demand analysis method (SDAM) application in residential projects: Case of Istanbul boroughs
GAZALE ÇELENK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU
- 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
HANDE AYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNENÇ YÜCEL
- Konut ödenebilirliği ile modern inşa yöntemlerinin ilişkisinin irdelenmesi
Analysing the relationship between housing affordability and modern methods of construction
EFE HAŞİM SEZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
MimarlıkYıldız Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FÜSUN ÇİZMECİ YÖREŞ