Otomatik gayrimenkul portföyü optimizasyon sistemi tasarımı
Automated real estate portfolio optimization system design
- Tez No: 998687
- Danışmanlar: DOÇ. DR. BÜLENT BOLAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektronik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez, Türkiye'de UYAP e-Satış ihalelerinde nihai satış bedelini öngörmek amacıyla sızıntı-güvenli ve üretime uygun bir tablo-veri çerçevesi sunmaktadır. Hedef değişken, dönem ve ölçek farklarına dayanıklı olacak biçimde \mathrm{DIFF}=\log(1+\mathrm{bid})-\log(1+\mathrm{est\_val}) olarak tanımlanmıştır. Tüm öznitelikler, ilanın kapanış tarihinden önceki bilgilerden türetilmiş; makro reelleştirme (TÜFE/KFE) ile yalnızca geçmiş işlemlere dayalı mekânsal-zamansal komşuluk sinyali (ST-lag) yöntemin omurgasını oluşturmuştur. Ana öğrenen olarak CatBoost kullanılmış; kategorik değişkenler ordered hedef istatistikli kodlama ile işlenmiş ve simetrik (oblivious) karar ağaçları tercih edilmiştir. Doğrulama, zaman-sıralı ve ilçe-bırakmalı ayrımlarla gerçekleştirilmiş; üretim tutarlılığı için öznitelik şeması .features.json dosyasıyla dondurulmuştur. Değerlendirme, MAE, MAPE, RMSE ve R^2 ölçütlerinin yanı sıra kitlesel değerlemeye özgü COD ve PRD göstergeleriyle yapılmıştır. 2025 test kesitinde Konut türü için CatBoost–DIFF modeli R^2 \approx 0.70, MAE \approx 1.196 milyon TL ve MAPE \approx 25\% üretmiş; price_band göstergesi küresel ölçekte nötr veya sınırlı katkı sağlamıştır. Dükkan türünde yüzde hata azalırken varyans artabilmekte; Arsa türünde ise band bilgisi RMSE ve R^2 değerlerini belirgin biçimde iyileştirmektedir. Alternatif hedefler de değerlendirilmiş; \text{RATIO}=\log\!\left(1+\frac{\mathrm{bid}}{\mathrm{est\_val}}\right) performans olarak DIFF'e yakın bulunurken, \text{ABS}=\log(1+\mathrm{bid}) kalibrasyon göstergelerinde daha zayıf kalmıştır. SHAP analizleri, modelin ağırlıklı olarak estval_per_m2, reelleştirilmiş değer göstergeleri, konum (lat/lon), deed_area ve stlag_log_bid_idw sinyallerine dayandığını; Moran's I sonuçları ise artıkların anlamlı bir mekânsal bağımlılık taşımadığını göstermektedir. Sonuç olarak bu çalışma, UYAP bağlamında sızıntısız ST-lag ve makro reelleştirme ile desteklenen CatBoost tabanlı bir otomatik değerleme modelini, tekrarlanabilir ve devreye alınabilir bir doğrulama ve izleme çerçevesiyle birlikte sunarak literatüre uygulamaya dönük bir katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
This thesis presents a leak-free, production-ready tabular data framework for predicting the final sale price in judicial auctions on Turkey's UYAP e-Sales platform. The target variable is defined as \mathrm{DIFF}=\log(1+\mathrm{bid})-\log(1+\mathrm{est\_val}), which is robust to time- and scale-related shifts. All features are derived strictly from information available prior to auction closing; macro deflation (CPI/HPI; Turkish: TÜFE/KFE) and a spatio-temporal neighborhood signal computed solely from past transactions (ST-lag) constitute the methodological backbone. The primary learning algorithm is CatBoost, which leverages ordered target statistics for categorical variables and symmetric (oblivious) decision trees. Model validation employs time-ordered splits and leave-one-district-out evaluation; for deployment consistency, the feature schema is frozen using a .features.json sidecar file. Performance is assessed using MAE, MAPE, RMSE, R^2, and mass-appraisal calibration metrics (COD and PRD). On the 2025 test set for Apartment properties, the CatBoost–DIFF model achieves R^2 \approx 0.70, MAE \approx 1.196 million TL, and MAPE \approx 25\%, while the price_band indicator exhibits a neutral to limited global effect. For Shop properties, percentage errors decrease at the cost of increased variance; for Land properties, the band substantially improves RMSE and R^2. Alternative target formulations are also examined: \text{RATIO}=\log\!\left(1+\frac{\mathrm{bid}}{\mathrm{est\_val}}\right) performs close to DIFF, whereas \text{ABS}=\log(1+\mathrm{bid}) shows weaker calibration. SHAP analyses indicate that predictions primarily rely on estval_per_m2, deflated value indicators, spatial coordinates (latitude/longitude), deed_area, and stlag_log_bid_idw. Moran's I tests reveal no statistically significant spatial autocorrelation in the residuals. Overall, the study delivers a reproducible and deployable CatBoost-based automated valuation model for UYAP auctions, grounded in leak-free ST-lag construction, macro deflation, and a practical validation and monitoring framework.
Benzer Tezler
- Bireysel emeklilik sisteminde optimum portföy ve alternatif yatırım ürünlerinin getiriye katkısı: Bir uygulama
Contribution of optimum portfolio and alternative investment products to return in individual retirement system: An application
AYŞE SEHER AYDIN
Doktora
Türkçe
2024
BankacılıkMarmara ÜniversitesiBankacılık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAK TANINMIŞ YÜCEMEMİŞ
- İpoteğe dayalı menkul kıymet teminat havuzunun değerlemesi ve otomatik değerleme modelleri
Valuation of the collateral pool of mortgage-backed securities and automated valuation models
TUĞBA GÜNEŞ
Doktora
Türkçe
2023
MaliyeAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEN APAYDIN
- Gayrimenkul yatırım fonlarının gayrimenkul geliştirme sektörüne etkileri
Effects of real estate investment funds to real estate development industry
MEHMET ALİ ERGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUNDA YİRMİBEŞOĞLU
- Istoken : The digital revolution of fractional Ownership & Real estate tokenization model in Türkiye
Istoken : Türkiye'de parçalı mülkiyetin dijital devrimi ve gayrimenkul tokenizasyon modeli
GÖKSU SABUNCUOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Ekonomiİstanbul Teknik ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEREM YAVUZ ARSLANLI
- Uluslararası vergi rekabeti kapsamında gayrimenkul edinimi: Türkiye örneği
Real estate acquisition in the context of international tax competition: The case of Turkey
GİZEM ULUSOY
Doktora
Türkçe
2025
MaliyeAnkara ÜniversitesiGayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURİ SEMİH ÖZ