Housing Price Index Dynamics in Turkey

Yıl 2019, Cilt: 14, 100 - 107, 27.03.2019

Pinar Fulya Gebeşoğlu

Öz

This paper analyzes the dynamics between house
price index and selected macroeconomic variables such as GDP, foreign exchange
rates, interest rates, returns on Borsa İstanbul (BIST 100) and inflation in Turkey.
ARDL Model is employed by using monthly data between the period 2010 and 2018.
The empirical results indicate that there exist a long-term co-integrating
relationship between the house price index and the selected macroeconomic
variables. The Vector Error Correction Model (VECM) is employed to analyze the
dynamic adjustments in the house price index in Turkey. The VECM that displayed
dynamic stability in the long-run reveals that there exist inertia in house
prices. An increase in returns in Borsa İstanbul significantly contributes to
decline in house prices which indicate the value of housing as a long term
investment tool in Turkey. The effect of lagged exchange rates on house prices
signals a crucial source of vulnerability leading to macroeconomic imbalances
as a result of volatility in exchange rates. It is concluded that the policy
precautions taken in order to stabilize exchange rate movements should
also contribute to adjusting imbalances in house prices towards dynamic stability in the long
run.

Anahtar Kelimeler

House price index, Bounds test, ARDL Model, VECM

Türkiye’de Konut Fiyat Endeksi Dinamikleri

Öz

Bu çalışmada Türkiye’de konut fiyat endeksi dinamikleri
ile GSYİH, döviz kuru, faiz oranı, Borsa İstanbul 100 Endeksi getirisi ve
enflasyon gibi seçili makroekonomik göstergeler arasındaki ilişki incelenmektedir.
2010-2018 dönemi için aylık veri kullanılarak ARDL modeli uygulanmıştır.
Ampirik sonuçlar konut fiyat endeksi ile seçili makroekonomik göstergeler
arasında uzun vadeli eş bütünleşme ilişkisi bulunduğunu ortaya koymaktadır.
Vektör Hata Düzeltme Modeli uygulanarak Türkiye’de konut fiyat endeksinin
dinamik uyarlamaları incelenmiştir. Uygulanan VECM modeli konut fiyatlarında
direnç etkisine işaret etmektedir. Borsa İstanbul 100 Endeksi getirilerindeki
bir artış konut fiyat endeksindeki düşüşe anlamlı katkı sağlamakta olup
Türkiye’de konut talebinin barınma ihtiyacının yanı sıra uzun vadeli yatırım
olarak da değer taşıdığına işaret etmektedir. Ayrıca döviz kurlarının konut
fiyatları üzerindeki gecikmeli etkisi döviz kuru volatilitesinin makroekonomik
dengesizliklere yol açmak suretiyle kırılganlık kaynağı oluşturabileceğini
göstermesi açısından önem taşımaktadır. 
Döviz kuru hareketlerini istikrarlandırmayı amaçlayan politika
tedbirlerinin konut fiyatlarındaki dengesizliklerin de uzun vadeli dinamik
durağanlığa ayarlanmasında katkı sağlayacağı sonucuna varılmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Konut fiyat endeksi, Sınır testi, ARDL Modeli

Kaynakça

• Apergis, Nicholas. 2003. ‘‘Housing Price and Macroeconomic Factors: Prospects within the European Monetary Union.’’ Real Estate Review 6(1): 63-74.
• Badurlar İlkay Ö. 2008. ‘‘Türkiye’de Konut Fiyatları ile Makroekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Araştırılması.’’ Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 8(1): 223-238.
• Beltrattia, Andrea and Morana, Claudio 2010. ‘‘International house prices and macroeconomic fluctuations.’’ Journal of Banking and Finance, 34(3): 533-545.
• Case Carl, E., Shiller, R. J. 1990. ‘‘Forecasting Prices and Excess Returns in the Housing Market.’’ NBER Working Paper Series WP No. 3368.
• Coskun, Yener, Seven, Unal, Ertugrul, Murat and Alp Ali. 2017. ‘‘Housing price dynamics and bubble risk: the case of Turkey.’’ Housing Studies DOI: 10.1080/02673037.2017.1363378
• Dilber, İlkay, Sertkaya Yasin. 2016. ‘‘2008 Finansal Krizi Sonrası Türkiye’de Konut Fiyatlarının Belirleyicilerine Yönelik Analiz.’’ Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 4(1):11-30.
• Girouard, Nathalie, Mike Kennedy, Paul van den Noord and Christophe André. 2006. “Recent house price developments: the role of fundamentals.” OECD Economics Department Working Paper No. 475.
• Halıcıoğlu, Ferda. 2005. "The Demand For New Housing In Turkey: An Application Of Ardl Model," Urban/Regional 0508002, University Library of Munich, Germany.
• HM Treasury 2003. Housing, consumption and EMU. London: HM Treasury. www.hmtreasury.gov.uk
• Quigley John M., Raphael Steven. 2004. ‘‘Is Housing Unaffordable? Why Isn’t It More Affordable?’’ Journal of Economic Perspectives, 18(1): 191- 214.
• Nneji, Ogonna, Brooks, Chris and Ward, Charles W. 2013. ‘‘House price dynamics and their reaction to macroeconomic changes.’’ Economic Modelling.32: 172-178.
• Öztürk N., Fitöz, E. 2009. ‘‘Türkiye’de Konut Piyasasının Belirleyicileri: Ampirik Bir Uygulama.’’ ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi. 5(10): 21-46.
• Pesaran, Hashem M. and Shin, Yongcheol. 1999. An Autoregressive Distributed Lag Modelling Approach to Cointegration Analysis. Econometrics and Economic Theory in the 20th Century: The Ragnar Frisch Centennial Symposium, Strom, S. (ed.) Cambridge University Press: 371-413.
• Pesaran, Hashem M. Shin, Yongcheol and R. Smith, 2001. ‘‘Bounds testing approaches to the analysis of level relationships.’’ Journal of Applied Econometrics, 16: 289-326.
• Selim, Sibel. 2008. ‘‘Determinants of House Prices in Turkey: A Hedonic Regression Model.’’ Doğuş Üniversitesi Dergisi 9 (1): 65- 76.
• Solak, Ali Osman, Kabadayı, Burhan. 2016. ‘‘Bounds Testing approach to Housing Demand in Turkey: Is There a Real Estate Bubble?’’ International Journal of Economics and Financial Issues. 6 (3):1132-1135.
• Sutton, Gregory 2002. “Explaining changes in house prices.” BIS Quarterly Review, www.bis.org.
• Tsatsaronis, Kostas and Haibin Zhu 2004. “What drives housing price dynamics: cross country evidence.” BIS Quarterly Review, www.bis.org.
• Zhu H. 2006. ‘‘The Structure of Housing Finance Markets and House Prices in Asia.’’, BIS Quarterly Review, www.bis.org.