Examining the Effect of Specific Macroeconomic Determinants on Housing Prices Using the ARDL Bound Test Approach: The Case of the TR3 Region

Year 2026, Volume: 11 Issue: 1, 625 - 652, 28.02.2026

Mert Ersen

https://doi.org/10.25229/beta.1779525

https://izlik.org/JA28DE28ZA

Abstract

The housing price index is one of the key economic indicators reflecting changes in housing prices in a country or region. This index is of critical importance, particularly for investors and financial institutions, in making short- and long-term investment decisions. Various macroeconomic variables affect the housing price index. Therefore, examining the effects of macroeconomic factors on the housing price index is of great importance. In this study, using data from the period 2020:4–2024:12, the effects of macroeconomic variables such as the consumer price index (CPI) and the industrial production index (IPI) on the TR3 region housing price index (HPI3) were analyzed using the ARDL bounds test method. According to the long-term analysis results, the CPI variable has a negative effect on HPI3 at a 10% significance level, and a 1% increase in CPI reduces HPI3 by 0.49%. The IPI was found to have a positive effect on the HPI3 at the 5% significance level, with a 1% increase in the IPI increasing the HPI3 by 7.98%. The error correction coefficient was calculated as -0.17, indicating that short-term imbalances will return to long-term equilibrium within approximately 6 months. In the short-term analysis, the current, one-period, and three-period lagged values of CPI were found to have positive and significant effects on HPI3. These findings reveal that inflation may have a positive effect on housing prices in the short term.

Keywords

Housing Price Index , Industrial Production Index , Consumer Price Index , ARDL Bounds Test

Belirli Makroekonomik Belirleyicilerin Konut Fiyatlarına Etkisinin ARDL Sınır Testi Yaklaşımı ile İncelenmesi: TR3 Bölgesi Örneği

https://izlik.org/JA28DE28ZA

Abstract

Konut fiyat endeksi, bir ülke ya da bölgedeki konut fiyatlarındaki değişimleri yansıtan temel ekonomik göstergelerden biridir. Bu endeks, özellikle yatırımcılar ve finans kuruluşları açısından, kısa ve uzun vadeli yatırım kararlarının alınmasında kritik bir öneme sahiptir. Konut fiyat endeksini etkileyen çeşitli makroekonomik değişkenler bulunmaktadır. Bu nedenle, makroekonomik faktörlerin konut fiyat endeksi üzerindeki etkilerinin incelenmesi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, 2020:4–2024:12 dönemine ait veriler kullanılarak tüketici fiyat endeksi (TÜFE) ve sanayi üretim endeksi (SUE) gibi makroekonomik değişkenlerin TR3 bölgesi konut fiyat endeksi (KFE3) üzerindeki etkileri ARDL sınır testi yöntemiyle analiz edilmiştir. Uzun dönem analiz sonuçlarına göre, TÜFE değişkeni %10 anlamlılık düzeyinde KFE3 üzerinde negatif etkili olup, TÜFE’de meydana gelen %1’lik artış KFE3’ü %0.49 oranında azaltmaktadır. SUE ise %5 anlamlılık düzeyinde KFE3 üzerinde pozitif etkili bulunmuş, SUE’deki %1’lik artış KFE3’ü %7.98 oranında artırmıştır. Hata düzeltme katsayısı -0.17 olarak hesaplanmış ve bu değer, kısa dönem dengesizliklerin yaklaşık 6 ay içinde uzun dönem dengeye döneceğini göstermektedir. Kısa dönem analizinde ise TÜFE’nin cari, bir ve üç dönem gecikmeli değerlerinin KFE3 üzerinde pozitif ve anlamlı etkileri tespit edilmiştir. Bu bulgular, kısa vadede enflasyonun konut fiyatlarını artırıcı yönde etkileyebileceğini ortaya koymaktadır.

Keywords

Konut Fiyat Endeksi , Sanayi Üretim Endeksi , Tüketici Fiyat Endeksi , ARDL Sınır Testi

References

• Akkay, R. C. (2021). The Macroeconomic Determinants of the Housing Prices in Turkey. Erciyes University İktisadi ve İdari Bilimler Fakultesi Dergisi, 58, 241-264.
• Akkaya, M. (2019). Hedonik Konut Fiyat Endeksini Etkileyen Faktörlerin Analizi. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(2), 435- 454.
• Akyol, Ö. K. (2023). Konut fiyat endeksi belirleyicileri üzerine bir araştırma: Asimetrik eş bütünleşme analizi. EKEV Akademi Dergisi, 93, 283-307.
• Algieri, B. (2013). House price determinants: Fundamentals and underlying factors. Comparative Economic Studies, 55(2), 315–341.
• Alkan, U. (2022). Main determinants of house prices: Effects of construction cost and house sales to foreigners. Business & Management Studies: An International Journal, 10(4), 1512-1528.
• Alp, E. (2019). Türkiye Konut Kira Fiyatlarının Makroekonomik Belirleyenleri. Bankacılar Dergisi, 110, 94- 113.
• Badurlar, İ. Ö. (2008). Türkiye’de konut fiyatları ile makro-ekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin araştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(1), 223-238.
• Bayır, B., Güvenoğlu, H., & Şahin, K.Ş. (2019). Konut Fiyatlarının Belirleyicileri Üzerine Ampirik Bir Analiz. II. International Conference on Empirical Economics and Social Sciences, Bandırma, 760- 774.
• Bıtrak, O. O. (2024). Konut Fiyatlarının Makroekonomik Belirleyicileri ve Yabancıya Konut Satışının Konut Fiyatlarına Etkisinin Değerlendirilmesi: İzmir İli Örneği. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 9(24), 354-374.
• Breusch, T. S. (1978). Testing for Autocorrelation in Dynamic Linear Models. Australian Economic Papers, 17, 334-355.
• Breusch, T. S., & Pagan, A. R. (1979). A Simple Test for Heteroscedasticity and Random Coefficient Variation. Econometrica, 47(5), 1287-1294.
• CBRT (2024). Electronic Data Distribution System Residential Unit Prices. URL: https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/serieMarket (accessed date: 23.05.2025).
• CBRT (2025). Electronic Data Distribution System Housing Price Index (HPI) (2023=100). URL: https://evds2.tcmb.gov.tr/index.php?/evds/portlet/KSAktmjeowo%3D/tr (accessed date: 22.06.2025).
• Coşkun, Y. (2016). Konut Fiyatları ve Yatırımı: Türkiye İçin Bir Analiz. Niğde Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9(2), 201-217.
• Çankaya, S. (2013). Konut Fiyatları ve Makroekonomik Faktörler Arasındaki İlişkiye Global Bakış. Maliye Finans Yazıları, 27(100), 143- 154.
• Çetin, A. C. (2021). Türkiye’de Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5(1), 1-30.
• De-Vita, G., & Abbott, A. (2004). Real exchange rate volatility and US exports: an ARDL bounds testing approach. Economic Issues, 9(1), 69-78.
• Dilber, İ., & Sertkaya, Y. (2016). 2008 Finansal Krizi Sonrası Türkiye’de Konut Fiyatlarının Belirleyicilerine Yönelik Analiz. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 11- 30.
• Engle, R. F., & Granger, C. W. (1987). Co-integration and error correction: representation, estimation, and testing. Econometrica, 55, 251-276.
• Eryüzlü, H., & Ekici, S. (2020). Konut Fiyat Endeksi ve Reel Döviz Kuru İlişkisi: Türkiye Örneği. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 5(12), 97- 105.
• Esen, E., Yıldırım, S., & Kostakoğlu, S. F. (2012). Feldstein-Horioka hipotezinin Türkiye ekonomisi için sınanması: ARDL modeli uygulaması. Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 7(1), 251-267.
• Godfrey, L. G. (1978). Testing for Higher Order Serial Correlation in Regression Equations When the Regressors Include Lagged Dependent Variables. Econometrica, 46, 1303-1310.
• Goodhart, C., & Hofmann, B. (2008). House prices, money, credit, and the macroeconomy. Oxford Review of Economic Policy, 24(1), 180–205.
• Hatipoğlu, M. (2021). Neden Konut Fiyatları ile Enflasyon Arasında Nedensellik İlişkisi Yoktur? Sakarya İktisat Dergisi, 10(2), 159-166.
• Jarque, C. M., & Bera, A. K. (1980). Efficient tests for normality, homoscedasticity and serial independence of regression residuals. Economics Letters, 6(3), 255 259.
• Johansen, S. (1988). Statistical analysis of cointegration vectors. Journal of economic dynamics and control, 12, 231-254.
• Johansen, S., & Juselius, K. (1990). Maximum likelihood estimation and inference on cointegration— with appucations to the demand for money. Oxford Bulletin of Economics and statistics, 52(2), 169-210.
• Karadaş, H. A., & Salihoğlu, E. (2020). Seçili Makroekonomik Değişkenlerin Konut Fiyatlarına Etkisi: Türkiye Örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16(1), 63-80.
• Kargı, B. (2013). Konut Piyasası ve Ekonomik Büyüme İlişkisi: Türkiye Üzerine Zaman Serileri Analizi (2000-2012). İnternational Journal Of Human Sciences, 10(1), 897- 924.
• Katrakilidis, C., & Trachanas, E. (2012). What drives housing price dynamics in Greece: New evidence from asymmetric ARDL cointegration. Economic Modelling, 29(4), 1064–1069.
• Kevser, M., Altaylar, M., Bingöl, U., & Yaşar, Z. R. (2025). Inflation or speculative bubbles? Observing housing prices in Türkiye by using PANICCA and GSADF methods. Ekonomika, 104(3), 44–61.
• Kılcı, E. (2019). Konut Kredisi Faiz Oranları ile İpotekli Konut Satışları Arasındaki İlişkinin Analizi Türkiye Örneği. Economics, Finance, Politics, 14(1), 95- 107.
• Kırca, M., & Canbay, Ş. (2022). Determinants of housing inflation in Turkey: a conditional frequency domain causality. International Journal of Housing Markets and Analysis, 15(2), 478-499.
• Kishor, N. K., & Marfatia, H. A. (2017). The Dynamic Relationship between Housing Prices and the Macroeconomy: Evidence from OECD Countries. Journal of Real Estate Finance and Economics, 54(2), 237–268.
• Kolcu, F., & Yamak, N. (2018). Gelir ve Faiz Oranlarının Konut Fiyatları Üzerindeki Kısa ve Uzun Dönemdeki İlişkisi. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, Prof. Dr. Harun Terzi Özel Sayısı, 141- 152.
• KPMG. (2018). Sectoral overview 2018 - construction. URL: https://assets.kpmg/content/dam/kpmg/tr/pdf/2018/01/sektorel-bakis-2018-insaat.pdf (accessed date: 22.05.2025)
• Lastrapes, W. D. (2002). The Real Price of Housing and Money Supply Shocks: Time Series Evidence and Theoretical Simulations. Journal of Housing Economics, 11(1), 40-74.
• Lebe, F., & Akbaş Y.E. (2014). Türkiye'nin Konut Talebinin Analizi: 1970-2011. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 28(1), 57- 83.
• MacKinnon, J. G. (1996), Numerical distribution functions for unit root and cointegration tests. Journal of Applied Econometrics, 11, 601–618.
• McNown, R., Sam, C. Y., & Goh, S. K. (2018). Bootstrapping the autoregressive distributed lag test for cointegration. Applied Economics, 50(13), 1509 1521.
• Nilsson, R. (1987), OECD Leading Indicators, OECD Economic Studies, No. 9, Paris.
• OECD, (2006). Composite Leading Indicators for Major OECD Non-Member Countries: Brazil, China, India, Indonesia, Russian Federation, South Africa. Statistics Working Paper, No. 16 -2006/1.
• Ordu, S., & Songur, M. (2023). Yenilenebilir Enerji ile İstihdam Arasındaki İlişki: Türkiye için ARDL Sınır Testi Yaklaşımı. Alanya Akademik Bakış, 7(2), 741-754.
• Özturk, I., & Acaravcı, A. (2010). The causal relationship between energy consumption and GDP in Albania, Bulgaria, Hungary and Romania: Evidence from ARDL bound testing approach. Applied Energy, 87(6), 1938-1943.
• Öztürk, N., & Fitöz, E. (2009). Türkiye'de Konut Piyasasının Belirleyicileri Ampirik Bir Uygulama. Zonguldak Karaelmas Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 5(10), 21-46.
• Paksoy, S., Yöntem, T., & Büyükçelebi, T. (2014). Konut Fiyat Endeksi ve Enflasyon Arasındaki İlişki (TRC1, TRC2 ve TRC3 Düzey Bölgeleri Üzerine Ampirik Bir Çalışma). ASSAM Uluslararası Hakemli Dergi, 2, 54- 69.
• Panagiotidis, T., & Printzis, P. (2016). On the macroeconomic determinants of the housing market in Greece: a VECM approach. International Economics and Economic Policy, 13(3), 387–409.
• Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Journal of Applied Econometrics, 16(3), 289 326.
• Petit, G., Salou, G., Beziz, P., & Degain, C. (1996). An Apdate of OECD Leading Indicator. URL: https://www.oecd.org/sdd/leading-indicators/1909595.pdf (accessed date: 21.06.2025)
• Ramsey, J. B. (1969). Tests for Specification Errors in Classical Linear Least-Squares Regression Analysis. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 31(2), 350–371.
• Shinwari, S., & Özdemir, D. (2022). Türkiye’de Sanayi Üretim ve Tüketici Fiyat Endeksinin Konut Fiyat Endeksi Üzerindeki Etkisi: ARDL Sınır Testi Analizi. Çukurova Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 26(1), 61-82.
• Soylu, A. T., & Kaynak, S. (2024). Konut Fiyatları ve Değişkenliğinin Modellenmesi: Türkiye Örneği. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 10(2), 195-214.
• Şeyranlıoğlu, O. (2023). Konut fiyatları ve makroekonomik ve finansal göstergeler arasındaki ilişki: Bootstrap nedensellik testi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(3), 1713-1732.
• Taltavull, P., & White, M. (2012). Fundamental Drivers of House Price Change: The Role of Money, Mortgages, And Migration in Spain and The United Kingdom. Journal of Property Research, 29(4), 341-367.
• Tekin, A. C. (2021). Türkiye’de Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5(1), 1-30.
• TURKSTAT (2025a). Statistical Data Portal Industrial Production Index (2021=100). URL: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Sanayi-Uretim-Endeksi-Haziran-2025-57922 (accessed date: 24.06.2025)
• TURKSTAT (2025b). Statistical Data Portal Consumer Price Index (2003=100). URL: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Tuketici-Fiyat-Endeksi-Temmuz-2025-54182 (accessed date: 26.06.2025).
• Uysal, D., & Yiğit, M. (2016). Türkiye’de Konut Talebinin Belirleyicileri (1970-2015): Ampirik Bir Çalışma. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Meslek Yüksekokulu Dergisi, 19(1), 185- 209.
• Varlık, N. (2020). Ekonomik Büyümenin Konut Fiyatları Üzerindeki Asimetrik Etkisi: NARDL uygulaması. Hitit Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(2), 352-367.
• Yalçın, E.C., Tıraşoğlu, M., & Çevik, E. (2017). Bölgesel Bazlı Konut Fiyat Endeksi İle Ekonomik Güven Endeksi Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi: Türkiye Örneği. Girişimcilik ve Kalkınma Dergisi, 12(1), 123- 137.
• Yıldırım, S., Karakaya, K. B., & Zeren, F. (2021). Türkiye'de Konut Fiyatlarını Belirleyen Makroekonomik Göstergelerin Analizi. Uluslararası Ekonomi, İşletme ve Politika Dergisi, 5(1), 1-15.
• Yılmazel, Ö., Afşar, A., & Yılmazel, S. (2018). Konut fiyat tahmininde yapay sinir ağları yönteminin kullanılması. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 20, 285-300.