KONUT FİYAT ENDEKSİ BELİRLEYİCİLERİ ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA: ASİMETRİK EŞ BÜTÜNLEŞME ANALİZİ

Year 2023, , 283 - 307, 16.03.2023

Kübra Akyol Özcan

https://doi.org/10.17753/sosekev.1218289

Cited By: 3

Abstract

Barınma yaşamın temel ihtiyaçlarının başında yer almaktadır. Bu nedenle hane halkı, yatırımcılar, politika yapıcılar ve akademisyenler tarafından konut fiyatları ve bu fiyatları etkileyen değişkenler araştırılmaktadır. Ayrıca konut fiyatlarında yaşanan ani değişimlerde kamuoyunun dikkatini bu yöne çekmiştir. Çalışmanın amacı dolar, konut kredisi faiz oranı ve TÜFE değişkenlerinin konut fiyat endeksi üzerindeki etkisini incelemektir. Çalışmada Konut Fiyat Endeksi (KFE) ile Tüketici Fiyat Endeksi (TÜFE), Konut Kredisi Faiz Oranı (KKFO) ve ABD Doları ilişkisi 2010:01-2019:12 arası aylık verilerle analiz edilmiştir. Değişkenler arasındaki ilişkinin analizi için ARDL ve NARDL yöntemlerinden faydalanılmıştır. Uzun dönem katsayıları incelendiğinde; KKFO pozitif şoklarının KFE üzerinde pozitif ve KKFO negatif şoklarının ise KFE üzerinde negatif yönde bir etkisi olduğu görülmektedir. Ayrıca TÜFE pozitif şoklarının konut fiyat endeksi üzerinde negatif ve TÜFE negatif şoklarının ise konut fiyat endeksi üzerinde pozitif yönde bir etkisi olduğu saptanmıştır. TÜFE negatif şoklarının KFE üzerinde pozitif yönde bir etkisi söz konusudur. ABD dolarının pozitif ve negatif şoklarının KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir etkisinin olmadığı görülmektedir. Kısa dönemde de KFO ve TÜFE değişkenlerinin KFE üzerinde istatistiksel olarak anlamlı etkisinin olduğu, ABD dolarının istatistiksel olarak anlamlı etkilerinin saptanamadığı görülmektedir. Çalışmada elde edilen analiz sonuçlarına göre ülkemizde konut yatırımı ile ilgilenenlerin TÜFE ve konut kredi faiz oranlarını takip etmeleri yatırım başarısı açısından önemlidir.

Keywords

Konut fiyat endeksi, ARDL, NARDL

A Study on the Determinants of the Housing Price Index: Asymmetric Co-Integration Analysis

Abstract

Housing is first among the essential requirements of life. This is why households, investors, policymakers, and academics have been doing study on housing prices and the factors that influence them. In addition, house price fluctuations have attracted public attention to this problem. The aim of the study is to examine the effect of the dollar, housing loan interest rate and CPI variables on the housing price index. The research examines the link between the House Price Index (HPI), the Consumer Price Index (CPI), the Mortgage Interest Rate (MIR), and the US Dollar using monthly data from 2010:01 to 2019:12. The link between variables was examined using ARDL and NARDL approaches. Positive MIR shocks have a positive influence on CPI, whereas negative MIR shocks have a negative effect on HPI, as shown by an examination of the long-run coefficients. Additionally, positive CPI shocks have a negative impact on the home price index, whereas negative CPI shocks have a positive impact. Negative CPI shocks have a favorable influence on the HPI. Positive and negative dollar shocks have no statistically significant impact on the HPI. In the short term, MIR and CPI variables have a statistically significant influence on HPI, however the US dollar has no such effect. In terms of investment success, those interested in housing investments in our country should closely monitor the CPI and housing loan interest rates, according to the study’s findings.

Keywords

Housing price index, ARDL, NARDL

References

• Adams, Z., & Füss, R. (2010). Macroeconomic determinants of international housing markets. Journal of Housing Economics, 19 (1), 38-50. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2009.10.005
• Akpolat, A. G. (2022). The asymmetric effects of real variables on real housing prices: a nonlinear ARDL analysis for Turkey. International Journal of Housing Markets and Analysis, ahead-of-print (ahead-of-print). https://doi.org/10.1108/IJHMA-09-2022-0143
• Belke, A., & Keil, J., (2017). Fundamental determinants of real estate prices: A panel study of German regions, Ruhr Economic Papers 731.
• Canbay, Ş., & Mercan, D. (2020). Türkiye’de konut fiyatları, büyüme ve makroekonomik değişkenler arasındaki ilişkinin ekonometrik analizi. Journal of Management and Economics Research, 18 (1), 176-200.
• Çetin, A. C. (2021). Türkiye’de konut fiyatlarına etki eden faktörlerin analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5 (1), 1-30.
• Dickey D., & W.A.Fuller. (1979). Distribution of the estimates for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74 (366) 427-431.
• 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), 11-29.
• Eryüzlü, H., & Ekici, S. (2020). Konut fiyat endeksi ve reel döviz kuru ilişkisi: Türkiye örneği. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 5 (12), 97-105.
• GBT, G. B. T. (2003). Housing, consumption and EMU. Stationery Office.
• Gebeşoğlu, P. F. (2019). Housing price index dynamics in Turkey. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 14, 100-107.
• Goodhart, C., & Hofmann, B. (2006). House prices and the macroeconomy: implications for banking and price stability. Oxford Review of Economic Policy, 24 (1), 180-205
• Granger, C., & P.Newbold. (1977). Forecasting economic time series. Academic Press.
• Gujarati, D., & Porter, D. C. (2009). Basic econometrics (5th ed.). McGraw-Hill Education.
• Harris, R., & Sollis, R. (2003). Applied time series. John Wiley & Sons.
• Iacoviello, M. (2000). House prices and the macroeconomy in Europe: Results from a structural var analysis: European Central Bank. http://hdl.handle.net/10419/152452
• İslamoğlu, B., & Nazlıoğlu, Ş. (2019). Enflasyon ve konut fiyatları: İstanbul, Ankara ve İzmir için panel veri analizi. Siyaset, Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 7 (1), 93-99.
• Kangallı Uyar, S.G. & Kılıç, E. (2017), Yabancıların konut talebinin Türkiye’deki bölgesel konut talebi üzerine etkisi: mekânsal ekonometrik analiz. Adnan Menderes Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 4(4), 292-306.
• Karadaş, H. A., & Salihoğlu, E. (2020). Seçili makroekonomik değişkenlerin konut fiyatlarina etkisi: Türkiye örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16 (1), 63-80.
• Karamelikli, H. (2016). Linear and nonlinear dynamics of housing price in Turkey. Ekonomia. Rynek, gospodarka, społeczeństwo, (46), 81-98.
• Katrakilidis, C., & Trachanas, E. (2012). What drives housing price dynamics in Greece: new evidence from asymmetric ARDL cointegration. Economic Modelling, 29 (4), 1064-1069. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2012.03.029
• Korkmaz, O. (2020), The relationship between housing prices and ınflation rate in Turkey: evidence from panel konya causality test. International Journal of Housing Markets and Analysis, 13(3), 427-452.
• Leung, C. (2004). Macroeconomics and housing: a review of the literature. Journal of Housing Economics, 13 (4), 249-267.https://doi.org/10.1016/j.jhe.2004.09.002
• Loayza, N., & Ranciere, R. (2006). Financial development, financial fragility, and growth. Journal of Money, Credit and Banking, 38 (4), 1051-1076.
• Mert, M., & Çağlar, A. E. (2019). Eviews ve Gaus uygulamalı zaman serileri analizi. Detay Yayıncılık.
• Öztürk, N. & Fitöz, E. (2009), Türkiye’de Konut piyasasının belirleyicileri: Ampirik bir Uygulama. ZKU Sosyal Bilimler Dergisi, 5(10), 21-46.
• Patterson, K. (2000). An introduction to applied econometrics: a time series approach. Palgrave.
• Pesaran, M., & Y.Shin. (2001). Bounds testing approaches to the analysis of level relationships. Econometrica, 16 (3), 289-326.
• Phillips, K. R., & Wang, J. (2016). Seasonal Adjustment of hybrid time series: an application to US regional jobs data. Journal of Economic and Social Measurement, (2), 191-202.
• Phillips, P. B., & P.Perron. (1988). Testing for unit Root in Time Series Regression. Biometrika, 75 (2), 335-346.
• Sağlam, C., & Abdioğlu, Z. (2020). Türkiye’de tüketici fiyatları ile hedonik konut fiyatları arasındaki ilişki: panel veri analizi. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 15 (57), 117-128.
• Sevütekin, M., & Çınar, M. (2017). Ekonometrik Zaman Serileri Analizi. Dora.
• Shin, Y., Yu, B., & Greenwood Nimmo, M. (2014, 1 23). Modelling Asymmetric Cointegration and Dynamic Multipliers in a Nonlinear ARDL Framework. Festschrift in Honor of Peter Schmidt, W.C. Horrace and R.C. Sickles, eds., Forthcoming, ss. 281-314.
• Smith, S. J. (2011). Home price dynamics: a behavioural economy?. Housing, Theory and Society, 28 (3), 236-261.
• Sümer, L., & Özorhon, B. (2020). The exchange rate effect on housing price index and REIT index return rates. Finansal Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 12 (22), 249-266.
• Tan, C.-T., Lee, C.-Y., Tan, Y.-T., & Keh, C.-G. (2018). A nonlinear ARDL analysis on the relation between housing price and interest rate: the case of Malaysia. Journal of Islamic, Social, Economics and Development, 3 (14), 109-121.
• Uzuner, G., & Adewale, A. A. (2019). Does asymmetric nexus exist between agricultural land and the housing market? Evidence from non-linear ARDL approach. Environmental Science and Pollution Research, 26 (8), 7677-7687.
• Yamak, R., & Erdem, H. F. (2017). Uygulamalı Zaman Serisi Analizi. Celepler.
• Yii, K.-J., Tan, C.-T., Ho, W.-K., Kwan, X.-H., Nerissa, F.-T. S., Tan, Y.-Y., & Wong, K.-H. (2022). Land availability and housing price in China: Empirical evidence from nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL). Land Use Policy, 113, 105888. https://doi.org/10.1016/j.landusepol.2021.105888
• Yılmazel, Ö., Afşar, A., & Yılmazel, S. (2018). Konut fiyat tahmininde yapay sinir ağları yönteminin kullanılması. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (20), 285-300.