Giresun kent merkezi’nde konut fiyatlarına etki eden yapısal ve çevresel etkenlerin belirlenmesi
Öz
Konutlara değer biçilmesi sürecini yönlendiren birçok etken bulunmaktadır. Bunların başında; dairenin bulunduğu lokasyondan kaynaklanan çevresel etkenler ve daire ile dairenin içinde bulunduğu binanın kendisinden kaynaklanan yapısal etkenler gelmektedir. Konut fiyatlarının tahmininde pek çok yöntem kullanılmasına karşın hedonik fiyat modeli literatürde en sık kullanılan yöntemdir. Bu çalışmada; Giresun kent merkezinde bulunan dairelerin satış fiyatına etki eden yapısal ve çevresel etkenler ile bu etkenlerin etki düzeylerinin yarı-logaritmik hedonik konut fiyatlandırma modeli kullanılarak tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultusunda; Doğu Karadeniz Bölgesi’ndeki kıyı yerleşimlerinden biri olan Giresun Kent Merkezi’nde hizmet veren 36 emlak ofisinden alınan Ocak-Haziran 2020 dönemine ait veriler kullanılmıştır. Bu veriler, kent merkezindeki 21 farklı mahallede bulunan toplam 246 adet satışa sunulmuş daireyi kapsamaktadır. Dairelerin; kent merkezi, deniz kıyısı, en yakın hastane, en yakın okul ya da en yakın park gibi olanaklara erişim mesafeleri coğrafi bilgi sistemi yazılımı aracılığıyla hesaplanmış ve ardından logaritmik dönüştürme işlemi yapılmıştır. Elde edilen veri seti ile gerçekleştirilen aşamalı çoklu regresyon analizine göre; oluşturulan regresyon modelindeki 8 yapısal özellikli bağımsız değişkenden 6 tanesi p<0.01 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Dairenin kullanılabilir net büyüklüğü, dairenin kaçıncı katta bulunduğu, binanın site içerisinde yer alma durumu, dairede etkin bir ısıtma sisteminin bulunma durumu ve banyo sayısı fiyat üzerinde pozitif etki yaparken, bina yaşının artması fiyatı negatif yönde etkilemiştir. Modele dahil edilen 7 çevresel değişkenden 2 tanesi p<0.01, diğer 1 tanesi ise p<0.05 düzeyinde anlamlıdır. Dairelerin kent merkezine olan uzaklığının artması daire fiyatlarını arttırıcı yönde etki gösterirken, özellikle kıyı kentlerinde beklenilen bir sonuç olarak konut ve deniz arasındaki mesafe arttıkça daire fiyatları düşme eğilimi göstermiştir. Benzer şekilde daireler ile üniversite yerleşkesi arasındaki mesafe arttıkça fiyatlar düşmektedir.
Anahtar Kelimeler
Konut fiyatlandırma, hedonik fiyat modeli, CBS, Giresun, Türkiye
Kaynakça
- Abidoye, R.B., & Chan, A.P., (2017). Modelling property values in Nigeria using artificial neural network. Journal of Property Research, 34 (1), 36-53.
- Adeboye, N.O., Fagoyinbo, I.S., & Olatayo, T.O., (2014). Estimation of the effect of multicollinearity on the standard error for regression coefficients. Journal of Mathematics, 10 (4), 16-20.
- Afşar, A., Yılmazel, Ö., & Yılmazel, S., (2017). Konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik model ile belirlenmesi: Eskişehir örneği. Selçuk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 1 (37), 195-205.
- Alkan, Y., & Uslu, C., (2016). Aktif yeşil alanların konut fiyatları üzerine etkisinin araştırılması: Mersin ili Yenişehir ilçesi örneği. İnönü Üniversitesi Sanat ve Tasarım Dergisi, 6 (13), 1-10.
- Aydemir, E., Aktürk, C., & Yalçınkaya, M.A., (2020). Yapay zekâ ile konut fiyatlarının tahmin edilmesi. Turkish Studies - Applied Sciences, 15 (2), 183-194.
- Büyüköztürk, Ş., Çokluk, Ö., & Köklü, N. (2019). Sosyal Bilimler İçin İstatistik, Pegem Akademi Yayıncılık, Ankara.
- Cook, R.D., (1977). Detection of influential observations in linear regression. Technometrics, 19, 15-18.
- Cook, R.D., & Weisberg, S., (1982). Residuials and Influence in Regression, Chapman and Hall, New York.
- Coşkun, Y., (2016). Konut fiyatları ve yatırımı: Türkiye için bir analiz. Niğde Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 9 (2), 201-217.
- Çalmaşur, G., & Aysin, M.E., (2019). Konut fiyatlarina etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TRA1 alt bölgesi üzerine bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 22, 77-92.