Yapısal ve çevresel faktörlerin konut fiyatlarına etkisi: Ordu kent merkezi örneği

Yıl 2020, Cilt: 9 Sayı: 1, 63 - 70, 30.06.2020

Mesut Güzel Pervin Yeşil Elif Gülderen Güzel

https://doi.org/10.29278/azd.702106

Cited By: 2

Öz

Bu çalışmada Ordu Kent Merkezi’nde bulunan dairelerin satış fiyatını etkileyen yapısal ve çevresel faktörlerin neler olduğu ve bu faktörlerin satış fiyatlarını ne yönde etkilediği yarı-logaritmik hedonik fiyatlandırma modeli kullanılarak araştırılmıştır. Çalışmada 80 emlak ofisinden alınan veriler kullanılarak, 22 farklı mahalleden toplam 537 daire incelenmiştir. %95 güven aralığında yapılan çok değişkenli regresyon analizi sonucunda, oluşturulan modele katılan 16 bağımsız değişkenden 5 tanesi p<0.001, 4 tanesi p<0.05 düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Anlamlı bulunan 9 değişkenden 8’i daire fiyatlarını pozitif yönde etkilerken yalnızca biri negatif yönde etkilemiştir. Daire fiyatlarını olumlu yönde etkileyen en önemli değişkenler arasında; dairenin net büyüklüğü, ısıtma sistemi, denize yakınlık ve dairenin park manzarası görme durumu sayılabilir. Dairenin bulunduğu binanın yaşının fazla olması ise daire fiyatını negatif etkileyen anlamlı bir değişken olarak bulunmuştur.

Anahtar Kelimeler

Hedonik fiyat modeli, Konut fiyatlandırma, Ordu, 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.
• Atabeyoğlu, Ö., & Bulut, Y. (2012). Ordu kenti mevcut yeşil alanlarının değerlendirilmesi. Akademik Ziraat Dergisi, 1(2), 67-76.
• Beyli, K. N., & Yeşil, M. (2020). Ordu kenti parklarının yeterlik ve ulaşılabilirliği üzerine bir araştırma. Gümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 10(2), 492-504.
• 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 fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TRA1 alt bölgesi üzerine bir uygulama. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 1(22), 77-92.
• Çelik, İ., & Turgut, E. (2019). Antalya ilinde konut fiyatlarına etki eden faktörlerin mekânsal ekonometri ile incelenmesi. Uluslararası Ekonomik Araştırmalar Dergisi, 5(1), 39-48.
• Çiçek, U., & Hatırlı, S. (2015). Isparta ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 7(13), 98-114.
• Daoud, J. I. (2017). Multicollinearity and regression analysis. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 949, No. 1, p. 012009). IOP Publishing.
• Dziauddin, M. F., & Idris, Z. (2017). Use of geographically weighted regression (GWR) method to estimate the effects of location attributes on the residential. property values. The Indonesian Journal of Geography, 49(1), 97-110.
• Ecer, F. (2014). Türkiye’deki konut fiyatlarının tahmininde hedonik regresyon yöntemi ile yapay sinir ağlarının karşılaştırılması. International Conference On Eurasian Economies (pp. 1-10).
• Güler, İ., Başer, U., & Bozoğlu, M. (2019). Rize ili merkez ilçesinde konut fiyatlarının hedonik fiyat modeliyle değerlemesi. Iğdır Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 9(4), 2294-2302.
• Karadağ, A. A., Gültekin, Y. S., & Mutlu, S. (2019). Açık ve yeşil alanların konut seçimine etkisinin belirlenmesi temelinde bir ölçek geliştirme çalışması. Düzce Üniversitesi Bilim Teknoloji Dergisi, 7(1), 223-238.
• Keleş, Ş., & Atabeyli, O. C. (2018). Konut ve hedonik fiyat bir yapısal eşitlik modeli uygulaması. The International New Issues in Social Sciences, 6(2), 111-128.
• Jim, C. Y., & Chen, W. Y. (2006). Impacts of urban environmental elements on residential housing prices in Guangzhou (China). Landscape and Urban Planning, 78(4), 422-434.
• Jim, C. Y., & Chen, W. Y. (2009). Value of scenic views: Hedonic assessment of private housing in Hong Kong. Landscape and Urban Planning, 91(4), 226-234.
• Kördiş, G., Sayım, I., & Mert, M. (2014). Antalya’da konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile tahmin edilmesi. Akdeniz Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(28), 103-132.
• Lim, W. T., Wang, L., Wang, Y., & Chang, Q. (2016). Housing price prediction using neural networks. In 2016 12th International Conference on Natural Computation, Fuzzy Systems and Knowledge Discovery (pp. 518-522).
• Lu, B., Charlton, M., Harris, P., & Fotheringham, A. S. (2014). Geographically weighted regression with a non-Euclidean distance metric: a case study using hedonic house price data. International Journal of Geographical Information Science, 28(4), 660-681.
• McCord, M. J., MacIntyre, S., Bidanset, P., Lo, D., & Davis, P. (2018). Examining the spatial relationship between environmental health factors and house prices. Journal of European Real Estate Research, 11(3), 353-398.
• Nghiep, N., & Al, C. (2001). Predicting housing value: A comparison of multiple regression analysis and artificial neural networks. Journal of Real Estate Research, 22(3), 313-336.
• Ozalp, A. Y., & Akinci, H. (2017). The use of hedonic pricing method to determine the parameters affecting residential real estate prices. Arabian Journal of Geosciences, 10(24), 535.
• Rosen, S. (1974). Hedonic prices and implicit markets: product differentiation in pure competition. Journal of Political Economy, 82(1), 34-55.
• Sander, H. A., & Polasky, S. (2009.) The value of views and open space: Estimates from a hedonic pricing model for Ramsey County, Minnesota, USA. Land Use Policy, 26(3), 837-845.
• Tyrväinen, L. (1997). The amenity value of the urban forest: an application of the hedonic pricing method. Landscape and Urban Planning, 37(3-4), 211-222.
• Tyrväinen, L., & Miettinen, A. (2000). Property prices and urban forest amenities. Journal of Environmental Economics and Management, 39(2), 205-223.
• Uyar, S. G. K., & Yayla, N. (2016). Konut Fiyatlarının Hedonik Fiyatlama Yaklaşımına Göre Mekânsal Ekonometrik Modeller İle Tahmini: İstanbul Konut Piyasası Örneği. Social Sciences, 11(4), 326-342.
• Von Graevenitz, K., & Panduro, T. E. (2015). An alternative to the standard spatial econometric approaches in hedonic house price models. Land Economics, 91(2), 386-409.
• Wen, H., Zhang, Y., & Zhang, L. (2015). Assessing amenity effects of urban landscapes on housing price in Hangzhou, China. Urban Forestry & Urban Greening, 14(4), 1017-1026.
• Yayar, R., & Bursal, M. (2019). Türkiye’de konut kira fiyatlarının hedonik tahmini. İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi, 8(3), 2010-2026.
• Yayar, R., & Gül, D. (2014). Mersin kent merkezinde konut piyasası fiyatlarının hedonik tahmini. Anadolu University Journal of Social Sciences, 14(3), 87-99.
• Yayar, R., & Karaca, S. S. (2014). Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TR83 Bölgesi Örneği. Ege Academic Review, 14(4), 509-518.
• Yılmaz, H., Bulut, Z., Temurlenk, M. S., & Yesil, P. (2008). Determination of the impact of parks and playgrounds on house prices in the city of Erzurum, Turkey. International Journal of Natural and Engineering Sciences, 2(1), 47-51.
• Yılmazel, Ö., Afşar, A., & Çiçek, A. (2018). Konut fiyat tahmininde yapay sinir ağları yönteminin kullanılması. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 20, 285-300.
• Yiyit, M. (2017). Isparta ilinde konut fiyatını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile belirlenmesi ve konut sektöründeki alt piyasaların örtük sınıf analizi ile açığa çıkarılması. (Doktora Tezi). Süleyman Demirel Üni Sosyal Bilimler Enstitüsü, Isparta.