The Factors Affecting of the Housing Price in Antalya By Spatial Econometric Analysis

Öz

The main purpose of this study is to determine the factors affecting the housing prices in Antalya. In the period between May-June 2018, a sample of 321 housing units were chosen using stratified sampling method from a total population of 26802 houses in Antalya. In order to examine the relationship between the housing prices and the physical characteristics of the houses, we first of all estimated the spatial dependence and spatial changes and the spatial models that take into account spatial dependence and change. According to the results obtained in the study, spatial dependence and change should not be ignored. The obtained positive and meaningful spatial effects show similar pricing behavior in the houses which are close to each other and the price of the house near the house which has a high price makes the price of that house to increases. With the help of LM test, it was found that the preferred space and also the factors that affects the price can be derived from variables such as proximity to the sea, shopping mall, university, school, airport, bus station and distance to hospital, as well as regional infrastructure investments not included in the model, environmental pollution and incomplete information about market structure. According to the Spatial Error Model, it is concluded that the highest increase in the housing prices in the province of Antalya is experienced by houses with many rooms, housing units with larger space in metres square, apartments with many floors and lastly houses with many bathrooms. Housing properties that reduce the price of housing are those found in a district experiencing a population increase, apartments without a balcony and those without a compound. On the other hand, it was concluded that the distance from the sea and the distance from the shopping center has a negative effect on the price of housing

Anahtar Kelimeler

• House Prices, Spatial Econometric

Antalya İlinde Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Mekânsal Ekonometri İle İncelenmesi

Öz

Bu çalışmanın temel amacı, Antalya ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörleri belirlemektir. Mayıs-Haziran 2018 döneminde Antalya ilinde satışa sunulan 26802 konuttan tabakalı örneklem yöntemi ile belirlenen 321 adet konut üzerinde çalışma yapılmıştır. Konut fiyatları ve konutların fiziksel özellikleri arasındaki ilişkiyi incelemek amacıyla öncelikle mekânsal bağımlılık ve mekânsal değişimi dikkate almayan EKK Modeli ve mekânsal bağımlılığı ve değişimi dikkate alan mekânsal modeller ile tahmin edilmiştir. Çalışmada elde edilen sonuçlara göre mekansal bağımlılığın ve değişimin göz ardı edilmemesi gerektiğidir. Elde edilen pozitif ve anlamlı mekansal etki birbirine yakın olan konutlarda benzer fiyatlama davranışı olduğu ve fiyatı yüksek olan konutun yakınındaki konutun da fiyatı arttığını göstermektedir. LM testi yardımıyla tercih edilen mekansal hata modeli modele eklenen deniz, avm, üniversite, okul, havalimanı, otogar ve hastaneye olan uzaklığın yanı sıra modele dahil edilmeyen bölgesel alt yapı yatırımları, çevre kirliliği, piyasa yapısına yönelik eksik bilgi gibi değişkenlerden de kaynaklı olabileceğini söylemektedir. Mekansal hata modeli sonuçlarına göre; Antalya ilinde konutların fiyatlarını en fazla arttıran konut özellikleri oda sayısının fazla olması, dairenin metrekaresinin büyük olması, binanın katsayısının fazla olması, dairedeki banyo sayısının fazla olması sonucuna varılmıştır. Konut fiyatını düşüren konut özellikleri ise ilçe nüfusunun artması, dairede balkonun bulunmaması, dairenin site içerisinde olmaması olarak belirlenmiştir. Diğer yandan konutun denize olan uzaklığı, alışveriş merkezine olan uzaklığı arttıkça konut fiyatı üzerinde negatif bir etkiye yol açtığı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Konut fiyatları, Mekansal Ekonometri

Kaynakça

1. Afşar, A., Yılmazel, S., & Yılmazel, Ö. (2017). Konut Fiyatlarını Etkileyen Faktörlerin Hedonik Model İle Belirlenmesi: Eskişehir Örneği. Selçuk Ün. Sos. Bil. Ens. Der. 2017; (37): 195- 205 -İşletme / Araştırma-, (37), 195–205.
2. Anselin, L., & Rey, S. J. (2008). Spatial Econometrics: Foundations.
3. Anselin, L. (2003). Spatial Externalities, Spatial Multipliers, And Spatial Econometrics. International Regional Science Review, 26(2), 153–166.
4. Anselin, L. (2010). Lagrange Multiplier Test Diagnostics For Spatial Dependence And Spatial Heterogeneity. Geographical Analysis, 20(1), 1-17.
5. Anselin, L. (1988). Spatial econometrics: methods and models Kluwer: The Netharlands
6. Anselin, L. (1988a). Lagrange multiplier test diagnostics for spatial dependence and spatial heterogeneity. Geographical analysis, 20(1), 1-17.
7. Anselin, L. (1999). Spatial Econometrics- Skript, 1–30.
8. Cem Işık. (2016). Erzurum İlinde Konut Fiyatlarının Çevresel, Yapısal Ve Sosyal Farklılaşması: Hedonik Fiyatlama Örneği (Environment, Structure And Social Differentiation Of Housing Prices İn Erzurum). Erzincan Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi (Erzsosder) Vııı-Iı: 23-32 [2015], (January 2015), 23–32.

9. Cohen, J. P., & Coughlin, C. C. (2008). Spatial Hedonic Models Of Airport Noise, Proximity, An Housing Prices. Journal Of Regional Science.
10. Coughlin, C. C., & Jeffrey P. Cohen. (2014). Spatial Hedonic Models Of Airport Noise, Proximity, And Housing Prices Jeffrey. Federal Reserve Bank Of St. Louis Review, 42.
11. Darmofal, D. (2006). Spatial Econometrics And Political Science, (803), 1–38. Retrieved From Papers2://Publication/Uuid/D01738e7-Ccf5-4003-Abff-E92a79c0e277
12. Harrison, D., & Rubinfeld, D. L. (1978). Hedonic Housing Prices And The Demand For Clean Air. Journal Of Environmental Economics And Management, 5(1), 81–102.
13. Holly, S., Pesaran, M. H., & Yamagata, T. (2010). A Spatio-Temporal Model Of House Prices İn The Usa. In Journal Of Econometrics
14. Joke, L. (2000). The Value Of Trees, Water And Open Space As Reflected By House Prices İn The Netherlands. Landscape And Urban Planning, 48(3–4), 161–167.
15. Kangallı Uyar, S. G., & Yayla, N. (2016). Konut Fiyatlarının Hedonik Fiyatlama Yaklaşımına Göre Mekânsal Ekonometrik Modeller İle Tahmini: İstanbul Konut Piyasası Örneği. E- Journal Of New World Sciences Academy, 11(4), 326–342
16. Kördiş, G., Işık, S., & Mert, M. (2014). Antalya’da Konut Fi̇yatlarini Etki̇leyen Faktörleri̇n Hedoni̇k Fi̇yat Modeli̇ İle Tahmi̇n Edi̇lmesi̇. Akdeniz Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 14(28), 103–132. Retrieved From
17. Lesage, J. P. (1999). The Theory And Practice Of Spatial Econometrics (Lesage, 1999).
18. Lesage, J. P. (2005). Spatial Econometrics Workshop. World Economics.
19. Liao, W. C., & Wang, X. (2012). Hedonic House Prices And Spatial Quantile Regression. Journal Of Housing Economics, 21(1), 16–27
20. Mccord, M. J., Macıntyre, S., Bidanset, P., Lo, D., & Davis, P. (2018). Examining The Spatial Relationship Between Environmental Health Factors And House Prices: No2 Problem? Journal Of European Real Estate Research
21. Mussa, A., Nwaogu, U. G., & Pozo, S. (2017). Immigration And Housing: A Spatial Econometric Analysis. Journal Of Housing Economics, 35, 13–25.
22. Osland, L. (2010). An Application Of Spatial Econometrics İn Relation To Hedonic House Price Modelling. Journal Of Real Estate Research.
23. Saiz, A. (2007). Immigration And Housing Rents İn American Cities. Journal Of Urban Economics, 61(2), 319–344.
24. Sibel Selim, & Demirbilek, A. (2009). Türkiye’deki Konutların Kira Değerinin Analizi: Hedonik Model Ve Yapay Sinir Ağları Yaklaşımı. Aksaray Üniversitesi İibf Dergisi: Ocak 2009, Cilt: 1, Sayı: 1
25. Tse, R. Y. C., & Love, P. E. D. (2000). İn Hong Kong Measuring Residential Property Values İn Hong Kong. Property Management, 18(5), 366-374., 18(April), 366–374.