Investigation of Factors Affecting House Prices: The City of Samsun

Öz

Today, housing prices are constantly rising due to numerous factors. Rising prices have a negative impact on housing sales. If the real value of houses can be determined, price bubbles can be prevented. It is possible to create a realistic price mechanism by examining the factors affecting housing prices. This study focuses on the micro factors affecting house prices. The city of Samsun constitutes the main population of the study. The sample consisted of 5,987 houses for sale (1+1, 2+1, 3+1, and 4+1). The data were obtained from a national website that advertises houses for sale and rent. A model was developed to assess 22 variables believed to affect house prices. Generalized Linear Model was conducted using the hedonic price model. The results showed that square meter size, number of floors, number of bathrooms, district, number of rooms, amount of dues, age of the building, floor, type of heating, being in a complex, title deed status, by whom it is sold, proximity to transportation, view, and neighborhood positively affected house prices. The variables of whether there is a balcony or not, occupancy status, suitability for credit, facade, neighborhood, and house type were found to be insignificant.

Anahtar Kelimeler

• House Price
• Hedonic Price Model
• Real Estate Valuation
• Generalized Linear Model.

Konut Fiyatlarını Etkileyen Faktörlerin İncelenmesi: Samsun Örneği

Öz

Günümüzde konut fiyatları birçok faktörden etkilenerek sürekli yükselmektedir. Fiyatların yükselmesi konut satışlarını olumsuz yönde etkilemektedir. Konutların gerçek değerinin tespit edilmesi ile fiyatlarında balon oluşması önlenebilir. Konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin incelenmesiyle gerçeğe uygun bir fiyat mekanizmasının oluşturulabilmesi mümkündür. Bu amaçla çalışmada konut fiyatlarını etkileyen mikro faktörler araştırılmaktadır. Samsun ili çalışmanın anakütlesini oluşturmaktadır. Ulusal düzeyde satılık konut ilanı verilen bir internet sayfasından 5.987 adet satılık 1+1, 2+1, 3+1 ve 4+1 konutun verisi temin edilmiştir. Konut fiyatını etkileyeceği düşünülen 22 değişkenden oluşan bir model geliştirilmiştir. Hedonik fiyat modeli kullanılarak Genelleştirilmiş Lineer Modeli ile analiz yapılmıştır. Analiz sonucunda metrekare büyüklüğü, kat sayısı, banyo sayısı, ilçe, oda sayısı, aidat tutarı, bina yaşı, bulunduğu kat, ısıtma türü, site içinde olma, tapu durumu, kim tarafından satıldığı, ulaşıma yakınlık, manzara ve bulunduğu mahalle değişkenlerinin konut fiyatlarını pozitif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Balkon durumu, kullanım durumu, krediye uygunluk, cephe, muhit ve konut tipi değişkenlerinin ise anlamsız çıktığı belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Konut Fiyatları
• Hedonik Fiyat Modeli
• Gayrimenkul Değerleme
• Genelleştirilmiş Lineer Modeli.

Kaynakça

1. Afşar, A., Yılmazel, Ö., & Yılmazel, S. (2017). Konut Fiyatlarını Etkileyen Faktörlerin Hedonik Model İle Belirlenmesi: Eskişehir Örneği. Selçuk Ün. Sos. Bil. Ens. Der.(37), 195-205.
2. Ak Çetin, D., & Akpınar, O. (2021). Seferihisar’da Konut Fiyatlarını Etkileyen Faktörlerin Hedonik Model İle Belirlenmesi Araştırması. İzmir İktisat Dergisi, 36(1), 43-59.
3. Aktürk, İ., & Albeni, M. (2002). Doğal Afetlerin Ekonomik Performans Üzerine Etkisi: 1999 Yılında Türkiye'de Meydana Gelen Depremler ve Etkileri. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(1), 1-18.
4. Aliyev, K., Amiraslanova, M., Bakirova, N., & Eynizada, N. (2019). Determinants of Housing Prices in Baku: Empirical Analyses. International Journal of Housing Markets and Analysis, 12(2), 281-297.
5. Alkan Gökler, L. (2017). Ankara'da Konut Fiyatları Farklılaşmasının Hedonik Analiz Yardımıyla İncelenmesi. MMGARON Yıldız Teknik Üniversitesi Mimarlık Fakültesi e-Dergisi, 12(2), 304-315.
6. Bulut, H., Öner, Y., & İslamoğlu, E. (2015). The Investigation of The Factors Affecting on The Prices of Real Estates in Samsun Via Hedonic Price Model. Alphanumeric journal (The Journal of Operations Research, Statistics, Econometrics and Management Information Systems), 3(2), 121-130.
7. Bulut, R., & Pınar, C. (2020). Covid-19 Pandemisi Döneminde Türkiye'de İstihdam ve İşsizlik. Oğuzhan Sosyal Bilimler Dergisi, 2(2), 217-225.
8. Cui, N., Gu, H., Shen, T., & Feng, C. (2018). The Impact of Micro-Level Influencing Factors on Home Value: A Housing Price-Rent Comparison. sustainability, 10, 1-23.