Türkiye’de Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Analizi: Fourier Yaklaşımından Kanıtlar

Abstract

Türkiye gibi gelişmekte olan ülkelerde konut sektörü, büyüklüğü ve etkisiyle hem makroekonomik dengeyi hem de bireylerin yaşam kalitesini şekillendiren önemli bir rol oynamaktadır. Konut fiyatlarındaki değişimler, özellikle hanehalkı tüketimi ve yatırım kararları üzerinde büyük etkiye sahiptir. Bu nedenle, konut fiyatlarını etkileyen dinamiklerin anlaşılması, ekonomi politikalarının doğru biçimde şekillendirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Bu çalışmada, Türkiye'deki konut fiyatlarını etkileyen faktörler, Fourier yaklaşımına dayalı ekonometrik modeller kullanılarak analiz edilmiştir. Çalışmanın temel amacı, BIST İnşaat Sektör Endeksi, döviz kuru ve İnşaat Maliyet Endeksi gibi değişkenlerin konut fiyatları üzerindeki etkilerini belirlemektir. Türkiye için Aralık 2016 ile Eylül 2024 arasındaki dönemi kapsayan veri seti kullanılarak yapılan analizde, zaman serisi verilerinde eşbütünleşme ilişkilerini tespit eden ve olası kırılma noktalarını incelemede etkin bir araç olan Fourier ADL (Autoregressive Distributed Lag) eşbütünleşme testi uygulanmıştır. Modelde kullanılan değişkenlerin durağanlık seviyesini belirlemek için, geleneksel birim kök testlerinden Augmented Dickey–Fuller (ADF) testi ile yapısal kırılmaları dikkate alan Fourier ADF birim kök testleri uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar, her iki testin de değişkenlerin seviye değerlerinde durağan olmadığını, ancak birinci farklarının alındığında durağanlaştığını göstermiştir. Değişkenler arasındaki uzun dönem ilişkisini incelemek için Banerjee, Arcabic ve Lee (2017) Fourier ADL eşbütünleşme testi uygulanmış ve uzun dönemde anlamlı bir eşbütünleşme ilişkisi bulunmuştur. Son olarak, uzun dönem eşbütünleşme katsayıları FMOLS (Tam Modifiye Edilmiş En Küçük Kareler) yöntemi kullanılarak tahmin edilmiştir. Sonuçlar, konut fiyatlarının inşaat sektörü endeksleri ve döviz kuru gibi makroekonomik faktörlerden önemli ölçüde etkilendiğini göstermektedir. Fourier yaklaşımı, geleneksel eşbütünleşme modellerine kıyasla daha esnek bir analiz imkânı sunmaktadır. Çalışma, Türkiye'deki konut piyasası dinamiklerine dair önemli bulgular sunmakta olup, politika yapıcılar ve yatırımcılar için stratejik kararlar alırken dikkate alınabilecek değerli bilgiler sağlamaktadır.

Keywords

• Konut fiyatları
• inşaat maliyet endeksi
• BIST inşaat endeksi
• döviz kuru
• Fourier yaklaşımı

Analysis of Factors Affecting House Prices in Türkiye: Evidence from the Fourier Approach

Abstract

In developing countries such as Türkiye, the housing sector plays a crucial role in shaping both the macroeconomic balance and the quality of life of individuals. Changes in house prices have a significant impact on household consumption and investment decisions. Therefore, understanding the dynamics that affect house prices is critical for shaping economic policies effectively. In this study, the factors affecting house prices in Türkiye are analyzed using econometric models based on the Fourier approach. The main objective of the study is to determine the effects of variables such as BIST Construction Sector Index, exchange rate and Construction Cost Index on house prices. In the analysis using the data set covering the period between December 2016 and September 2024 for Türkiye, the Fourier ADL (Autoregressive Distributed Lag) cointegration test, which is an effective tool to detect cointegration relationships in time series data and to examine possible break points, was applied. To determine the stationarity level of the variables used in the model, the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, one of the traditional unit root tests, and the Fourier ADF unit root test, which accounts for structural breaks, were applied. The results of both tests show that the variables are non-stationary at level values, but become stationary when first differences are taken. To examine the long-run relationship between the variables, Banerjee, Arcabic and Lee (2017) Fourier ADL cointegration test was applied and a significant cointegration relationship was found in the long run. Finally, the long-run cointegration coefficients are estimated using the FMOLS (Fully Modified Least Squares) method. The results show that house prices are significantly affected by macroeconomic factors such as construction sector indices and exchange rates. The Fourier approach offers a more flexible analysis compared to traditional cointegration models. The study provides important findings on the dynamics of the housing market in Türkiye and provides valuable information for policymakers and investors that can be taken into account when making strategic decisions.

Keywords

• House prices
• construction cost ındex
• BIST construction ındex
• exchange rate
• Fourier approach

References

1. 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
2. Akkaya, M. (2024). Konut fiyat balonu ve konut fiyatını etkileyen faktörlerin analizi: Türkiye uygulaması. Gazi İktisat ve İşletme Dergisi, 10(1), 33-45. https://doi.org/10.30855/gjeb.2024.10.1.003
3. Akpolat, A. G. (2022). The asymmetric effects of real variables on real housing prices: a nonlinear ARDL analysis for Türkiye. International Journal of Housing Markets and Analysis, 17(3), 565-590. https://doi.org/10.1108/IJHMA-09-2022-0143
4. Akyol Özcan, K. (2023). Konut fiyat endeksi belirleyicileri üzerine bir araştırma: Asimetrik eş bütünleşme analizi. EKEV Akademi Dergisi, 0(93), 283-307. https://doi.org/10.17753/sosekev.1218289
5. Atasoy, T., & Tanrıvermiş, H. (2021). Türkiye’de konut kredisi hacmi ile seçilmiş makroekonomik faktörler arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi. Erciyes Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi(59), 461-484. https://doi.org/10.18070/erciyesiibd.942065
6. Banerjee, P., Arčabić, V., & Lee, H. (2017). Fourier ADL cointegration test to approximate smooth breaks with new evidence from crude oil market. Economic Modelling, 67, 114-124. https://doi.org/10.1016/j.econmod.2016.11.004
7. Becker, R., Enders, W., & Lee, J. (2006). A stationarity test in the presence of an unknown number of smooth breaks. Journal of Time Series Analysis, 27(3), 381-409. https://doi.org/10.1111/j.1467-9892.2006.00478.x
8. Bin, O. (2004). A prediction comparison of housing sales prices by parametric versus semi-parametric regressions. Journal of Housing Economics, 13(1), 68-84. https://doi.org/10.1016/j.jhe.2004.01.001

9. Carrion-i-Silvestre, J. L., & Sansó, A. (2006). Testing the null of cointegration with structural breaks. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 68(5), 623-646. https://doi.org/10.1111/j.1468-0084.2006.00180.x
10. Çetin, G., & Doğaner, A. (2017). İnşaat sektörü güven endeksi ve konut fiyat endeksi arasındaki ilişki: Türkiye için ampirik analiz. İktisat Politikası Araştırmaları Dergisi, 4(2), 155-165. https://dergipark.org.tr/tr/pub/iuipad/issue/30697/331930
11. Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1979). Distribution of the estimators for autoregressive time series with a unit root. Journal of the American Statistical Association, 74(366a), 427-431. https://doi.org/10.1080/01621459.1979.10482531
12. 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. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/pub/anemon/issue/23921/260227
13. Enders, W., & Lee, J. (2012). The flexible Fourier form and the Dickey–Fuller type unit root tests. Economics Letters, 117, 196-199. https://doi.org/10.1016/j.econlet.2012.04.081
14. 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. Retrieved from: https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=912492
15. Furuoka, F. (2014). Are unemployment rates stationary in Asia-Pacific countries? New findings from Fourier ADF test. Economic Research-Ekonomska Istraživanja, 27(1), 34-45. https://doi.org/10.1080/1331677X.2014.947105
16. Gebeşoğlu, P. F. (2019). Housing price index dynamics in Türkiye. Yaşar Üniversitesi E-Dergisi, 14, 100-107. 680653. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/pub/jyasar/issue/44178/520991
17. Hepsağ, A. (2022). Ekonometrik zaman serileri analizlerinde güncel yöntemler (WinRATS Uygulamalı). İstanbul: Der Yayınları.
18. Karadaş, H. A., & Salihoğlu, E. (2020). Seçili makroekonomik değişkenlerin konut fiyatlarına etkisi: Türkiye örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16(1), 63-80. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/en/download/article-file/1082895
19. 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
20. Kurozumi, E. (2002). Testing for stationarity with a break. Journal of Econometrics, 108(1), 63-99. https://doi.org/10.1016/S0304-4076(01)00106-3
21. Lee, J., & Strazicich, M. C. (2003). Minimum Lagrange multiplier unit root test with two structural breaks. Review of Economics and Statistics, 85(4), 1082-1089. https://doi.org/10.1162/003465303772815961
22. Narayan, P. K., & Popp, S. (2010). A new unit root test with two structural breaks in level and slope at unknown time. Journal of Applied Statistics, 37(9), 1425-1438. https://doi.org/10.1080/02664760903039883
23. Perron, P., Shintani, M., & Yabu, T. (2017). Testing for flexible nonlinear trends with an integrated or stationary noise component. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 79(5), 822-850. https://doi.org/10.1111/obes.12169
24. Sanlı, E., & Kandemir, Ş. (2024). Konut kredisi faiz oranları ile BIST inşaat ve BIST GMYO endeksleri arasındaki saklı eşbütünleşme ilişkisinin analizi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 61(668), 93-117. Retrieved from: https://www.ekonomikyorumlar.com.tr/files/articles/1720081788.pdf
25. Sari, R., Ewing, B. T., & Aydin, B. (2007). Macroeconomic variables and the housing market in Türkiye. Emerging Markets Finance and Trade, 43(5), 5-19. https://doi.org/10.2753/REE1540-496X430501
26. Smith, S. J. (2011). Home price dynamics: A behavioural economy? Housing, Theory and Society, 28(3), 236-261. https://doi.org/10.1080/14036096.2011.599179
27. 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. https://doi.org/10.14784/marufacd.688468
28. Szeidl, A., & Chetty, R. (2004). Consumption commitments and asset prices. 2004 Meeting Papers (No. 354). Society for Economic Dynamics. Retrieved from:https://ideas.repec.org/p/red/sed004/354.html
29. Şeyranlıoğlu, O. (2023). Konut fiyatları ile makroekonomik ve finansal göstergeler arasındaki ilişki: Bootstrap nedensellik testi. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 13(3), 1713-1732. https://doi.org/10.30783/nevsosbilen.1293731
30. 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. Retrieved from: http://www.jised.com/PDF/JISED-201814-12-09.pdf
31. Tekin, İ. (2018). Türkiye’de işsizlik histerisi: Fourier fonksiyonlu durağanlık sınamaları. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 33(1), 97–127. https://doi.org/10.24988/DEUIIBF.2018331685
32. Yılancı, V. (2017). Petrol fiyatları ile ekonomik büyüme arasındaki ilişkinin incelenmesi: Fourier yaklaşımı. Ekonometri ve İstatistik Dergisi, 27(2), 51-67. Retrieved from: https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/403693
33. Yıldırım, M. O., & İvrendi, M. (2017). House prices and the macroeconomic environment in Türkiye: The examination of a dynamic relationship. Economic Annals, 62(215), 81-110. https://doi.org/10.2298/EKA1715081Y
34. Yılmaz, Y. (2022). Hisse senedi, döviz kuru ve konut fiyatları arasındaki nedensellik ilişkisi. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 13(1), 167-185. https://doi.org/10.54688/ayd.1109039 Zhang, X., & Yang, E. (2024). Have housing value indicators changed during COVID? Housing value prediction based on unemployment, construction spending, and housing consumer price index. International Journal of Housing Markets and Analysis, 17(1), 242-260. https://doi.org/10.1108/IJHMA-01-2023-0015