Türkiye’de hane halkları, son yıllarda yüksek enflasyon nedeniyle yüksek konut fiyatlarıyla mücadele etmekte ve fiyat tahmini tekniklerinin konut yatırımı kararlarında yardımcı olabileceği düşünülmektedir. Bu çalışma, İstanbul konut fiyatlarını bir ekonometrik model olan ARIMA ve bir makine öğrenimi algoritması olan LSTM’yi karşılaştırarak tahminlemektedir. Ilk aşamada, yalnızca Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası'nın üç aylık ortalama konut birim fiyatları kullanılmıştır. İkinci aşamada modellere iki makroekonomik değişken, konut kredi faiz oranları ve enflasyon oranları (TÜFE) eklenmiştir. Analiz Sonuçlar, LSTM modelinden alınan tahminlerin ARIMA yaklaşımına göre daha başarılı olduğunu göstermiştir. Bu araştırma, yapay zekâ uygulamalarının sınırlı olduğu konut sektöründe önemli bir boşluğu doldurmayı amaçlamaktadır.
ARIMA LSTM Yapay Zekâ Konut Fiyat Tahminlemesi Makine Öğrenmesi
Due to high inflation, Türkiye has been struggling with high housing prices. This study compares two forecasting models: an econometric time-series model, ARIMA, and a machine learning algorithm, LSTM, in predicting housing prices in Istanbul. First, only the Central Bank’s quarterly average housing unit prices are used in both models. Second, two crucial macroeconomic variables, the mortgage loan interest rate and the inflation rate (as measured by the CPI), are added to the model. The results reveal that the forecast obtained from LSTM outperforms the ARIMA approach. This research fills a significant gap in the literature where the implementation of artificial intelligence in the housing industry is limited.
ARIMA LSTM Artificial Intelligence Housing Price Predictions Machine Learning
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Gayrimenkul Değerleme ve Finansmanı |
| Bölüm | Araştırma Makalesi |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 1 Nisan 2025 |
| Kabul Tarihi | 16 Haziran 2025 |
| Erken Görünüm Tarihi | 28 Eylül 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 30 Eylül 2025 |
| DOI | https://doi.org/10.31460/mbdd.1668933 |
| IZ | https://izlik.org/JA22SW99FU |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 27 Sayı: 3 |
Yazarlık
MBDD, araştırma makalelerine yapılan katkıların adil şekilde tanınmasını sağlamak amacıyla COPE Yazarlık Kılavuzuna uymaktadır (https://publicationethics.org/guidance/discussion-document/authorship). Yazarlık, hem hak hem de sorumluluk taşır; bu nedenle, listelenen tüm yazarların araştırmaya önemli katkılarda bulunmuş olması gerekmektedir.
Birden fazla yazarlı çalışmalarda, Yazar Katkıları bölümü, sonuç bölümünden sonra ve kaynakçadan önce yer almalıdır. Makalenin hangi bölümlerine hangi yazarın katkı sağladığını belirtmek için yazarların isim baş harfleri ve soyadları kullanılmalıdır. Detaylı bilgiye "Makale Gönderim Kontrol Listesi" düğmesine tıklayarak ulaşılabilir. Ayrıca, yazarlar, yazarlık kriterlerini karşılamayan ancak çalışmaya katkı sağlayan kişileri teşekkür bölümünde belirtebilirler.
Yazarlar araştırmanın tasarım ve uygulanmasında üretilen Yapay Zekâ (YZ) ve YZ destekli araçların kullanımını açıklamak zorundadırlar. Bu tür kullanımlar, makalenin yöntem bölümünde belirtilmelidir. YZ kullanımının belirtilmesi, makalenin yayımlanmasını engellemez; aksine, araştırmanın şeffaf bir şekilde sunulmasını sağlar.