Usage of GIS-based nominal valuation method in creating value maps: The case of Foça/İzmir

Öz

According to TUIK data, the number of residential sales in İzmir in 2021 is 86722. This count corresponds to 5.8% of all residential sales in Turkey. With this ratio, İzmir became the third province in Turkey with the highest sales of residential. When all these statistics are taken into account, it is quite laborious and time-consuming to determine the value of real estates in İzmir using singular valuation methods. The aim of this study is to apply the mass real estate valuation method, which we suggest as a solution to the loss of labor and time, in the Yenifoça neighborhood of İzmir. In the study, nominal valuation method, which is one of the stochastic methods that accelerates the valuation, was used. The nominal value map of the building geometries created at the end of the application was converted into prices in Turkish Lira (TL) with the help of a model. In the model, the total pixel values and the sales prices on the web-based site of the real estates were used. The real estates for sale on the site were divided into two groups as training and test data. It has been determined that the model prices of 11 test data have a 0.67 correlation with the prices on the website. The mentioned model ran with an acceptable accuracy coefficient, although it was tested with a limited data set. As a result, the applicability of the nominal valuation method has been revealed and an important academic resource has been brought to the literature for future mass real estate valuation studies.

Anahtar Kelimeler

• Real estate valuation
• GIS
• Mass
• Stochastic
• Nominal

CBS tabanlı nominal değerleme yönteminin değer haritalarının oluşturulmasında kullanımı: Foça/İzmir örneği

Öz

TÜİK verilerine göre İzmir’de 2021 yılında yapılan konut satışı 86722’dir. Bu sayı Türkiye’deki tüm konut satışlarının %5.8’ine karşılık gelmektedir. İzmir bu oran ile Türkiye’nin en çok konut satışı yapılan üçüncü ili olmuştur. Bütün bu istatistikler dikkate alındığında, İzmir’de taşınmazların değerinin tekil değerleme yöntemleri ile belirlenmesi oldukça zahmetli ve zaman alıcıdır. Bu çalışmanın amacı, bahsedilen emek ve zaman kaybına bir çözüm olarak önerdiğimiz toplu taşınmaz değerleme yöntemini İzmir’in Yenifoça mahallesinde uygulamaktır. Çalışmada, değerlemeye hız kazandıran stokastik yöntemlerden nominal değerleme yöntemi kullanılmıştır. Uygulamanın sonunda oluşan bina geometrilerine ait nominal değer haritası, bir model yardımı ile TL biriminde fiyatlara çevrilmiştir. Modelde, taşınmazların toplam piksel değerleri ve web tabanlı gayrimenkul sitesindeki satış fiyatları kullanılmıştır. Sitede satışta olan taşınmazlar, eğitim ve test verisi olarak iki gruba ayrılmıştır. 11 adet test verisinin model fiyatları, internet sitesindeki fiyatlarla 0.67 korelasyonlu olduğu belirlenmiştir. Bahsedilen model, kısıtlı veri seti ile test edilmesine rağmen kabul edilebilir doğrulukta bir katsayı ile çalışmıştır. Elde edilen sonuçlar ile nominal değerleme yönteminin uygulanabilirliği ortaya konmuş olup, gelecekte yapılacak toplu taşınmaz değerleme çalışmaları için önemli bir akademik kaynak literatüre kazandırılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Taşınmaz değerleme
• CBS
• Toplu
• Stokastik
• Nominal

Kaynakça

1. U. Çağatay ve V. Tecim, Avrupa bi̇rli̇ği̇ ve e-devlet önceli̇kleri̇ açısından CBS tabanlı değerleme hari̇talarının üreti̇mi̇. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 1 (1), 15–28, 2009.
2. N. Erdem, Türkiye’de taşınmaz değerleme alanında yapılan lisansüstü tezlerinin içerik analizi. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 6 (1), 112–126, 2018. https://doi: 10.21541/apjes.332681.
3. S. Yalpır and F. B. Ünel, Multivariate statistical analysis application to determine the characteristics of legal, physical, locational, and neighbourhood factors affecting the parcel value to be used mass real estate valuation approaches. International Journal of Engineering and Geosciences, 7 (1), 32–42, 2021. https://doi: 10.26833/ijeg.862563.
4. A. Özen and A. Şiş, Taşınmaz değer haritası üretiminde konumsal analiz - Bolu örneği. 4th International Symposium on Innovative Approaches in Engineering and Natural Sciences, pp. 142–147, Samsun, Türkiye, November 22-24 2019.
5. N. Erdem, Türkiye taşınmaz değerleme sisteminin etkinliğinin araştırılması. Geomatik Dergisi, 4 (1), 1–13, 2019. https://doi: 10.29128/geomatik.418870.
6. S. Döner ve R. M. Alkan, CBS destekli̇ taşınmaz mal değer hari̇talarının oluşturulması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 13. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye, 18-22 Nisan 2011.
7. N. Erdem, Türkiye için bir taşınmaz değerleme sistemi yaklaşımında UML tabanlı değerleme modeli tasarımı. Academic Platform Journal of Engineering and Science, 7 (3), 414–423, 2019. https://doi: 10.21541/apjes.426080.
8. M. K. Torun, M. Yanalak ve D. Z. Şeker, Taşınmaz değer hari̇talarının coğrafi bilgi sistemleri ile üretilmesi. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 12. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye, 11-15 Mayıs 2009.

9. M. Alkan ve F. Özfidan, Taşınmaz değerlemesine yönelik coğrafi bilgi sistemi tasarımı ve uygulaması. Karaelmas Fen ve Mühendislik Dergisi, 6 (2), 334–344, 2016.
10. Kadastro Dairesi Başkanlığı, Tapu ve Kadastro Modernizasyon Projesi Taşınmaz Değerleme Bileşeni. Taslak politika geliştirme raporu, sayfa 1-37, 8 Ocak 2016.
11. E. Jahanshiri, T. Buyong, and A. R. M. Shariff, A review of property mass valuation models. Pertanika Journal of Science and Technology, 19 (S), 23–30, 2011.
12. F. B. Ünel ve Ş. Yalpır, Türkiye’de taşınmazların değerini etkileyen kriterlere yaklaşım. Geomatik Dergisi, 4 (2), 112–133, 2019. https://doi: 10.29128/geomatik.499681.
13. A. T. İlhan ve S. Öz, Yapay sinir ağlarının gayrimenkullerin toplu değerlemesinde uygulanabilirliği: Gölbaşı ilçesi örneği. Hacettepe Üniveristesi Sosyal Bilimler Dergisi, 2 (2), 160–188, 2020.
14. C. Ulvi ve G. Özkan, Taşınmaz değerlemede yapay zekâ tekniklerinin kullanılabilirliği ve yöntemlerin karşılaştırılması. Geomatik Dergisi, 4 (2), 134–140, 2019. https://doi: 10.29128/geomatik.501042.
15. G. Yağmahan ve F. Gülgen, Taşınmaz değerlemede coğrafi bilgi sistemlerinin kullanılması: Mardin Midyat örneği. VII. Uzaktan Algılama-CBS Sempozyumu, Eskişehir, Türkiye, 18-21 Eylül 2018.
16. M. Doldur ve R. M. Alkan, Nominal değerleme yöntemi ile CBS destekli taşınmaz değer haritalarının oluşturulması: Avanos/Nevşehir örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21 (4), 846–863, 2021. https://doi: 10.35414/akufemubid.888502.
17. M. O. Mete ve T. Yomralıoğlu, Açık kaynaklı bulut CBS yardımıyla kitlesel taşınmaz değerleme uygulaması. Harita Dergisi, 165, 28–42, 2021.
18. S. Döner, CBS destekli taşınmaz mal değer haritalarının oluşturulması. Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye, 2010.
19. T. Yomralıoğlu, R. Nişancı ve B. Uzun, Raster tabanlı nominal değerleme yöntemine dayalı arsa-arazi düzenlemesi uygulaması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 11. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye, 2-6 Nisan 2007.
20. R. Grover and M. Walacik, Property valuation and taxation for fiscal sustainability - Lessons for Poland. Real Estate Management and Valuation, 27 (1), 35–48, 2019. https://doi: 10.2478/remav-2019-0004.
21. U. Çağatay, Kentsel taşınmaz değerleme haritaları ve uygulama alanları üzerine bir değerlendirme. Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 1 (1), 25–41, 2012.
22. N. Erdem, Türkiye taşınmaz değerleme sistemini yeniden yapılandırılmasına yönelik bilimsel çalışma ve öneriler üzerine bir değerlendirme. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 7 (1), 159–170, 2018. https://doi: 10.28948/ngumuh.386408.
23. T. Alkan ve S. S. Durduran, Turizm kentleri̇nde taşınmaz değerlemeni̇n CBS ve AHP yöntemi̇ yardımıyla incelenmesi̇: Alanya kenti̇ örneği̇. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10 (1), 178–187, 2020. https://doi: 10.28948/ngumuh.760816.
24. F. B. Ünel and Ş. Yalpır, Determination of the locational, physical and legal status of parcels using the AHP method and GIS in real estate valuation. Electrical Engineering and Information Technology, 63, 369–378, 2014. https://doi: 10.2495/ceeit140461.
25. T. Yomralıoğlu and R. Nişancı, Nominal asset land valuation technique by GIS. FIG Working Week 2004, pp. 1–9, Athens, Greece, May 22-27 2004.
26. M. O. Mete and T. Yomralıoğlu, Creation of nominal asset value-based maps using GIS: A case study of Istanbul Beyoglu and Gaziosmanpasa Districts. Journal for Geographic Information Science, 7 (2), 98–112, 2019. https://doi: 10.1553/giscience2019_02_S98.
27. T. Yomralıoğlu, R. Nişancı ve B. Uzun, Raster tabanlı nominal değerleme yöntemine dayalı arsa-arazi düzenlemesi uygulaması. TMMOB Harita ve Kadastro Mühendisleri Odası 11. Türkiye Harita Bilimsel ve Teknik Kurultayı, Ankara, Türkiye, 2-6 Nisan 2007.
28. S. Engindeniz ve G. Ö. Çoşar, Tarım arazilerinin değerlemesinde coğrafi bilgi sisteminden yararlanma olanakları. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 48 (3), 283–290, 2011. https://doi: 10.20289/eüzfd.37475.
29. S. Yalcinkaya, S. Uzer, H. İ. Kaleli, F. Doğan, and M. Kayalık, Compost plant site selection for food waste using GIS based multicriteria analysis. Turkish Journal of Agriculture - Food Science and Technology, 9 (10), 1908–1914, 2021. https://doi: 10.24925/turjaf.v9I10.1908-1914.4614.
30. I. H. Elghonaimy and W. E. Mahmoud, Sustainability and GIS application in operating smart campuses in the smart cities. 2nd Smart Cities Symposium, Bahrain, March 24-26 2019.
31. M. Işıklı, Coğrafi bilgi sistemleri ile taşınmaz değerlemesi. Yapı Bilgi Modelleme, 1 (1), 21–26, 2019.
32. E. Tunca ve T. Üstüntaş, Gayrimenkul değerleme modelinin oluşturulmasında çok kriterli karar verme yöntemlerinin kullanılması. TMMOB 6. Coğrafi Bilgi Sistemleri Kongresi, Ankara, Türkiye, 23-25 Ekim 2019.
33. T. L. Saaty, The analytic hierarchy process: Planning, priority setting, resource allocation. McGraw-Hill International Book Company, 1980.
34. E. H. Erbil, Taşınmaz mal değerleme amaçlı coğrafi bilgi sistemi tasarımı. 5. Uzaktan Algılama ve CBS Sempozyumu, İstanbul, Türkiye, 14-17 Ekim 2014.
35. T. Yomralıoğlu, A nominal asset value based approach for land readjustment and its implementation using geographical information systems. Ph.D. Thesis, University of Newcastle upon Tyne, UK, 1993.
36. O. S. Yılmaz, Flood hazard susceptibility areas mapping using Analytical Hierarchical Process (AHP), Frequency Ratio (FR) and AHP-FR ensemble based on Geographic Information Systems (GIS): a case study for Kastamonu, Türkiye. Acta Geophysica, 2022. https://doi.org/10.1007/s11600-022-00882-9.
37. O. S. Yılmaz, F. Gülgen, and A. M. Ateş, Determination of the appropriate zone on dam surface for floating photovoltaic system installation using RS and GISc technologies, International Journal of Engineering and Geosciences, 8 (1), 63–75, 2022. https://doi: 10.26833/ijeg.1052556.
38. Z. A. Polat, A. Memduhoğlu, M. Hacar ve H. Duman, Kentsel büyüme ile motorlu araç trafiği yoğunluğu arasındaki ilişkinin belirlenmesi: İstanbul örneği. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 6 (2), 442–451, 2017. https://doi: 10.28948/ngumuh.341275.