Türkiye'de Konut Fiyat Endeksi için Hedonik Model Analizi: Osmaniye Örneği

Öz

Konut sektör piyasası hem bireylerin yaşam standartlarını hem de ekonomilerin genel sağlığını etkileyen kritik bir piyasadır. Özellikle doğal afetler gibi ani ve büyük ölçekli olaylar, emlak piyasasında önemli yapısal değişikliklere yol açabilmektedir. Gelişmekte olan bir şehir olan Osmaniye de 2023 Kahramanmaraş merkezli depremler etkisiyle emlak piyasasında belirgin yapısal ve ekonomik değişiklikler yaşamıştır. Bu durum hem satılık hem de kiralık konut fiyatlarında kayda değer dalgalanmalara neden olmuştur. Bu çalışmanın amacı, Osmaniye ilindeki konut fiyatlarını etkileyen faktörleri ilgili deprem sonrası dönemlerde hedonik fiyat yöntemi ile analiz etmektir. Çalışma kapsamında, Osmaniye iline ait emlak verileri çevrim içi emlak platformu üzerinden toplanarak Housing2024OsmaniyeV1 adlı verisetine dönüştürülmüştür. Oluşturulan veri seti, konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin detaylı bir şekilde incelenmesine olanak tanımıştır. Bağımlı değişken olarak konut fiyatı, bağımsız değişkenler olarak ise konutun tipi (daire, müstakil ev vb.) ve fiziksel özellikleri belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Hedonik fiyat modeli
• Konut fiyatı
• Deprem
• Osmaniye
• Ev
• Emlak Piyasası
• Fiyat Tahmini
• Konut Özellikleri

Hedonic Analysis for Residential Property Price Index in Türkiye: A Case Study of Osmaniye

Öz

The housing sector is a critical market that influences both individuals' living standards and the overall health of economies. Sudden and large-scale events, such as natural disasters, can lead to significant structural changes in the real estate market. Osmaniye, a developing province, has experienced notable structural and economic shifts in its real estate market due to the 2023 Kahramanmaraş-centered earthquakes. These changes have caused substantial fluctuations in both rental and sale prices of properties. The aim of this study is to analyze the factors affecting property prices in Osmaniye during the post-earthquake periods using the Hedonic Pricing Method. For this purpose, real estate data from Osmaniye is collected from one of the largest online real estate platforms and named as Housing2024OsmaniyeV1. The constructed dataset enables a detailed examination of the factors influencing property prices. The dependent variable in the study is the property price, while the independent variables include the type of property (apartment, detached house, etc.) and its physical characteristics.

Anahtar Kelimeler

• Hedonic price model
• Housing price
• Earthquake
• Osmaniye
• House
• Real Estate Market
• Price Prediction
• House Features

Kaynakça

1. Akdere R., Kılıç E., Keçecioğlu ÖF. Kısmi gölgelenme koşullarındaki FV sistemlerin derin öğrenme tabanlı maksimum güç noktası tahmini. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi 2023; 26(3): 589-603.
2. Albayrak AS. Çoklu doğrusal bağlantı halinde enküçük kareler tekniğinin alternatifi yanlı tahmin teknikleri ve bir uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 2005; 1(1): 105-126
3. Altun Ö. Kamu konutu fiyatlarını belirleyen faktörlerin hedonik fiyat modeliyle analizi. Sosyoekonomi 2022; 30(52): 349-378.
4. Çelik E., Hepşen A. Vergisiz ortamda sermaye yapısını etkileyen faktörler: Türkiye gayrimenkul yatırım ortaklıkları. Doğuş Üniversitesi Dergisi 2024; 25(1): 317-340.
5. Çiçek U., Hatırlı SA. Isparta ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi 2015; 1(13): 98-114.
6. Çorum A. Konut fiyatını belirleyen regresyon denklemi: Maltepe ilçesi örneği. International Journal of Advances in Engineering and Pure Sciences 2020; 32(1): 57-67.
7. Dayı F., Gencan MY. Konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin incelenmesi: Samsun örneği. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 2024; 15(2): 348-364.
8. Doğan S., Genç L., Yücebaş SC., Uşaklı M., Dumlu C. Determination of the relationship between housing characteristics and housing prices before and after the Kahramanmaraş earthquake using machine learning: a case study of Adana, Türkiye. Megaron: Yıldız Technical University Faculty of Architecture E-Journal 2024; 19(2): 259-274.

9. Gider V., Budak C. Drug solubility prediction: a comparative analysis of GNN, MLP, and traditional machine learning algorithms. Gazi University Journal of Science Part C: Design and Technology 2024; 12(1): 164-175.
10. Gönüllü O. Birleşme ve devralma işlemlerinin yarattığı paydaş değeri üzerinde etkili olan faktörler: borsa istanbul üzerine bir uygulama. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi 2018; 14(1): 233-256.
11. Güler E., Kandemir SY. Lineer ve kübik regresyon analizleri kullanılarak OECD ülkelerinin CO2 emisyonlarının tahminlemesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 2022; (34): 175-180.
12. Jadhav A., Pramod D., Ramanathan K. Comparison of performance of data imputation methods for numeric dataset. Applied Artificial Intelligence 2019; 33(10): 913-933.
13. Karagülle C. Konut kullanıcısı bakış açısından ideal konut kriterleri üzerine bir araştırma. YDÜ Mimarlık Fakültesi Dergisi 2024; 6(2): 34-55. Kördiş G., Işık S., Mert M. Antalya’da konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat modeli ile tahmin edilmesi. Akdeniz İİBF Dergisi 2014; 14(28): 103-132.
14. Kürşad MŞ., Nartgün Z. Kayıp veri sorununun çözümünde kullanılan farklı yöntemlerin ölçeklerin geçerlik ve güvenirliği bağlamında karşılaştırılması. Journal of Measurement and Evaluation in Education and Psychology 2015; 6(2): 254-267.
15. Muti A., Dursun A. Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik fiyat modeli ile belirlenmesi: Erzurum ili örneği. Bingöl Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 2022; 6(2): 349-380.
16. Owusu-Ansah A. A review of hedonic pricing models in housing research. Journal of International Real Estate and Construction Studies 2011; 1(1): 19-38.
17. Özen NS., Saraç S., Koyuncu M. COVID-19 vakalarının makine öğrenmesi algoritmaları ile tahmini: Amerika Birleşik Devletleri örneği. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi 2021; (22): 134-139.
18. Öztürk M., Yıldırım K. Konut büyüklükleri ve oda sayısı ilişkisi üzerine bir araştırma. 5. Uluslararası Sosyal Bilimler ve İnovasyon Kongresi, 13 Kasım 2022, sayfa no:613-621, Ankara.
19. Öztürk TY. İstanbul’da konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyatlama modeli ile incelenmesi: 2022 yılı örneği. Journal of Research in Business 2023; 8(1): 343-355.
20. Santos F., Acosta N. An approach based on web scraping and denoising encoders to curate food security datasets. Agriculture 2023; 13(5): 1015.
21. Sayraç M., Yalçın E. Yapay zeka ile termal etkilerin kuantum kuyularındaki lineer olmayan özellikler üzerindeki etkisinin incelenmesi. International Scientific Research and Innovation Congress, 5-6 Haziran 2024, sayfa no:237-245, Ankara.
22. Selim S. Determinants of house prices in Turkey: A hedonic regression model. Doğuş Üniversitesi Dergisi 2008; 9(1): 65-76.
23. Selim S., Demirbilek A. Türkiye’deki konutların kira değerinin analizi: hedonik model ve yapay sinir ağları yaklaşımı. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 2009; 1(1): 73-90.
24. Sevgen SC., Tanrıvermiş Y. Comparison of machine learning algorithms for mass appraisal of real estate data. Real Estate Management and Valuation 2024; 32(2): 100-111.
25. Şahin O., Çubukçu B. Mobilya sektöründe satış tahmini: yinelemeli sinir ağı modellerinin karşılaştırmalı analizi. Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi 2024; 12(4): 686-706.
26. Şevgin F. Gayrimenkul piyasasında regresyon yöntemleri ile veri madenciliği. Muş Alparslan Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 2023; 4(2): 20-28.
27. Tatachar AV. Comparative assessment of regression models based on model evaluation metrics. International Research Journal of Engineering and Technology (IRJET) 2021; 8(9): 853-860.
28. Tekin M., Sarı İU. Real estate market price prediction model of Istanbul. Real Estate Management and Valuation 2022; 30(4): 1-16.
29. Turgay O. Mekânların "arayüz" nitelikleri bağlamında gündelik yaşantıdaki kalıcılığı. Beykent University Journal of Science and Engineering 2013; 6(1): 27-46.
30. Üçdoğruk Ş. İzmir ilinde emlak fiyatlarına etki eden faktörler-hedonik yaklaşım. Dokuz Eylül Üniversitesi İktisadi İdari Bilimler Fakültesi Dergisi 2001; 16(2): 149-161.
31. Yayar R., Karaca SS. Konut fiyatlarına etki eden faktörlerin hedonik modelle belirlenmesi: TR83 Bölgesi örneği. Ege Akademik Bakış 2014; 14(4): 509-518.
32. Yeşil P., Güzel M. Giresun kent merkezi’nde konut fiyatlarına etki eden yapısal ve çevresel etkenlerin belirlenmesi. Akademik Ziraat Dergisi 2021; 10(2): 305-316.
33. Yıldırım K., Günçıktı M., Yazıcıoğlu NMÇ. Investigation of change process of interior equipment elements of housing users with different socio-economic status (SES). Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji 2020; 8(1): 40-50.