ANALYSIS OF APARTMENTS FOR SALE IN TURKEY BASED ON CITY AND REGION BY USING BIG DATA TECHNOLOGIES

Yıl 2017, Cilt: 6 Sayı: 3, 1 - 21, 01.09.2017

Sibel Yılmazel Aslı Afşar Özgür Yılmazel

Öz

Nowadays different forms of building production
and housing presentations have been developed according to the economic
development, political and cultural structures of the countries and different
housing requirements of the households. When the lifestyle and the requirements
are considered there is a difference in the demand for housing compared to
past. In addition to housing demand for a typical household for consumption
purposes, investment demand is also very important. In this context, housing
supply should also have the flexibility to meet these changes in demand. In
this study, the distribution of the number of rooms, declared sales price, unit
sales price per square meter of 407.660 apartments were analyzed based on the
city and districts of Turkey. All apartments for sale on the Internet for 81
cities of Turkey for the first six months of 2017 were included in the study.
Also, the number of student quotas and dormitory capacities for higher
education for each city in Turkey were compared with the number of one-bedroom
apartment buildings for sale in the corresponding cities. Big data technology
was utilized for retrieving, storing, calculating and analyzing the data in
this study.

Anahtar Kelimeler

Housing demand, Housing preferences, Housing features, Big Data

TÜRKİYE’DE SATIŞI BULUNAN KONUTLARIN İL VE BÖLGELER BAZINDA DAĞILIMININ BÜYÜK VERİ TEKNOLOJİSİ İLE İNCELENMESİ

Öz

Günümüzde ülkelerin ekonomik gelişmişliğine,
politik ve kültürel yapılarına ve hane halklarının farklılaşan konut
taleplerine göre farklı yapı üretim biçimleri ve konut sunumları
geliştirilmiştir. Konut talebinde, değişen yaşam tarzı ve gereksinimler
çerçevesinde geçmişe göre farklılık yaşanmaktadır. Tipik bir hane halkının
tüketim amaçlı konut talebinin yanı sıra yatırım talebi de çok önemlidir. Bu
kapsamda konut arzı da bu değişimlere yanıt verecek esnekliğe sahip olmalıdır.
Bu çalışmada Türkiye genelinde 81 ilde 2017 yılının ilk yarısında İnternet
ortamında satışı bulunan 407.660 adet apartman dairesinin oda sayısı, satış
ilan fiyatı, metrekare başına birim satış fiyatı özelliklerinin il ve bölge
bazında dağılımı betimlenmiştir. Ayrıca çalışma kapsamında, Türkiye’de il
bazında yükseköğretim öğrenci kontenjan sayıları ve yurt kapasiteleri verileri
temin edilmiş ve bu veriler ile ilgili illerdeki satılık bir odalı apartman
dairesi sayılarının kıyaslanması yapılmıştır. Çalışmaya girdi teşkil eden
satılık apartman dairelerinin verilerinin derlenmesinde, muhafaza edilmesinde
ve betimleyici tabloların oluşturulmasında Büyük Veri teknolojisinden
yararlanılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Konut talebi, Konut tercihleri, Konut özellikleri, Büyük Veri

Kaynakça

• AKTÜRK, E. ve Tekman, N. (2016). “Konut Talebi ve Erzurum Kent Merkezinde Tüketicilerin Konut Edinme Kararlarını Etkileyen Faktörler”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 30(2), 432-440
• BAZYL, M. (2009). “Factors Influencing Tenure Choice in European Countries”, Journal Central European Journal of Economic Modelling and Econometrics, 1 (4), 371-387.
• BEKMEZ, S. ve Özpolat, A. (2013). “Türkiye’de Konut Talebinin Belirleyenleri: Dinamik Bir Analiz”, TİSK Akademi, 2013/II, 170-187.
• CARTER, S. (2011). “Housing Tenure Choice and The Dual Income Household”, Journal of Housing Economics, 20 (3), 159-170.
• ÇİZMECİ, F. ve Çınar, C. (2007). İstanbul Konut Piyasasında Kitlesel Tüketimin Şekillendirdiği Yeni Konut Yerleşimleri [New Housing Areas Formed by Mass Consumption in İstanbul Housing Market]. TMMOB İstanbul Kent Sempozyumu, 13-15 Eylül 2007, İstanbul.
• DURKAYA, M. ve Yamak, R. (2004). “Türkiye’de Konut Piyasasının Talep Yönlü Analizi”. İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 19 (217), 75-83.
• ERGUN, N. (2010). “İstanbul Kent Merkezi Yakın Çevresindeki Konut Alanlarında Kullanım ve Kullanıcı Farklılaşması”, İTÜ Dergisi, 9(1), 167-180.
• GALLENT, N., Durrant, D ve May, N. (2017). “Housing Supply, Investment Demand and Money Creation: A Comment on The Drivers of London’s Housing Crisis”, Urban Studies 2017, 54(10), 2204–2216. GÜRİŞ, S., Çağlayan, E. ve Ün, T. (2011). “Estimating of Probability of Homeownership in Rural and Urban Areas: Logit, Probit and Gompit Model”. European Journal of Social Sciences, 21, 405-411.
• HAMILTON, B. W. ve Schwab, R. M. (1985). “Expected Appreciation in Urban Housing Markets”, Journal of Urban Economics, 1985, 18 (1), 103-118.
• KARAGÖZ, Y., Eş, A. ve Yavuz, S. (2015). “Nominal İlişki Ölçüleriyle Konut Satın Almaya Etki Eden Faktörlerin İncelenmesi: Bolu İli Örneği”, C.Ü. İktisadi ve İdari Bilimler 16(1), 247-260.
• KARAHAN, E. E. (2009). “Konut Talebinin Modellenmesi ve Konut Kariyeri Kavramı”, İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Yıl:8 Sayı: 15 Bahar 2009/1, 79-105.
• KOCA, D. (2015). “2000 Sonrası Konut Üretim Sürecindeki Değişimler ve Kentleşme Üzerine Etkisi”, I. Uluslararası Kent Araştırmaları Kongresi, 2015, 590-605.
• KOCATÜRK, F. ve Bölen, F. (2005), “Kayseri’de Konut Alanı Yer Seçimi ve Hanehalkı Hareketliliği”, İTÜ Dergisi, 4(2), 17-24.
• LEE, C. C., Ho, Y. M. ve Chiu, H. Y. (2016), “Role of Personal Conditions, Housing Properties, Private Loans, And Housing Tenure Choice”, Habitat International 53 (2016), 301-311
• ÖZÜBEK, C. (2008). Konut Finansman Yöntemlerinde Riskler: Hane Halkının Konut Finansman Yöntemlerini Değerlendirmesine Yönelik Bir Araştırma. (Yayınlanmamış Doktora Tezi). İstanbul: Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü.
• ÖZTÜRK, N. ve Fitöz, E. (2009). “Türkiye’de Konut Piyasasının Belirleyicileri: Ampirik Bir Uygulama”, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 5(10), 21-46.
• PAINTER, Gary ve Christian L. Redfearn. (2002). “The Role of Interest Rates in Influencing Long-Run Homeownership Rates”. Journal of Real Estate Finance and Economics, 25, 243-267.
• PAZARLIOĞLU, M. V. (2007). “Türkiye’de Konut Tercihi: Deneysel Bir Analiz”, EKEV Akademi Dergisi, Yıl: 11, Sayı: 33, 357-370.
• SPALKOVA, D. ve Spalek, J. (2012). “Factors of The Tenure Choice: The Case of The Czech Republic”, In Proceedings of the 17th International Conference: New Role of Public Finance 2012. 1. Praha, Wolters Kluwer CR 2012, 267-277.
• TİWARİ, P. (2000). “Housing Demand in Tokyo”. International Real Estate Review, 3, 65–92.
• TU, Y. ve Goldfinch, J. (1996), “A Two-stagehousing Choice Forecasting Model”, Urban Studies, 33, 517-537.
• UĞURLAR, A. ve Eceral, T. Ö. (2014). “Ankara’da Mevcut Konut (Mülk ve Kiralık) Piyasasına İlişkin Bir Değerlendirme”. İdealkent Dergisi, Sayı: 12, Nisan 2014, 132-159
• YENER, C. (2016). “Türkiye Konut Piyasasında Talep Eğilimleri ve Bilgi Bakışımsızlığına Yönelik Politika Önerileri”, Bankacılar Dergisi, Sayı 96, 122-143.
• ZORLU, T. (2004), Müstakil Konut Sitelerinde Değişim/Dönüşüm Sorunsalı ve Kimlik: Trabzon Örneği, Doktora Tezi, KTÜ, Fen Bilimleri Enstitüsü, Trabzon.
• Kredi ve Yurtlar Kurumu 2016 yılı Faaliyet Raporu (Temmuz 2017) http://yurtkur.gsb.gov.tr/Public/Edit/images/KYK/FaaliyetRaporlar%C4%B1/2016_falliyet_raporu_1.pdf
• Şehircilik Şurası 2017: www.csb.gov.tr/projeler/sehirciliksurasi/index.php?sayfa=anasayfa
• 2017 ÖSYS Yükseköğretim Programları ve Kontenjanları Kılavuzu (Temmuz 2017) http://dokuman.osym.gov.tr/pdfdokuman/2017/OSYS/LYS/KONTENJANKILAVUZ18072017.pdf