Analysis of Factors Affecting Housing Prices in The Yenimahalle District of Ankara

Bu çalışma, Ankara’nın Yenimahalle ilçesindeki konut fiyatlarının belirleyicilerini bir hedonik fiyatlama modeli kullanarak incelemektedir. 2024 yılına ait değerleme raporları, tapu sicil kayıtları ve belediye emlak vergi değerlerinden oluşan bir veri seti kullanılmıştır. Konutların cari piyasa değerini etkileyen temel unsurları belirlemek amacıyla yarı-logaritmik bir regresyon analizi gerçekleştirilmiştir. Bağımsız değişkenler; alan, oda sayısı, asansör, ısıtma, otopark, bina kalitesi ve bulunduğu kat gibi fiziksel özelliklerin yanı sıra yapısal nitelikleri, tapu türü, projeye uygunluk ve rapor tarihi gibi unsurları kapsayan geniş bir yelpazeye sahiptir. Model yüksek bir açıklayıcılık gücü sergilemiştir. Bulgularda; küçük metrekareli dairelerin anlamlı ölçüde daha düşük değerlendiğini, orta ve yüksek katlı binalarda yer alan konutların ise daha yüksek fiyatlandığı görülmektedir. Ancak, düşük inşaat kalitesinin konut değeri üzerinde istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde olumsuz bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir. Buna karşın değerleme rapor tarihlerinin görece yeni olması konut değerini artırıcı bir etki göstermiştir. Sonuç olarak analiz; fiziksel büyüklük, kat seviyesi, bina yüksekliği, inşaat kalitesi ve işlem zamanlamasının Yenimahalle’de konut fiyatlarının oluşumunda en belirleyici unsurlar olduğunu ortaya koymaktadır. Elde edilen bulgular, değerleme uzmanları, taşınmaz geliştiricileri, alıcılar gibi sektör paydaşları için yol gösterici niteliktedir.

This study examines the determinants of housing prices in Ankara's Yenimahalle district using a hedonic pricing model. It utilizes a 2024 dataset comprising valuation reports, deed records, and tax assessments for residential properties. A semi-logarithmic regression analysis was conducted to identify key factors influencing a property's current market value. The independent variables covered a wide spectrum, including physical characteristics like area and room count, structural attributes such as building quality, and transactional details like the report date. The resulting model demonstrated high explanatory power and yielded several key insights. The main findings indicate that smaller apartments command significantly lower values, while units located in mid-to-high-rise buildings are priced at a premium. Furthermore, low construction quality was found to have a statistically significant negative effect on property value. In contrast, the recency of the appraisal report demonstrated a positive impact, pointing to the crucial influence of market dynamics and appreciation over time. In conclusion, the analysis confirms that physical size, floor level, building height, construction quality, and transaction timing are the most decisive factors in Yenimahalle’s housing price formation. These results offer actionable guidance for valuation professionals, developers, and potential buyers, clarifying the key attributes that drive property values.