Loading [a11y]/accessibility-menu.js
Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

COVID Pandemisinin Türkiye’de Yabancı Konut Yatırımları Üzerindeki Etkisi: Eğilim Skoru Eşleştirmesi ve Regresyon Yöntemi ile Karşılaştırılmalı Bir Uygulama

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 2, 147 - 155, 31.12.2024
https://doi.org/10.59372/turajas.1493891

Öz

Bu çalışmanın temel amacı; COVID Pandemisi’nin, Türkiye’deki yabancı konut yatırımlarını nasıl etkilediğini güncel istatiksel yöntemlerle analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye İstatistik Kurumu’ndan il bazında elde edilen veriler kullanılarak eğilim skoru eşleştirmesi ve regresyon analizleri yapılmıştır. Eğilim skoru eşleştirmesi (Radius Eşleştirmesi, Kernel Eşleştirmesi) ve regresyon analizi sonuçlarına göre, COVID Pandemisi döneminde Türkiye’de yabancı konut yatırımlarında düşüşler olduğuna dair anlamlı bulgular elde edilmiştir. Yalnız birebir eşleştirme tekniğini kullandığımızda istatistiksel olarak anlamlı negatif etkinin yok olduğunu görülmektedir. Buda şunu gösteriyor sadece en küçük kareler yöntemi regresyon analizi veya detaylı uygulanmayan eğilim skoru eşleştirmesi ile elde edilen sonuçların kullanılması hatalı öngörüler yapılmasına yol açabilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Türkiye yabancı konut satışları, COVID, Eğilim Skoru Eşleştirmesi, Regresyon Analizi

Kaynakça

  • Aslan, A. S. (2023). Türkiye’de Yabancıların Mülk Edinimi: Yalova Konut Sektörü Örneği. Kent Akademisi, 16(Türkiye Cumhuriyetinin 100. Yılı Özel Sayısı| Special Issue for the 100th Anniversary of the Republic of Türkiye), 616-633.
  • Abadie, A., & Imbens, G. W. (2016). Matching on the estimated propensity score. Econometrica, 84(2), 781-807.
  • Atay, G. (2022). Covid-19 pandemi süreci ile konut sektörü ilişkisi: Türkiye örneği (Master's thesis, Hasan Kalyoncu Üniversitesi).
  • Black, Dan A. "Matching as a regression estimator." IZA World of Labor (2015).
  • Cifci, E. (2022). Three Essays in Real Estate Finance (Doctoral dissertation, University of Alabama Libraries).
  • Cifci, E., Tidwell, A., Mortal, S., & Gupta, V. K. (2023). Is Commercial Real Estate Gendered?. Journal of Real Estate Research, 45(3), 328-359.
  • Cifci, E., Türkgözü Sınır Kapısı'nın Ardahan ili üzerindeki ekonomik ve sosyal etkilerinin belirlenmesi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi) Atatürk Üniversitesi:Erzurum.
  • Clément, M. (2011). Remittances and household expenditure patterns in Tajikistan: A propensity score matching analysis. Asian Development Review, 28(2).
  • Dalgıç, B., & Fazlıoğlu, B. (2015). Doğrudan Yabancı Yatırımları ve İstihdam: Türkiye Örneği Journal of Management and Economics Research, 13(2), 365-374.
  • Del Giudice, V., De Paola, P., & Del Giudice, F. P. (2020). COVID-19 infects real estate markets: Short and mid-run effects on housing prices in Campania region (Italy). Social sciences, 9(7), 114.
  • De Toro, P., Nocca, F., & Buglione, F. (2021). Real estate market responses to the COVID-19 crisis: which prospects for the metropolitan area of Naples (Italy)?. Urban Science, 5(1), 23.
  • Dehejia, R. (2005). Practical propensity score matching: a reply to Smith and Todd. Journal of econometrics, 125(1-2), 355-364.
  • Essama-Nssah, B. (2006). Propensity score matching and policy impact analysis: A demonstration in EViews.
  • Elhajjar, S., & Ouaida, F. (2020). Identifying the drivers of resistance to corporate social responsibility: the case of Lebanese SMEs. Qualitative Research in Organizations and Management: An International Journal, 15(4), 543-560.
  • Feng, Z. (2022). How does local economy affect commercial property performance?. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 65(3), 361-383.
  • Kandemir, A. Ş. (2018). Gözleme dayali çalışmalarda propensity skor ve bir uygulama. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 89-104.
  • Karwański, M., & Grzybowska, U. (2016). Propensity Score Matching and Its Application to Risk Drivers Detection in Financial Setting. Acta Physica Polonica A, 129(5), 945-949.
  • Koç, Y. S., & Akdeniz, F. (2007). Robust tahmin edicileri ve özellikleri. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi.
  • Lee, S. (2023). Measuring the influence of transit accessibility on housing and transportation expenditures in the US: A propensity score matching approach. Case Studies on Transport Policy, 14, 101092.
  • Lee, M. S., Han, S., Kang, J., & Kim, J. (2021). The effects of household financial difficulties caused by COVID-19 on suicidal tendencies of adolescents: application of propensity score matching analysis. The Journal of Korean Society for School & Community Health Education, 22(2), 1-14.
  • Li, M. (2013). Using the propensity score method to estimate causal effects: A review and practical guide. Organizational Research Methods, 16(2), 188-226.
  • Luellen, J. K., Shadish, W. R., & Clark, M. H. (2005). Propensity scores: An introduction and experimental test. Evaluation review, 29(6), 530-558.
  • Mattarocci, G., & Roberti, S. (2020). Real Estate and the Effects of the COVID-19 Pandemic in Europe. In A New World Post COVID-19. Lessons for Business, the Finance Industry and Policy Makers (pp. 177-190). Edizioni Ca’! Foscari.
  • Majumder, S., & Biswas, D. (2022). COVID-19: impact on quality of work life in real estate sector. Quality & Quantity, 56(2), 413-427.
  • Mendola, M. (2007). Agricultural technology adoption and poverty reduction: A propensity-score matching analysis for rural Bangladesh. Food policy, 32(3), 372-393.
  • Morgan, C. J. (2018). Reducing bias using propensity score matching. Journal of Nuclear Cardiology, 25, 404-406.
  • Morgan, P. L., Frisco, M. L., Farkas, G., & Hibel, J. (2010). A propensity score matching analysis of the effects of special education services. The Journal of special education, 43(4), 236-254.
  • Oh, I., Lee, J. D., Heshmati, A., & Choi, G. G. (2009). Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching. Small Business Economics, 33, 335-351.
  • Oktay E., Başar A., (2018) Uygulamalı İstatistik 2. Erzurum: Erzurum Kültür Eğitim Kitap Kırtasiye.
  • Ouaida, F., & El Hajjar, S. (2018). Assessing e-commerce productivity for French micro firms using Propensity Score Matching. Economics Discussion Papers, No 2018-66. Kiel Institute for the World Economy. http://www. economics-ejournal. org/economics/discussionpapers/2018-66 Received September, 5.
  • Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
  • Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1985). The bias due to incomplete matching. Biometrics, 103-116. Rosenbaum, P. R., & Rosenbaum, P. R. (2002). Overt bias in observational studies (pp. 71-104). Springer New York
  • Rubin, D. B., & Thomas, N. (1996). Matching using estimated propensity scores: relating theory to practice. Biometrics, 249-264.
  • Senn, S., Graf, E., & Caputo, A. (2007). Stratification for the propensity score compared with linear regression techniques to assess the effect of treatment or exposure. Statistics in Medicine, 26(30), 5529-5544.
  • Shadish, W. R., & Steiner, P. M. (2010). A primer on propensity score analysis. Newborn and Infant Nursing Reviews, 10(1), 19-26.
  • Jauregui, A., Tidwell, A., & Hite, D. (2017). Sample selection approaches to estimating house price cash differentials. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 54, 117-137.
  • Tarı R., (2015). Ekonometri. Kocaeli:Umuttepe Yayınları
  • Thapa, S., & Acharya, S. (2017). Remittances and household expenditure in Nepal: Evidence from cross-section data. Economies, 5(2), 16
  • Yanar, R., ve Demir, C. Ş. (2022). Döviz Kurundaki Değişimlerin Yabancı Konut Talebine Etkileri: Türkiye Örneği. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(2), 295-310.
  • https://www.tuik.gov.tr/ E-Hizmetler Bölgesel göstergeler erişim tarihleri: 01.01.2024-09.08.2024.

COVID Pandemisinin Türkiye’de Yabancı Konut Yatırımları Üzerindeki Etkisi: Eğilim Skoru Eşleştirmesi ve Regresyon Yöntemi ile Karşılaştırılmalı Bir Uygulama

Yıl 2024, Cilt: 7 Sayı: 2, 147 - 155, 31.12.2024
https://doi.org/10.59372/turajas.1493891

Öz

Bu çalışmanın temel amacı; COVID Pandemisi’nin, Türkiye’deki yabancı konut yatırımlarını nasıl etkilediğini güncel istatiksel yöntemlerle analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye İstatistik Kurumu’ndan il bazında elde edilen veriler kullanılarak eğilim skoru eşleştirmesi ve regresyon analizleri yapılmıştır. Eğilim skoru eşleştirmesi (Radius Eşleştirmesi, Kernel Eşleştirmesi) ve regresyon analizi sonuçlarına göre, COVID Pandemisi döneminde Türkiye’de yabancı konut yatırımlarında düşüşler olduğuna dair anlamlı bulgular elde edilmiştir. Yalnız birebir eşleştirme tekniğini kullandığımızda istatistiksel olarak anlamlı negatif etkinin yok olduğunu görülmektedir. Buda şunu gösteriyor sadece en küçük kareler yöntemi regresyon analizi veya detaylı uygulanmayan eğilim skoru eşleştirmesi ile elde edilen sonuçların kullanılması hatalı öngörüler yapılmasına yol açabilmektedir.

Kaynakça

  • Aslan, A. S. (2023). Türkiye’de Yabancıların Mülk Edinimi: Yalova Konut Sektörü Örneği. Kent Akademisi, 16(Türkiye Cumhuriyetinin 100. Yılı Özel Sayısı| Special Issue for the 100th Anniversary of the Republic of Türkiye), 616-633.
  • Abadie, A., & Imbens, G. W. (2016). Matching on the estimated propensity score. Econometrica, 84(2), 781-807.
  • Atay, G. (2022). Covid-19 pandemi süreci ile konut sektörü ilişkisi: Türkiye örneği (Master's thesis, Hasan Kalyoncu Üniversitesi).
  • Black, Dan A. "Matching as a regression estimator." IZA World of Labor (2015).
  • Cifci, E. (2022). Three Essays in Real Estate Finance (Doctoral dissertation, University of Alabama Libraries).
  • Cifci, E., Tidwell, A., Mortal, S., & Gupta, V. K. (2023). Is Commercial Real Estate Gendered?. Journal of Real Estate Research, 45(3), 328-359.
  • Cifci, E., Türkgözü Sınır Kapısı'nın Ardahan ili üzerindeki ekonomik ve sosyal etkilerinin belirlenmesi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi) Atatürk Üniversitesi:Erzurum.
  • Clément, M. (2011). Remittances and household expenditure patterns in Tajikistan: A propensity score matching analysis. Asian Development Review, 28(2).
  • Dalgıç, B., & Fazlıoğlu, B. (2015). Doğrudan Yabancı Yatırımları ve İstihdam: Türkiye Örneği Journal of Management and Economics Research, 13(2), 365-374.
  • Del Giudice, V., De Paola, P., & Del Giudice, F. P. (2020). COVID-19 infects real estate markets: Short and mid-run effects on housing prices in Campania region (Italy). Social sciences, 9(7), 114.
  • De Toro, P., Nocca, F., & Buglione, F. (2021). Real estate market responses to the COVID-19 crisis: which prospects for the metropolitan area of Naples (Italy)?. Urban Science, 5(1), 23.
  • Dehejia, R. (2005). Practical propensity score matching: a reply to Smith and Todd. Journal of econometrics, 125(1-2), 355-364.
  • Essama-Nssah, B. (2006). Propensity score matching and policy impact analysis: A demonstration in EViews.
  • Elhajjar, S., & Ouaida, F. (2020). Identifying the drivers of resistance to corporate social responsibility: the case of Lebanese SMEs. Qualitative Research in Organizations and Management: An International Journal, 15(4), 543-560.
  • Feng, Z. (2022). How does local economy affect commercial property performance?. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 65(3), 361-383.
  • Kandemir, A. Ş. (2018). Gözleme dayali çalışmalarda propensity skor ve bir uygulama. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 89-104.
  • Karwański, M., & Grzybowska, U. (2016). Propensity Score Matching and Its Application to Risk Drivers Detection in Financial Setting. Acta Physica Polonica A, 129(5), 945-949.
  • Koç, Y. S., & Akdeniz, F. (2007). Robust tahmin edicileri ve özellikleri. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi.
  • Lee, S. (2023). Measuring the influence of transit accessibility on housing and transportation expenditures in the US: A propensity score matching approach. Case Studies on Transport Policy, 14, 101092.
  • Lee, M. S., Han, S., Kang, J., & Kim, J. (2021). The effects of household financial difficulties caused by COVID-19 on suicidal tendencies of adolescents: application of propensity score matching analysis. The Journal of Korean Society for School & Community Health Education, 22(2), 1-14.
  • Li, M. (2013). Using the propensity score method to estimate causal effects: A review and practical guide. Organizational Research Methods, 16(2), 188-226.
  • Luellen, J. K., Shadish, W. R., & Clark, M. H. (2005). Propensity scores: An introduction and experimental test. Evaluation review, 29(6), 530-558.
  • Mattarocci, G., & Roberti, S. (2020). Real Estate and the Effects of the COVID-19 Pandemic in Europe. In A New World Post COVID-19. Lessons for Business, the Finance Industry and Policy Makers (pp. 177-190). Edizioni Ca’! Foscari.
  • Majumder, S., & Biswas, D. (2022). COVID-19: impact on quality of work life in real estate sector. Quality & Quantity, 56(2), 413-427.
  • Mendola, M. (2007). Agricultural technology adoption and poverty reduction: A propensity-score matching analysis for rural Bangladesh. Food policy, 32(3), 372-393.
  • Morgan, C. J. (2018). Reducing bias using propensity score matching. Journal of Nuclear Cardiology, 25, 404-406.
  • Morgan, P. L., Frisco, M. L., Farkas, G., & Hibel, J. (2010). A propensity score matching analysis of the effects of special education services. The Journal of special education, 43(4), 236-254.
  • Oh, I., Lee, J. D., Heshmati, A., & Choi, G. G. (2009). Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching. Small Business Economics, 33, 335-351.
  • Oktay E., Başar A., (2018) Uygulamalı İstatistik 2. Erzurum: Erzurum Kültür Eğitim Kitap Kırtasiye.
  • Ouaida, F., & El Hajjar, S. (2018). Assessing e-commerce productivity for French micro firms using Propensity Score Matching. Economics Discussion Papers, No 2018-66. Kiel Institute for the World Economy. http://www. economics-ejournal. org/economics/discussionpapers/2018-66 Received September, 5.
  • Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
  • Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1985). The bias due to incomplete matching. Biometrics, 103-116. Rosenbaum, P. R., & Rosenbaum, P. R. (2002). Overt bias in observational studies (pp. 71-104). Springer New York
  • Rubin, D. B., & Thomas, N. (1996). Matching using estimated propensity scores: relating theory to practice. Biometrics, 249-264.
  • Senn, S., Graf, E., & Caputo, A. (2007). Stratification for the propensity score compared with linear regression techniques to assess the effect of treatment or exposure. Statistics in Medicine, 26(30), 5529-5544.
  • Shadish, W. R., & Steiner, P. M. (2010). A primer on propensity score analysis. Newborn and Infant Nursing Reviews, 10(1), 19-26.
  • Jauregui, A., Tidwell, A., & Hite, D. (2017). Sample selection approaches to estimating house price cash differentials. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 54, 117-137.
  • Tarı R., (2015). Ekonometri. Kocaeli:Umuttepe Yayınları
  • Thapa, S., & Acharya, S. (2017). Remittances and household expenditure in Nepal: Evidence from cross-section data. Economies, 5(2), 16
  • Yanar, R., ve Demir, C. Ş. (2022). Döviz Kurundaki Değişimlerin Yabancı Konut Talebine Etkileri: Türkiye Örneği. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(2), 295-310.
  • https://www.tuik.gov.tr/ E-Hizmetler Bölgesel göstergeler erişim tarihleri: 01.01.2024-09.08.2024.
Toplam 40 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Konular Finans ve Yatırım (Diğer)
Bölüm Araştırma Makaleleri
Yazarlar

Emre Çifci 0000-0001-8346-0843

Erkan Oktay 0000-0002-1739-3184

Eren Çifci 0000-0002-8667-8933

Erken Görünüm Tarihi 1 Ocak 2025
Yayımlanma Tarihi 31 Aralık 2024
Gönderilme Tarihi 1 Haziran 2024
Kabul Tarihi 23 Ağustos 2024
Yayımlandığı Sayı Yıl 2024Cilt: 7 Sayı: 2

Kaynak Göster

APA Çifci, E., Oktay, E., & Çifci, E. (2025). COVID Pandemisinin Türkiye’de Yabancı Konut Yatırımları Üzerindeki Etkisi: Eğilim Skoru Eşleştirmesi ve Regresyon Yöntemi ile Karşılaştırılmalı Bir Uygulama. Turkish Research Journal of Academic Social Science, 7(2), 147-155. https://doi.org/10.59372/turajas.1493891

ISSN: 2667-4491

20120

Bu ürün Creative Commons Attribution 4.0 tarafından lisanslanmıştır.

20119

Türk Akademik Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi (TURAJAS) aşağıda verilen Alan Endeksleri tarafından taranmaktadır;

20096 20097 20098 20126 20127 20128 20147

20148