Keçiören/Ankara Özelinde Konut Rayiç Değerlerinin Tahmininde Çoklu Regresyon Analizi ve Yapay Sinir Ağları Yöntemlerinin Karşılaştırılması
Abstract
Satışı yapılacak konutların gerçek değerini etkileyen yüzlerce parametre olması nedeniyle piyasa rayiç değerinin belirlenmesi çok önemli bir konudur. Bu çalışma ile konutların birden çok parametreye bağlı olan rayiç değerlerinin tahmininin hızlı ve doğru şekilde yapılabilmesi için hem istatistiksel yöntemlerden biri olan Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) hem de yapay zekâ yöntemlerinden biri olan Yapay Sinir Ağı (YSA) ile modeller geliştirilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, ÇRA ve YSA modellerini oluşturmak için Ankara'nın Keçiören ilçesine bağlı farklı mahallelerde yer alan, Türkiye’de gayrimenkul satışlarının yapıldığı bir e-ticaret sitesinde ilan edilmiş toplam 149 adet satılık konut dikkate alınmıştır. Bir konutun rayiç değerinin belirlenmesinde yüzlerce parametre içerisinden en etkili olan 6 adet parametre sayısallaştırılarak, ÇRA ve YSA modelleri kurulmuştur. Bu verilere bakıldığında seçilen bu YSA yönteminin ÇRA’ya kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Keywords
Yapay Sinir Ağları, Çoklu Regresyon Analizi, Konut, Rayiç Değer, Gayrimenkul Değerleme
References
- Açlar, A. (1989). Taşınmaz Değerlemesi Ders Notları
- Akış, B. (2013). İstatistiki Yöntemlerle Değer Belirleme Ve Değer Haritası Üretimi Selçuklu Örneği Selçuk Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Harita Mühendisliği ABD, Konya, Türkiye.
- Alşahin, S. (2015). Yapay Sinir Ağları İle Kiriş Tipi Yapılarda Hasar Tanımlama, Yayınlanmış Yüksek Lisans Tezi, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Kayseri, Türkiye.
- Bande, N., Doğan, O., Genç, Y., & Akyön, F.Ç. (2022) Yenimahalle/Ankara Özelinde Konut Fiyatlarının Yapay Sinir Ağları Metodu İle Belirlenmesi, 7. Uluslararası Erciyes Bilimsel Araştırmalar Kongresi, Kayseri, Türkiye.
- Bande, N. (2022). Yapay Zekâ Yaklaşımı ile Ankara’daki İki Farklı Lokasyonda Gayrimenkul Değerleme Üzerine Uygulamalar, Kırıkkale Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İnşaat Mühendisliği ABD, Kırıkkale, Türkiye.
- Chatterjee, S. & Hadi, A. S. (2015). Regression Analysis By Example: John Wiley & Sons.
- Doğan, O., Bande, N., Genç, Y. & Akyön, F.Ç., Keçiören/Ankara Özelinde Konut Rayiç Değerlerinin Yapay Sinir Ağları Metodu Kullanılarak Tahmini, Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, 2022 (35):113-128, 2022.
- Elmas, Ç. (2007). Yapay Zekâ Uygulamaları, Ankara, Türkiye.
- Garcίa, N., Gámez, M., & Alfaro, E. (2008). ANN+GIS: An Automated System for Property Valuation, Neurocomputing, 71(4), 733-742.
- Google Earth Pro. (2020). Erişim Adresi: https://www.google.com.tr/intl/tr/earth/