Toplu Konut Projelerinde Maliyetlerin Regresyon Metodu ile İncelenmesi

Bu çalışmada Türkiye Cumhuriyeti Başbakanlık Toplu Konut İdaresi Başkanlığı (TOKİ)’nin yapımını gerçekleştirdiği toplu konut projelerinde kattaki daire sayıları, kat adetleri, yapı blok sayısı, toplam alan (m2), yapım yılı maliyetleri, yapım yılı ve 2013 yılı m2 (ÜFE) maliyetleri arasındaki ilişki araştırılmıştır. Binaların taşıyıcı sistemi betonarmedir. Binaların hepsi asansörlü, banyo, tuvalet, mutfak, salon ve odalar vardır. Yapıların hepsi çok katlıdır. Çalışmada 50 adet (3+1) , 25 adet (2+1) ve 6 adet kontrol grubu konutlara ait veriler temin edilmiştir. (2+1) ve (3+1) konutları birlikte analiz eden kat sayısı ve metrekare maliyetleri regresyonu, (2+1) konutlar için kat sayısı ve maliyeti ile (3+1) konutlar için toplam alan ve metrekare maliyeti modelleri ve çoklu regresyon modeli kurulmuştur. ÜFE ile 2013 yılına taşınan inşaat maliyetleri incelendiğinde, maliyetlerde yıllara bağlı olarak dalgalanmaların bulunduğu ve genel eğilimin düşüş ve 2011 yılından itibaren artış şeklinde olduğu görülmüştür. 2012 yılında yapılan proje grupları üzerinde yapılan incelemede; kat sayısı, inşaat şekli, oda sayısı benzer olan konutlarda konut alanı büyüdükçe metrekareye düşen asansör-inşaat-elektrikmekanik işleri yapım maliyetleri azalmaktadır. Çalışmada baz alınan işlerin, ihaleli işler olması nedeniyle beklenen kar paylarının %10 olarak düşünülmesi mümkün olduğundan ön tasarım hata oranlarının %5’in altında olması istenir. Yapılan çalışmada hata oranları (+,-) yaklaşık olarak bu seviyededir.

Investigation of Housing Projects Costs by Regression Method

In this study, carried out the construction of public housing projects of Turkish Republic Prime Ministry Housing Development Administration (TOKI) floor apartment number, floor number, the number of building blocks, the total area (m2) of construction costs, construction year and the year 2013 m2 (PPI) to investigate the relationship between the costs. Buildings made of reinforced concrete structural system. All of the buildings with elevator, bathroom, toilet, kitchen, lounge and rooms. Structures all stories. Study, 50 (3 +1), 25 (2 +1) and 6 control houses, data were obtained (2 +1) and (3 +1) square meters of housing costs and the number of times that the regression analysis, (2 +1) for the number of times and the cost of housing (3 +1) dwellings and multiple regression models for the cost of the total area and the area model has been established. PPI and construction costs carried by the year 2013 is analyzed, where the fluctuations in costs, and depending on the general trend of the decline in the years and since 2011 has been in the form of an increase. In 2012, the investigation carried out on groups of the project, number of floors, construction type, number of rooms per square meter which is similar to residential housing area grows, electrical and mechanical works, construction elevator construction costs are reduced. Baseline study, jobs, contract jobs is expected due to the fact that dividends be considered as a preliminary design of a 10%, error rate is less than 5% is required. Study conducted error rates (+, -) of approximately this level.

___

  • M. Tapan, “Deprem Sonrası Konut Üretimi”, Mimarlık Dergisi, 8-9 :11-12, 1975
  • L. O. Uğur, “İnşaat Sektöründe Riskler ve Risk Yönetimi”, TMB Yayını, 2006
  • R. Kanıt, U. N. “Baykan, Bina Yaklaşık Maliyetinin Çoklu Doğrusal Regresyon ile Belirlenmesi”, Üniversitesi Politeknik Dergisi, 2004
  • K. Duncan, P. Philips ve M. Prus, “Using Stochastic Frontier Regression To Estimate The Construction Cost Inefficiency Of Prevailing Wage Laws” Engineering, Construction and Architectural Management, Vol. 19 Iss: 3, pp.320 – 334, 2012
  • S. Hwang, “Dynamic Regression Models For Prediction Of Construction Costs”, Journal of Construction Engineering and Management, 135(5), 360–367, 2009
  • L. O. Uğur, U. N. Baykan, “Yapı Maliyetinin Fonksiyonel Eleman Yöntemi ile Tahmini” New World Sciences Academy, Engineering Sciences, Vol. 4, Nr.4, S.449-458, 2009