Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Hedonik Modelle Belirlenmesi: TR83 Bölgesi Örneği

Çalışmada TR83 Bölgesinde bulunan apartman dairelerinin satış fiyatını etkileyen faktörlerin neler olduğu ve bu faktörlerin marjinal etkilerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla, öncelikle apartman dairelerinin fiziksel, çevresel ve konut piyasası özellikleri açıklanmıştır. İkinci olarak, apartman dairelerinin özelliklerini kapsayan soru formları hazırlanarak araştırma bölgesindeki emlakçılara uygulanmıştır. Elde edilen veriler ile hedonik regresyon fiyat modeli tahmin edilmiştir. Analiz sonucunda, modele katılan otuz iki değişkenden yirmi bir tanesi %10 anlamlılık düzeyinde, istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Anlamlı bulunan on üç değişken, konut fiyatlarını pozitif yönde etkilerken, sekiz değişken ise olumsuz yönde etkilemektedir. Apartman fiyatlarını pozitif yönde etkileyen en önemli değişkenler olarak; banyo sayısı, asansör sayısı, konutun bulvarda ve kaloriferli olması, negatif yönde ise konutun Çorum Kent Merkezinde olması, yakıt olarak fueloil kullanması ve birinci katta olması tespit edilmiştir

Determining Factors Effecting Housing Prices With Hedonic Model: A Case of TR83 Region

In the study, there has been researched the contribution of each variable that has been efficient on determination of flats taking place in TR83 Region upon the marginal effect and sale price. While carrying out this, there has been dealt primarily with physical, environmental features and housing market features of the flat. Secondly, there has been prepared a questionnaire based upon the definition identified to the house including flat properties. It has been performed through interviewing to the estate agents face to face in TR83 region. Acquired data have been analyzed by the help of the log-linear model that is used in hedonic pricing model. As a result of analysis, 21 of the 32 variables included in the model are statistically significant at 10% significance level. While 13 variables with significant affect positively housing prices, 8 variables negatively affect. The most important variables affected flats prices were determined as positively number of bathrooms, number of lifts, being on a boulevard and having central heating, and negatively being flat in city center of Çorum, using fıel-oil and being first floor

___

  • Arıkan, F.E. (2008) “Ev Kiralarını Etkileyen Faktör- lerin Hedonik Fiyat Yöntemi ile Belirlenmesi” Yayımlan- mamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, Marmara Üniversite- si Sosyal Bilimler Enstitüsü.
  • Baldemir, E., Kesbiç, C.Y. ve İnci, M. (2007) “Emlak Piyasasında Hedonik Talep Parametrelerinin Tahminlen- mesi (Muğla Örneği)” 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24-25 Mayıs, İnönü Üniversitesi, Malatya.
  • Başlevent, C. ve Şahinkaya, H. (2010) “Estima- tion of Apartment Prices in Turkey: Regional Dif- ferencies and Some Spesification, http://ssrn.com/ abstract=1687052orhttp://dx.doi.org/10.2139/ ssrn.1687052, (14.07.2012)
  • Boyacıgil, O. (2003) “Hedonic Fiyatlama Yönteminin İskenderun Kenti Örneğinde Uygulanması” Yayımlan- mamış Yüksek Lisans Tezi, Adana, Çukurova Üniversitesi, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı.
  • Case, B.J., Dubin, C.R. ve Rodriguez, M. (2004) “Modelling Spatial and Temporal House Price Patterns: A Comparison of Four Models” Journal of Real Estate Fi- nance and Economics, 29(2):167-191.
  • Cohen, J.P. ve Coughlin, C.C. (2008) “Spatial He- donic Models of Airport Noise, Proximity, and Housing Prices” Journal of Regional Science, 48(5):859–878.
  • Çubukçu, E. ve Çetintahra, E.G. (2011) “Çevre Esteti- ğinin Konut Fiyatlarına Etkisi” İTÜ Dergisi, 10(1): 3-12.
  • Gujarati, D.N. (1999) Temel Ekonometri, Çev. Şene- sen, vd., İstanbul, Literatür Yayıncılık.
  • Hai-Zhen, Sheng-Huave Xiao-Yu (2005) “Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An Empirical Research on Hangzhou” Journal of Zhejiang University Science A, 6(8):907-914.
  • Kain, J.F. ve J.M Quigley (1970) “Measuring the Va- lue of Housing Quality” Journal of the American Statistical Association, 65(330): 532–548.
  • Kauko, T. (2003) “On Current Neural Network App- lications Involving Spatial Modelling of Property Prices” Journal of Housing and The Built Environment 18:159-181.
  • Kım, K. ve Park, J. (2005) “Segmentation of The Housing Market and Its Determinants: Seoul and its Ne- ighboring New Towns in Korea” Australian Geographer, 36(2): 221-232.
  • Nazari, M. ve Kalejahi, S.V.T. (2011) “Hedonic Prices in the Iran Market for Mobile Phones” 2010 Internati- onal Conference on Business and Economics Research, Kuala Lumpur, Malaysia, IACSIT Press.
  • Palmquist, R.B. (1984) “Estimating the Demand for the Characteristics of Housing” The Review of Economics and Statistic, 66(3):394-404.
  • Paredes, J.C.D. (2009) “A Methodology to Compute Regional Housing Price Index Using Matching Estimator Methods” The Annals of regional Science, 46:139-157.
  • Ridker, R.G. ve Henning, J.A. (1967) “The Determi- nants of Residential Property Values With Special Refe- rence to Air Pollution” The Review of Economics and Sta- tistics, 49:246-257.
  • Rosen, S. (1974) “Hedonic Prices and Implicit Mar- kets: Product Differentiation in Pure Competition”,Journal of Political Economy, 82(1):34-55.
  • Selim H. (2009) “Determinants of House Prices in Turkey: Hedonic Regression versus Artificial Neural Net- work” Expert Systems with Applications 36:2843-2852.
  • Selim, S. (2008) “Türkiye’de Konut Fiyatlarının Belir- leyicileri: Hedonik Regresyon Modeli” Doğuş Üniversitesi Dergisi, 9(1): 65-76.
  • Üçdoğruk, Ş. (2001) “İzmir İlinde Emlak Fiyatlarına Etki Eden Faktörler-Hedonik Yaklaşım” DEU İİBF Der- gisi, 16(2):149-161.
  • Wen, H., Jıa, S ve Guo, X. (2005) “Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An Empirical Researchon Hangzhou” China, Journal of Zhejiang University SCIEN- CE, 6(8): 907-914.
  • Yang, Z. (2001) “An Application of the Hedonic Price Model with Uncertain Attribute the Case of the People’s Republic of China” Property Management, 19(1):50-63.
  • Yankaya, U. ve Çelik, H.M (2005) “Izmir Metro- sunun Konut Fiyatlari Üzerindeki Etkilerinin Hedonik Fiyat Yöntemi ile Modellenmesi” D.E.Ü.İ.İ.B.F. Dergisi, 20(2): 61-79.