KONUT FİYATLARININ TAHMİNİNDE HEDONİK MODEL İLE YAPAY SİNİR AĞLARININ KARŞILAŞTIRILMASI: TR 52 BÖLGESİNDE AMPRİK BİR ÇALIŞMA

Author:

Year-Number: 2017-59
Yayımlanma Tarihi: null
Language : null
Konu : Sayısal Yöntemler
Number of pages: 465-478
Mendeley EndNote Alıntı Yap

Abstract

İnsanlığın yüzyıllar boyunca önemli gereksinimlerden biri olan barınma ihtiyacını karşılayan konut, toplum hayatının en temel unsurlarından birisidir. Bu piyasadaki işlemler, merkezi bir piyasada toplu olarak gerçekleşmediğinden, süreklilik özelliğine sahip olmadığından herhangi bir konutun gerçek değeri hesaplanamayabilir ve zamanla konut fiyatının nasıl değiştiğinin tespiti de güçleşmektedir. Bu bağlamda, çalışmada Hedonik Model ile Yapay Sinir Ağları yöntemleri kullanılarak TR52 bölgesinde bulunan konutların satış fiyatının belirlenmesinde etkili olan her bir değişkenin satış fiyatına katkısı ortaya konmaya çalışılmış ve iki yöntemin tahmin performansları karşılaştırılmıştır. Uygulama sonucunda konut fiyatları tahminlemesinde YSA modelinin hedonik modele göre daha etkin ve iyi bir yöntem olduğu görülmüştür.

Keywords

Abstract

Housing that meets the need for housing, which is one of the important necessities of humanity for centuries, is one of the most basic elements of community life. As the transactions on this market do not take place collectively in a central market, real value can not be calculated for any dwelling since it does not have the continuity feature and it is difficult to determine how the price of dwelling changes over time. In this context, in the study, using the methods of Hedonic Model and Artificial Neural Network (ANN), it was attempted to be revealed the contribution of each variable, which is effective in identifying the sale price of housings that are present in the region TR52,to sale price, and estimation performances of two methods were compared. As a result of the application, in estimating housing prices, it was seen that ANN Model was a more effective model and a better alternative compared to Hedonic model.

Keywords