Taşınmaz değerleme kriterlerine yönelik coğrafi veri modelinin geliştirilmesi

Abstract

Dünya ölçeğinden hane ölçeğine kadar bütün ihtiyaçların karşılanması; ihtiyaçlar temelinde talep, karşılanabilir ölçüde arz döngüsüne bağlıdır. Kıt bir kaynak olan arazi, arz-talep dengesi sağlanarak hızlı bir şekilde tüketilmemelidir. Yani arazi kullanımının planlanması ve bu planlar dâhilinde her yönüyle değerlemesinin maliyet/fayda gözeterek ve doğal yaşamın dengesini bozmamak kaydıyla yapılması gerekmektedir. Dolayısıyla arazi; tarım, sanayi, yeraltı kaynakları yanında barınma ihtiyacının temelini oluşturduğu için arazinin değerlendirilmesi büyük önem taşımaktadır. Günümüzde kullanılan geleneksel değerleme yöntemleri anlık çözümler üretirken modern değerleme yöntemleri kullanılarak toplu değerlemeye gereksinim duyulmaktadır. Ülkemizde toplu taşınmaz değerleme sistemi ve altyapısı bulunmamaktadır. Bu yapının kurulması, taşınmaz değerini etkileyen kriterlerin optimum düzeyde ve standart bir şekilde tespit edilmesine bağlıdır. Çünkü taşınmazların değerini etkileyen kriterlerde objektif ve sübjektif unsurların varlığı söz konusu olup mikro ve makro ölçekte değişiklik gösteren bir çok kriter mevcuttur. Bahsi geçen kriterlerin optimum düzeyde belirlenmesi ile toplu değerlemenin temeli oluşturulmuş olacaktır. Bu çalışmanın amacı taşınmaz türü olan arsaların değerini etkileyen optimum kriterlere ulaşarak coğrafi veri modelinin geliştirilmesi ve standartlaştırılmasıdır. Çalışma; problemin tanımlanması, kaynak araştırması (kriterlerin tespit edilmesi), anket çalışması, kriter analizleri, veri setinin oluşturulması, modelin doğrulanması ve performans analizleri aşamalarında gerçekleştirilmiştir. Çalışmada taşınmaz türü olarak arsa seçilmiş olup arsa değerini etkileyen kriterler; Yükseköğretim Kurulu tarafından yayınlanmış yüksek lisans/doktora tezleri, mevzuatlar, uluslararası değerleme standartları, değerleme ve bilirkişi raporları, vergi modernizasyon projeleri ve ulusal/uluslararası kitap, makale ve bildiriler olmak üzere geniş bir literatür taraması sonucunda tespit edilmiştir. Yasal, Fiziksel, Konumsal ve Mahalli özellikler ana başlıkları altında toplanan kriterler, anket formatında 5'li likert ölçeğinde hazırlanarak İç Anadolu Bölgesinde seçilmiş Ankara, Konya ve Kayseri illerindeki uzman ve vatandaşlara yöneltilip anket verileri toplanmıştır. Anket verileri düzenlenmiş ve frekans, temel bileşen, faktör ve analitik hiyerarşi prosesi yöntemleri kullanılarak kriter analizi yapılmıştır. Bu yöntemler bağımlı değişken gerektirmediği için diğer analizlerden farklı olup tercih edilme sebebidir. Her bir yöntemdeki analiz sonucuna göre farklı indirgenmiş kriterler bulunmuştur.İndirgenmiş kriterler ile model doğrulamak için Konya ili merkez mahalleler çalışma bölgesi olarak belirlenmiştir. Arsaya ait piyasa örneklemleri bu çalışma bölgesinden elde edilmiştir. Bu aşamada veri seti, küçük ölçekten büyük ölçeğe doğru toplam beş aşamada tamamlanmıştır. İlk ikisi mahalli özelliklere ilişkin veriler küçük ölçekte mahalle bazlı ve konumsal özellikler büyük ölçekte parsel bazlı toplanarak düzenlenmiştir. Üçüncüsünde piyasa araştırması yapılarak piyasa örneklemlerini oluşturan arsaların değerleri ve hisse oranları parsel bazlı veri setine ilave edilmiştir. Dördüncüsünde piyasa örneklemlerine ait yasal ve fiziksel özellikler parsel bazlı toplanmıştır. Son olarak coğrafi veri modellerini oluşturan mahalle ve konum indeksleri üretilip örneklemlere gelen karşılık değerleri işlenerek veri seti düzenlenmiştir.Çalışmanın son aşamasında Çoklu Lineer Regresyon Analizi kullanılıp kriter analiz yöntemlerinden indirgenmiş kriterlerle çeşitli kombinasyonlar oluşturularak matematiksel modeller elde edilmiştir. Her bir kombinasyonun performans analizleri incelenmiştir. Model sonucunda elde edilen değerler CBS yazılımında piyasa örneklemleri ile ilişkilendirilerek değer haritaları üretilmiştir. Piyasa ile modelden elde edilen değer haritaları karşılaştırılarak hata haritaları üretilmiştir. Bu haritalar, konumsal bazlı olması sebebiyle görsel olarak daha kolay, sade ve anlaşılır bir şekilde yorumlamayı sağlamıştır. Modeller içerisinden en yüksek başarı toplam 41 kriter ile R2 değeri 0,85 olup, Faktör Analizi sonucunda indirgenmiş 13 kriterle yapılan modelde R2 değeri 0,80 olarak hesaplanmıştır. Yapılan uygulama; zaman, emek ve maliyetten tasarruf sağlanıp az kriterle çok başarı elde edilerek toplu arsa değerleme yapılabileceğini göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Arsa değerlemesi, toplu değerleme, faktör analizi, temel bileşen analizi, analitik hiyerarşi prosesi, kriter indirgeme, kriter standartları ve indeks.

Fulfilment of all needs from the world scale to the household scale demand on the basis of needs depends on the supply cyle in a measurable amount. Land, which is a scarce resource shouldn't use up quickly by providing supply-demand balance. That is, it is necessary to plan the land usage and to evaluate every aspect within these plans by considering the cost/benefit and without disrupting the balance of natural life. Thus, the valuation of land is of great importance as the land is the basis for the need for sheltering apart from agriculture, industry, and underground resources. While traditional valuation methods used today producing momentary solutions, mass appraisal is needed by using modern valuation methods.There is no mass real estate appraisal system and infrastructure in our country. Establishment of this structure depends on the determination of the criteria affecting the real estate value at the optimum level and standard. Because criteria affecting the value of real estates are matters of the existence of objective and subjective elements and there are many criteria that vary in micro and macro scale. With the determination of mentioned criteria in optimum level, the base of mass appraisal will be created.The purpose of this study is to develop and standardize the geographic data model by reaching the optimum criteria affecting the plot value. The study was carried out in these stages; The identification of the problem, the investigation of the source (determining the criteria), the survey study, the criterion analyzes, the creation of the data set, the verification of the model and the performance analyses. In the study, the plot was selected as the real estate type. The criteria affecting the plot value have been determined as a result of extensive literature search, including master/doctoral theses published by the Council of Higher Education, legislation, international valuation standards, valuation and expert reports, tax modernization projects and national/international books, articles and notices. The criteria which gathered under the major topics of Legal, Physical, Locational and Neighborhood features, were prepared as the survey form in five-point Likert Scale. The survey data were collected by directing to the experts and citizens of Ankara, Konya and Kayseri provinces selected in Central Anatolia Region. The survey data were regulated and criterion analysis was done using frequency, principal component, factor and analytic hierarchy process methods. These methods are different from other analyses as they do not require dependent variables and are the reason for being prefered. According to the analysis result in each method, different reduced criteria were found.In order to verify the model with the reduced criteria, Konya province center neighborhoods were determined as study area. Market samples of the plot were obtained from this study area. At this stage, the data set has been completed in five steps from small scale to large scale. In the first two stage, they are regulated by collecting neighborhood features which are neighborhood-based on a small scale, and locational features which are parcel-based on a large scale. In third, the values of the plots composing the market samples and stock ratios by conducting market investigation were added to the parcel-based data set. In fourth, the legal and physical characteristics of market samples are collected parcel-based. Finally, the neighborhood and location indexes composing geographic data models are generated and the data sets are regulated by processing the corresponding values from the samples.Mathematical models were obtained by using Multiple Linear Regression Analysis at the last stage of the study and by creating various combinations with reduced criteria which are results of criterion analysis methods. Performance analysis of each combination was examined. The value maps are generated by associating market samples in GIS with the values obtained in the model result. Error maps were produced by comparing the value maps obtained from the market with the model. Because of spatial-based these maps have been interpreted as visually easier, simpler and apprehensibly. The highest success among the models with a total of 41 criteria was R2 value of 0.85, in consequence of Factor Analysis, the R2 value was calculated as 0.80 in the model with 13 reduced criteria. The implementation shows that mass plot appraisal can be done by saving time, effort and cost and achieving success with fewer criteria.Keywords: Plot valuation, mass appraisal, factor analysis, principal component analysis, analytic hierarchy process, criteria reduction, standards of criteria, index.