Erzurum ilinde gayrimenkul fiyatına etki eden faktörlerin hedonik fiyat modeli ile belirlenmesi

Abstract

Konut son yıllarda birçok meslek disiplini tarafından araştırmaya değer bulunmuş bir konudur. Konut insanların barınma ihtiyacını karşılayan ve yatırım özelliği taşıyan dayanıklı bir maldır. İnsanların hayatlarında önemli bir ihtiyacını karşılamakla birlikte makro düzeyde ülke yönetim ve ekonomileri için son derece önem arz etmektedir. Ülke ve yerel yönetimler açısından konut sorunu aslında toplumsal bir sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Ülke ekonomileri için önemli bir köşe taşı olarak kabul edilen konut sektörü, çarpan etkisi ile birçok alt sektörü etkileyebilme kabiliyetine sahiptir. Bu ve diğer birçok özelliğinden dolayı ekonominin lokomotifi ismiyle tesmiye edilmiştir.Tezin temel amacı Erzurum ilinde konut fiyatına etki eden faktörlerin belirlenmesidir. Erzurum ilinde konut fiyatlarını etkileyen faktörlerin hedonik fiyat yöntemiyle tahmin edilmesi için Erzurum ilinde Temmuz-Aralık 2019 döneminde satışa konu 358 adet konut üzerine bir çalışma yapılmıştır. Çalışmada Erzurum ilini temsil edeceği düşünülen 7 semt (Şükrüpaşa, Kayakyolu, Yıldızkent, Yenişehir, Dadaşkent, Hilalkent ve Gez mahallesi) çalışmaya dâhil edilmiştir. Veriler anket yöntemi ile kişilerle yüz yüze görüşme yapılarak elde edilmiştir. Konut fiyatı bağımlı değişken, konuta ait temel faktörler ve bu faktörlere bağlı alt faktörler olmak üzere 29 faktör ise bağımsız değişken kabul edilerek model oluşturulmuştur. Modelde yarı logaritmik kalıp kullanılmıştır. Verilerin ayrıntılı analizleri yapılmış konut fiyatına etki eden temel faktörler; lokasyon, konutun bulunduğu kat, binanın yaşı, konutun ısınma sistemi, asansör, kapalı garaj, ebeveyn banyosu, konutun oda sayısı, binanın ısı yalıtımı, konutun manzarası ve kamera sistemi değişkenleri olduğu tespit edilmiştir. Oluşturulan modele göre, bağımlı değişken (konut fiyatı) bağımsız değişkenler tarafından % 73 oranında açıklandığı tespit edilmiştir. Değişkenlerden konutun kapıcısı, binanın bahçesi ve çocuk parkı değişkenleri oluşturulan modelde konutun fiyatını istatistiki olarak anlamlı bir şekilde açıklamadığı görülmüştür.

Housing is a topic that has been found worthy of research by numerous professional disciplines in recent years. Housing is a durable asset that provides people's the housing needs and has an investment feature. Although it supply with a significant need of people in their lives, it has importance for the country management and economies at the macro level. The housing problem actually emerges as a social issue in terms of country and local governments. The housing sector, which is regarded as an important cornerstone for the national economies, has the ability to affect many sub-sectors with its multiplier effect. Due to this feature and many other features, it has been described as the locomotive of the economy.The main purpose of the thesis is to determine the factors influencing the housing price in Erzurum. In order to be estimated the factors affecting the housing prices in Erzurum with the hedonic pricing method, a research was performed on 358 houses for sale in the province of Erzurum in the period of July-December 2019. In the study, seven districts (Şükrüpaşa, Kayakyolu, Yıldızkent, Yenişehir, Dadaşkent, Hilalkent ve Gez mahallesi) that are thought to represent Erzurum province were incorporated into the research. The data were obtained through face-to-face interviews with participants using the survey method. The model was constructed by using the house price as the dependent variable including the basic factors of housing and sub-factors related to these factors and 29 features of the house as the independent variable. A semi-logarithmic pattern was employed in the model. The fundamental factors affecting the house price for which detailed analyzes of the data; It has been determined that the variables are location, floor where the house is located, age of the building, heating system of the house, elevator, underground garage, en-suite bathroom, number of rooms of the house, thermal insulation of the building, view of the house and camera system. According to the developed model, it was determined that the dependent variable (house price) was elucidated by 73% of the independent variables. It was seen that the doorkeeper of the house, the garden of the building and the playground variables did not explain the price of the house in a statistically significant way in the developed or created model.