Zonguldak Merkez İlçedeki Satılık Konut Fiyatlarına Etki Eden Unsurların Çoklu Regresyon Modelleri ile İncelenmesi
Author:
Open Access
- 21 April 2025
- journal article
- Published by Istanbul Gelisim University in İstanbul Gelişim Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi
- Vol. 12 (1) , 170-189
Abstract
Amaç: Son dönemlerde ekonomide yaşanan dalgalanmalar ve konut kiralarının artması nedeniyle tüketiciler ev satın almaya yönelmektedirler. Bu nedenle, satılık konut ilanların incelenmesi ve fiyat tahmin modeli oluşturulması gerekli görülmüştür. Bu çalışmada, Zonguldak Merkez İlçede bulunan mahallelerdeki satılık ilanlarından elde edilen bilgilerle fiyat tahmin modeli oluşturmak amaçlanmıştır. Yöntem: Veri temini amacıyla RStudio ortamında “rvest” kütüphanesi kullanılmıştır. Veriler Hepsi Emlak web sitesinden elde edilmiştir. Konut fiyatlarının tahmininde çoklu doğrusal ve doğrusal olmayan regresyon modelleri kullanılmıştır. Bulgular: Zonguldak Merkez’de bulunan satılık evlerin ortalama fiyatı 2.320.000 TL’dir. Çoklu doğrusal regresyon modeli satılık konut fiyatları varyansındaki değişimin yaklaşık %60'ını açıklayabilirken, doğrusal olmayan çoklu regresyon modeli varyansın %62'sini açıklamaktadır. Sonuçlar: Doğrusal modelde, konut fiyatını en çok arttıran değişkenler sırasıyla oda sayısı, kat sayısı ve konut alanıdır. Bina yaşının artması ise satılık konut fiyatını düşürmektedir. Doğrusal olmayan modelde sadece konut alanı ve bina yaşı anlamlı bulunmuştur. Bu çalışmadan elde edilen bulguların, emlak sektörüne ve pazarlama alanında çalışan akademisyenlere katkı sağlayacağı düşünülmektedir.Keywords
This publication has 27 references indexed in Scilit:
- The Evolution of Hedonic Pricing ModelsJournal of Real Estate Literature, 2023
- COVID-19 moderates the association between to-metro and by-metro accessibility and house pricesTransportation Research Part D: Transport and Environment, 2022
- A Novel Hybrid House Price Prediction ModelComputational Economics, 2022
- Valuing access to urban greenspace using non-linear distance decay in hedonic property pricingEcosystem Services, 2022
- Wind turbines, solar farms, and house pricesEnergy Policy, 2021
- The impact of external factors on housing prices in LithuaniaInternational Journal of Housing Markets and Analysis, 2021
- Housing Price Prediction via Improved Machine Learning TechniquesProcedia Computer Science, 2020
- Real Estate Valuation Theory2016
- The Elements of Statistical Learning2009
- A Caution Regarding Rules of Thumb for Variance Inflation FactorsQuality & Quantity, 2007