Gayrimenkul yatırım ortaklıklarında kârlılık belirleyicilerinin veri madenciliği yöntemleri ile tahminlemesi: Uluslararası bir karşılaştırma
Prediction of profitability determinants in real estate investment trusts through data mining methods: An international comparison
Yazar: ABDURRAHMAN COŞKUNER
Danışman: DOÇ. DR. ÖMER FARUK RENÇBER
Gaziantep Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Zamansal veri modeli = Time data model

Özet:
Gayrimenkul türleri içerisinde konut, insanların temel barınma, güvenlik ve aidiyet ihtiyaçlarını karşılamada önem taşımaktadır. Gayrimenkul Yatırım Ortaklıkları (GYO), gayrimenkul yatırımlarını toplamak, yönetmek ve çeşitlendirmek için etkili bir araç sağlayarak, yatırımcılara büyük ölçekli projelere yatırım yapma fırsatı yaratmaktadır. Çalışmanın amacı, konut gayrimenkul yatırım ortaklıkları firmalarının kârlılıkları üzerinde etkisi olan finansal göstergelerin öncelik sıralamalarını tespit etmek ve bu amaç doğrultusunda kullanılan üç farklı veri madenciliği yöntemini karşılaştırmaktır. Çalışmada, Rassal Orman Regresyonu, XGBoost ve CatBoost olmak üzere üç veri madenciliği yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın veri seti, 7 ülkede konut ve ağırlıklı olarak konut sektöründe faaliyet gösteren 32 konut GYO firmasına ait 2013.D1 - 2022.D1 dönemleri arası verilerden oluşmaktadır. GYO Firmaları, kurumlar vergisi muafiyetinden yararlanmaları için gerekli olan asgari temettü dağıtma oranlarına göre iki gruba ayrılmış ve gruplar arası karşılaştırmalar yapılmıştır. Bağımlı değişken olarak faiz, amortisman ve vergi öncesi kâr oranı kullanılmıştır. Bağımsız değişkenler; firma büyüklüğü, net varlık değeri, kaldıraç oranı, duran varlık devir hızı ve cari orandan oluşmaktadır. Elde edilen bulgulara göre, firma büyüklüğü firmaların kârlılıkları üzerinde en fazla öneme sahip gösterge olduğu, en az öneme sahip göstergenin ise cari oran olduğu tespit edilmiştir. Ayrıca, XGBoost ve CatBoost yöntemleri ile oluşturulan modellerin hata değerleri, Rassal Orman Regresyonu yöntemine göre oluşturan modellerin hata değerinden daha düşük çıkmıştır. Bu bulgu, XGBoost ve CatBoost yöntemlerinin Rassal Orman yöntemine göre daha başarılı olduğunu göstermektedir.

Abstract:
Among real estate types, residential properties a crucial role in meeting people's fundamental needs for shelter, security, and belonging. Real Estate Investment Trusts (REITs) provide an effective tool for gathering, managing, and diversifying real estate investments, offering investors the opportunity to participate in large-scale projects. The study aims to identify the prioritization of financial indicators affecting the profitability of residential real estate investment trust companies and to compare three different data mining methods used for this purpose. In the study, three data mining methods, namely Random Forest Regression, XGBoost, and CatBoost, were employed. The dataset of the study consists of data from the periods 2013.Q1 to 2022.Q1 for 32 residential REIT companies operating predominantly in the residential sector across 7 countries. REIT companies were divided into two groups based on the minimum dividend distribution ratios required for them to benefit from corporate tax exemption and inter-group comparisons were made. The dependent variable used was the interest, depreciation, and tax pre-profit margin. Independent variables consisted of firm size, net asset value, leverage ratio, fixed asset turnover, and current ratio. According to the findings, firm size was identified as the most significant indicator influencing companies' profitability, while the current ratio was found to be the least significant indicator. Additionally, the error values of models created with XGBoost and CatBoost methods were lower than those created with the Random Forest Regression method. This finding indicates that the XGBoost and CatBoost methods are more successful compared to the Random Forest method.