Konut değerini etkileyen kriterlerin belirlenerek istatistiksel ve modern yöntemlerle doğrulanması: Mersin/Silifke örneği
Determining the criteria affecting the housing value verification statistical and modern methods: Example of Mersin/Silifke
Yazar: ELİF BAHAR BOLAÇ KORKMAZ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA BÜNYAN ÜNEL
Mersin Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry
Dizin: Değerleme = Valuation ; Emlak değerlemesi = Real estate evaluation ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çoklu regresyon analizi = Multiple regression analysis

Özet:
Konutlar, insanların temel ihtiyaçlarından olan barınma gereksinimini karşılamak amacıyla kullanılmaktadır. Ayrıca konutlar sık tercih edilen yatırım ve ticaret aracı olarak da değerlendirilmektedir. Nüfus artışı ve bireyselleşme konutlara olan talebi arttırmaktadır. Konutun satış değerinin belirlenmesinde ekonomik, çevresel, yapısal vb. pek çok parametre bir arada bulunmaktadır. Özellikle kamu tarafından TOGG otomobil üretim tesisi, Akkuyu nükleer enerji santrali vb. yapılan büyük yatırımların inşa aşamasında ve üretime başlamasıyla birlikte iş gücü göçü gerçekleşmektedir. Bunun sonucunda konut talebinin artması ve ekonomik koşullarla birlikte konut değerlerinin değişmesi kaçınılmazdır.
Tez çalışmasının amacı, Mersin ili, Silifke ilçesi, Gazi Mahallesi'nde 2017-2022 yılları arasında gayrimenkul değerleme raporu hazırlanan konutların, değerini etkileyen kriterleri çoklu regresyon analizi ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak analiz etmek ve analiz sonuçlarına göre en etkili olabilecek kriterleri tespit etmektir. Literatür taraması sonuçlarına göre, konut değerini etkileyen kriterler sıralanmış ve çalışma için 37 kriter tespit edilerek uygulama alanına ilişkin veri seti hazırlanmıştır. Veri setinde eksik bilgilerin olması, verinin üretilmemesi vb. nedenlerle bazı kriterler çıkartılmıştır. 34 kritere ilişkin verilerle Model 1 elde edilmiş ve değere etkileri her iki yöntemle incelenmiştir. Değere etkisi az olan kriterler veri setinden iki aşamada çıkarılarak Model 2 ve Model 3 oluşturulmuştur. Yenilenen analizler sonucunda en uygun 16 kriter ile Model 3'te konut değerleri tahmin edilmiş ve yasal durum değerine daha çok yaklaşılarak diğer modellerin performanslarından daha iyi sonuç verdiği gözlenmiştir. Bulgulara göre çalışma alanında optimum sonucu veren kriterler, yasal ve mevcut alan, sigortaya esas bedeli, döviz kuru, binadaki toplam kat sayısı, otogara olan mesafe, bağımsız bölüm numarası, KAKS, merkeze olan mesafe, bulunduğu binanın yaşı, Göksu nehrine mesafe, konutun bulunduğu kat, arsa payı, TAKS, peyzaj durumu ve tapu kayıtlarında şerh bulunma durumu olarak tespit edilmiştir.

Abstract:
Houses are used to meet people's basic needs for shelter. In addition, residences are also considered as a frequently preferred investment and trade tool. Population growth and individualization increase the demand for housing. Economic, environmental, structural, etc. factors in determining the sales value of the house. many parameters exist together. In particular, TOGG automobile production facility, Akkuyu nuclear power plant, etc. by the public. Labor migration takes place during the construction phase of the large investments made and with the start of production. As a result, it is inevitable that the demand for housing increases and housing values change with economic conditions.
The aim of the thesis study is to analyze the criteria affecting the value of the houses for which real estate valuation report was prepared between 2017-2022 in Mersin province, Silifke district, Gazi Mahallesi, using multiple regression analysis and artificial neural network methods and to determine the most effective criteria according to the analysis results. According to the results of the literature review, the criteria affecting the housing value were listed and a data set for the application area was prepared by determining 37 criteria for the study. Lack of information in the data set, not producing data, etc. For some reason, some criteria have been removed. Model 1 was obtained with the data of 34 criteria and its effects on the value were examined by both methods. Model 2 and Model 3 were created by removing the criteria that have little effect on the value from the data set in two stages. As a result of the renewed analysis, the housing values were estimated in Model 3 with the 16 most suitable criteria and it was observed that the legal status value was closer to the performance of the other models.According to the findings, the criteria that give the optimum result in the study area, legal and existing area, base price for insurance, exchange rate, total number of floors in the building, distance to the bus station, independent section number, KAKS, distance to the center, age of the building, distance to Göksu river, location of the residence. floor, land share, TAKS, landscape status and the status of having annotations in the title deed records.