Yabancılara konut satışının mars yöntemi ile tahmin edilmesi
Predicting of house sales to foreigners with mars method
Yazar: UFUK AKYOL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT GÜL
Giresun Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics
Dizin: Satış tahmini = Sales forecast ; Çok değişkenli analiz teknikleri = Multivariate analysis techniques ; Çok değişkenli model = Multivariate model ; Çok değişkenli ölçümler = Multivariate measurements

Özet:
İnşaat sektörü Türkiye ekonomisi için önemli bir lokomotif sektördür. 2012 yılında yapılan yasal düzenlemelerle yabancılara konut satışı mümkün hale gelmiştir. Yabancılara yapılan konut satışları hem ülkeye önemli bir döviz girdisi sağlamakta hem de inşaat sektörünün canlı kalmasında önemli rol oynamaktadır. Yabancılara konut satışlarını etkileyen faktörlerin belirlenmesi ve bu satışların tahmin edilmesi, hem sektör hem de ülke ekonomisi açısından önemlidir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de yabancılara yapılan konut satışlarını ekonomik ve sektörel değişkenler kullanarak tahmin etmek ve bu tahminleri MARS (Çok Değişkenli Uyarlanabilir Regresyon Uzanımları) yöntemiyle gerçekleştirmektir. MARS yöntemi kullanılarak yapılan analizde, TÜFE (Tüketici Fiyat Endeksi), inşaat ciroları, döviz kuru, konut faiz oranları, fiyat beklentileri, kayıtlı siparişler, işsizlik oranı ve inşaat endeksi gibi faktörlerin yabancılara konut satışını etkilediği tespit edilmiştir. Ayrıca, bu faktörler arasındaki etkileşimlerin de modelde yer aldığı görülmüştür. Modeldeki tüm katsayılar istatistiksel olarak anlamlı (p-değeri < 0.05) bulunmuştur. MARS modeli yüksek açıklayıcılık gücüne sahiptir (Adjusted R-squared: 0.9736). Gerçek değerler ile tahmin edilen değerler arasındaki Pearson korelasyon katsayısı 0.9906 olarak hesaplanmıştır. MARS modelinin, geleneksel regresyon modeline göre tahmin performansını (MSE) %95 oranında iyileştirdiği belirlenmiştir. Bu, modelin yabancılara konut satışını oldukça başarılı bir şekilde tahmin ettiğini göstermektedir. Çalışma, MARS yönteminin karmaşık ilişkileri modellemede etkili bir araç olduğunu ve yabancılara konut satışının tahmini için uygun bir yöntem olduğunu ortaya koymuştur. Elde edilen bulgular, karar vericiler ve sektör paydaşları için önemli bilgiler sunmaktadır.

Abstract:
The construction sector is a crucial driving force for the Turkish economy. With the legal regulations implemented in 2012, it has become possible to sell residential properties to foreigners. The sale of housing to foreign buyers not only provides a significant foreign currency inflow to the country but also plays a vital role in keeping the construction sector vibrant. Identifying the factors that influence housing sales to foreigners and forecasting these sales are essential for both the sector and the national economy. The purpose of this study is to predict the housing sales made to foreigners in Turkey using economic and sectoral variables and to perform these predictions using the MARS (Multivariate Adaptive Regression Splines) method. In the analysis conducted using the MARS method, it has been determined that factors such as the Consumer Price Index (CPI), construction turnovers, exchange rates, housing interest rates, price expectations, registered orders, unemployment rate, and construction index affect the sale of housing to foreigners. Moreover, it has been observed that the interactions between these factors are also included in the model. All coefficients in the model were found to be statistically significant (p-value < 0.05). The MARS model has a high explanatory power (Adjusted R-squared: 0.9736). The Pearson correlation coefficient between the actual values and the predicted values was calculated as 0.9906. It has been determined that the MARS model improves the prediction performance (MSE) by 95% compared to the traditional regression model. This indicates that the model predicts housing sales to foreigners quite successfully. The study has revealed that the MARS method is an effective tool for modeling complex relationships and is a suitable method for forecasting housing sales to foreigners. The findings provide important insights for decision-makers and sector stakeholders.