Derin öğrenme tabanlı konut değerleme
Deep learning based housing valuation
Yazar: MEHMET FATİH TOPRAK
Danışman: PROF. DR. OĞUZ GÜNGÖR
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Ekonomi = Economics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning

Özet:
İnsanların barınma amacıyla, hayatları boyunca hacim bakımından yaptıkları en önemli yatırım genel olarak konut satın alma üzerine olmuştur. Konut değerinin belirlenmesi bir problem olarak ortaya çıkmış ve bu amaçla çeşitli değerleme yöntemleri kullanılmıştır. Lisanslı Değerleme Uzmanları Kraliyet Kurumu (RICS), Yapay Sinir Ağları (YSA) yaklaşımı otomatik değerleme metotları arasında kullanılmaktadır.

Bu çalışma kapsamında, Kayseri ilinin merkezindeki üç ilçede çok katlı binalarda yer alan konutların satış verileri toplanmıştır. Konutun bulunduğu binaya ait özellikler, konutun iç özellikleri ve konum bilgileri gibi üç kategoriden oluşan öznitelikler belirlenmiştir. Toplam 45 değişken içeren 1365 konut verisi eğitim, doğrulama ve test verisi olarak ayrılmıştır.

Python yazılım dilinde, keras kütüphanesi kullanılarak 144 farklı DÖ mimarisi geliştirilmiştir. Bu mimarilerin başarıları, R-kare (r2), Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Kareli Hata (OKH), Ortalama Mutlak Yüzde Hatası (OMYH), Ortalama Kare Hata Karekökü (OKHK) ve hataların standart sapması hesaplanarak karşılaştırılmıştır. Ayrıca Çoklu Doğrusal Regresyon (ÇDR) ve Coğrafi Ağırlıklı Regresyon (CAR) yöntemleri de kullanılarak konut değerleri tahmin edilmiştir. Elde edilen bulgulara göre; DÖ yöntemi OMYH ölçütü bakımından 0,057 değeri ile, ÇDR yönteminden %9,1 ve CAR yönteminden ise %7,3 oranında daha iyi sonuç vermiştir.

Sonuç olarak, kentsel dönüşüm, toplu konut projeleri, yeni imara açılan bölgelerdeki konutlar, emlak vergi değerinin belirlenmesi, özniteliğe dayalı değer haritalarının oluşturulması, değer artış payı hesabını gerektiren imar planı tadilatları gibi toplu ve hızlı bir şekilde konut değerlemesinin yapılmasının gerekli olduğu durumlarda, Kayseri ilinde 3 ilçe merkezindeki çalışma sınırlarında kullanılabilecek başarılı bir DÖ mimarisi geliştirilmiştir.

Abstract:
The most significant investment that people make in terms of volume for housing purposes throughout their lives has generally been buying a house. Determining the value of a house has emerged as a problem, and various valuation methods have been used for this purpose. Artificial Neural Networks (ANN) approach is one of the automatic valuation methods used by Royal Institution of Chartered Surveyors (RICS).

In this study, sales data of residential properties located in multi-story buildings in three districts in the center of Kayseri province were collected. Attributes (variables) belonging to the building where the house is located, the internal features of the house, and the spatial characteristics of the building's location were determined as three categories. A total of 1365 housing data consisting of 45 variables were divided into training, validation, and test data.

In the Python programming language, 144 different DÖ architectures have been developed using the Keras library. The successes of these architectures were compared by calculating the R-squared (r2) value, Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Squared Error (RMSE) and the standard deviation of errors. In addition, Multiple Linear Regression (MLR) and Geographically Weighted Regression (GWR) methods were used to predict housing values. According to the findings, the DÖ method yielded better results in terms of the MAPE criterion with a value of 0.057, outperforming the MLR method by 9.1% and the GWR method by 7.3%.

Consequently, in cases where it is necessary to carry out mass and rapid housing valuation, such as urban transformation, mass housing projects, housing in newly opened areas, determination of property tax value, creation of attribute-based value maps, and zoning plan amendments requiring the calculation of increment value share, a successful real estate valuation architecture has been developed within the working boundaries of 3 districts in Kayseri province.