Kitlesel değerlemede makine öğrenme algoritmaları
Machine learning algorithms in mass appraisal
Yazar: SİBEL CANAZ SEVGEN
Danışman: DOÇ. DR. YEŞİM TANRIVERMİŞ
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Gayrimenkul Geliştirme ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Ekonomi = Economics
Dizin: Gayrimenkul değerleme = Real estate valuation ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rastgele ormanlar = Random forests ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Gayrimenkullerin değerlerine vergilemeden, satışa birçok alanda ihtiyaç duyulmaktadır. Gayrimenkullerin tek tek değerlemesi yapılacağı gibi toplu halde de bir model dahilinde değerlemesinin yapılması mümkündür. Kitlesel değerleme, gayrimenkullerin az hata, hızlı ve tarafsız bir şekilde değerlemesine olanak sağlamaktadır. Gayrimenkullerin toplu değerlemesinde son yıllarda makine öğrenme algoritmaları kullanılmaya başlanmış olmakla birlikte makine öğrenme algoritmalarının farklı gayrimenkul türlerinin değerlemesinin de kullanımı sınırlı düzeyde kalmıştır. Bu çalışmada, 5 adet makine öğrenme algoritmaları arsa, arazi, konut ve ticari gayrimenkul olmak üzere 4 farklı gayrimenkul türünde test edilmiştir. Bu amaçla kullanılan makine öğrenme algoritmaları, Yapay Sinir Ağlar (YSA), Rasgele Orman (RO), Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA), K-En Yakın Komşuluk (k-nn), Destek Vektör Regresyonu (DVR) şeklindedir. Temel Bileşenler Analizi (TBA) ise çoklu değişkene sahip gayrimenkullerin değişken sayısını azaltılması için kullanılmıştır. Araştırmada Ankara İli Merkez ilçeler için toplanan gayrimenkul verileri ile Amerika Birleşik Devletleri, Ames, Iowa şehrine ait veriler kullanılmıştır. Tez çalışmasının ana amacı gayrimenkullerin toplu değerlemesinde hangi makine öğrenme algoritma türünün daha iyi sonucu verdiğinin bulunması ve gayrimenkul değerini etkileyen değişkenlerden en önemli olanların ortaya konulmasıdır. Böylece Türkiye için bir toplu değerleme sisteminin kullanılabilirliği test edilmiş olacaktır. Çalışmanın diğer bir amacı ise gayrimenkul değerleri ile Ankara İli merkez ilçeleri için gayrimenkul değer haritası oluşturmaktır. Ankara ili ve Ames şehri için elde edilen bulgulara göre konut türü gayrimenkullerde en iyi sonucu RO daha sonra ise sırasıyla YSA, k-nn, ve DR algoritmalarının sonuçlar verdiği görülmüştür. Yine konut türü gayrimenkulün RO algoritmasından elde edilen sonuçlarına göre en çok ısıtma ve önemli yerlere olan mesafelerin değerde etkisi olduğu sonucuna varılmıştır. Arazi, arsa ve ticari tür gayrimenkullerde ise RO ve doğrusal regresyonun en iyi performansa sahip olduğu belirlenmiştir. Elde edilen bulgular değerlendirildiğinde tüm Türkiye'deki il ve ilçeler için gayrimenkul değerleme birimlerinin kurulması ve gayrimenkullere ait değişkenlerine ait veri tabanında oluşturulması önerilmektedir. Böylece bu veriler kullanılarak kitlesel değerleme yapılması ile gayrimenkul satış, vergilendirme vb. işlemlerinin daha hızlı yapılabilmesi olanak sağlayacaktır.

Abstract:
Information of real estate value is crucial for many fields such as taxation, sales, financing etc. It is possible to valuate many properties together within a model. Such models allow real estate to be valued with less error, quickly and impartially. In recent years, machine learning algorithms have been used in the mass appraisal of real estates. In this thesis study, 5 machine learning algorithms are used in 4 different real estate types; land plot, land, residential and commercial real estate. Machine learning algorithms used for this purpose are; Artificial Neural Networks (ANN), Random Forest (RO), Multiple Regression Analysis (MRA), K-Nearest Neighborhood (k-nn) and Support Vector Regression (SVR). On the other hand, Principal Component Analysis (PCA) was used to reduce the number of variables for real estate with multiple variables. In order to test the research, real estate data collected for the central districts of Ankara and data from the city of Ames, Iowa were used. The main purpose of this thesis study is to find out which machine learning algorithm gives the best result for mass appraisal of real estates and to reveal the most important variables affecting the real estate value. Thus, the feasibility of creating a mass appraisal system for Turkey will be tested. Another aim for the thesis is to create a real estate value map for the central districts of Ankara by using the real estate values. According to the results obtained for the city of Ankara and Ames, Iowa; it was observed that the best algorithm for mass appraisal is RO followed by the ANN, k-nn, and linear regression algorithms, respectively for residential type real estates. According to the results obtained from the RO algorithm of the residential type real estate, it was concluded that the heating and the distances to the key places had the most effect on the value.  Besides RO and linear regression gave the best results in land, land plot and commercial type real estates. As a result of the study, it is recommended to establish real estate valuation units for all municipalities, provinces and other administrative units in Turkey and to create a database of real estate variables. Thus, sales, taxation, financing etc. of real estate would be processed faster by conducting mass appraisal using quality database.