Özellik Fiyatları Endeksi

Hedonik fiyat fonksiyonunun regresyon analizi ile konutu oluşturan her bir özelliğin konut fiyatına “gizli” ya da “hedonik” fiyat olarak tanımlanan marjinal katkıları belirlenmekte yani, regresyon analizi sonucu özelliklere ait katsayılar, özelliklerin hedonik fiyatlarının tahminlerini vermektedir. Örneğin, bir konutun fiyatının belirlenmesinde sahip olduğu özelliklerden oda sayısının bir birim artması durumda konutun fiyatında meydana gelen artış ya da azalış belirlenebilmektedir.

Hanehalkının konut satın alma tercihleri ile üreticilerin üretim tercihleri konutu oluşturan özelliklerin hedonik fiyatlarına bağlı olarak değişmektedir. Örneğin, fayda maksimizasyonu altında bireylerin daha fazla odalı konutları satın alma eğiliminde olmaları, daha fazla odalı konutlar için daha fazla ödemede bulunmaya razı oldukları anlamına gelmektedir. Bu durum daha öncede ifade edildiği gibi kâr maksimizasyonu amacında olan üreticilerin de uzun dönemde üretim biçimlerini şekillendirmektedir. Dolayısıyla hem alıcı hem de satıcılar açısından karar alma süreçlerinde konuta ait özelliklerden önemli olan özelliklerin hedonik fiyat fonksiyonunda yer alması ve bu özelliklere ait hedonik fiyatların belirlenmesi önem taşımaktadır (Triplett, 2006).

Zaman kukla değişkeni yönteminde özelliklere ait katsayıların sabit olduğu varsayılmakta yani konuta ait özelliklerde meydana gelen kalite değişimleri göz ardı edilmektedir.44

Hedonik fiyat endeksi yöntemlerinden biri olan özellik fiyatları endeksi⁴⁵ yönteminde, zaman kukla değişkeni yönteminin tersine, özelliklere ait hedonik fiyatları ifade eden katsayılar sabit tutulmamakta ve endeks hesaplamasında girdi olarak yer almaktadır. Bu durum, özellik fiyatları endeksi yönteminde her dönem için hedonik fiyat fonksiyonunun regresyon analizine tabi tutulması gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Bu yöntemde, hedonik fiyatların ( endeks hesaplamasında girdi olması sebebiyle her dönem regresyon analizinin tekrarlanması gerekliliği aslında dönemler arası karşılaştırmanın yapılabilmesi gerekliliğinin bir sonucu olmaktadır. Bu yüzden temel dönemde hedonik fiyat fonksiyonunda yer alan konuta ait özellik değişkenlerinin diğer dönemlerde de mutlaka yer alması gerekmektedir. Böylece temel yılda özelliklere ait belirlenen hedonik fiyatlar diğer dönemlerle kıyaslanabilecektir.

Dolayısıyla özellik fiyatları endeksi için iki döneme ait hedonik fiyat fonksiyonu ve bu fonksiyonların regresyon analizi sonucunda elde edilen özelliklere ait hedonik fiyatların belirlenmesi gerekmektedir.

5.2.2.1. Özellik Fiyatları Endeksi Formülü

t döneminde belirlenen hedonik fiyat fonksiyonu kalıbının doğrusal olduğu ve t ile t+1 dönemlerindeki hedonik fiyat fonksiyonlarının sırasıyla aşağıdaki gibi olduğu varsayımı altında;

(5.16) (5.17)

44 Pakes (2003), özelliklerde meydana gelen kalite değişimlerini göz ardı etmeyi yani özellik katsayılarını sabit tutmayı önermektedir.

, sabit terim; konut fiyatının hiçbir özelliğe sahip olmadan önceki fiyatını ifade etmektedir. Bu, diğer bir özellik olarak değerlendirilebileceği gibi, regresyona dâhil edilmeyen diğer değişkenleri içeren bir değişken olarak da değerlendirilebilmektedir (Triplett, 2006).

Sabit terim ( ) göz ardı edilerek,

Özelliklerin Laspeyres Fiyat Endeksi formülü;

∑ ∑ (5.18) Özelliklerin Paacshe Fiyat Endeksi formülü;

∑ ∑ (5.19) Özelliklerin Fisher Fiyat Endeksi formülü;

∑ ∑ ∑ ∑ (5.20) Formüllerden de görüldüğü gibi özellik fiyatları endeksi yönteminde özelliklere ait ağırlık bilgilerinin mevcut olması gerekmektedir. Formülde yer alan ’lar ağırlıkları ifade etmektedir.

= t dönemine ait ağırlık

= t+1 dönemine ait ağırlık

Eğer ağırlık bilgisi temel dönem ( kullanılarak endeks hesaplamasında bulunuluyorsa Laspayres, ikinci dönem ) kullanılarak endeks hesaplamasında bulunuluyorsa Paasche endeks formülleri kullanılmaktadır. Fisher endeksi ise Laspayres ve Paasche fiyat endekslerinin geometrik ortalamasıdır.

Özellik fiyatları endeksinde yer alan bu ağırlıklar temelde özelliklerin miktarlarını ifade etmektedir. Örneğin, özelliği için, ,her bir türü için, konut sayılarının toplamıdır. Yani üç odalı ve dört odalı olmak üzere iki tür

konut olduğunu ve özelliğinin de oda sayısı olduğu varsayımı altında, ,

adet üç odalı, 200 adet dört odalı konutlardan tükettiği varsayımı altında, tüketiciler (300*3 + 200*4)= 1700 adet oda satın almış olacaklardır.

Alternatif olarak; ağırlıklar ortalama olarak da kullanılmaktadır. Bu durumda, tüketiciler tarafından satın alınan ortalama oda miktarı 1700/7 ̃̃ 242,86 olmaktadır.

Dolayısıyla, bir malın kalitesinde iyileşme olması durumunda özellik fiyatları endeks değerinde de artış olacaktır. Örneğin konutun oda sayısı özelliğinde daha çok dört odalı konutların talep edilmesi, tüketiciler tarafından satın alınan toplam oda sayısı adedini arttırmakla birlikte ortalama satın alınan oda sayısı da arttırmaktadır.

Ancak, Laspayres ve Paasche formüllerinin kullanılması durumunda, ağırlıklandırmaların farklı olması sebebiyle hesaplanan endeks değerleri farklı olmakta, hedonik fiyatlar ise hedonik fiyat fonksiyonunun kalıbına bağlı olarak farklılaşmaktadır (Triplett, 2006).

Diğer taraftan, endeks için belirlenen tüketici grubunun tek bir hanehalkı olarak ya da hanehalkı grubu olarak belirlenmesi durumunda bu yöntem sonuçları sadece belirlenen grup için değerlendirmelerde bulunmayı mümkün kılmaktadır.46 Aslında bu bir anlamda homojenleştirmek anlamına gelmektedir.

Özellik fiyatları endeksi yönteminde ağırlık bilgilerinin kullanılıyor olması bu yöntemde özelliklerin miktar endekslerinin de hesaplanmasını mümkün kılmaktadır.

Özelliklerin Laspeyres Miktar Endeksi formülü;

∑ ∑ (5.21) Özelliklerin Paacshe Miktar Endeksi formülü;

∑ ∑ (5.22)

Özelliklerin Fisher Miktar Endeksi formülü;

∑ ∑ ∑ ∑ (5.23) 5.2.2.1 Zaman Kukla Değişkeni Yöntemi ile Özellik Fiyatları

Endeksi Yönteminin Karşılaştırması

Zaman kukla değişkeni yöntemi ile özellik fiyatları endeksi yöntemi karşılaştırıldığında;

Her iki yöntemde de;

 Hem temel döneme ait hem de her analiz dönemine ait hedonik

fiyat fonksiyonunun mevcut olması gerekmekte,

 Hedonik fiyat fonksiyonları her dönem için regresyon analizine tabi tutulmakta,

 Endeks hesaplamasında hedonik fiyat fonksiyonundan tahmin

edilen bilgiler kullanılmakta ve

 Her iki yöntem uygulamada geniş hacimli panel veri seti

gerektirmektedir.

Bir konutu satın almaya karar veren bir tüketici satın almaya karar verdiği konutun özellikleri ile satın alma işleminden sağlayacağı fayda düzeyini maksimum yapmak istemektedir. Dolayısıyla satın alınan özelliklerin miktarları tüketici tercihlerini yansıtmaktadır. Örneğin, bir dönemde satın alınan dört odalı konutların üç odalı konutlardan daha fazla olması tüketici tercihlerinin dört odalı konutlara doğru kaydığını yani tüketicilerin artık üç odalı konutlardan daha çok dört odalı konutları satın aldıklarında fayda düzeylerini maksimum yaptıkları anlamına gelmektedir.47 Dolayısıyla özellik

47 Tüketici tercihleri, tüketicilerin gelir düzeyi, tüketicin yaşı, tüketicinin yaşamak için belirlediği lokasyon ile ilgili kriterleri sağlayıp sağlayamadığı, ilgili dönemde ekonomik koşullar vb. değişkenler tarafından belirlenmektedir. Burada tüketici tercihlerinde gözlemlenen değişimlerin neden değiştiği ile ilgilenilmemektedir. Özellik fiyatları endeksi yönteminin tek bir hanehalkı ya da hanehalkı grubuna ya da lokasyonlara ayrıştırılarak uygulanması durumunda hem konut piyasası daha homojen bir yapıya dönüştürülmüş olmakta hem de tüketiciler belli özellikleri ile (örneğin gelir düzeyi) gruplandırılmış olmaktadır. Dolayısıyla tüketici tercihleri ile tüketiciler de homojenleştirilmiş

fiyatları endeksi yönteminde ağırlık bilgileri büyük ölçüde ilgili dönemdeki tüketici tercihlerini yansıtmaktadır.

Zaman kukla değişkeni yönteminde ağırlık bilgisi kullanılmamaktadır. Genellikle ağırlıklandırılmış fiyat endekslerinin ağırlıklandırılmamış fiyat endekslerine tercih edildiği göz önüne alındığında özellik fiyatları endeksi yöntemi, zaman kukla değişkeni yöntemine kıyasla tercih edilen bir yöntem olmaktadır.

Zaman kukla değişkeni yönteminde hedonik fiyat fonksiyonu kalıbının türü endeks formülünü belirlemektedir. Özellik fiyatları endeksi yönteminde ise, hedonik fiyat fonksiyonunun kalıbı ile endeks formülü birbirinden bağımsız olarak belirlenmektedir. Bu yüzden, özellik fiyatları endeksi yöntemi, zaman kukla değişkeni yöntemine kıyasla tercih edilen bir yöntem olmaktadır.48

Ayrıca özellik fiyatları endeksi yönteminde, zaman kukla değişkeni yönteminin en fazla eleştirilere maruz kalmasına sebep olan özelliklere ait katsayıların (hedonik fiyatların) dönemler boyunca sabit kaldığı varsayımı bulunmamaktadır. Zaman kukla değişkeni yönteminde analiz dönemini kapsayan (üç yıl, iki yıl vb.) tek bir hedonik fiyat fonksiyonu mevcut iken özellik fiyatları endeksi yönteminde her bir dönem için bir hedonik fiyat fonksiyonu mevcut olmakta dolayısıyla her bir dönem için özelliklerin hedonik fiyatları tahmin edilebilmektedir.

Ancak, zaman kukla değişkeni yönteminde de bahsedildiği gibi, özelliklere ait katsayıların dönemler arası sabit kaldığı varsayımı, özellikle teknolojik gelişmelere çok açık olan mallarda yanlı sonuçlara neden olmakta iken konut gibi teknolojik açıdan gelişmesi ancak uzun dönemde mümkün

olabilen mallarda bu varsayım yanlı sonuçlara neden olmamaktadır.

Dolayısıyla özellikle ardışık dönemler zaman kukla değişkeni yöntemi konut piyasası için kullanılabilecek uygun bir yöntem olmaktadır.

Özetle, Triplett (2006),

 Hedonik fiyat endeksi yöntemlerinin avantaj ve dezavantajları değerlendirilirken, analiz edilecek malın yapısının nasıl olduğunun belirlenmesi ile

 Özelliklerin hedonik fiyatlarının dönemler arası sabit tutulup tutulmamasının gerekliliğinden daha çok, sabit tutulması ile sabit tutulmaması durumunda önemli değişikliklerin olup olmadığının belirlenmesinin daha önemli olduğunu ifade etmiştir.

Ayrıca Triplett (2006), endeks hesaplamasında hedonik fiyat fonksiyondan tahmin edilen bilgilerin kullanılması gerekliliği ile geniş hacimli veri seti gerekliliğinden dolayı zaman kukla değişkeni yöntemi ile özellik fiyatları endeksi yönteminin uygulama açısından genellikle resmi kurumlar tarafından tercih edilmediğini daha çok akademisyenler tarafından tercih edildiğini ifade etmiştir.