Samsun ili kent merkezindeki tesadüfi olarak seçilen emlak ofislerinden 602 apartman dairesine ait veriler derlenmiştir.
Tablo 9: Samsun Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler
Değişken
Gözlem
sayısı (N) Ortalama Maksimum Minimum
Standart sapma
Konut kaloriferli 602 0,8621 1,00 0,00 0,3451
Oda zemini seramik 602 0,0017 1,00 0,00 0,0408
Banyo zemini fayans 602 0,2326 1,00 0,00 0,4228
Banyoda küvet 602 0,2209 1,00 0,00 0,4152
Çatı etermit 602 0,3920 1,00 0,00 0,4886
Duvar yağlı boya 602 0,0764 1,00 0,00 0,2659
Duvar kâğıdı 602 0,0365 1,00 0,00 0,1878
Konut caddede 602 0,2691 1,00 0,00 0,4439
Konutun önü açık 602 0,8505 1,00 0,00 0,3569
Güneş enerjisi 602 0,0349 1,00 0,00 0,1836
Şehir merkezine uzaklık 602 3,1661 5,00 1,00 1,5774
Alışveriş merkezlerine uzaklık 602 2,6578 4,00 1,00 0,9887
Duraklara uzaklık 602 1,0980 4,00 1,00 0,3721 Banyo sayısı 602 1,3488 3,00 1,00 0,5236 Balkon sayısı 602 1,6213 3,00 0,00 0,7338 Oda sayısı 602 2,9668 4,00 1,00 0,7403 Konut 1. Katta 602 0,2143 1,00 0,00 0,4107 Asansör 602 0,6429 1,00 0,00 0,4796 Kontun büyüklüğü 602 147,4518 500,0000 45,0000 64,3262 Konut fiyatı 602 138558,1 900000 27500 93455,22
Samsun ili kentsel alandaki apartman dairelerine ilişkin toplanan tüm verilerin frekans analizleri ve yüzde analizleri yapılmış ve sonuçlar EK 1‟de verilen tabloda sunulmuştur. Samsun ili kent merkezinde apartman dairesi fiyatları ve daire fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenlerin ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları Tablo 9‟da verilmiştir.
Tablo incelendiğinde; samsun kent merkezinde hedonik modele esas teşkil eden apartman dairelerinin %86,21‟inin kaloriferli, %23,26‟sının banyo zeminin fayans olduğu, %22,09‟unun banyosunda küvet bulunduğu, %39,2‟sinin çatısının etermit ile kaplı olduğu tespit edilmiştir. Dairelerin %26,91‟inin caddede yer aldığı ve %85,05‟inin
önünün açık olduğu görülmektedir. Samsundaki apartman dairelerindeki daire başına düşen banyo sayısı 1,35, balkon sayısı 1,62 adet ve konutun ortalama oda sayısı 2,95 olarak bulunmuştur. Konutların %64,29‟unun asansörlü olduğu, bir konutun ortalama büyüklüğünün 147,45 metre kare ve ortalama satış fiyatının ise 138558,1 TL olduğu belirlenmiştir.
Samsun kentsel alan için doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik modeller denenmiş olup en uygun modelin yarı logaritmik model olduğuna karar verilmiştir. Modelde değişen varyansın olduğu tespit edilmiş olup, White sınaması ile giderilmeye çalışılmıştır. Tahmin edilen üç model içerisinde yarı logaritmik modelin seçilmesinde, R2 değeri, değişkenlere ait katsayıların istatistiksel anlamlılıkları, iktisadi beklentiler doğrultusunda değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve Akaike Bilgi kriteri dikkate alınmıştır. Yarı logaritmik modele ilişkin sonuçlar Tablo 10‟da verilmiştir.
Samsun kentsel alandaki konutlar için pek çok model denenmiş teorik ve istatistiki açıdan en anlamlı model olan logaritmik-doğrusal modele ilişkin elde edilen bulgular aşağıda verilmiştir. Hedonik modelinin R2‟si 0,74 bulunmuş olup modele katılan değişkenlerin konut fiyatlarını açıklamada yeterli olduğunu göstermektedir. Modelin F istatistik değeri yüksek çıkmış olup %1 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur.
Tablo 10: Samsun Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları
Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Önem Seviyesi Konut kaloriferli 0,172031 0,046442 3,704194 0,0002 Oda zemini seramik -0,826925 0,053756 -15,38302 0,0000 Banyo zemini fayans -0,091473 0,034872 -2,623107 0,0089 Banyoda küvet 0,139737 0,030970 4,511972 0,0000
Çatı etermit 0,039226 0,029661 1,322447 0,1865
Duvar yağlı boya 0,130081 0,041568 3,129379 0,0018
Duvar kâğıdı 0,158897 0,068737 2,311655 0,0211
Konut caddede 0,052710 0,025745 2,047351 0,0411 Konutun önü açık 0,082525 0,036615 2,253868 0,0246 Güneş enerjisi 0,151787 0,068282 2,222958 0,0266
Şehir merkezine uzaklık -0,027556 0,010526 -2,617848 0,0091 Alışveriş merkezlerine uzaklık -0,048992 0,017262 -2,838189 0,0047 Duraklara uzaklık -0,060949 0,025213 -2,417361 0,0159 Banyo sayısı 0,169068 0,032760 5,160854 0,0000 Balkon sayısı 0,108938 0,029987 3,632858 0,0003 Oda sayısı 0,079570 0,025049 3,176620 0,0016 Konut 1. Katta -0,109368 0,031512 -3,470615 0,0006 Asansör 0,089935 0,032479 2,769007 0,0058 Kontun büyüklüğü 0,003091 0,000327 9,456700 0,0000 Sabit 10,55352 0,081195 129,9780 0,0000
R-squared 0,737764 Mean dependent var 11,67735
Adjusted R-squared 0,729204 S.D. dependent var 0,550555 S.E. of regression 0,286499 Akaike info criterion 0,370491 Sum squared resid 47,77137 Schwarz criterion 0,516679
Log likelihood -91,51790 F-statistic 86,17783
Durbin-Watson stat 1,580092 Prob(F-statistic) 0,00000
Model katılan on dokuz değişkenden çatı etermit değişkeni dışındaki diğer değişkenler istenilen önem seviyesinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Anlamlı bulunan bağımsız değişkenlerden altı tanesinin (oda zemini seramik, banyo zemini fayans, şehir merkezine uzaklık, alışveriş merkezlerine uzaklık, duraklara uzaklık ve konut 1. Katta) konut fiyatlarını olumsuz yönde etkilediği tespit edilmiştir. Diğer değişkenler ise (konut kaloriferli, banyoda küvet, duvar yağlı boya, duvar kâğıdı, konut caddede, konutun önü açık, güneş enerjisi, banyo sayısı, balkon sayısı, asansör ve konutun büyüklüğü) konut fiyatlarını olumlu yönde etkilemektedir.
Samsun kent merkezindeki apartman dairelerinin kaloriferli olması, banyoda küvet olması, duvarın yağlı boya ile boyalı olması, duvarın kâğıtla kaplı olması, konutun caddede olması, konutun önünün açık olması, güneş enerjisinin olması ve asansörünün olması hedonik fiyatını sırasıyla %18,77, %14,39, %13,89, %17,22, %5,41, %8,60, %16,39 ve %9,41 oranında artırmaktadır. Banyo sayısındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı %16,91 ve balkon sayısındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı %10,89 oranında artırdığı söylenebilir. Oda zeminin seramik olması hedonik fiyatı %56,27 azaltırken banyo zemininin fayans olması ise %8,74 oranında azaltmaktadır. Konutları şehir merkezine uzaklığındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı %2,76, alışveriş merkezlerine uzaklığındaki bir birimlik artış %4,9 ve duraklara uzaklığındaki bir birimlik artış ise %6,09 oranında azaltmaktadır.
Konut sektörü, bir ülkenin kalkınmasında önemli ekonomik göstergelerinden birisi olarak değerlendirilebilir. Konut sektöründe meydana gelecek iyileşmeler, istihdamın artması, işsizliğin azalması, inşaat sektöründe kullanılan ham madde ticaretinin artmasına imkân verebileceği söylenebilir. Hetorejen malların fiyatını tahmin etmede kullanılan en yaygın yöntemlerden biri olan hedonik fiyat modeli, heterojen bir mal olan konutun fiyatını tahmin etmede sıklıkla kullanılan bir matematiksel modeldir. Bu çalışma ile, TR83 Bölgesi konut piyasasında apartman dairelerinin sahip olduğu farklı niteliklerin konut satış fiyatı üzerindeki marjinal etkileri ortaya konulmuştur. Konutlara ilişkin veriler emlakçılarla yüz yüze görüşme tekniğiyle sağlanmış olup 1453 apartman dairesine aittir. Anket formunda yer alan sorular, kent merkezlerindeki daire fiyatlarına etki edebileceği düşünülen özelliklerdir. Faktörlerin seçiminde konuyla ilgili literatürden faydalanılmıştır.
Araştırmada ilk önce TR83 bölgesinin tamamı için daha sonra her bir kent merkezi için tüm değişkenlerin tanımlayıcı istatistikleri hesaplanmıştır. Tanımlayıcı istatistiklerin hesaplanmasından sonra, TR83 bölgesinin tamamı için, daha sonra ise her bir il için Hedonik Fiyatlandırma Modelleri kurulmuştur. Hedonik fiyatlandırma modelinde, doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik fonksiyonlar için modeller ayrı ayrı denenmiş ve en uygun model tercih edilmiştir.
TR83 bölgesi bir bütün olarak değerlendirildiğinde, Samsun kent merkezi referans alındığında konutun Tokat ve Çorum kent merkezinde olması konut fiyatını sırasıyla %5,37 ve %15,47 oranında düşürdüğü belirlenmiştir. Samsun ilinde konutların daha pahalı olduğu söylenebilir. Konutun kaloriferli olması fiyatları %8,73 oranında artırırken, ısıtmada kullanılan yakıtın odun-kömür ve fueloil olması doğal gaza kıyasla konut fiyatını sırasıyla %6,04 ve %15,04 oranında azaltmaktadır. Banyoda küvet olması, konutun kapıcısının olması, görüntülü diyafon olması, mutfak yapısının hazır mutfak olması ve asansöre sahip olması konut fiyatlarını artırdığı belirlenmiştir. Konut çatısının beton ve etermit olması kiremit olmasına kıyasla, konutun bulunduğu yerin bulvarda olması sokakta olmasına kıyasla konut fiyatlarını artırmaktadır. Konutun bulunduğu yerin şehir merkezine uzaklığı arttıkça fiyatının düştüğü tespit edilmiştir. Konutun banyo sayısında, balkon sayısında, oda sayısında ve konutun büyüklüğündeki
artış, hedonik fiyatını arttırmaktadır. Birinci katta bulunan konutların fiyatları üç ve daha yukarı katlara göre daha düşüktür.
Bu çalışmada yalnızca apartman dairesi türündeki konutlar dikkate alınarak analizler yapılmıştır. Bundan sonra yapılacak olan çalışmalar, bu tür farklı konut gruplarını göz önünde bulundurulması daha uygun olabilecektir. Bundan sonraki çalışmaların, farklı bölgelerde, farklı kültür, ekonomik ve sosyal statüdeki alıcılar için yapılması ve fiyatı nasıl etkilediğinin incelenmesi uygun olabilecektir. Araştırmada en çok sıkıntı çekilen emlakçılardan bilgi alınmada yaşanmıştır. Maddi imkânların yetersizliği ve veri toplamanın uzun zaman alması gibi nedenler yüzünden sıkıntılar yaşanmıştır. Daha sonra yapılacak çalışmalarda bu huşuların dikkate alınması yararlı olabilecektir.
Böyle bir araştırma sonucunda, TR83 Bölgesi kentsel alanlar için tahmin edilen hedonik modeller sayesinde şimdi ve gelecekte bölgedeki bir apartman dairesinin fiyatına etki edebilecek faktörler tespit edilmiş ve bu sayede alıcı ve satıcılar için apartman daireleri ile ilgili bir bilgi seti oluşturulabilmiştir. Bu çalışma ile elde edilen bilgilerin ileride yapılacak akademik çalışmalara, konut piyasalarına, inşaat sektöründeki yatırımcılara fayda sağlayacağı düşünülmektedir.
KAYNAKLAR
Arıkan, F.E. (2008). Ev Kiralarını Etkileyen Faktörlerin Hedonik Fiyat Yöntemi İle Belirlenmesi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
Ayvaz, Ö. (2002). Emlak Fiyatlarının Hedonik Model ile Araştırılması, İzmir Örneği, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, İzmir.
Baldemir, E., Kesbiç, C.Y. ve İnci, M. (2007). Emlak Piyasasında Hedonik Talep Parametrelerinin Tahminlenmesi (Muğla Örneği), 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24–25 Mayıs, İnönü Üniversitesi, Malatya
Başlevent, C. ve Şahinkaya, H. (2010) Estimation of Apartment Prices in Turkey: Regional Differencies and Some Spesification Issues Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1687052 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1687052 (Erişim tarihi: 14/07/2012)
Boyacıgil, O. (2003). Hedonik Fiyatlama Yönteminin İskenderun Kenti Örneğinde Uygulanması, Çukurova Üniversitesi, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Adana.
Case, B., Clapp, J., Dubin, R. ve Rodriguez, M. (2004). Modelling Spatialand Temporal House Price Patterns: A Comparison of Four Models, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 29, issue 2, pp. 167–191
Çubukçu, E. ve Çetintahra, E.G. (2011). Çevre Estetiğinin Konut Fiyatlarına Etkisi, İTÜ Dergisi, Cilt: 10, Sayı: 1, 3–12.
Elevli, S. ve Demirci, A. (2003,). Türkiye Linyitleri İçin Fiyatlandırma Modeli Oluşturulması, Madencilik, cilt:42, sayı:4, ss.27–35
Gujarati, D.N. (1999). Temel Ekonometri, Çev.: U. Şenesen ve G.G. Şenesen, İstanbul: Literatür Yayıncılık, Yayın No: 33.
Hai-Zhen, Sheng-Hua ve Xiao-Yu (2005).Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An EmpiricalResearch on Hangzhou, Journal of Zhejiang University Science A, 6(8): 907–914.
Halvorsen, R. and Palmquist, R. (1980). The Interpretation of Dummy Variables in Semi Logarithmic Equations, American Economic Review, Cilt. 70, Sayı 3, ss.474–475
Kain, J.F. and Quigley, J.M. (1970). Measuringthe Value of HousingQuality”, Journal of theAmerican Statistical Association, 65(330): 532–548.
Kauko, T. (2003). On Current Neural Network Applications Involving Spatial Modelling of Property Prices, Journal of Housing and the Built Environment 18, pp. 159–181.
Kım, K. and Park, J. (2005). Segmentation of the Housing Market and Its Determinants: Seoul and Its Neighbouring New Towns in Korea, Australian Geographer. Vol. 36, No.2, pp. 221–232.
Özdemir, Ş. ve Yaman, F. (2007). Hedonik Alışverişin Cinsiyete Göre Farklılaşması Üzerine Bir Araştırma, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 2(2), 81–91
Palmquist, R.B. (1984). Estimating the Demand for the Characteristics of Housing, The Review of Economics and Statistic, 66(3): 394–404.
Ridker, R.G. and Henning, J.A. (1967). The Determinants of Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution, The Review of Economics and Statistics, 49.
Rosen, S. (1974). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiationin Pure Competition, Journal of Political Economy, 82(1): 34–55.
Selim, H. (2009). Determinants of House Prices In Turkey: Hedonic Regression versus Artificial Neural Network, Expert Systems with Applications 36, 2843–2852 Üçdoğruk, Ş. (2001). İzmir İlinde Emlak Fiyatlarına Etki Eden Faktörler-Hedonik
Yaklaşım, DEUİİBF Dergisi, cilt:16, sayı:2, ss.149–161
Wen, H., Jia, S. and Guo, X. (2005). Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An Empirical Research on Hagzhou, China, Journal of Zhejiang University SCIENCE, 6A(8), 907–914
Yang, Z. (2001). An Application of the Hedonic Price Model with Uncertain Attribute the Case of the People's Republic of China, Property Management, Vol. 19 No. 1, 2001, pp. 50–63.
Yayar, R. (2011). Dizüstü Bilgisayar Piyasasında Hedonik Talep Parametrelerinin Tahminlenmesi, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, ISSN: 1309– 913213, 13(21): 21–27.
Zhang, H. ve Mucong, Z. (2010). Environment Hedonic Price Analysis: Evidence from Jilin City, Second International Conference on Communication Systems, Networks and Applications, pp. 354–356
EKLER
EK 1: TR83 Bölgesi Kent Merkezindeki Konutların Özelliklerine İlişkin Frekans