Prediction of the house price index of Turkey: A comparative study of multiple linear regression and artificial neural network models
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İNŞAAT MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: YUSUF KEMAL ERDEKLİ
Danışman: MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Konut piyasası, Türkiye ekonomisi için tetikleyici güç olarak kabul edilmektedir. Buna bağlı olarak, konut fiyatlarındaki dalgalanma hem politikacılar hem de inşaat sektöründeki karar vericiler için önemli bir ilgi noktasıdır. Konut fiyatlarındaki değişimleri etkin bir şekilde izleyebilmek için makroekonomik parametreler ile konut fiyat hareketleri arasındaki ilişkileri anlamak önemlidir. Bu tezin temel amacı, makroekonomik parametreler kullanarak geliştirilen çoklu doğrusal regresyon (ÇDR) ve yapay sinir ağı (YSA) modelleri ile Türkiye'nin konut fiyat endeksini (KFE) tahmin etmektir. Literatürde daha önce yapılan çalışmalarda yaygın olarak kullanılan 25 makroekonomik parametre arasından 9 parametre bağımsız değişken olarak seçilmiş ve bağımlı değişken olarak seçilen konut fiyat endeksi (KFE) tahmin edilmeye çalışılmıştır. Bu çalışmada, modellerin eğitilmesi için seçilen parametrelerin Ocak 2010 ile Aralık 2019 aralığındaki aylık zaman serisi verileri kullanılmıştır. Ardından, modelleri doğrulamak için Ocak 2020'den Aralık 2021'e kadar olan veriler kullanılmıştır. Seçilen makroekonomik parametreler ile konut fiyat hareketleri arasındaki ilişki detaylı olarak incelenmiş ve tüketici fiyat endeksi (TÜFE), işsizlik oranı (İO) ve Brent petrol fiyatı (BPF), Türkiye'deki konut fiyat hareketlerini belirlemede en önemli parametreler olarak bulunmuştur. Geliştirilen ÇDR ve YSA modelleri, zaman serisi verilerinin öğrenilmesinde, genelleştirilmesinde ve birleştirilmesinde yüksek düzeyde doğruluk sağlamış ve güvenilir tahmin değerleri üretmiştir. Model doğrulama sonuçları, bu tezde geliştirilen YSA modelinin, geliştirilen ÇDR modeline ve ayrıca önceki çalışmalarda geliştirilen YSA modellerine göre daha yüksek bir tahmin performansına sahip olduğunu ortaya koymuştur.