Konut Fiyatlarının Mekânsal Kantil Regresyon Yaklaşımına Göre Modellenmesi: Denizli İli Örneği

Sinem Güler Kangallı Uyar, Nur Duygu Keten
2020 Business and Economics Research Journal  
Öz: Çalışmanın amacı, konut satış fiyatları ve özellikleri arasındaki ilişkileri hedonik fiyat teorisi çerçevesinde mekânsal kantil regresyon yaklaşımı ile incelemektir. Mayıs-Haziran 2019 döneminde Denizli konut piyasası için merkez ilçelerden 3666 adet satılık konut verisi elde edilerek, Denizli konut piyasasının talep yönüne ilişkin bilgilerin sağlanması amaçlanmıştır. Mekânsal kantil regresyon modelinin tahmin sonuçlarına göre, konut fiyatlarının en yüksek ve en düşük olduğu dilimler için
more » ... uğu dilimler için yapısal, fiziksel ve mekânsal konut özelliklerinin konut fiyatları üzerindeki etkileri farklılaşmaktadır. Çalışmanın dikkat çekici bulgularından biri de konut satış fiyatları dağılımının farklı dilimleri için komşu konutların fiyatlarındaki artışın konut fiyatlarını farklı oranlarda arttırmasıdır. Komşu konumlardaki konutların fiyatları en fazla konut fiyatlarının en düşük olduğu %25'lik dilim için konut fiyatlarını arttırmaktadır. Sonuç olarak, konut fiyatlarının farklı dilimleri için konut fiyatlarını artıran ve azaltan özelliklerin belirlenmesi, farklı gelir düzeylerine sahip hanelerin konut tercihleri hakkında dolaylı olarak bilgi sağlayabilir. Abstract: The aim of the study is to examine the relationships between housing prices and characteristics by spatial quantile regression approach within the framework of hedonic price theory. In the period of May-June 2019, 3666 units of housing data for sale were obtained from the central districts for the Denizli housing market and it was aimed to provide information regarding the demand direction of the Denizli housing market. According to the estimation results of spatial quantile regression, the effects of structural, physical and locational housing characteristics on the housing prices change for the quantiles with the highest and lowest housing prices. One of the remarkable findings of the study is that an increment in the prices of neighboring houses for different segments of the distribution of housing asking prices increases the housing prices at different rates. The housing prices in neighbor locations most affect positively the housing prices at the bottom of 25th quartile. Consequently, determining the characteristics that increase and decrease the housing prices for different segments might implicitly provide information about the housing preferences of households with different income levels.
doi:10.20409/berj.2020.270 fatcat:4g7cnss2pbfkbei2ilveu3zdf4