Sayı: / 23 Temmuz 2015 EKONOMİ NOTLARI. Türkiye Konut Sektörüne İlişkin Bileşik Öncü Göstergeler Endeksi 1

Transkript

1 EKONOMİ NOTLARI Türkiye Konut Sektörüne İlişkin Bileşik Öncü Göstergeler Endeksi 1 Aslıhan Atabek Demirhan Defne Mutluer Kurul Özet: Son dönemde Türkiye ekonomisinin lokomotiflerinden biri olmasına ek olarak çimento, demir-çelik, plastik vb. birçok alt sektörü etkilemesi nedeniyle konut sektöründeki gelişmeler yakından takip edilmektedir. Sektörün takibi karar alıcıların zamanında ve doğru müdahaleler yapması açısından büyük öneme sahiptir. Bu çalışmanın amacı ise, ekonomik zaman serilerinin devresel hareketlerini izlemeye olanak sunan bileşik öncü göstergeler yaklaşımını kullanarak Türkiye konut sektörü için öncü göstergeler endeksi oluşturmaktır. Konut arz ve talebinde etkili olduğu düşünülen göstergeler arasından ekonomik ve istatistiksel anlamlılığı en yüksek olan değişkenler seçilerek konut sektörüne ilişkin oluşturulan bileşik öncü göstergeler endeksinin, konut sektörü gelişmelerini bir çeyrek önceden öncülediği görülmüştür. Abstract: In the recent years, in addition to its interaction with many industries, housing sector has become as one of the leading sector for the Turkish economy. Hence, monitoring housing sector has an important role for timely and correct response of policy makers. The aim of this study is to construct a leading indicator for the housing sector in Turkey using composite leading indicator approach. Among the basic economic indicators, the most significant variables that possess both statistical and economic sense are chosen for the construction of composite leading indicator for Turkish housing sector. 1 Görüş ve önerileriyle değerli katkılarından dolayı Mahmut Günay ve Evren Ceritoğlu ile çalışmanın hakem ve editörlerine teşekkür ederiz. Ekonomi Notları 1

2 1. Giriş Konut sektöründeki gelişmeler ülkelerin ekonomik ve sosyal refahlarına ilişkin önemli bilgiler içermektedir. Bu nedenle özellikle son dönemde konut sektörü birçok uygulamalı çalışmaya konu olmuştur. Literatürde yer alan çalışmaların çoğu konut talebi ile konut fiyatları ve konut finansmanı arasındaki ilişkiye odaklanmaktadır. 2 Türkiye için yapılan çalışmalarda ise ağırlıklı olarak konut talebini etkileyen faktörler incelenmiştir. Sarı vd. (27), varyans ayrıştırması yöntemiyle Türkiye de konut sektörüne ilişkin faaliyet ile fiyat, faiz, gelir, para arzı ve iş gücü arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Halıcıoğlu (27) ise Otoregresif Dağıtılmış Gecikmeler yöntemini kullandığı çalışmasında, Türkiye deki konut talebini etkileyen başlıca faktörlerin sırasıyla gelir, konut fiyatları ve kentleşme olduğunu ortaya koymuştur. Öztürk ve Fitöz (29), Türkiye özelinde konut talebi ile konut arzının temel belirleyicilerini araştırmıştır. Bu çalışmada, diğer çalışmalardan farklı olarak, konut sektörü bileşik öncü göstergeler çerçevesinde ele alınmıştır. Bu amaçla, OECD tarafından önerilen Devresel Analiz ve Bileşik Göstergeler sistemi kullanılarak konut sektörü aktivitesine ilişkin bileşik öncü göstergeler endeksi oluşturulmuştur. 2. Konut Sektörüne İlişkin Göstergeler Bu çalışmanın amacı konut sektörü faaliyetine ilişkin bileşik öncü göstergeler endeksi oluşturmaktır. Bu doğrultuda konut arz ve talebinde etkili olabilecek veriler derlenmiştir. Mevcut veriler talep ve arz odaklı olmak üzere sınıflandırılmıştır. Talep Odaklı Veriler Konut talebindeki eğilimleri görebilmek için konut kredileri, faiz oranları, tüketici güven endeksleri, kur, altın fiyatları ile demografik değişkenler dikkate alınmıştır. 2 li yılların başından itibaren düşüş eğilimi içerisinde olan enflasyon ve faiz oranları, konut alımlarında banka kredilerini önemli bir finansman aracı haline getirmiştir. Grafik 1`de yer alan konut kredi miktarı ile konut kredisi stok değişimi beklenildiği gibi devresel bir hareket göstermektedir. 3 2 Bakınız Ellis (21), Duca vd. (21), Gimeno ve Carrascal (26), Brissimis ve Vlassopoulos (29). 3 TCMB tarafından derlenmekte olan bankacılık sektörünün verdiği konut kredileri stok rakamlardır. Analizlerimizde ayrıca Türkiye Bankalar Birliği (TBB) tarafından derlenen bankaların ilgili üç aylık dönem içinde kullandırdıkları akım kredi miktarları ile adetleri değerlendirilmiştir. Ekonomi Notları 2

3 Milyon TL Grafik 1. Konut Kredileri Stok ve Akım Veriler Grafik 2. Konut Kredisi Arzı ve Talebi Yüzde Kaynak:TCMB, TBB. Akım Konut Kredisi Miktarı Konut Kredisi Stoku Değişimi (sağ eksen) Konut Kredisi Arzı Konut Kredisi Talebi *Arzın/talebin 1 ün üzerinde olması arzdaki genişleme/talepteki artışı işaret etmektedir. Kaynak:TCMB Analizlerde kredi gerçekleşmelerine ek olarak beklentilere de yer verilmiştir. TCMB tarafından üçer aylık dönemler itibarıyla uygulanan Kredi Eğilim Anketi (KEA) konut kredisi arz ve talebine ilişkin göstergeler içermektedir. Konut kredi talebi değişimine ilişkin soruya verilen yanıtlardan oluşturulan net değişim konut kredisi talebinin ne yönde değiştiğini göstermektedir. Bankaların konut kredileri standartlarını ne yönde değiştirdiklerine ilişkin verdikleri yanıtlar ise konut kredisi arzını göstermektedir (Grafik 2). Gerek konut kredi miktarı gerekse konut kredi talep beklentisi 214 yılı başından itibaren konut talebinde artış eğilimine işaret etmektedir. Kredili konut alımlarındaki artış ile birlikte kredi koşullarının bireylerin ev alım kararı üzerindeki etkisi artmaktadır. 28 yılından bu yana konut kredisi faiz oranındaki eğilimin, konjonktürel dalgalanmalar göstermekle beraber, aşağı yönlü olduğu gözlenmektedir (Grafik 3). Kredi maliyetlerinin azalması ile beraber uygun makroekonomik koşulların da etkisiyle uzayan vadeler konut kredisine olan talebin artmasına katkıda bulunan faktörler arasındadır. Ekonomi Notları 3

4 Grafik 3. Konut Kredisi Faizi* ve Vade** , , ,5 Konut Kredisi Faizi Ortalama Vade (sağ eksen) *Yıllık,yüzde. **Kredilerin vadesini doğrudan gösteren veri bulunmamaktadır.söz konusu vade serisi, vadelere göre konut kredilerin dağılımı ile ilgili sınıf orta değeri ile ağırlıklandırarak ortalama vade, ay olarak hesaplanmıştır. Kaynak:TCMB, Yazarların hesaplamaları Konut fiyatları da konut talebini belirleyen önemli unsurlardan biri olup, bu veriler sektörün fiyatlama davranışının sağlıklı şeklinde izlenmesi açısından oldukça önemlidir. Konut fiyatları için TÜİK tarafından 21 yılından bu yana yayınlanmakta olan Konut Fiyat Endeksi (KFE) kullanılmıştır. Grafik 4 te tüketici fiyat endeksi ile birlikte verilen KFE, konut fiyatlarındaki artış eğiliminin enflasyon artış eğiliminden daha güçlü olduğunu ortaya koymaktadır. 17 Grafik 4. Konut Fiyatları 4 Grafik 5. Google Arama Trendleri Kaynak:TCMB,TÜİK Konut Fiyat Endeksi (21=1) TÜFE (21 =1) Kullandırılan Konut Kredisi Adeti (Bin adet, sağ eksen) Google Aramaları Kaynak: TBB, Google, Yazarların hesaplamaları Konut sektöründe etkisi olduğu düşünülen bir başka değişken ise tüketici güvenidir. Tüketicilerin risk algılarını izleyebilmek amacıyla TCMB ve CNBC-e tarafından yayınlanmakta olan Tüketici Güven Endeksleri kullanılmıştır. Demografik ve sosyo-ekonomik etkenlerin konut talebi üzerinde oldukça önemli bir role sahip olduğu bilinmektedir. Genç nüfus, evlilik ve doğum oranlarındaki artışlar gibi faktörlerin konuta olan talebi artırıcı yönde etkilemesi beklenmektedir. Türkiye de çalışma çağındaki Ekonomi Notları 4

5 nüfus olarak nitelendirilebilecek yaş aralığındaki nüfusun özellikle 27 yılından bu yana arttığı gözlenmektedir. Buna ek olarak son yıllarda artış gösteren kentleşme oranının da sektörün canlanmasına katkıda bulunduğu düşünülmektedir. Demografik ve sosyoekonomik etkenlerin konut talebiyle yakından alakalı olmasına karşın Türkiye için analizlerde kullanılabilecek oldukça sınırlı veri bulunmaktadır. Nüfus ve kentleşme gibi değişkenler yıllık bazda derlendiğinden analizlerde demografik etkenleri temsilen sadece evlenme istatistikleri kullanılabilmiştir. Son olarak konut talebine gösterge olabileceği düşünülen tapu harçları, mevduat faizi, euro-dolar kur sepeti, altın fiyatı ile tarafımızca oluşturulan arama motoru trendleri serisi analizlere dahil edilmiştir. Literatürde arama motorlarından elde edilen veriler ekonomik faaliyeti tahmin etmekte kullanılmaktadır. Bu çalışmada da, Google tarafından sunulan arama trendi istatistikleri kullanılarak, konut talebine ilişkin bir gösterge oluşturulmuştur. Satılık daire, satılık ev, konut kredisi, ev kredisi gibi anahtar kelimelerin aylık ortalama arama sayıları ile oluşturulan değişken analizlere dahil edilmiştir. Oluşturulan serinin konut kredi piyasasının canlı olduğu durumda artış eğiliminde olduğu göze çarpmaktadır (Grafik 5). Arz Odaklı Veriler Konut arzının konut talebi kadar önemli olmasından ötürü, konut sektörünü yalnızca talep yönlü incelemek analizin eksik olmasına yol açabilir. Bu doğrultuda, konut sektörünü arz tarafından değerlendirmek amacı ile inşaat istatistikleri, beklentiler ve maliyetlere ilişkin veriler kullanılmıştır. Konut arzını gösteren bina üretim endeksi Türkiye de konut arzının küresel krizle birlikte bir miktar gerilediğini ancak son dönemde eğilimin artış yönünde olduğunu göstermektedir (Grafik 6). Üretim endeksindeki artışa paralel olarak ciro endeksi de 211 yılından bu yana artış göstermektedir (Grafik 6). Bunlara ek olarak yapı ruhsatları ile inşaatı tamamlanan yapıların yapı kullanma izin belgelerine ait istatistikler de konut arzına ilişkin göstergeler olarak analizlere dahil edilmiştir. Grafik 6. Bina Üretimi Grafik 7. Metalik Olmayan Mineral Maddeler Kaynak:TÜİK Bina Cirosu (21=1) Bina Üretimi (21=1) Kaynak:TÜİK Üretim (yıllık değişim) İthalat (yıllık değişim) Ekonomi Notları 5

6 İnşaat sektörüne temel girdi sağlayan metalik olmayan diğer mineral maddeler sektöründeki gelişmeler konut arzına ilişkin önemli bilgiler içerdiğinden, sektöre ait üretim ve ithalat miktar endeksleri analizlerde içerilmektedir (Grafik 7). Konut fiyatlarının yapım maliyetlerine göre belirlenmesi durumunda, inşaat maliyetlerinin gerek konut arzı gerekse konut talebi üzerinde etkili olması beklenmektedir. İnşaat maliyetlerini göstermesi amacı ile TÜİK tarafından yayınlanmakta olan bina inşaatı maliyet endeksi de analizlerde kullanılmıştır. 3. Yöntem Literatürde emlak piyasasına ilişkin çalışmalarda ağırlıklı olarak ekonometrik yöntemlerin kullanıldığı görülmektedir. Bu çalışmada geleneksel yaklaşımlardan farklı olarak konut sektörü bileşik öncü göstergeler çerçevesinde ele alınmıştır. Sektörde etkili olduğu düşünülen farklı birçok ekonomik gösterge OECD tarafından önerilen Devresel Analiz ve Bileşik Göstergeler sistemi kullanılarak değerlendirilmiştir. 4 Ekonomik ve istatistiksel anlamlılığı yüksek seriler kullanılarak alternatif bileşik öncü göstergeler endeksleri oluşturulmuş, elde edilen endekslerden konut sektörü faaliyetlerini öncüleme performansı en iyi olan endeks belirlenmiştir. Çalışmada kullanılan yöntemin aşamaları Tablo 1 de özetlenmiştir. Tablo 1: OECD Devresel Analiz ve Bileşik Göstergeler Sistemi Ön Seçim: Referans Seri Bileşenler Filtreleme: Mevsimsellikten Arındırma Uç Değer Belirleme Devre Belirleme Değerlendirme: Öncüleme Süresi Devresel Uygunluk Fazla/Eksik Devre Sayısı Korelasyon Toplulaştırma: Ağırlıklandırma Tersini Alma Toplulaştırma Bileşik öncü göstergeler uygulamasında ilk aşama referans seri ile bileşenlerin belirlenmesini içeren ön seçim aşamasıdır. Referans seri olmaya aday göstergeler arasında akla ilk gelen veri konut satışlarıdır. Ancak konut satışları rakamları yılları arasında üçer aylık dönemler, 212 yılından bu yana ise aylık bazda yayınlanmaktadır. 5 Farklı frekanslarda ve sınırlı sayıdaki gözlem sayısına ek olarak 213 yılında yapılan kapsam değişikliği sebebiyle seride gözlenen kırılmalar mevcut konut satışları serisinin referans seri olarak kullanılmasını engellemektedir. 6 Bu nedenle konut talebine gösterge olabilecek özel sektör inşaat katma değeri ile özel sektör konut yatırımları alternatif seriler olarak 4 Yöntem detayları ve farklı uygulamalar için bkz. Atabek, Coşar, Şahinöz (25) ve Atabek Demirhan (214). 5 Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) ve Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü işbirliği çerçevesinde, Tapu ve Kadastro Bilgi Sistemi (TAKBİS) verileri kullanılmaktadır. Satış istatistikleri gayrimenkule olan talebin gidişatına ilişkin önemli sinyaller vermekle beraber, zaman serisi boyutunun henüz kısa olması verilerin ekonometrik çalışmalarda kullanımını henüz engeller niteliktedir. 6 Konut satışları Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından üç aylık frekansta 28 yılından bu yana yayınlanmaktadır yılları arasında il merkezleri ve merkez ilçelerdeki konutların el değiştirmeleri kapsanırken, 213 yılından itibaren Türkiye deki tüm konutların el değiştirme sayıları kapsanmaktadır. Ekonomi Notları 6

7 değerlendirmeye alınmıştır. Özel sektör konut yatırım serisi, özel sektör yatırımları ile özel konut yatırım oranları kullanılarak türetilmiştir (Grafik 8) 7. Grafik 8. Alternatif Referans Seri Adayları* 2,5 2 1,5 1,5 Özel İnşaat Özel Konut Yatırımları *Özel konut yatırımı ile özel sektör inşaatı arasındaki korelasyon katsayısı,95 olarak hesaplanmıştır. Kaynak:TÜİK, T.C. Kalkınma Bakanlığı, Yazarların hesaplamaları Özel sektör inşaat katma değeri ile özel sektör konut yatırımlarının eğilimlerinin benzer olduğu ancak özellikle son dönemde inşaat katma değeri artış gösterirken konut yatırımlarının yatay bir seyir izlediği dikkat çekmektedir. Özel sektör inşaat katma değerinin konut dışı bina, baraj ve yol inşaatı gibi kapsam dışı birçok kalem içermesi dolayısıyla farklılaşmanın özellikle bu kalemlerden kaynaklanabileceği düşünülmektedir. Sonuç olarak, oluşturulan özel sektör konut yatırımları sektöre ilişkin daha sağlıklı bir gösterge olabileceği düşüncesi ile referans seri olarak seçilmiştir. İkinci aşamada konut sektöründe etkili olduğu düşünülen ve ekonomik anlamlılığı olan, az güncellemeye tabi ve yeterli gözlem sayısına sahip farklı pek çok gösterge incelenmiştir. OECD yönteminde büyüme çevrimleri (growth cycle) yaklaşımı benimsenmiştir. Büyüme çevrimleri, uzun dönemli eğilim etrafındaki dalgalanmaları ifade etmektedir. Bu amaçla seriler öncelikle TRAMO/SEATS yöntemi kullanılarak mevsimsellikten arındırılmıştır. 8 Daha sonra serilerin rassal ve uzun dönemli eğilim bileşenlerinden arındırılmasında Hodrick-Prescott filtresi kullanılmıştır. Serilerin devresel bileşenleri elde edildikten sonra, devresel bileşen 1 seviyesi etrafında dalgalanacak şekilde yeniden ölçeklendirilmiş, Bry-Boschan algoritması kullanılarak her seri için dönüş noktaları belirlenmiştir. Aday serilerin referans seri dönüş noktalarını öncüleme süreleri belirlenmiştir. Ayrıca aday serilere ait devreler ile referans seri devreleri arasındaki korelasyonlar hesaplanmıştır. Aday serilerin devresel performansları değerlendirilerek referans seriye ilişkin bilgi içerikleri belirlenmiştir. Aday serilerin performansı 7 Özel konut yatırım oranları T.C. Kalkınma Bakanlığı tarafından yayınlanan Sektörler İtibarıyla Sabit Sermaye Yatırımları veri setinden elde edilmiştir. Özel sektör konut yatırımı toplam özel sektör yatırımlarına bölünerek özel sektör konut yatırım oranı yıllık olarak hesaplanmıştır. Daha sonra, ilgili yılda çeyrekler itibarıyla yapılan konut yatırımının sabit olduğu varsayımı ile 1998 sabit fiyatları ile milli gelir hesapları altında yer alan özel sektör yatırım kaleminin konut yatırım oranı ile çarpma suretiyle çalışmada kullanılan referans seri elde edilmiştir. 8 Mevsimsellikten arındırılmış serilerden üç aylık frekansa sahip olan seriler CACIS programında kullanılan interpolasyon yöntemi ile otomatik olarak aylık frekansa çevrilmiştir. Ekonomi Notları 7

8 Arz yönlü göstergeler Talep yönlü göstergeler devresel uyum, öncüleme sürelerinin tutarlı olması (başka bir ifadeyle öncüleme sürelerinin standart sapmasının düşük olması), referans serinin devreleri ile yüksek korelasyon ve referans seride gözlenen devrelere göre eksik ya da fazla devre içermemesi çerçevesinde değerlendirilmektedir. Yöntemde dördüncü aşama olarak yukarıda bahsedilen koşulları sağlayan seriler farklı birleşimler (kombinasyonlar) altında birleştirilip performansları değerlendirilmektedir. 9 Seçilen seriler birleştirilmeden önce konut sektörü faaliyetleri ile ters yönlü ilişki içinde olan serilerin (örneğin faiz oranı veya bina maliyetinin) tersi alınmaktadır. Buna göre ilgili yöntem kullanılarak yapılan analizlerden elde edilen sonuçlar Tablo 2`de verilmiştir. Tablo 2: Arz ve Talep Yönlü Göstergelerin Performansı Ortalama öncüleme süresi (ay) Fazladan bulunan devre Standart Kaçırılan Kaynak Korelasyon sapma * devre Evlilik sayıları TÜİK Mevduat faizi TCMB Tapu harçları GİB Tüketici güven endeksi (TCMB) TCMB Konut fiyat endeksi TCMB Konut kredisi stoku TCMB Konut kredisi faizi TCMB Altın fiyatı TCMB Tüketim eğilim endeksi (CNBC-e) CNBC-e Tüketici güven endeksi (CNBC-e) CNBC-e Kullandırılan konut kredisi miktarı TBB Kullandırılan konut kredisi sayısı TBB Konut kredisi standartları TCMB Döviz kuru sepeti TCMB Konut satışları TÜİK Konut kredisi talebi TCMB Konut alma ihtimali TCMB Google aramaları Yazarlar Ortalama Bina üretim endeksi TÜİK İnşaat üretim endeksi TÜİK Diğer mineral maddeler üretimi TÜİK Diğer mineral maddeler ithalatı TÜİK Yapı ruhsatı alınan bina (daire) TÜİK Yapı ruhsatı alınan bina (yüzölçümü) TÜİK Yapı ruhsatı alınan bina (değer) TÜİK Bina ciro endeksi TÜİK PMI Markit/TCMB Yapı ruhsatı alınan bina (yapı) TÜİK İnşaat ciro endeksi TÜİK Bina maliyet endeksi TÜİK Yapı izni alınan bina (daire) TÜİK Yapı izni alınan bina (yüzölçümü) TÜİK Yapı izni alınan bina (değer) TÜİK Yapı izni alınan bina (yapı) TÜİK Ortalama * Öncüleme sürelerinin standart sapmasını göstermektedir. 9 Eşit ağırlık kullanılmaktadır. Ekonomi Notları 8

9 Devresel korelasyon açısından bakıldığında arz yönlü göstergeler ile konut sektörü faaliyeti arasında daha yüksek korelasyon olduğu gözlenmektedir. Arz yönlü göstergelerde inşaat ve bina üretim endeksleri için.97, diğer mineral maddeler üretim ve ithalat endekslerinde ise.88 ile.84 gibi yüksek devresel korelasyonlar hesaplanmaktadır. Öncüleme süresi bakımından incelendiğinde ise talep yönlü göstergelerin arz yönlü göstergelere göre daha düşük korelasyona sahip olmasına karşın, konut sektörü faaliyetlerini öncüleme süresinin daha yüksek olduğu görülmektedir. Talep yönlü göstergelerin daha yüksek ortalama öncüleme süresine sahip olması beklentiler ile uyumludur. Arz ve talep yönlü göstergelerden konut sektörü devreleri ile en yüksek korelasyona sahip değişkenler belirlenerek alternatif bileşik öncü gösterge endeksleri oluşturulmuştur. Tablo 3 te alternatif bileşik öncü gösterge endekslerini oluşturan seriler ile elde edilen endekslerin performansları sunulmuştur. Tablo 3: Alternatif Öncü Göstergeler Endeksleri Göstergeler Alt 1 Alt 2 Alt 3 ÖNCÜKONUT Konut kredisi stoku X Tüketici güven endeksi (CNBC-e) X X X X Evlilik sayıları X X X X Tapu harçları X Yapı ruhsatı alınan bina (değer) X X X Yapı ruhsatı alınan bina (daire) X Bina maliyet endeksi X X X İnşaat üretim endeksi X Bina üretim endeksi X X X Diğer mineral madenler ithalatı X X X Korelasyon Ortalama öncüleme süresi (ay) Standart sapma Kaçırılan devre Fazladan bulunan devre Gerek öncüleme süresi gerekse korelasyon açısından bakıldığında en iyi performans sergileyen endeksin ÖNCÜKONUT olduğu gözlenmektedir. ÖNCÜKONUT endeksi inşaat üretim endeksi, bina maliyet endeksi, diğer mineral maddeler ithalatı, yapı ruhsat alınan binaların değeri, tüketici güven endeksi ve evlilik sayıları serilerinden oluşmaktadır. 1 Elde edilen ÖNCÜKONUT endeksinin konut sektörü devreleri ile yüksek korelasyona sahip olduğu (.93) ve konut sektörü devrelerini 4 ay önceden öncülediği görülmektedir. ÖNCÜKONUT endeksi ile referans seriye ait devresel bileşenler Grafik 9 da sunulmaktadır. 1 Tablo 2`de görüleceği üzere, evlilik sayıları serisi konut talebi devrelerini öncelememektedir. Ancak özellikle konut talebi ile yüksek korelasyonu ve oluşturulan bileşik öncü göstergeler endeksinin performansını iyileştirmesi nedeni ile ÖNCÜKONUT endeksine dahil edilmiştir. Ekonomi Notları 9

10 Grafik 9. ÖNCÜKONUT ve Özel Sektör Konut Yatırımları (Mevsimsellikten Arındırılmış) Konut Yatırımları ÖNCÜKONUT 5. Sonuç Bu çalışmada konut sektörü bileşik öncü göstergeler çerçevesinde ele alınmıştır. Konut arzı ve konut talebine ilişkin mevcut göstergeler değerlendirilmiş, en iyi performansa sahip olan ÖNCÜKONUT endeksi oluşturulmuştur. Endeks inşaat üretimi ve maliyeti gibi arz yönlü değişkenlerin yanı sıra, talep odaklı değişkenleri de içermektedir. Endeksin referans seriyi öncüleme süresinin bir çeyrek olduğu ve referans seri devreleri ile oldukça yüksek korelasyona sahip olduğu görülmüştür. Öte yandan, Türkiye de özellikle konut talebine ilişkin verilerin eksik veya henüz yakın bir tarihten beri derleniyor olması salt konut talebini gösteren bir öncü gösterge bulunması yönünde engel oluşturmaktadır. Ancak, konut satışlarına ilişkin verilerin birikmesiyle beraber, daha ileri bir tarihte, bu çalışmada kullanılan yöntemle konut talebine ilişkin alternatif bir öncü gösterge oluşturulmasının yararlı olacağı düşünülmektedir. Son olarak, mevcut konut stokunun daha sağlıklı biçimde izlenebilmesi için, büyük konut projeleri ile TOKİ tarafından arz edilen konutlara ilişkin istatistiklerin oluşturulmasının birinci el satışların daha yakından takip edilmesi açısından önemli olacağı düşünülmektedir. Ekonomi Notları 1

11 Kaynakça Atabek, A., Erdoğan Coşar, E. ve Şahinöz, S., (25) "A New Composite Leading Indicator for Turkish Economic Activity," Emerging Markets Finance and Trade, M.E. Sharpe, Inc., vol. 41(1), 45-64, January. Atabek Demirhan, A., (214) Ekonomik Faaliyet icin Bileşik Öncü Göstergeler Endeksi nde (MBÖNCÜ-SÜE) Yöntemsel Değişim, TCMB Ekonomi Notları No. 14/4, Araştırma ve Para Politikası Genel Müdürlüğü, Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası. Brissimis S.N., ve T. Vlassopoulos (29) The Interaction between Mortgage Financing and Housing Prices in Greece, The Journal of Real Estate Finance and Economics, 39, Duca J.V., Muellbauer J., ve A. Murphy. (21) Housing markets and the financial crisis of 27-29: Lessons for the future, Journal of Financial Stability, 6, Ellis, L. (21) "The Housing Meltdown: Why Did It Happen in the United States?," International Real Estate Review, Vol. 13(3), Gimeno R., ve C.M. Carrascal. (26) The Interaction Between House Prices and Loans for House Purchase: The Spanish Case, Banco de Espana Research Paper, No: WP- 65. Halıcıoğlu,F. (27) "The demand for new housing in Turkey: an application of ARDL model," Global Business and Economics Review, Inderscience Enterprises Ltd, vol. 9(1), Öztürk, N. ve Fitöz, E. (29) Türkiye de Konut Piyasasının Belirleyicileri: Ampirik Bir Uygulama, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, Cilt 5, Sayı 1, 29, ss Sarı, R., Ewing, B.T ve Aydın, B. (27) Macroeconomic Variables and the Housing Market in Turkey, Emerging Markets Finance and Trade, September-October 27, v. 43, iss. 5, Ekonomi Notları, ekonomik gelişmelere dair tartışmalara zamanlı bir katkıda bulunmak ve TCMB bünyesinde Türkiye ekonomisi ve para politikası üzerine yapılan çalışmaların sonuçlarını kamuoyuyla paylaşmak amacıyla hazırlanan bir yayındır. Burada sunulan görüşler tamamıyla yazarlara aittir, dolayısıyla TCMB nin ya da çalışanlarının görüşlerini temsil etmeyebilir. Burada yer alan metnin tamamının başka bir yerde yayımlanabilmesi için TCMB den yazılı izin alınması gerekmektedir. Görüş ve öneriler için: Editör, Ekonomi Notları, TCMB İdare Merkezi, İstiklal Cad, No: 1, Kat:15, 61, Ulus/Ankara/Türkiye. Ekonomi Notları 11