TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM

Transkript

1 T.C. DOKUZ EYLÜL ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ EKONOMETRİ ANABİLİM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM Canan GÜNEŞ Danışman Prof. Dr. Şenay ÜÇDOĞRUK 2009

2 Yemn Metn Yüse Lsans Tez olara sunduğum Türye de Hanelern Konut Terch: Eonometr Yalaşım adlı çalışmanın, tarafımdan, blmsel ahla ve gelenelere ayırı düşece br yardıma başvurmasızın yazıldığını ve yararlandığım eserlern aynaçada gösterlenlerden oluştuğunu, bunlara atıf yapılara yararlanılmış olduğunu belrtr ve bunu onurumla doğrularım. Tarh.../.../... Canan GÜNEŞ

3 YÜKSEK LİSANS TEZ SINAV TUTANAĞI Öğrencnn Adı ve Soyadı : Canan GÜNEŞ Anablm Dalı : Eonometr Programı : Eonometr Tez Konusu : Türye de Hanelern Konut Terch: Eonometr Yalaşım Sınav Tarh ve Saat : Yuarıda ml blgler belrtlen öğrenc Sosyal Blmler Ensttüsü nün.. tarh ve. sayılı toplantısında oluşturulan jürmz tarafından Lsansüstü Yönetmelğ nn 18. maddes gereğnce yüse lsans tez sınavına alınmıştır. Adayın şsel çalışmaya dayanan tezn. daalı süre çnde savunmasından sonra jür üyelernce gere tez onusu gerese tezn dayanağı olan Anablm dallarından sorulan sorulara verdğ cevaplar değerlendrlere tezn, BAŞARILI OLDUĞUNA Ο OY BİRLİĞİ Ο DÜZELTİLMESİNE Ο* OY ÇOKLUĞU Ο REDDİNE Ο** le arar verlmştr. Jür teşl edlmedğ çn sınav yapılamamıştır. Öğrenc sınava gelmemştr. Ο*** Ο** * Bu halde adaya 3 ay süre verlr. ** Bu halde adayın aydı slnr. *** Bu halde sınav çn yen br tarh belrlenr. Tez burs, ödül veya teşv programlarına (Tüba, Fulbrght vb.) aday olablr. Tez mevcut hal le basılablr. Tez gözden geçrldten sonra basılablr. Tezn basımı gerellğ yotur. Evet Ο Ο Ο Ο JÜRİ ÜYELERİ İMZA Başarılı Düzeltme Red... Başarılı Düzeltme Red Başarılı Düzeltme Red.

4 ÖZET Yüse Lsans Tez Türye de Hanelern Konut Terch: Eonometr Yalaşım Canan GÜNEŞ Douz Eylül Ünverstes Sosyal Blmler Ensttüsü Eonometr Anablm Dalı Eonometr Programı Ntel terch modeller, arar vercnn fayda masmzasyonunu sağlayaca alternatf seçeceğn varsayan tesadüf fayda teorsne dayanmatadır. Tesadüf fayda modeller de arar vercnn müemmel br ayrım yeteneğne sahp olduğunu abul etmetedr. Konut terch söz onusu olduğunda hanelern var olan tüm alternatfler nceledğ ve bütçe ısıtına bağlı olara terchten sağladığı fayda sevyesnn masmum olduğu br onut alternatfn seçere brbrlernden farlı davranışlarda bulunduğu blnmetedr. Bu çalışma, Türye İstatst Kurumu 2006 yılı bütçe anet verleryle Türye de hanelern onut terchlern ve mülyet durumlarını etleyen fatörler ortaya oyma amacıyla hazırlanmıştır. Bu amaçla; breysel araterstler ve onut özelllernden oluşan açılayıcı değşenlern, onut terchüzernde etler çolu terch modellernden Ço Durumlu Logt Model ve Yuvalanmış Logt Model ullanılara açılanmaya çalışılmıştır. Anahtar Kelmeler: Konut Terch, Ço Durumlu Logt Model, Yuvalanmış Logt Model v

5 ABSTRACT Master Thess Housng Choce of Households n Turey: An Econometrc Approach Canan GÜNEŞ Douz Eylül Unversty Insttute of Socal Scences Department of Econometrcs Econometrcs Program Qualtatve choce models depend on random utlty theory whch assumes that the decson maer wll choose the alternatve that provdes utlty maxmzaton. Random utlty functons accept that the decson maers have a perfect dentfcaton sll. It s nown that when t comes to housng choce, households examne every alternatve and dependng on the budget constrants choose a housng alternatve that has the maxmum utlty for the household. Therefore each household demonstrate dfferent behavor. Ths study ams to put forward the factors that affect the choce of tenure and dwellng type of households n Turey by usng 2006 budget survey data of Tursh Statstcs Insttuton. For ths purpose, effects of explanatory varables consstng of ndvdual characterstcs and housng attrbutes on the housng choce have been dscussed by usng Multnomnal Logt Model and Nested Logt Model of multnomal choce models. Key Words: Housng Choce, Multnomal Logt Model, Nested Logt Model v

6 TÜRKİYE DE HANELERİN KONUT TERCİHİ: EKONOMETRİK YAKLAŞIM YEMİN METNİ TUTANAK ÖZET ABSTRACT İÇİNDEKİLER KISALTMALAR TABLO LİSTESİ ŞEKİLLER LİSTESİ v v v x x x GİRİŞ 1 BİRİNCİ BÖLÜM KONUT KAVRAMI VE TESADÜFİ FAYDA TEORİSİ 1.1. KONUT İLE İLGİLİ TANIMLAR KONUT TALEBİNİ VE ARZINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER Konut Talebn Etleyen Fatörler Nüfus Artış Hızı ve Demograf Yapı Göç ve Kentleşme Gelr Sevyes Ale Yapısında Meydana Gelen Değşller Yenleme Konut Arzını Etleyen Fatörler Konut Taleb Fnansman Genel Eonom Durum Yapım Malyetler Grşmcl ve Örgütleme Verg ve Harçlarda Uygulanan Poltalar 11 v

7 Kred Poltaları TÜRKİYE DE UYGULANAN KONUT POLİTİKALARI Dönem Dönem Sonrası Dönem TESADÜFİ FAYDA TEORİSİ 17 İKİNCİ BÖLÜM NİTEL TERCİH MODELLERİ 2.1. İKİLİ TERCİH MODELLERİ Doğrusal Olasılı Model Logt Model Probt Model Logt ve Probt Modellern Karşılaştırılması ÇOKLU TERCİH MODELLERİ Ço Durumlu Logt Model Koşullu Logt Model İlşsz Alternatflern Bağımsızlığı Varsayımı Hausman-Tp IIA Test İstatstğ Ço Durumlu Probt Model Karma Logt Model Yuvalanmış Logt Model Genelleştrlmş Uç Değer Modeller Yuvalanmış Logt Model ve Terch Olasılıları Üç Sevyel Yuvalanmış Logt Model Örtüşen Yuvalar Durumunda Yuvalanmış Logt Modeller Eşl Tümleş Logt Model Genelleştrlmş Yuvalanmış Logt Model 61 v

8 ÜÇÜNCÜ BÖLÜM UYGULAMA 3.1. LİTERATÜR TARAMASI UYGULAMANIN AMACI VERİLER VE İZLENEN YÖNTEM TANIMLAYICI İSTATİSTİKLER EKONOMETRİK MODELLER VE YORUMLARI Ço Durumlu Logt Model Tahmn Sonuçları Yuvalanmış Logt Model Tahmn Sonuçları 95 SONUÇ VE DEĞERLENDİRME 100 KAYNAKLAR 105 v

9 KISALTMALAR AB :Avrupa Brlğ CLM :Koşullu Logt Model CNLM :Çapraz Yuvalanmış Logt Model FIML :Tam Blg le Masmum Benzerl GEV :Genelleştrlmş Uç Değer GNLM :Genelleştrlmş Yuvalanmış Logt Model GSYİH :Gayr Saf Yurtç Hasıla IIA :İlşsz Alternatflern Bağımsızlığı IIN :İlşsz Yuvaların Bağımsızlığı IV :Kapsayan Değer LIML :Sınırlandırılmış Blg le Masmum Benzerl LPM :Doğrusal Olasılı Model MNLM :Ço Durumlu Logt Model MNPM :Ço Durumlu Probt Model MXLM :Karma Logt Model NLM :Yuvalanmış Logt Model OGEVM :Sıralı Genelleştrlmş Uç Değer Model OLS :En Küçü Kareler PCLM :Eşl Tümleş Logt Model s. :Sayfa Numarası TBMM :Türye Büyü Mllet Mecls WLS :Ağırlılı En Küçü Kareler x

10 TABLO LİSTESİ Tablo 1. Hata Termnn Olasılı Dağılımı s.24 Tablo 2. Kümülatf Olasılı Fonsyonlarının Değerler s.30 Tablo 3. Hanenn Mülyet Durumu le Oturduğu Konut Tpne Göre s.70 Örnelemn Dağılımı Tablo 4. Hanehalı Resnn Yaşına Göre Örnelemn Dağılımı s.71 Tablo 5. Hanehalı Resnn Yaşı ve Konut Terch Arasında İlş s.71 Tablo 6. Hanehalı Resnn Eğtm Durumuna Göre Örnelemn Dağılımı s.72 Tablo 7. Hanehalı Resnn Eğtm Durumu ve Konut Terch Arasında İlş s.73 Tablo 8. Hanehalı Resnn Mesle Durumuna Göre Örnelemn Dağılımı s.74 Tablo 9. Hanehalı Resnn Mesleğ le Konut Terch Arasında İlş s.75 Tablo 10. Hanenn Yıllı Kazancına Göre Örnelemn Dağılımı s.76 Tablo 11. Hanenn Yıllı Kazancı le Konut Terch Arasında İlş s.77 Tablo 12. Hanenn Yaşadığı Yere Göre Örnelemn Dağılımı s.78 Tablo 13. Hanenn Yaşadığı Yer le Konut Terch Arasında İlş s.78 Tablo 14. Konut Tp ve Konutun Özelller Arasında İlş s.79 Tablo 15. Hanehalı Büyülüğü ve Oda Sayısı çn Tanımlayıcı İstatstler s.79 Tablo 16. Breylern Karaterstler le Mülyet Durumlarının Bulunduğu s.82 Konut Terch Modeller (MNLM) Tablo 17. Breyn Karaterstler le MNLM de Ev Sahpler çn s.85 Hausman-Tp IIA Test İstatstler Tablo 18. Breyn Karaterstler le MNLM de Ev Sahpler çn s.86 Small-Hsao IIA Test İstatstler Tablo 19. Breyn Karaterstler le MNLM de Kracılar çn s.86 Hausman-Tp IIA Test İstatstler Tablo 20. Breyn Karaterstler le MNLM de Kracılar çn s.87 Small-Hsao IIA Test İstatstler Tablo 21. Breylern Karaterstler ve Konut Özelller le Mülyet s.89 Durumlarının Bulunduğu Konut Terch Modeller (MNLM) x

11 Tablo 22. Breyn Karaterstler ve Konut Özelller le MNLM de s.91 Ev Sahpler çn Hausman-Tp IIA Test İstatstler Tablo 23. Breyn Karaterstler ve Konut Özelller le MNLM de s.92 Ev Sahpler çn Small-Hsao IIA Test İstatstler Tablo 24. Breyn Karaterstler ve Konut Özelller le MNLM de s.93 Kracılar çn Hausman-Tp IIA Test İstatstler Tablo 25. Breyn Karaterstler ve Konut Özelller le MNLM de s.93 Kracılar çn Small-Hsao IIA Test İstatstler Tablo 26. Hanelern Konut Terchler çn NLM s.96 x

12 ŞEKİLLER LİSTESİ Şel 1. Logt ve Probt Model s.29 Şel 2. Ağaç Dyagramı s.52 Şel 3. MNLM çn Konut Terch Yapısı s.81 Şel 4. NLM çn Konut Terch Yapısı s.95 x

13 GİRİŞ Konut setörü, brço ülede olduğu gb Türye de de eonomnn öneml br alemn oluşturmatadır. Konut pyasası, son yıllarda bana fazlernn tüetclere sağladığı manlar doğrultusunda daha da gelşmştr. Günümüzde brço setörde olduğu gb onut setöründe de reabetle beraber ürün farlılaştırılmasına gdlere tüetclere terch yapma manları verlmştr. Bu bağlamda onut, nsanların sadece barınma htyaçlarını arşılayan br olgu olmatan çımıştır. Bağımlı değşenn ncel olara fade edldğ durumlarda las regresyon modeller ullanılıren, sayısal olmayan ntel (altatf) bağımlı değşenlern söz onusu olduğu durumlarda Ntel Terch Modeller ullanılmatadır. Bu nedenle breylern onut terchlernn araştırılmasında Ntel Terch Modellerne başvurulmatadır. Ntel Terch Modeller blgsayar tenolojsnn ve paet programların gelşmesne bağlı olara son 25 yılda büyü br lerleme aydetmştr. Böylece farlı alternatfler arşısında breylern yapacaları terchler modelleme olaylaşmıştır. Çalışmanın amacı Türye İstatst Kurumu 2006 yılı bütçe anet verler le Türye de hanelern onut terch ve mülyet durumlarını etleyen fatörler ortaya oymatır. Bu amaç doğrultusunda Ço Durumlu Logt Model ve Yuvalanmış Logt Model ullanılmıştır. Çalışma üç ana bölümden oluşmatadır. Brnc bölümde Türye de onut setörü le lgl genel blgler verlmştr. Konut le lgl tanımlardan sonra onut talebn ve arzını etleyen fatörler açılanmış, Türye de uygulanan onut poltaları haında ısaca blg verlmştr. Ayrıca bu bölümde Ntel Terch Modellernn temeln oluşturan Tesadüf Fayda Teorsnden de bahsedlmştr. İnc bölümde Ntel Terch Modeller ele alınmıştır. Bağımlı değşenn veya daha fazla alternatften oluşmasına bağlı olara Ntel Terch Modeller, İl 1

14 Terch Modeller ve Çolu Terch Modeller olma üzere alt başlıta ncelenmştr. Bu alt başlılarda alternatf modeller, bu modellern varsayımları ve teor yapıları açılanmıştır. Üçüncü bölümde se Türye İstatst Kurumu nun 2006 yılına at Türye Hanehalı Bütçe Anet verlernden yararlanılara Türye de onut terchn modellemeye yönel uygulamaya yer verlmştr. Bu bölümde öncelle onut terch le lgl lteratür taraması verlmş ve daha sonra çalışmanın amacı, değşenlere lşn tanımlayıcı statstler, uygulamada zlenen yöntem, modeller ve model yorumları açılanmıştır. Uygulamada Ço Durumlu Logt Model ve Yuvalanmış Logt Model olma üzere ayrı model le çalışılmış, bu modellerle elde edlen bulgular yorumlanmıştır. 2

15 BİRİNCİ BÖLÜM KONUT KAVRAMI VE TESADÜFİ FAYDA TEORİSİ Son yıllarda yaşanan tenoloj gelşmeler ve artan reabet oşulları sonucunda dünya büyü br değşm çne grmştr. Yaşanan gelşmelern sonucunda breylern htyaç ve belentler de değşmştr. Bu apsamda her alanda olduğu gb onut setöründe de değşmler yaşanmıştır l yıllarda başlayan sanayleşme sürec sonucunda nüfus artışı, göç ve tarım setöründe yapısal değşm Türye de onut htyacının artmasına neden olmuştur sonrasında onut setöründe yatırımların toplam yatırımlar çnde payı artmasına rağmen hızla artan göç sorunu arşısında onut arzı ve taleb arasında denge büyü ölçüde bozulmuş, onut açığı gdere artmıştır (T.C. Bayındırlı ve İsan Baanlığı, 2009:25). Yaşanan bu gelşmeler onut setörünün günümüzde ayrı br önem azanmasına neden olmuştur. Bu bölüm, dört alt başlıta ncelenmştr. İl olara onut le lgl tanımlara yer verlmştr. Daha sonra onut arz ve talebn belrleyen fatörler sıralanmış ve bu fatörler sırayla açılanmıştır. Üçüncü alt bölümde se Türye de uygulanan onut poltaları haında ısaca blg verlmştr. Son olara Tesadüf Fayda Teors açılanmıştır KONUT İLE İLGİLİ TANIMLAR Günümüzde onut avramı çeştl şellerde tanımlanmatadır. Tür Dl Kurumu nun yapmış olduğu tanımlamada onut br nsanın yatıp altığı, ş zamanının dışında aldığı ya da tüzel şlğ bulunan br uruluşun bulunduğu ev, apartman gb yer, mesen, ametgah olara tanımlanmıştır (Tür Dl Kurumu, 1977:353). Ayrıca onut, breylern temel geresnmlernden br olan barınma htyacını güvenl br şelde arşılayableceğ belrl br meansal büyülüte yapıdır. 3

16 Konut avramı şler açısından sosyal güvenl, mülyet ve sahpl unsuru taşıyan br semboldür. Türye İstatst Kurumu (2008) İstatst Göstergeler tabında onutu; etrafı apalı, tavanı örtülmüş, br ale, br veya br grup nsanın dğer fertlerden ayrı olara yaşamasına yarayan, doğrudan doğruya soağa, ordora veya genel yere açılan, endsne at apısı bulunan yerdr şelnde tanımlamıştır. Tüm bu tanımlamalarla brlte onutu; te br breyn ya da ale fertlernn br arada yaşadığı ve dolayısıyla aralarında lşlern urulduğu sosyal, hayatın sürdürülmes çn gereen fonsyonların gerçeleştrlmesne olana sağlayan fzsel, breylern ve/veya alelern toplumu oluşturan öneml yapı taşı olması ve toplumsal lşlern yenden üretlmes nedenyle toplumsal, entleşme poltalarının belrlenmesnde ve uygulanmasında br temel oluşturmasından yönetmsel, br yatırım aracı olara ullanılmasından eonom br brm olara tanımlama uygun olacatır (Duraya ve Yama, 2004:75) KONUT TALEBİNİ VE ARZINI ETKİLEYEN FAKTÖRLER Konut, sosyal ve eonom değşenler öncell olma üzere brço değşen çnde barındıran ço yönlü br olgudur. Özellle ülelern onut sorunu ve bu anlamda alınması gereen önlemler çn onut taleb ve arzı arasında denge öneml br göstergedr. Bu nedenledr onut talebn ve arzını etleyen fatörler ve nasıl br etye sahp oldularını nceleme geremetedr Konut Talebn Etleyen Fatörler Konut taleb, breyn veya alenn onutun fyatını ya da rasını ödeme gücünde ve arzusunda olmasını fade etmetedr. Konut talebn etleyen fatörler breysel ve toplumsal açıdan ele alınablmetedr. Breysel onut talebn şsel zevler ve terchler, gelr durumu, onut fyatı gb etenler belrlemetedr. Nüfus artışı, cnsyet, yaş ve hanehalı büyülüğü gb değşenler de uzun döneml sosyo- 4

17 demograf yapıyı değştrere toplumsal taleb belrlemetedr (Karaurt Tosun, 2006:3). 1990:17): Konut talebn etleyen fatörler aşağıda şelde sıralanablr (Erdnç, Nüfus artış hızı ve demograf yapı Göç ve entleşme Gelr sevyes Ale yapısında meydana gelen değşller Yenleme Nüfus Artış Hızı ve Demograf Yapı Konut taleb demograf fatörlerden ve nüfus artış hızından doğrudan etlenmetedr. Cnsyet, yaş, eğtm, mesle, gelr sevyes ve hanehalı büyülüğü demograf yapıyı belrleyen fatörlerdr. Cnsyet fatörü ele alındığında adının ş gücü pyasasına atılımı, artan ale gelrne ve onut talebnn poztf yönde etlenmesne neden olmatadır. Nüfusun yaş dağılımı, özellle hanehalı breylernn çalışablr olması durumunda gelrn artmasını sağlamatadır. Ayrıca çalışablr durumda breyler, endlerne at başa br onut ednere de onut talebnde arttırıcı etye sahp olablmetedr. Hanehalının eğtm düzey de onut talebn poztf yönde etlemetedr. Breylern eğtm sevyesnn artması onut talebne olumlu et yapmatadır. Söz onusu durumlar talep edlen onutun ntellernn de artmasına neden olmatadır. Ayrıca eğtm fatörü, onut talebn eğtm amaçlı göçlere bağlı olara da etlemetedr (Duraya ve Yama, 2004: ). Nüfusun büyülüğü, artış hızı ve toplam nüfus çnde hanehalı sayısı onut talebn belrlemede önem teşl etmetedr. Artan nüfus le brlte onut taleb yüselmetedr. Özellle az gelşmş ve gelşmete olan ülelerde en öneml sorunlardan br olan hızlı nüfus artışı ülelern onut sorununu etleyen temel 5

18 fatörlerdendr (Duraya ve Yama, 2004:80). Ülemzde 1985 ten bu yana en fazla nüfus artışı Antalya da görülmüştür. Antalya da entleşme, ağırlılı olara turzm setörü tarafından yönlendrlmetedr ve nüfus 20 yılda den e yüselmştr (T.C. Bayındırlı ve İsan Baanlığı, 2009:14) Göç ve Kentleşme Göç avramı breylern şsel veya gruplar halnde sürel yaşadıları bölgeler ter edp sürel veya geçc olara yaşama amacıyla yaptıları coğraf ntell başa br yere gtme hareet olara tanımlanmatadır (Karabulut ve Polat, 2007:2). Göçün en belrleyc neden şlern ste ve belentlernn mevcut meanlarda arşılanamamasıdır. Türye de göç hareetnn sebepler arasında maneleşmenn artması sonucunda tarım eonomsnn zayıflaması, ırsal esmde şszlğn artması ve özellle doğu bölgelernde yaşanan terör eylemler yer almatadır. Bu gb etenler şehrlere göç edlmesne neden olmata ve onut talebn arttırmatadır (Erdönmez, 2007:30). Kentleşme se nüfus artışı le brlte sanayleşme ve eonom büyümeye bağlı olara ent sayısının artması ve entlern büyümesne neden olan, toplum yapısında örgütlenme, şbölümü ve uzmanlaşma gb değşmlere yol açan br nüfus brm sürec olara tanımlanmatadır (Bozır, 2007:7). Konut talebn hanehalının yaşamayı stedğ coğraf yer de etlemetedr. Nüfusta artış ve ırsal esmden şehrlere göç edlmes onut talebn arttırmatadır. Kentlerde yıllı onut talebnn büyü br ısmını göç, entleşme ve dğer nüfus hareetler belrlemetedr Gelr Sevyes Konut talebn etleyen en öneml fatörlerden br hanehalının gelr sevyesdr. Hanehalı bütçesnde, ra ödeme veya onut satın alma harcamaları en 6

19 büyü paya sahptr. Bundan dolayı gelr ve onut taleb arasında güçlü br lş mevcuttur. Coğraf, setörel, fonsyonel ve breysel olara çeştll gösteren gelr dağılımı da onut taleb ararlarında etldr. Gelrlerde oluşaca büyü farlılılar onut talebn etleyere yüse gelr gruplarıyla düşü gelr gruplarına yönel onut arzını da değştrecetr. Ödeme gücü olmayan hanehalı racı olara onut talep ederen yüse gelre sahp hanehalı se satın alma amacıyla onut talep edecetr (Duraya ve Yama, 2004:77) Ale Yapısında Meydana Gelen Değşller Ale yapısında meydana gelen değşller onuta olan taleb etlemetedr. Özellle modern ale yapısının ham olduğu toplumlarda breylern evll, eğtm veya çalışma amacıyla aleden ayrılıp başa br onut talep ettğ görülmetedr. Bunun yanı sıra gelenesel toplumlarda bearlı dönemyle başlayan ve evllte de süregelen aleye bağlılı ve aynı onutun paylaşılması onut talebn ısıtlayıcı br et yaratmatadır (Duraya ve Yama, 2004: 80). Değşen toplum yapısı da ale yapısında değşme neden olmatadır. Geçmşte hanehalı brço uşağı çnde barındırıren günümüzde çerde ale yapısı yaygınlaşmıştır. Günümüzde aleler üçülmete ve dolayısıyla onuta olan htyaç artmatadır Yenleme Konut talebn etleyen fatörlerden br dğer de onutun ten, eonom ve toplumsal yönden ullanım ömrünün sona ermes nedenyle yapılan yenleme çalışmalarıdır. Ayrıca onutun yenlenmes şlern elde ettler gelr sevyesne bağlı olara mevcut onut yerne daha y ntellere sahp başa onutlara olan taleb arttırablmetedr. Yenleme talebn etleyen dğer br etmen de doğal 7

20 afetlern yarattığı sonuçlardır. Deprem, sel veya heyelan gb olaylar da yenleme talebn arttırmatadır (Erdnç, 1990:20). Türye de özellle sahp olunan alt yapı tessler ve ullanılan yapı malzemelernde esllerden dolayı mevcut onutlarda yenleme çalışmalarının yapılması açınılmazdır Konut Arzını Etleyen Fatörler Konut arzı, onutu elnde bulunduranların çeştl fyatlarla talep grubu olara ortaya çıan hanehalına flen satma stedler mtar olara tanımlanmatadır. Kentleşmenn hızlı olduğu ülelerde, nüfus mtarının ve hanehalının gelr sevyesnn yüselmesne bağlı olara onut talebnde artış onut arzını etleyen en öneml etenlerden brsdr. Bununla brlte onut fnansmanında ullanılan yöntemler, genel eonom onjontür, onut yapım malyetler, hanehalının zev ve terchler, grşmcl ve örgütlenme, red ve harçlarda uygulanan poltalar, red poltaları, amunun alt yapı yatırımlarında marlı arsa stoğunu gelştrmede yetersz alması ve onut üretmnde rol alan setörlern gerel yapım tenolojs ve sermaye brmnden yosun olması onut arzını doğrudan etleyen fatörlerdr. Konut arzını etleyen fatörler yed başlı altında toplama mümündür (Kömürlü, 2006:24): Konut taleb Fnansman Genel eonom durum Yapım malyetler Grşmcl ve örgütleme Verg ve harçlarda uygulanan poltalar Kred poltaları 8

21 Konut Taleb Hanehalının onuta olan taleb onut arzını etleyen en öneml fatörlerden brsdr. Konut talebnde oluşaca değşmler, onut arzını oluşturan brmlerde üretm poltasının ve üretlen onutun ntellernn yapılandırılmasında önem rol oynayacatır. Konut arzı sürellğnn sağlanması açısından talep arttırıcı poltaların oluşturulması geremetedr. Konut üretm yapan setörler çn, onutun yapım aşamasında atlanılması zorunlu olan malyetler ve satış çn garantnn olmaması en öneml rslerdr. Bu tp rslern göze alınablmes çn onut arzına yönel uygun talep oşullarının yaratılması geremetedr (Erdönmez, 2007:105) Fnansman Konut arzını etleyen dğer br öneml fatör onut fnansmanıdır. Az gelşmş ve gelşmete olan ülelerde yeterl fnansman brmnn olmaması nedenyle onuta olan talep arşılanamamata ve onut arzında sorunlar oluşmatadır. Konut fnansmanı, onut satın alma çn fon fazlası sahplerne fon talep edenler yönlendrme amacıyla zlenen yol şelnde tanımlanmatadır. Dğer br değşle onut fnansmanı, fon fazlası olan eonom brmlerden gerel fonları toplayara, bu fonları fon talebnde bulunan brmlere (onut alma çn borçlanma htyacında olanlara) atarma fonsyonudur. Bu fonsyonun uygulanması çn elnde fon fazlasını borç olara verece brmlern br getr sağlaması ve borçlanan esm çn de uygun ger ödeme oşullarının oluşturulması geremetedr. Kısaca, onut fnansmanında hanehalı çn uygun oşullarda red temn edlmetedr. Konut fnans sstemnde uygulanan başarılı stratejler satışa hazır onut arzını arttırıren fon fazlası sahplernn ar elde etmesn ve onut arzının sürellğn sağlamatadır (Kömürlü, 2006:25-27). 9

22 Konut arzını değerlendrren onut fnans sstemlernn br standarda sahp olmadığı, özellle uygulanan devlet poltalarının ve sermaye pyasası yapılarının üleden üleye değşenl gösterdğ göz önünde bulundurulmalıdır. Ülemzde onut fnansman sstem yeternce gelşmemştr ve genellle hanelern end tasarruflarına ve doğrudan onut üretenlern borçlanmalarına dayalı br onut fnansman sstem bulunmatadır (Kömürlü ve Önel, 2007:92) Genel Eonom Durum Konut arzını etleyen öneml değşenler arasında faz oranları, mll gelr, yatırımlar, tasarruflar ve şszl oranı gb eonom göstergeler yer almatadır. Devletn bu alanlarda uyguladığı para ve malye poltaları onut arzının poztf veya negatf yönde br eğlm zlemesne neden olmatadır. Toplumda tasarrufların azalması, yatırımların da azalmasına yol açaca ve dolayısıyla red fazlernn yüselmesne neden olacatır. Böyle br durum söz onusu en onut arzında düşüş gözlenecetr (Yıldız, 2006: 17). Ülenn genel eonom oşulları doğrudan hanehalı breylernn gelr ve refah sevyesn etlemetedr. Özellle eonom poltalarının y uygulanması breylern yaşam altes üzernde olumlu br et yaratmatadır. Bu et aynı şelde onut talebn ve buna bağlı olara da onut arzını arttırmatadır Yapım Malyetler Yapım malyetler ve onut arzı arasında negatf yönlü br lş bulunmatadır. Konut üretmnde grd olara abul edlen tüm ürün ve hzmet malyetlernn yüselmes onut arzının düşmesne neden olmatadır. Yapım malyetlern oluşturan en öneml alemlerden br arsa malyetlerdr. Çünü onut talebn doğrudan etleyen, onut fyatının belrlenmesnde en etl fatör arsa fyatıdır (T.C. Bayındırlı ve İsan Baanlığı, 2009:6). 10

23 Yapım malyetn etleyen dğer br fatör de hammadde gderlerdr. Konutun yapım aşamasında ullanılan tüm ürünler ve taşıma malyetler bu gder alemnde yer almatadır. Fayda sağlayan ürün ve hzmet üretme amacıyla harcanan her türlü nsan çabası olara tanımlanan eme fatörü de onut arzını etlemetedr. Yapım malyetlerne onut üretmnde yer alan ntell eme (mmar) ve ntelsz emeler (şç) çn ödenen ücretler de atılmalıdır. Konut üretmnde malyet arttırıcı etsnden dolayı eme fatörü onut arzını negatf yönde etlemetedr (Yıldız, 2006: 18) Grşmcl ve Örgütleme Konut arzı çn gereen fatörlern br araya getrlere üretme yönlendrlmesn sağlayaca grşmclere ve/veya örgütlere htyaç duyulmatadır. Özellle eonom olumsuzlular nedenyle grşmcnn onut üretmnde payının azalmasından dolayı örgütlern onut arzı üzernde ets artmatadır (Erdnç, 1990:24). Kooperatfler ve toplu onut üretm uygulayan örgütler, ödeme gücü az olan hanehalı çn onut arzı yaratmatadır. Bu şelde gerçeleştrlen üretm le ço sayıda hanenn barınması sağlanmata ve zaman, malzeme, mean ve mal aynalardan tasarruf elde edleblmetedr. Örgütler, onut taleb sahpler çn fnansman olaylığı sağlaması açısından onut arzında olumlu br etye sahptr (Es ve Aın, 2008:73) Verg ve Harçlarda Uygulanan Poltalar Konut arzının belrlenmesnde uygulanan verg ve harç poltaları öneml rol oynamatadır. Br onutun satın alınmasında, ralanmasında ve ullanılmasında devlete ödenen çeştl harç ve vergler bulunmatadır. Konutun yapım aşamasından başlayara çeştl verg ve harçların ödenmes onut arzını olumsuz yönde 11

24 etlemetedr. Emla, gelr, gder, veraset ve ntal, atma değer, urumlar vergs le tapu adastro ve damga harçları onuta lşn verg ve harçlar olara sıralanablr (Yıldız, 2006:20) Kred Poltaları Kred poltası, hanehalının ısıtlı tasarruflarına uygun onut satın alableceğ oşullar oluşturduğunda hem onut arzını hem de onut talebn arttırmatadır. Düzenlenen yen red çeştler onut talep edenlern yanı sıra onut arz edenlere yönel de oruyucu önlemler almata ve bu sayede grşmclern onut pyasasında atf rol oynaması sağlanmatadır. Türye de onut arzını arttırma çn çeştl urumlar onut reds vermetedr. Özellle Banalar Yasası nda yapılan düzenlemeler le onut reds verme oşullarında ve üretlen onutların standartlarında yleştrme amaçlanmatadır (Yıldız, 2006:20-21). Türye de Mortgage yasasının uygulanmasına yönel çalışmaların başlaması le brlte banalar uzun vadel onut redler vermeye başlamıştır. Mortgage yasasının 2007 yılında resm gazetede yayınlanmasından sonra resmen yürürlüğe grmes le breylern daha olay ve uzun vadel red almaları sağlanmıştır. Anca bu sstem de redy alan ve verenler açısından bazı rsler çermetedr (Bozır, 2007:67) TÜRKİYE DE UYGULANAN KONUT POLİTİKALARI Türye de onut ednme haı le lgl olara 1961 Anayasası nın 49. maddesnde; Devlet, yosul veya dar gelrl alelern sağlı şartlarına uygun onut htyaçlarını arşılayıcı tedbrler alır. fades yer almatadır (Kömürlü, 2006:1) Anayasası nda se 57. maddenn onu başlığı onut haı dır ve çerğnde Devlet, şehrlern özelllern ve çevre şartlarını gözeten br planlama çerçevesnde, onut htyacını arşılayaca tedbrler alır. Ayrıca, toplu onut teşebbüslern 12

25 desteler. baresne değnlmştr (Erdönmez, 2007:5). Bu maddelern varlığı le devlet, vatandaşlarının yan hanehalının onut sorununu çözmete müellef hale getrlmştr. Türye de 1923 yılından bu yana uygulanan onut poltalarını üç ayrı dönemde nceleme mümündür (Karaurt Tosun, 2006:6): dönem dönem 1980 sonrası dönem Dönem Bu dönemde ülenn savaş sonrası sahp olduğu sınırlı eonom aynalar nedenyle onut arzı manları olduça ısıtlıdır. Özellle ter edlen ve savaşta hasar gören şehrlern ve seçlen yen başent Anara nın yenden yapılandırılması gb sorunlara öncel verlmştr. Bu nedenle o dönemde mar sorunlarının çözümü özel teşebbüslere bıraılmıştır. Konut üretenler çn emla vergsnden ve thal edeceler yapı malzemelernden alınan gümrü vergsnden muaf tutulmalarını öngören yasalar çıarılmıştır. Bu yasalar mar alanında özel teşebbüsü teşv etmeye yöneltr (Karaurt Tosun, 2006:6). Türye de l bana 1926 yılında urulan Emla ve Eytam Banası dır. Bu bananın urulması breylern onut talebn arşılama çn atılan l adım olmuştur. Bana 1946 da Türye Emla Kred Banası adını almıştır ve onut setörünü fnanse etmştr yılları arasında yalaşı onut üretmştr yılında yaşanan rz nedenyle fona devredlmştr (Erdönmez, 2007:74-75) yılında Anara da yaşayan memurlara onut tazmnatı ödenmeye başlanmış ve bu uygulama 1951 yılına adar sürdürülmüştür yılında çıarılan Mll Korunma Kanunu le onut ralarına çeştl sınırlamalar getrlmştr. Bu 13

26 anun 1963 yılına adar uygulanmıştır. Mll Korunma Kanunu le ralar dondurulmuştur ve bu durum onut arzını olumsuz yönde etlemştr (Yıldız, 2006:25). II. Dünya Savaşından sonra başlayan entleşme ve sanayleşme sürec geceondulaşmayı da berabernde getrmştr yılında çıarılan yasa le Anara beledyes sınırları çersnde geceonduların yleştrlmes ve geceondu yapanlara arsa sağlanara geceondulaşmanın önüne geçlmes hedeflenmştr. Aynı yıl çıarılan Bna Yapım Teşv Kanunu le tüm Türye ye %5 fazl onut reds verlmes amaçlanmıştır. Bu dönemde uygulanan poltalar le sadece onut ralarının denetm altına alınması sağlanablmştr (Bozır, 2007:60) Dönem 1950 sonrası dönemde Türye de bölgeler arası ve yurtdışına göç eğlm hızlanmıştır. Bu dönemde yaşanan göç ve entleşme hareetler, onut poltasında öncelğn değşmesne ve marsız yapılar le geceonduların yapımını önleyc tedbrlern alınmasına neden olmuştur (Karabulut ve Polat, 2007:2) yılları arasında %20.1 olan entsel nüfus artışı ve arasında gerçeleşen %80.2 l nüfus artışı özellle Anara, İstanbul ve İzmr gb büyü şehrlere olan göç hareetn hızlandırmış ve bu entlerde geceondulaşma sorununun ortaya çımasına neden olmuştur (Karaurt Tosun, 2006:7). Yaşanan bu sorunları çözme amacıyla 1958 yılında Bayındırlı ve İsan Baanlığı urulmuştur. Bayındırlı ve İsan Baanlığı nın urulması le onut ve geceondulaşma sorunu devlet programlarında yer almaya başlamıştır. Geceondu önleme bölgeler belrlenmş ve bu bölgelerde onut nşa eden ooperatflere ve beledyelere red verlmştr. Bu döneme adar yerel yönetmlern görev olan şehr planlaması Bayındırlı ve İsan Baanlığı na devredlmştr. Konut malyetlern düşürme amacıyla yapı malzemeler setörü destelenmştr. Bu dönemde Emla ve Kred Banası le İller Banası, Bayındırlı ve İsan Baanlığı na bağlı çalışmaya başlamıştır (Yıldız, 2006:39). 14

27 1961 Anayasası le brlte onut talebnn arşılanmasına yönel geceondu alanlarının alt yapısının düzenlenmes, onut sahplğ oşullarının yleştrlmes ve ent marı yapılandırılması les benmsenmştr. Bütçe dışı aynalarla Toplu Konut Fonu oluşturulması ve onut esmnde özelleştrme poltaları güdülmüştür. Bu dönemde entsel nüfusta yığılmalar, onut ve hzmet yapılarının değşmesn zorunlu ılmıştır. Bu sayede ço atlı yapı blolarının yan apartmanların yapımına başlanmıştır. Bu tür yapılar l olara 1940 ların sonları le 1950 l yılların başlarında yapılmıştır. Anca mülyet le lgl sorunların ortaya çımasından dolayı 23 Hazran 1965 te Kat Mülyet Kanunu abul edlmştr (Bozır, 2007:61). Devlet Planlama Teşlatının urulması le planlı döneme geçlmştr. Bu dönem çersnde brnc, nc, üçüncü ve dördüncü olma üzere dört adet planlı dönem geçrlmştr. Uygulamaya onulan planlar çersnde onut setörü le lgl hedefler hemen hemen aynıdır. Brnc, nc ve üçüncü beş yıllı alınma planları le toplu onutta artış yaşanmıştır. Dördüncü beş yıllı alınma planında se nüfus artışı, alelern üçülme eğlm gb fatörler ele alınara onut htyacı hesaplanmıştır (Kömürlü, 2006: ) Sonrası Dönem 1950 l yıllarda başlayan göç olgusu 1980 sonrasında daha da hızlanmıştır. Hem göç edlen merezlerde hem de ter edlen yerlerde sosyal, syasal, ültürel ve eonom sorunlar ortaya çımıştır. 24 Oca 1980 Eonom İstrar Tedbrler le eonomde polta değşlğne gdlmştr. Enflasyonu önleyc para ve malye poltaları benmsenmştr. Kredlern hracatı desteleme üzere ayrılması onut setörünü olumsuz etlemş, setörde malyetler yüselmştr. Bu dönemde ülede sosyal onut htyacını ve bu htyacın fnansmanını arşılayablme çn 8 Temmuz 1981 yılında 2487 sayılı Toplu Konut Kanunu çıarılmıştır. Fnansmanın yönetmn ve anunun yürütülmesn sağlama çn Toplu Konut İdares adıyla br urum 15

28 urulmuştur. Bu anun le brlte ayna ullanım öncelğ ooperatflere verlmştr. Dolayısıyla ısa sürede ço sayıda ooperatf ve ooperatf brller urulmuştur. Kooperatfler onut arzını arttırmada olduça büyü pay almaya başlamıştır. Konut ooperatflernn urulmasıyla düzenl entleşme sağlanmış, geceondu yapımı önlenmş ve ntell onut üretmnn önü açılmıştır (Karaurt Tosun, 2006:7-8) lı yıllarda onut talebn arşılayablme çn uygun fnansman modellernn gelştrlmes amaçlanmıştır. İl defa VIII. Beş Yıllı Kalınma Planı nda onut üretmnde yapı ve çevre altesnn arttırılması, tarhsel ve doğal dounun bozulmaması le toplumsal ve ültürel değerlern orunmasına yönel onulara değnlmştr. Ayrıca onut fnansmanı sorununun çözümü çn sermaye pyasası çnde çalışan urumların onut reds vermes öngörülmüştür (Bozır, 2007:66) rznden sonra eonom oşullarda meydana gelen gelşme sonucunda onut setöründe de yleşmeler görülmüştür. Özellle enflasyonun düşmes, GSYİH nn gelşmes, tüetc harcamalarında artış ve AB üyel sürecnde gelşmeler onut setörünü olumlu yönde etlemştr (DTZ Pamr&Soyuer, 2006:1). Yaşanan olumlu gelşmeler sonrasında Tutsat (Mortgage) Sstem nn Türye de de uygulanması onusu tartışılmaya başlanmıştır ve yasa tasarısı hazırlanmıştır. Breylern red htyaçlarını daha olay sağlamaları ve uzun vadede redlern ödeyeblmeler amacıyla tarhnde yasa tasarısının TBMM tarafından onaylanması le yasa yürürlüğe grmştr. Banaların red fazlern düşürmes ve uzun vadel redler sağlaması sonucunda onut pyasası hareetlenmştr. Yaşanan son fnansal rz le azalan onut reds taleb Oca-Mart 2009 dönemnde artmaya başlamış ve Nsan-Hazran 2009 dönemnde de bu artış hızlanmıştır (T.C. Merez Banası, 2009:5) Konut setöründe Türye de uygulanan poltalar değerlendrldğnde temel olara bazı sorunlar çerdğ görülmetedr. Konut poltasında entsel topra 16

29 ullanımı, eonom büyüme poltası le uyumlu olmalıdır. Konut arzında ar elde etme amaçlandığı zaman onut poltası, entleşme ve nüfus artışından etlenmetedr ve onut fyatları üzernde enflasyonst br bası oluşmatadır. Bu nedenle ar belentsnn öncell olması onut poltalarını olumsuz yönde etlemetedr (Yıldız, 2006:32). Ülemzde zlenen onut poltaları çıarılan alınma planlarıyla destelense de onut talep ve arz dengesnn yaratılmasında yeterl çözümü sağlayamamıştır TESADÜFİ FAYDA TEORİSİ Konutun satın alınması veya ralanması hanelern bütçelernde öneml br harcama alemn oluşturmatadır. Hanehalının onut seçm sürecnde mevcut tüm alternatfler nceledğ ve fayda düzey en yüse olan alternatf göz önünde bulundurara terch yapacağı varsayılmatadır. Bu nedenle hanelern onut terchler, temeln tesadüf fayda teorsnden almatadır (Pazarlıoğlu, 2007:364). Ntel terch modellernde alternatflern sahp olması gereen üç öneml özell vbulunmatadır. Bunlardan l, alternatflern arar verc açısından arşılılı dışlayıcı (mutually exclusve) olmasıdır. Alternatflerden brnn seçlmes dğer alternatflern seçlmedğ anlamına gelmetedr, arar verc sadece ve sadece br alternatf seçeblmetedr. İnc özell, alternatfler ümesnn mümün olan tüm alternatfler çermes, apsayıcı olmasıdır. Karar vercnn seçm bu alternatfler çersnde yer almalıdır. Son olara, alternatfler sonlu sayıda olmalıdır. Brnc ve nc özelller sınırlayıcı değldr, anca üçüncü özell sınırlayıcıdır. Alternatflern sonlu sayıda olması ntel terch modellernn tanımlayıcı özellğdr ve bu özellle le regresyon modellernden ayrılır (Aın, 2002:52). Faydanın doğal br sevyes ya da ölçüsü bulunmamatadır. Ntel terch modeller genellle arar vercnn fayda masmzasyonunu sağlayaca alternatf seçeceğ varsayımı altında elde edlmetedr. Marscha (1960) terch durumunda uyarıcı dürtüyü fayda olara yorumlamıştır ve fayda masmzasyonundan br türev elde etmştr. Marscha bu yolla elde edlen modellere Tesadüf Fayda Model 17

30 (Random Utlty Functon) adını vermştr. Fayda masmzasyonundan elde edlen bu modeller, fayda masmzasyonu geretrmeyen ararlar çn de ullanılablmetedr. Türev, modeln fayda masmzasyonu le tutarlı olduğunu garant etmetedr ve modeln dğer davranış şeller le tutarlı olmasını engellememetedr (Amemya, 1981:1490). Araştırmacı açısından arar verme sürecnde breyn ararını etleyen faat gözlemlenemeyen değşenler bulunmatadır. Bu gözlemlenemeyen değşenler araştırmacı tarafından blnmemesne arşın arar veren brey tarafından tam olara blnmetedr. Bu durumda fayda fonsyonu brey çn determnst anca araştırmacı çn tesadüf br yapı ortaya oymatadır. Tesadüf olmasının neden örnelemden elde dlen vernn hçbr zaman breyn ararını tam olara açılayamamasıdır. Sonuç olara tesadüf fayda modeller gözlenen özelller temsl eden determnst ve gözlemlenemeyen özelller temsl eden stoast ısımlardan oluşmatadır (Hensher, Rose ve Greene, 2005:62). Tesadüf fayda teors arar vercnn müemmel br ayrım yeteneğne sahp olduğu ve endsne masmum faydayı sağlayaca alternatf seçeceğ varsayımına dayanmatadır. Araştırmacının gözlemlenemeyen özelllern temsl eden stoast ısmın dört aynağı olduğu varsayılmatadır. Bunlar; gözlemlenemeyen alternatflern özelller, gözlemlenemeyen breysel araterstler, ölçme hataları ve araç veya enstrümantal değşenlerdr. Karar verc n, J alternatf arasından yapacağı br terchle arşılaştığı durumunda, her br alternatften bell düzeyde fayda elde etmetedr. Karar verc n n j alternatfnden elde edeceğ fayda U, j = 1,... J, le gösterlme üzere, bu fayda arar verc tarafından blnmetedr anca araştırmacı tarafından blnmemetedr. Karar verc en fazla faydayı sağlayacağı alternatf seçecetr. Karar verc, nj U > j (1.1) n U nj 18

31 olduğu durumunda alternatfn seçecetr (McFadden, 1973:108). Araştırmacı arar vercnn faydasını gözlemleyememetedr. Araştırmacı arar vercnn arşılaştığı alternatflern özelllern, x nj j, arar vercnn bazı araterstlern, s n, gözlemleyeblmetedr. Araştırmacı arar vercnn faydasını tahmnleyeblme amacıyla bu gözlemlenen fatörlerle lşl br fonsyon tanımlar (Konng ve Rdder, 2003:2): V = V x, s ) (1.2) nj ( nj n Bu fonsyon vel fayda olara adlandırılmatadır. V fonsyonu genellle araştırmacı açısından blnmeyen parametrelere dayanmata ve bu nedenle statstsel olara tahmnlenmetedr. Araştırmacının gözlemleyemedğ ya da gözlemlemedğ fayda durumu söz onusu olduğu sürece V U dr. Fayda; nj nj U = + ε (1.3) nj V nj nj şelnde ayrıştırılmatadır. ε nj, faydayı etleyen anca V nj de yer almayan fatörler çermetedr. ε nj, gerçe fayda U nj le araştırmacının elde ettğ V nj arasında farı gösterdğ çn bu ayrıştırma olduça geneldr. Tanımında verldğ üzere ε nj nn dağılımı gb araterstler de V nj nn spesfasyonuna bağlıdır. Özellle, ε nj seçm durumu çn tanımlanmamatadır. Araştırmacının terch durumunu temsl etmes amacıyla görel olara tanımlanmatadır. Bu ayrım farlı terch modellernn uygulanablrlğn değerlendrme amacıyla önemldr (Tran, 2003:18-20). Araştırmacı ε nj y blmemetedr ve bu nedenle bu değşen tesadüf olara değerlendrmetedr. ε ( ε,..., ε ) n = tesadüf vetörünün bleş yoğunlu n1 nj 19

32 fonsyonu f ( ε n ) şelnde gösterlme üzere arar verc n n alternatfn seçme olasılığı aşağıda verlmetedr (Greene, 2003:670): P n = P( U > U j ) n nj = P( V + ε > V + ε j ) n n nj ( < V V j ) ) nj = P ε ε (1.4) nj n n nj Bu olasılı ümülatf dağılımdır. f ( ε n ) yoğunlu fonsyonu ullanılara ümülatf olasılı Denlem (1.5) de gb yazılablmetedr: P n = P( ε ε < V V j ) nj n n nj = I ( ε ε < V V j ) f ( ε ) dε (1.5) ε nj n n nj n n I(.), gösterge fonsyonudur. Parantez çnde fade doğru olduğunda bre, doğru olmadığında se sıfıra eşt olmatadır. Faydanın gözlemlenemeyen ısmının yoğunlu fonsyonu, f ( ε n ), üzernde ço boyutlu ntegral temsl etmetedr. Farlı ntel terch modeller bu yoğunlu fonsyonunun farlı spesfasyonlarından yan faydanın gözlemlenemeyen ısmına yönel farlı dağılım varsayımlarından elde edlmetedr. Sadece f(.) n bell dağılımları çn ntegral apalı br yapı almatadır. 20

33 İKİNCİ BÖLÜM NİTEL TERCİH MODELLERİ Ntel (altatf) değşenler sayısal değerl olmayan ategor değşenlerdr. Ntel bağımlı değşenler doğası gereğ ategor olan tsad davranışlardan doğar ya da gözlem sırasında yapılan sınıflamadan dolayı oluşurlar. Ev ya da moblya satın alma gb hanehalı ararları le eme pyasasında şgücüne ya da br sendaya atılıp atılmama ararları le breyn seçmlerde hang partye oy vereceğnn ararı bağımlı değşenn ntel değşen olduğu durumlara örne verleblr. Bu tp veya daha ço değer alan bağımlı değşenler çeren modeller lteratürde Ntel Terch Modeller (Qualtatve Choce Models), Kesl Seçm Modeller (Dscrete Choce Models), Ntel Tep Modeller (Qualtatve Response Models), Ntel Bağımlı Değşenl Modeller (Qualtatve Dependent Varable Models) gb brço değş smle anılmatadırlar (McFadden, 1984:1396). Doğrusal regresyon modeller brço ver çeşdn modellemede faydalı olsa da ullanılablmes çn bağımlı değşenn normal dağılımlı olması geremetedr. Bağımlı değşenn veya daha fazla ntel terch çerdğ durumlar söz onusu olduğunda doğrusal regresyon model uygun değldr. Doğrusal regresyon yöntemlernn yetersz alması nedenyle ntel terch modellernn tahmnlenmesnde farlı yöntemler ullanılmatadır (Koop, 2003:209). Bağımlı değşenn ntel terch çerdğ modellern l örneler byometr lteratüründe yer almatadır. Byometr, özellle byoloj gözlemlere statstğn uygulandığı br blmdr. Ntel terch modeller le lgl olara byometr alanında böce laçlarının böceler öldürüp öldürmedğnn değerlendrlmes üzerne yapılan çalışmalar örne olara verleblr. Byemetr alanında yapılan bu çalışmalar l terch modellerne yöneltr, çolu terch modeller le lgl uygulamalara genellle rastlanmamatadır (Amemya, 1981:1484). Ntel terch modeller le lgl statstsel yöntemler paet programların varlığı ve modellenme stenen brço davranışın ntel özell göstermes le son 25 yılda hızlı br gelşme göstermştr. 21

34 Ntel Terch Modeller; İl Terch Modeller ve Çolu Terch Modeller olma üzere başlı altında nceleneblmetedr. Sadece değer alan, 0 ve 1 olara odlanan bağımlı değşenlere durumlu bağımlı değşen (bnary dependent varable) denmetedr. İ durumlu bağımlı değşenlern bulunduğu modellere de İl Terch Modeller (Bnary Choce Models) denlmetedr. Br hanenn otomobl satın alma ararı modellenme üzere araştırma sürecnde otomobl satın alınması durumunda 1 ve satın alınmaması durumunda se 0 değern alan durumlu bağımlı değşen söz onusu olmatadır ve modelleme aşamasında İl Terch Modeller ullanılmatadır (Davdson ve MacKnnon, 1999:443). Br şnn şe gderen hang ulaşım aracını terch ettğ modellenme stendğnde ço durumlu bağımlı değşen (multnomal dependent varable) otobüs, otomobl ve metro olma üzere breyn şe gderen terch ettğ ulaşım aracı Çolu Terch Modeller (Multnomal Choce Models) le modellenmetedr (Baltag, 2008:339). Bu çalışmada bağımlı değşenn nomnal olduğu durumlar ncelenmş, sıralı (ordnal) durumlara yer verlmemştr. Bu bölüm alt başlı altında değerlendrlecetr. Öncelle İl Terch Modeller, ve daha sonra da Çolu Terch Modeller açılanacatır. İl terch modellernden Doğrusal Olasılı Model (Lnear Probablty Model) (LPM), Probt Model ve Logt Model ısaca açılanmıştır. Çolu terch modellernden se Ço Durumlu Logt Model (Multnomal Logt Model) (MNLM), Koşullu Logt Model (Condtonal Logt Model) (CLM), Ço Durumlu Probt Model (Multnomal Probt Model) (MNPM), Karma Logt Model (Mxed Logt Model) (MXLM), ve Yuvalanmış Logt Model (Nested Logt Model) (NLM) ne yer verlmştr. Çolu terch modellernden NLM bu çalışmanın uygulamasında ullanılan temel yöntem oluğu çn dğer modellere göre daha detaylı ncelenmştr. 22

35 2.1. İKİLİ TERCİH MODELLERİ Br veya daha fazla bağımsız değşenn durumlu olduğu regresyon modelnde, bu değşenler ula değşen olara modele alınıp açılanablmetedr. Bağımlı değşen, durumlu ntel değşen olduğunda se doğrusal regresyon modelnn uygulanmasının armaşı olması nedenyle l terch modeller ullanılmatadır. İl terch modellernde, breylern breysel özelllerne bağlı olara alternatf arasından br seçm yaptıları varsayılmatadır. Örneğn; ev sahb olma durumunda breylern yaşı, gelr, eğtm düzeyler, mesleler, hanehalı büyülüğü öneml rol oynamatadır. Burada amaç brey tanımlayan davranışların br ümes le o breyn verlen br seçm yapma olasılığı arasında lşnn bulunmasıdır (Aın, 2002:15). Genel olara en ço ullanılan l terch modeller; doğrusal olasılı, logt ve probt modeldr Doğrusal Olasılı Model İl terch modeller çnde LPM en bast spesfasyonlu modeldr. LPM, br breyn değerl terch modelnde br terch yapma olasılığının o breyn breysel araterstlernn doğrusal br fonsyonu olduğunu varsaymatadır. Kolaylı sağlaması amacıyla br te açılayıcı değşen çeren aşağıda resgresyon model ele alınacatır (İşyar, 1999:258): Y = α + β + ε (2.1) X Burada ε ortalaması sıfır olan bağımsız dağılımlı tesadüf değşendr. Denlem (2.1) n her tarafının belenen değer alındığında aşağıda LPM elde edlmetedr: E( Y ) = α + βx (2.2) 23

36 Burada Y sadece 1 ve 0 değerlern alacağı çn Y nn olasılı dağılımı, P P( Y = 1) ve 1 P = P( Y = 0) (2.3) = olara elde edlmetedr. Bu eştllere göre Denlem (2.4) elde edlmetedr: E ( Y ) = 0(1 P ) + 1( P ) = P (2.4) Breyn özellğ ver en breyn brnc terch seçme olasılığını regresyon denlem vermetedr. LPM, Denlem (2.5) de verldğ gb yazılmatadır: α + βx, 0 < α + βx < 1 se, P = 1, α βx 1 se, (2.5) + 0, α βx 0 se. + Tablo 1. Hata Termnn Olasılı Dağılımı Y ε Olasılı Kayna: Gujarat, 2004, s α βx 1- P 1 1 α βx P Hata termnn olasılı dağılımı Tablo 1 de verlmştr. Ayrıca fonsyonel olara da yazılırsa; E( ε ) ( α βx )(1 P ) + (1 α βx ) P = 0 (2.6) = α β ( 1 P ) = 1 X ve P X = α + β (2.7) 24

37 olma üzere, hata termnn varyansı Denlem (2.8) de verlmştr. 2 E( ε ) = ( α βx ) (1 P ) + (1 α βx ) 2 2 = ( α + βx )(1 α βx ) + (1 α βx ) ( α + βx = ( α + βx )(1 α βx ) = P 1 P ) ( σ = E( ε 2 ) = E( Y )[1 E( Y )] (2.8) 2 2 P ) Denlem (2.8) de eştl hata termnn farlı varyanslı (heterosedast) olduğunu göstermetedr, hata termnn varyansı Y nn belenen değerne yan X e bağlı olara değşmetedr. P nn sıfır ve bre yaın değerlernn varyansı nsb olara üçü oluren, 0.50 ye yaın olduğu durumlarda varyans büyü olacatır. Bu durumda En Küçü Kareler (Ordnary Least Squares) (OLS) tutarlı ve sapmasız sonuçlar verecetr, anca farlı varyans nedenyle etnl aybı yaşanacatır. Sonuç olara tahmncler en y doğrusal sapmasız değllerdr. Farlı varyansı ortadan aldırma amacıyla her br Y nn varyansları tahmn edlere Ağırlılı En Küçü Kareler (Weghted Least Squares) (WLS) uygulanmatadır. Faat WLS tahmn edlen Y nn sıfır ve br aralığında olacağını garant etmemetedr. Bu durumda sıfır ve br aralığının dışına çıan gözlemler ya modelden çıarılmata ya da 0.01 ve 0.99 gb değerlere eştlenmetedr. Anca her uygulama sonucunda da WLS sürecnde etnl aybı yaşanacatır (Aın, 2002:16-20; İşyar, 1999:261). LPM de 2 R değer 0.2 le 0.6 arasında üçü değerler aldığı çn en y model bulmata br ölçü olara abul edlmes doğru bulunmamatadır. Ayrıca Y nn alabldğ sadece değer olduğu çn hata term normal dağılım göstermemete değerl bnom dağılımına uymatadır. Anca büyü örnelemlerde normal dağılım varsayımının sağlandığı abul edlmete ve LPM le elde edlen güven aralıları ve hpotez testler geçerl olmatadır (Aaya ve Pazarlıoğlu, 1998:77-87). 25

38 LPM tahmn edlen olasılıların sıfır ve br arasında alacağını garant edemedğ çn ço bast olmasına rağmen uygulamada pe terch edlmemetedr. Olasılıların sıfır ve br aralığında sııştırılmasını sağlayan lojst dağılım fonsyonunun ullanılması logt model, ümülatf normal dağılım fonsyonunun ullanılması da probt model oluşturmatadır Logt Model Logt model 1944 yılında J. Berson tarafından byometr alanında yaptığı çalışmalarla ortaya oyulmuştur (Cramer, 2003:10). Logt model ümülatf lojst dağılım fonsyonuna dayanmatadır. Kümülatf lojst dağılım fonsyonu aşağıda gbdr: P 1 = F( α + βx ) = (2.9) ( α βx ) 1+ e + P 1 = F( Z ) = (2.10) Z 1+ e Yuarıda eştlte görüldüğü gb LPM nn asne P, hem X ler hem de parametreler açısından doğrusal değldr ve bu durum spesfasyon problemne neden olmatadır. Bu durum OLS yöntemnn ullanılamayacağını göstermetedr. Anca bu eştl aşağıda gösterldğ gb doğrusallaştırılablmetedr (Gujarat, 2004: ): P 1 = 1 + e Z olma üzere, 1 ( 1 P ) = dr. (2.11) Z 1+ e P 1 P 1+ e = 1+ e Z Z = e Z (2.12) 26

39 Yuarıda P /( 1 P ) oranı, far oranı (odds-rato) olara adlandırılmatadır. Denlem (2.12) nn her tarafının logartması alındığında; ln P Z (2.13) L = = 1 P = α + βx logt model elde edlmetedr. Far oranlarının logartması L, hem X hem de parametrelere göre doğrusaldır. Logt modelde Z değşen - ve + aralığında değşren, P sıfır ve br aralığında bulunmatadır (Aslan, 2006:16). EVIEWS, MLOGIT, QUAIL, PCGIVE, RATS, SAS, SHAZAM logt uygulamaları çn uygun paet programlardır (Ramanathan, 1995:644) Probt Model Probt modeln abulü 1950 l yıllarda Blss ve Fnny tarafından yapılan çalışmalarla gerçeleşmştr. Anca hesaplama zorluğu ve o dönemde paet programların günümüzde adar gelşmş olmaması nedenyle ço fazla lg görmemştr (Cramer, 2003:9). İl terch modellern açılama çn uygun br ümülatf dağılım fonsyonunun seçlmes geremetedr. Normal ümülatf dağılım fonsyonundan elde edlen model probt model olara adlandırılmatadır. F( X ) = X 0 1 e 2 2σ π 2 ( X µ ) / 2σ 2 (2.14) Probt model, fayda teorsne dayandırılara açılanablmetedr. Probt analz, gözlenemeyen I fayda ndes haında blg elde edere α ve β parametrelernn tahmn edlmesn sağlamatadır. Hanenn ev sahb olma veya 27

40 olmama ararı le lgl durumda I ndes hanenn ev sahb olma stedğn göstermetedr. I ndes üzernde gözlemler mevcut değldr anca I ndes açılayıcı değşenlere bağlıdır ve I ndesnn değer arttıça hanenn ev sahb olma olasılığı artmatadır. I ndes Denlem (2.15) de verldğ gb gösterlmetedr (Aaya ve Pazarlıoğlu, 1998:93): I = α + β (2.15) X Y=1 hanenn ev sahb olduğu, Y=0 da hanenn ev sahb olmadığı (racı olduğu) durumu gösterme üzere değer, * I gb rt br değer olduğu durumda I ndes * I rt değern aştığında ( I > I * ) hane ev sahb olaca, altında aldığında ( I I * ) se ev sahb olamayacatır. * I rt değer, I ndes değer gb gözlenememetedr (gzl), anca I le aynı ortalama ve standart sapma le normal dağıldığı varsayıldığında Denlem (2.15) de parametreler tahmnleme ve I ndes haında blg elde etme mümün olacatır. * I nn, I den üçü veya eşt * olma ( I I ) olasılığı Denlem (2.16) da standartlaştırılmış normal ümülatf dağılım fonsyonundan elde edlmetedr (Gujarat, 2004: ): P * = P( Y = 1) = P( I I ) = P( Z α + βx ) = F( α + βx ) (2.16) Z standart normal değşen olma üzere; F( I ) = = 1 2π 1 2π I 2 z / 2 e dz α + βx 2 z / 2 e dz Z ~ N(0,1) (2.17) böylece P nn sıfır ve br aralığında alması sağlanmıştır. I ndesn elde etme çn Denlem (2.16) nın ters alınmatadır: 28

41 I = F 1 ( I ) = F 1 ( P ) = α + βx (2.18) 1 F normal ümülatf dağılım fonsyonunun tersdr. I yüse değerler aldıça olayın ortaya çıma olasılığı artmatadır. LIMDEP, SHAZAM, PROBIT, MIDAS VE SAS probt uygulamaları çn uygun paet programlardır (Ramanathan, 1995:642) Logt ve Probt Modellern Karşılaştırılması Uygulamada probt ve logt modeller genellle ço yaın tahmnlenmş olasılıları vermetedr ve model çn de logartm benzerl fonsyonlarının masmze edlmş değerler brbrne yaın olma eğlmndedr (Davdson ve MacKnnon, 1999:449). Bu değern şelsel olara arşılaştırılması Şel 1 de verlmştr. Şel 1. Logt ve Probt Model Kayna: Beyazay, 2007, s