Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 5 Konu Primi ve Kira Geiri Büyümesinin Varyans Ayrışırması Celil Zurnacı 1, Eray Akgün, Mura Karaöz Akdeniz Üniversiesi Türkiye de asarruf ve sermaye birikiminin yeersiz olması nedeni ile li yıllara kadar konu piyasasında yaırımcı sayısı sınırlı kalmışır. Yüksek enflasyon ve faiz oranları, ekonomideki isikrarsızlıklar gibi uzun vadeli finansman siseminin kurulmasını engelleyen fakörlerin oradan kalması ile 3 yılından sonraki dönemlerde Amerikan ekonomisinde uygulanmaka olan uzun vadeli gayrimenkul finansman modelleri Türkiye şarlarına uygun hale geirilerek uygulanmaya başlanmışır. Bu çalışmada Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir illeri için konu primleri ve kira büyümelerindeki değişimler dinamik Gordon büyüme modeli olarak ele alınmışır ve uzun vadeli konu kredilerinin uygulandığı dönem olan 5-13 yılları arasında IBSS düzeyinde konu fiyaları, ourma amaçlı gerçek kira ücreleri ve mevdua faiz oranları aylık veri olarak analiz edilmişir. Tahmin yönemi olarak yapısal VAR modeli kullanılmışır. Konu primlerinin ve kira geirilerindeki değişimlerin kaynakları varyans ayrışırması ile araşırılmışır. Bunun yanında konu primlerinde, kira büyümelerinde veya faiz oranlarında meydana gelen şokların konu primlerine ve kira büyümelerine ne ölçüde ekiledikleri eki epki fonksiyonları ile oraya konmuşur. Sonuç bölümünde ise Türkiye geneli ve il bazında karşılaşırmaları yapılmışır. Anahar Kelimler: Konu geirisi, konu primi, kira geiri büyümesi, faiz oranları. Variance Decomposiion of Housing Premia and Ren Reurn Growh The lack of savings and capial accumulaion in Turkey caused he number of invesors in he housing marke has been limied up o he s. Afer he year 3 long-erm real esae financing models which is used in American economy for years were modified and sared o apply in Turkey wih he disappearance of he reasons, such as hyperinflaion, high ineres raes and economic insabiliy prevens he realizaion of long-erm financing models. In his sudy dynamic Gordon Growh model applied o housing marke in 3 meropolian areas Isanbul, Ankara and Izmir and he naion from 5 o 13. Monhly housing prices, renal fees and ineres raes used as daa and analyzed wih srucural VAR model. The sources of changes in ren growh and housing premia were invesigaed wih variance decomposiion. And response of ren growh and housing premia o he shocks occurred in ineres raes, ren growh and housing premia were deermined. In conclusion comparisons beween 3 meropolian areas and naions were made. Key Words: Hosing reurn, housing premia, ren growh, ineres raes. Giriş Türkiye, gayrimenkul piyasasının son derece canlı olduğu ülkelerden birisi konumundadır. Gayrimenkul uzun zamandan beri en popüler yaırım aracı olmasına rağmen, li yıllara kadar yaırımcı sayısı sınırlı kalmışır. Bunun başlıca sebebi, Türkiye'de asarruf ve sermaye birikiminin yeersiz olmasıdır (Teker,1996). Türk insanının yaşam kaliesinin yükselmesi ve 1 Akdeniz Üniversiesi İkisadi İdari Bilimler Fakülesi Ekonomeri Bölümü Dumlupınar Bulvarı 75 Kampüs Analya, celilzurnacı@akdeniz.edu.r, Tel: 31 6 3.
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 51 konu alebinin karşılanması, uzun vadeli finansman siseminin kurulmasına bağlıdır. Uzun vadeli finansman modellerinin hayaa geçirilmesini engelleyen yüksek enflasyon ve ekonomideki belirsizlikler gibi nedenlerin oradan kalkmasıyla ve ekonomideki olumlu gelişmelerle birlike özellikle Amerikan ekonomisinde uzunca bir süredir uygulanmaka olan uzun vadeli gayrimenkul finansman modellerinin Türkiye şarlarına adape edilerek uygulanmasına 3 yılından sonraki dönemde başlanmışır. Bu çalışmada özellikle konu finansmanı olarak Morgage siseminin bankalarca uygulandığı dönem olan 5 ile 13 yılları arasında konu fiyalarındaki ve kira ücrelerindeki değişimlerin analizi yapılmışır. Gerek ikame amaçlı, gereke yaırım amaçlı konua yönelen alep, konu fiyalarında değişimlere sebep olmakadır. Faiz oranlarını düşmesi ile birlike, kirada ouran haneler kira öder gibi konu sahibi olma yoluna gimeyi ercih emekedirler. Bunu yanında konu primlerindeki arışan ve yüksek kira geirilerinden faydalanmak iseyen yaırımcılarda konu alebini arırmakadır. Bu çalışmada Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir illeri için konu primleri ve kira büyümelerindeki değişimler dinamik Gordon büyüme modeli olarak ele alınmışır ve 5-13 yılları arasında konu fiyaları, ourma amaçlı gerçek kira ücreleri ve mevdua faiz oranları aylık veri olarak analiz edilmişir. Tahmin yönemi olarak Vekör Ooregresif modeli kullanılmışır. Konu primlerinin ve kira geirilerindeki değişimlerin kaynakları varyans ayrışırması ile araşırılmışır. Bunun yanında konu primlerinde, kira büyümelerinde veya faiz oranlarında meydana gelen şokların konu primlerine ve kira büyümelerine ne ölçüde ekiledikleri eki epki fonksiyonları ile oraya konmuşur. Sonuç bölümünde ise Türkiye geneli ve il bazında karşılaşırmaları yapılmışır. Campbell-Shiller varyans ayrışırması Konu fiyalarının bugünkü değerinin hesaplanması, finans lieraüründe kapsamlı olarak kullanılan Campbell ve Shiller'in (19a,b) yönemine dayanmakadır. Konu piyasasında, bugünkü değer modelinin yorumlarından birisi uzun dönemde konu fiyaları ve kira fiyalarının beraber hareke eiği varsayımıdır. Fiya-kira oranında ki değişimleri incelemek için bugünkü değer modelindeki beklenen geirinin bugünkü değeri ve kiradaki büyümenin beklenen değerine fiya-kira oranı uygulanmışır. Konu geirisi, beklenen faiz oranları ve risksiz faiz oranı üzerinde beklenen risk primlerine eşiir. Fiya-kira oranındaki değişimin, kira endeksindeki değişimin veya faiz oranlarındaki değişimin yada konu risk primlerindeki değişimin herhangi biri veya birkaçını yansıığı düşünülmekedir. Gizil değişken modeli Çalışmada model olarak Campbell & Shiller (19) ve Binsbergen & Koijen () fiya-kira oranı için bugünkü değer modeli kullanılmışır. Konu geirisi ve kira büyümesi gizil değişkenler olduğu varsayılmışır. Konu yaırımının 1 dönem sonrası oplam geirisinin logariması; P 1 R 1 h 1 log P şeklinde ifade edilmekedir. Burada dönem sonundaki oplam geiri, konu fiyaları ve elde edilen kira gelirlerinin logariması ile doğrusal fonksiyonu olarak ifade edilmekedir. Faka bunların arasındaki gerçek ilişki doğrusal değildir. Bunun sebebi yukarıdaki eşilike konu fiyaı ile kira gelirlerinin bir arada oplam olarak bulunmasıdır. Ancak h 1, aşağıdaki dönüşümler yapıldığında fiya-kira oranın yaklaşık olarak doğrusal eşiliği ile ifade edilmekedir.
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 5 P 1 R 1 P R R P R P R log log log R R log( R ) r şeklinde 1 1 1 1 log log log log P P R R Burada P R PR pr, anımlanmakadır. Gerekli dönüşümler yapıldığında; P 1 R 1 pr 1 log log e 1 r 1 pr P P 1 R 1 exp( pr) P 1 1 1 log log(1 exp( pr)) pr r pr 1 exp( pr) h pr r pr 1 1 1 1 1 şeklinde elde edilmekedir. Burada; log(1 exp( pr)) pr ve exp( pr) 1exp( pr ) olarak anımlanmakadır. Aynı zamanda; pr pr 1 r 1 h 1 Bu eşilik sonsuza kadar ekrarlandığında; pr pr r h r h... 1 1 pr pr r r h h 1 1 j1 j j j1 pr... pr ( r h ) pr ( r h ) j1 j j 1 j1 j şeklinde elde edilmekedir. lim pr olduğu varsayılmakadır. Konu yaırımının j j geirisini i faiz oranının oplamı olarak anımlandığında, h i, fiya kira oranının logariması beklenen reel oranlar, konu primleri ve kira geirisindeki büyüme olarak üç değişkenin oplamı şeklinde elde edilmekedir. 1 p j r ( r j i j j ) 1 j1 Beklenen kira geirisindeki büyüme, beklenen reel faiz oranları ve konu primleri gizil değişkenler olduğu varsayılmışır. Bu gizil değişkenlere AR(1) süreci uygulanmışır. e e re r ( r ) i 1 1 1 ( i ) e e ie 1 1 1 ( ) Bir dönem sonraki beklenen değerleri; e E r r e e e 1 1 1 1 E i e 1 i E e 1
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 53 şeklinde bulunur. Reel kira geirisindeki büyüme ve faiz oranları beklenen değerleri ile kendine has şokları içermekedir. r r r 1 1 i i 1 i 1 Kira fiya oranının zamanındaki beklenen değeri hesaplandığında; j1 pr E( r j i j j ) 1 j1 j1 r j1 i j1 j1 1 j1 j r i 1 j j j j j j j j j 1 ( r ) 1 ( i ) 1 ( ) 1 j j j j 1 r 1 i 1 1 1 j 1 1 r 1 r ( ) ( ) ( ) ( ) ( )... ( i ) 1 ( i )... ( ) 1 ( )... ( r ) 1 1 ( 1 )... 1 1 ( i ) 1 1 ( 1 )... ( ) 1 1 ( 1 )... ( r ) ( i ) ( ) pr 1 1 1 1 1 1 pr A B ( r ) B ( i ) B ( ) 1 3 Olarak hesaplanmakadır. Fiya-kira oranının logariması beklenen kira geirisindeki büyümenin, beklenen faiz oranının ve beklenen konu primlerinin logarimaları ile doğrusal bileşeni olarak ifade edilmişir. Fiya-kira oranında elde edilen değerler kira geirisindeki büyümenin, faiz oranının ve konu primlerinin sürekliliğine bağlıdır. Modeldeki esadüfi haa erimleri, beklenen kira gelirindeki şok, beklenen reel faiz oranlarındaki şok, beklenen konu primlerindeki şok, reel kira geirisindeki şok ve reel faiz oranlarındaki şok olarak adlandırılır ve bu şokların oralamaları sıfırdır. Varyans-kovaryans marisi de aşağıdaki gibi ifade edilir. r r ri e e e rr ri r i i e e e ir ii i re Σ Var e e e e e r r i r ie e e e i i e e Bingsbergen & Koijen () in çalışmasında kullandığı anımlama sraejisine göre haalar birbirinden bağımsız ve zaman içerisinde özdeş dağılmışır. Kolaylaşırmak için en çok olabilirlik yöneminde şokların normal dağılıma uyduğu varsayılmakadır. Aslında bu model klasik Gordon büyüme modelinin dinamik versiyonu olaraka ifade edilmekedir. Bu model daha sonra Schiller & Belrai (199) ve Campbell & Ammer (1993)
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 5 arafından sabi geirili varlıklara uygulanmış, Vuoleenaho () arafından firma düzeyinde hisse senedi varlıklarına, Plazzi, Torous & Valkanov (6) arafından icari gayrimenkul varlıklarına uygulanmışır. Çalışmada denklem 1 e Campbell (199) ve CAmpbell ve Ammer (1993) çalışmalarında olduğu gibi vekör ooregresif (VAR) modeli uygulamışır. Fiya-kira oranının varyans bileşenleri Fiya-kira oranın varyansını fiya-kira oranı için elde edilen eşiliği kullanarak ayrışırabiliriz. e e e Var( pr ) B Var( r ) B Var( i ) B Var( ) 1 3 B B Cov( r i ) B B Cov( r ) B B Cov( i ) e e e e e e 1 1 3 3 1 e B e B3 e r i 1 1 1 B Var( pr ) 1 1 1 B1 B e e B1 B3 e e B B3 e e r i r i 111 111 11 1 Buradan anlaşılacağı üzere, fiya-kira oranındaki varyasyonların bir kısmı beklenen kira geirisi büyümesi, beklenen faiz oranı ile ve beklenen konu primleri ile açıklanmakadır. Bunun yanında fiya-kira oranındaki varyasyonlara bu değişkenlerin arasındaki kovaryasların da ekili olduğu görülmekedir. Araşırmada kullanılan veriler Konu fiyaları ve kira ücreleri; Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir piyasaları için konu fiyaları ve reel kira endeks verileri TUİK veri abanından IBBS düzey bazında 3-1 yılları arasında aylık olarak derlenmişir. Konu fiyaları verileri yapı kullanma izin belgeleri sayfasından yeni yapılan konuların fiyaları olarak, reel kira endeksi ise 3 yılı baz olarak derlenmişir. Case ve Shiller ın (199) çalışmasında ve benzer çalışmalarda olduğu gibi kiracılar arafından ödenen kira ücrelerindeki büyüme ile kendi evinde ouran ve kira ödemeyen kişilerin ourdukları evlerin kira büyümelerinin eşi olduğu varsayılmışır. Görünmeyen kira ücrelerindeki eğilimler, kiracılar arafından ödenen kira ücreleri verileri ile emsil edilmediği için sonuçlar ve analizler bu durum göz önünde bulundurularak değerlendirilecekir. Her bir pazar için konu fiyaları ve yıllık reel kira ücreleri mevsimselliken arındırılmış ve konu fiyaları yıllık kira geirisine bölünmüşür. Türkiye, İsanbul, Ankara ve İzmir piyasalarındaki 3-1 yılları arasındaki fiya-kira oranlarındaki değişim Şekil 1 de göserilmişir. (1)
Oca Ara Kas. Eki.5 Eyl.6 Ağu.7 Tem. Haz.9 May Nis1 Mar Şub3 Oca Ara Kas. Eki.5 Eyl.6 Ağu.7 Tem. Haz.9 May Nis1 Mar Şub3 Oca Kas Eyl. Tem.5 May.6 Mar.7 Oca. Kas. Eyl.9 Tem May1 Mar Oca3 Kas3 Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 55 35 3 5 15 1 5 5 15 1 5 İsanbul Türkiye Ankara Türkiye 5 15 1 5 İzmir Türkiye Şekil 1 Fiya- Kira oranları Reel faiz oranları; Reel faiz oranları gösergesi olarak bankalarca 1 yıl ve daha uzun vadeli TL üzerinden açılan mevdualara uygulan yıllık faiz oranları aylık faiz geirisine dönüşürülerek alınmışır. Vadesi 1 yıl ve daha uzun olan mevdualara uygulanan faiz oranlarının kullanılmasının amacı konu yaırımının bir yıldan daha az olmadığı varsayımıdır. Reel faiz oranları verileri TCMB elekronik veri dağıım siseminden derlenmişir. Konu geirileri ve konu primleri; Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir konu piyasaları için konu sahiplerinin elde eiği aylık geiriler; şeklinde hesaplanmışır. ; döneminde konu yaırımından elde edilen geiriyi, döneminde konuun fiyaını, dönemindeki konuun elde edilen kira geirisini ifade emekedir. Konu yaırımının faiz geirisinden elde eiği fazladan geiri konu primi olarak ifade edilmekedir ve faiz geirisinin konu geirisinden çıkarılması ile ilde edilmişir. Tablo 1 de Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir piyasalarındaki yıllık kira büyüme oranları, yıllık konu geirisi oranları ve yıllık konu primleri oranlarının oralama değeri sandar sapması ve ookorelasyon kasayıları göserilmişir. Ookorelasyon kasayısı bağımlı değişkenin bir gecikmeli değerleri ile regresyonu sonucunda elde edilen eğim kasayıları olarak hesaplanmışır. 3-13 yılları arası Türkiye geneli konu yaırımından elde edilen oralama yıllık geirinin yaklaşık %1 olduğu görülmekedir. İsanbul ve İzmir konu piyasası sırası ile %1 ve % ile Türkiye genelinden daha yüksek performans sergilediği
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 56 görülmekedir. Ankara ise yıllık oralama konu geirisinde Türkiye geneli ile aynı performansı göserdiği anlaşılmakadır. Risksiz geiri oranı düşüldüken sonra elde edilen fazladan geiri oranlarına bakıldığında 3-13 yılları arasında konu yaırımından elde edilen yıllık oralama prim oranları Türkiye geneli %1.71 olarak hesaplanmışır. İzmir konu piyasasından elde edilen primin yıllık oralama değeri %5.7 ile en yüksek değere sahip iken İsanbul konu piyasasından elde edilen yıllık oralama konu primi %37 olarak görülmekedir. Ankara ise konu geirisi olarak Türkiye ile aynı orana sahip olmasına rağmen fazladan geiri olarak değerlendirildiğinde Türkiye geneli konu piyasasından daha yüksek performans sergilediği görülmekedir. Kira büyüme oranlarının ise her üç konu piyasasında da Türkiye geneli yakın performans göserdiği görülmekedir. Değişkenlerin sandar sapma değerlerine bakıldığında kira büyüme oranlarının volailiesinin % 7 civarında olduğu görülmekedir. Konu geirilerinde ve konu primlerinde en yüksek volailienin İsanbul piyasasında olduğu göze çarpmakadır. İsanbul piyasasındaki konu geirilerinin volailiesinin Ankara ve İzmir den yaklaşık ka daha fazla olduğu, konu primlerinin volailiesinin ise 3 ka fazla olduğu göze çarpmakadır. Kira büyümelerinde, konu geirilerinde ve primlerinde en düşük volailienin Ankara konu piyasasında olduğu görülmekedir. Tablo 1 Kira geiri büyümesi, konu geirileri ve primleri isaisikleri Δr μ σ ρ μ σ ρ μ σ ρ Türkiye 1.5 7.9 17.71 7.59. 1.71 6.6 6 İsanbul 1.7 7.9.71 39.6 -. 37 7 -.6 Ankara 1.75 6.9 17.9 1-1.95 9.75-5 İzmir 13 7.7 11 5.7 113 - No: Ookorelasyon kasayısı, bağımlı değişkenin bir gecikmeli değeri ile regresyonu sonucunda elde edilen eğim kasayısı olarak raporlanmışır. Model belirlenmesi ve ahminler Türkiye geneli ve her üç marke için konu primleri ve kira geiri büyümeleri serilerine ADF esi uygulanmışır. Konu primleri serileri her dör piyasa içinde düzeyde durağan olarak espi edilmişir. Kira geiri büyüme serileri ise fark durağan olarak belirlenmişir. Aylık faiz oranları ise büün modellerde orak değişken olarak kullanılmış ve fark durağan olarak belirlenmişir. Tablo de ADF esi sonuçları büün seriler için görülmekedir. Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir konu piyasaları için denklem 1 ayrı ayrı VAR(p) modelleri ahmin edilmişir.
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 57 Tablo ADF birim kök esleri Türkiye İsanbul Ankara İzmir Sabi Sabi & Trend Sabi Sabi & Trend Sabi Sabi & Trend Sabi Sabi & Trend -16. -16.9-11.5-11.53-13 -13-13.75-13.69-19 -1. -1.7 -.59-1.6-3.65-1.5-7 - -13.99-11 -11-11.9-11.5-7.9-7.93 -.9 -. -6. -13. isaisikleri (%1, %5, %1); Sabi=-3., -., -.57 Sabi & Trend=-, -3., -3 Uygun VAR modelleri LR, FPE isaisikleri Akaike ve Schwarz bilgi krierleri ile belirlenmişir. Türkiye geneli konu piyasası için VAR() modeli, İsanbul konu piyasası için VAR(3) modeli, Ankara konu piyasası için VAR(), İzmir konu piyasası için VAR() modeli ahmin edilmişir. Tablo 3 e seçim krierlerine ilişkin sonuçlar göserrikmekredir. Şekil de VAR modellerine ai ers köklerin grafikleri göserilmekedir. Tüm modellerdeki ers kökler 1 birim çember içinde kaldıkları için ahmin edilen VAR modelleri isikrarlıdır. Modellerin arıkları için emel varsayımların sağlanıp sağlanmadığına bakılmışır. Değişen varyans esi uygulanmış ve modellerde değişen varyans problemi olmadığı espi edilmişir. Ookorelasyon esi içim LM esi uygulanmış ve Türkiye geneli modelinde üçüncü gecikmede % 5 anlamlılık düzeyinde ookorelasyon olduğu emel hipoezi kabul edilmişir. İsanbul konu piyasası için oluşurulan modelin haalarının üm gecikme düzeylerinde ookorelasyonsuz olduğu espi edilmişir. Ankara konu piyasası modelinin haalarında ise onuncu gecikmede ookorelasyon olduğu görülmekedir. İzmir konu piyasası modeli için ise,, 6 ve 9 gecikmelerde ookorelasyon olduğu LM esi ile espi edilmişir. Modellerde bulunan ookorelasyon sorunun giderilmesi için VAR modellerinin derecesi arırılmış faka daha iyi model elde edilememiş ve aşırı paramere probleminden kaçınılması adına mevcu modeller en iyi VAR modelleri olarak belirlenmişir. Değişen varyans esi sonuçları ve ookorelasyon esi sonuçları ablo ve ablo 5 e göserilmişir.
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 5 Tablo 3 VAR modelleri gecikme seçim krierleri Lag LogL LR FPE AIC SC HQ Türkiye geneli 1 3 5 6-1691115 73.957.9996.991-137.6199 6113 53.53693.17*.6513* - 1.9379 1776* 53*.5337* 3669.73399-153717 5.776911 796.6333 3375.915-11965 1.15 9.637 3.5919 3.519-115577 1996 5.7117 3.175 3735-15.39 1171 179.753957.933 397379 İsanbul Ankara İzmir -37.67 96 6.693 6.539 6.975 1-3331 77.9371.7611 5.93766 61963* 6.57-3.5355 33.5.6551 5.7737 615 5.99* 3-31935 1.569*.637* 5.7693* 6.73793 6.5539-31.776 1537.6 5.7751 6.691576 67656 5-93.9 1553.6599 5.77916 6.967 63735 6 9.6936 5.563379.715 5.76163 715 6955-91.79 96.96.9919.97 1-53.575 7.619 563 533.69*.656* -1.36.9* 9* 69*.79135.57 3-36.577 9.65765 53 711 5.595.657-79 16171 57 6751 561.7319 5 -.91 1191 6569.73 5.519.56967 6-1.513 1.953 7319.5 5.7697.913-35.917.77 5.913 5.95* 5.91 1-37977 3665.6311 5.7911 67 5.63519-36.961 3.971.51693 5.5571 669 5.7599 3-9 63.7311 5.6139 6655 5.77*.96 19.995*.561* 539* 6393 5.79531 5-73.57 1513.7199 5.557 6.565 5.916 6-6111 165367.6766 5561 6.79 5.9593
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 59 1.5 1.5 1. 1..5.5.. -.5 -.5-1. -1. -1.5-1.5-1. -.5..5 1. 1.5 1.5 Türkiye geneli VAR() modeli -1.5-1.5-1. -.5..5 1. 1.5 1.5 İsanbul VAR(3) modeli 1. 1..5.5.. -.5 -.5-1. -1. -1.5-1.5-1. -.5..5 1. 1.5 Ankara VAR() modeli -1.5-1.5-1. -.5..5 1. 1.5 İzmir VAR() modeli Şekil AR karakerisik polinomların ers kökleri grafikleri Tablo Değişen varyans esi sonuçları Prob Türkiye 9 51 İsanbul 19 9 Ankara 3.75 İzmir 11.57.
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 6 Tablo 5 Ookorelasyon esi sonuçları Türkiye İsanbul Ankara İzmir Lags LM-Sa Prob LM-Sa Prob LM-Sa Prob LM-Sa Prob 1 9557 91 157.1 11.576 1 333.59 1.53 3 1.51 6 1959 5 3 1696 36.97 1.953.9.955. 77973.61 5.9715.7 555.799 1.539 6 5 1.9336 171 11 15.75.69 7.59.575 6 3.791.9 3.976.913 19 1.76 7 1.19 19 73377.61 5.596.753.9.76 6.799.659 669.73.6933.7 9.97667 5 9 6.6376.6531 3.769.97 3.51.9 17.66 1.161.5 91 6 17.6367 9 5.579.71 11 6.9761.6 6715.737 11 9.9131 9 1 6..7315 7.7711.555 59759.79 9.6171 6 Konu primleri ve kira geiri büyümelerinin varyans ayrışırması Varyans ayrışırmaları her bir değişkendeki öngörü haasının varyansını her bir içsel değişkene göre ayrışırmakadır. Sisemde kullanılan değişkenlerden birinde meydana gelecek olan bir değişmenin yüzde kaçının kendisinden, yüzde kaçının da diğer değişkenlerden kaynaklandığını gösermekedir (Enders,1995:311). Türkiye geneli, İsanbul, Ankara ve İzmir konu piyasaları için sorunsuz oluşurulan VAR modelleri ahmin edildiken sonra konu primlerinin ve kira büyümelerinin varyans ayrışırması yapılmışır. Tablo 6 da kira büyümelerinin ve konu primlerinin varyans ayrışırması sonuçları göserilmekedir. Tablo 6 Türkiye geneli konu primleri ve kira geirileri büyümesi Konu priminin varyans ayrışırması Kira geiri büyümesinin varyans ayrışırması Period S.E. Premia RenGrowh Ineres S.E. Premia RenGrowh Ineres 1 3.776 1... 9.9 99.951..7 95.6 1.95 9. 995.67 3 16 9.766 1 33 36 3 953.559 3 95.6 3.91 3 97 5.6 5 93.67 3.9 39 16 937 56 6 1 97.673 3 36 9 5 7 1 919.61 3 9 973 5.7 1 916.6 31 51 967 5. 9 1 915.6 3 51 967 5. 1 1 915.63 3 51 965 5. 11 1 915.63 3 51 96 5.5 1 1 915.63 3 51 96 5.5
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 61 Türkiye geneli konu primlerindeki değişimlerin amamı birinci dönemde kendisi arafından açıklanırken, ikinci dönemde % 95 i kendisi arafından, yaklaşık %.5 i kira geirilerindeki değişimler ile, % si faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Üçüncü dönem ve sonrasında konu primlerindeki değişimlerin kendisi arafından açıklanma oranı % 9 ye düşmüş, kira geiri büyümeleri ile açıklanma oranı %.6 e yükselmiş, faizdeki değişimleri ile açıklanma oranı ise %3 e kadar yükselmişir. Kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimlerin kaynağı incelendiğinde, birinci ve ikinci dönemde amamını kendisi olduğu görülmekedir. Üçüncü dönemde kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimin % 95 si kendisi arafından açıklanırken %.5 i faiz oranlarındaki değişim ile, % si konu primlerinde meydana gelen değişimler ile açıklanmışır. Sonraki dönemlerde bu oranları sırasıyla % 9, %5.5 ve % olarak hesaplanmışır. İsanbul konu piyasasındaki konu primlerindeki değişimin kaynakları incelendiğinde, meydana gelen değişiminin amamı birinci dönemde kendisi arafından açıklanırken, ikinci dönemde % 99.7 si kendisi arafından açıklanmışır. Bu oran üçüncü dönemde % 96.6 ya düşerken ilerleyen dönemlerde % 9 seviyelerinde kalmışır. Konu primlerinde meydana gelen değişimlerin ikincil kaynağı olarak faiz oranları olarak görülmekedir. Konu primlerinde meydana gelen değişimlerin %. ü faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Kira geirilerinde meydana gelen değişimlerin açıklama oranı ise % 1.5 olarak hesaplanmışır. Kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimlerin kaynağı incelendiğinde, birinci dönemde % 9 nin kendisi arafından belirlendiği % sinin ise konu primleri ile açıklandığı görülmekedir. İkinci dönemde kira geirilerindeki büyümenin % 95.7 si kendisi arafından açıklanırken %3 i konu primlerinde meydana gelen değişimler ile, % 1 i ise faiz oranındaki değişimler ile açıklanmışır. Üçüncü dönemde faiz oranındaki değişimler % 6.6 oranında yükselirken konu primlerindeki değişimler %.9 a gerilemişir. İzleyen dönemlerde kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimlerin % ü kendisi arafından açıklanırken, %1 si faizdeki değişimler ile, % 3.6 sı ise konu primlerindeki değişimler işle açıklanmışır. ve ikinci dönemde amamını kendisi olduğu görülmekedir. Üçüncü dönemde kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimin % 95 si kendisi arafından açıklanırken %.5 i faiz oranlarındaki değişim ile, % si konu primlerinde meydana gelen değişimler ile açıklanmışır. Sonraki dönemlerde bu oranları sırasıyla % 9, %5.5 ve % olarak hesaplanmışır. Ankara konu piyasasındaki konu primlerindeki değişimlerin amamı birinci dönemde kendisi arafından açıklanırken, ikinci dönemde % 97 ü kendisi arafından, %.9 u kira geirilerindeki değişimler ile, % 1.7 si faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Üçüncü dönemde konu primlerinde meydana gelen değişimlerin % 96.9 u kendisi arafından açıklanırken, % 1.5 i kira geirilerindeki değişimler ile, % i faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Sonraki dönemlerde konu primlerindeki değişimlerin %95.7 si kendisi arafından açıklanmış, geriye kalan % lük değişim eşi olarak kira geirilerindeki ve faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Kira geirilerindeki büyümenin varyans ayrışırma ablosuna bakıldığında ek kaynağın olarak kendisi olduğu göze çarpmakadır. %9 i kendisi arafından açıklanırken, %1 ü konu primleri ile, %.5 i faiz oranlarındaki değişimler işle açıklanmışır. İzmir konu piyasasındaki konu primlerindeki değişimlerin amamı birinci dönemde kendisi arafından açıklanırken, ikinci dönemde % 9 i kendisi arafından, % 1.5 u kira geirilerindeki değişimler ile açıklanmışır. Üçüncü dönemde konu primlerinde meydana gelen değişimlerin % 96 si kendisi arafından açıklanırken, % 3 si kira geirilerindeki değişimler ile, %.6 sı faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Sonraki dönemlerde konu primlerindeki
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 6 değişimlerin % 6.5 i kendisi arafından açıklanmış, geriye kalan değişimin ikincil kaynağı olarak kira geirindeki değişimler olarak belirlenmişir. Faiz oranlarındaki değişimler ise konu primlerindeki değişimlerin % 3 lik kısmını açıklamışır. Kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimlerin kaynağı incelendiğinde, birinci dönemde %99 inin kendisi olduğu, %. inin faiz oranları olduğu görülmekedir. İkinci dönemde kira geiri büyümelerinde meydana gelen değişimin % 96. i kendisi arafından açıklanırken %. i konu primlerinde meydana gelen değişimler ile, % ü faiz oranlarındaki değişimler ile açıklanmışır. Üçüncü dönemde bu oranlar sırasıyla % 9.5, % ve %1 olarak hesaplanmışır. Tablo 7 İsanbul piyasası konu primleri ve kira geirileri büyümesi Konu priminin varyans ayrışırması Kira geiri büyümesinin varyans ayrışırması Period S.E. Premia RenGrowh Ineres S.E. Premia RenGrowh Ineres 1 13. 1... 55 1.956 9.. 16 99.79 9 3 35 95.7 16 3 16.5 96.61.73 36 5.953 91 6.637 16.65 95.655 97 61 3.97 5.75 1.6 5 17 9.65 135 11 61 3.53 5.7 1.61 6 17 991 15 65 3.57.961 11.5 7 17 97 136 6 66 3.573.766 11.661 173 9 1 66 3.619.69 11.77 9 175 99 19 66 3.619 11.93 1 176 93 1.5 66 3.63 11.93 11 176 935 1.53 67 3.6.6 11.97 1 176 931 1.56 67 3.6 99 11.977 Tablo Ankara piyasası konu primleri ve kira geirileri büyümesi Konu priminin varyans ayrışırması Kira geiri büyümesinin varyans ayrışırması Period S.E. Premia RenGrowh Ineres S.E. Premia RenGrowh Ineres 1 6.765 1... 3 31 99.669..55 97.933 1.7 55.3 9.95 59 3 7 96.9.913 5 56 19 963 966 1.565 73 57 19 91.59 5 1 95. 7 66 57 195 97.53 6 6 95.755.7 66 57 135 99.536 7 7 95.75.3 66 57 151 911.539 7 95.73 66 57 151 91.539 9 95.73 66 57 15 99.539 1 95.73 66 57 15 99.539 11 95.73 66 57 15 99.539 1 95.73 66 57 15 99.539
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 63 Tablo 9 İzmir piyasası konu primleri ve kira geirileri büyümesi Konu priminin varyans ayrışırması Kira geiri büyümesinin varyans ayrışırması Period S.E. Premia RenGrowh Ineres S.E. Premia RenGrowh Ineres 1 69 1....53 997. 77 91 1.573 97.67.66 96.36 9 3 7 96 3..67.1.59 9.59 15 7.6 9 6.9.7.3 3 91 16 5 7.75 9.1 7.967 15.91.3 93.7 1.69 6 7.7 5.9.635.9.73 93.69 1.6 7 7.9 7.63 9.713.6.51.67 93.639 1.71 7.917 7.6 9.7 31.53.16 935 1.759 9 7.93 6.3 9.9 379.53.1 93 1.5 1 7.939 6.76 9.959 379.5.9 9399 1.11 11 7.95 6.63 1.9 37.5.3 936 1.11 1 7.9 6.555 16 377.5.3 933 1.1 Eki-epki analizi Eki-epki fonksiyonları, rassal haa erimlerinden birindeki bir sandar haalık şokun, içsel değişkenlerin şimdiki ve gelecekeki değerlerine olan ekisini yansıır. Eki-epki analizinde Pesaran (1996) arafından gelişirilen değişkenlerin sıralamalarına duyarsız Genelleşirilmiş eki-epki fonksiyonu kullanılmışır. Tahmin edilen VAR modellerinde değişkenlerde meydana gelen genelleşirilmiş 1 sandar sapmalık şoklara kendisinin ve diğer değişkenlerin verdiği epkilerin grafikleri şekil 3 e göserilmekedir. Tüm piyasalarda konu primleri kendilerine verilen 1 sandar sapmalık şoklara 1 dönem sonrasında poziif epki verirken, dönem sonrasında negaif epki verilmişir. Türkiye geneli konu piyasasında ve Ankara konu piyasasında 3 dönem sonrasındaki epki ekrar poziife dönüp daha sonrasında sönmüşür. İsanbul konu piyasasında 3 ve dönem sonrasındaki epki anlamlı değil iken 5 dönem sonrasında poziif ve anlamlı olarak görülmekedir. İzmir konu piyasası için ise konu primlerine verilen 1 sandar sapmalık şokun ekisi dönem sonrasında sönümlenmişir. İsanbul ve Ankara konu piyasaları konu primleri kira büyümelerine verilen 1 sandar sapmalık şoklardan ekilenmez iken, Türkiye geneli konu piyasası gecikmede negaif anlamlı epki ve simerik olarak 3 gecikemede poziif anlamlı epki vermiş ve sönümlenmişir. İzmir konu primleri ise kira şokuna dönem sonrasında poziif anlamlı epki vermişir. Konu primlerinin faiz şoklarına verdiği epkiler incelendiğinde, İzmir konu piyasasın ekilenmediği görülmekedir. Türkiye geneli ve Ankara konu piyasası benzer bir şekilde bir dönem sonrasında anlamlı epki vermez iken iki dönem sonrasında poziif ve anlamlı epki vermişir. İsanbul konu piyasası ise faiz şokuna üç dönem sonra negaif olarak epki vermişir.
İzmir Ankara İsanbul Türkiye Geneli Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 6 Prim şoku Kira geiri şoku Faiz şoku 6 6 6 - - - 16 16 16 1 1 1 - - - -1-1 -1 - - - - - - Şekil 3 Konu primlerinin şoklara verdiği epkiler Tüm piyasalarda kira geiri büyümeleri kendilerine verilen 1 sandar sapmalık şoklara bir dönem sonrasında poziif epki verirken, iki dönem sonrasında negaif epki vermişir. Türkiye, İsanbul ve Ankara konu piyasası için kira geiri büyümelerine verilen 1 sandar sapmalık şokun ekisi iki dönem sonrasında sönümlenmişir. İzmir için ise epki bir dönem daha negaif olarak devam emişir. Kira geiri büyümelerinin faiz şoklarına verdiği epkiler incelendiğinde, Ankara ve İzmir konu piyasasındaki kira geiri büyümelerinin faiz şokundan ekilenmediği görülmekedir. Türkiye geneli kira geiri büyümesi faiz şokuna üç dönem sonra poziif ve anlamlı epki vermişir. Farklı olarak İsanbul kira geiri büyümeleri faiz şokuna üç dönem sonra poziif, dör dönem sonra ise negaif epki vermiş ve sonrasında sönümlenmişir. Konu primlerine verilen şoklara ise her dör piyasada da kira geiri büyümeleri anlamlı epki vermemişir.
İzmir Ankara İsanbul Türkiye Geneli Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 65 Prim şoku Kira geiri şoku Faiz şoku... - - - - - -... - - - - - - - - -... - - - - - -.6.6.6...... - - - -. -. -. Şekil Kira geiri büyümelerinin şoklara verdiği epkiler Sonuç Çalışmada Türkiye geneli konu piyasası, İsanbul, Ankara ve İzmir konu piyasaları için konu primlerinin ve kira büyümelerinin varyans ayrışırması ve eki epki analizi Campbell Schiller (19) modeli kullanılarak yapılmışır. Oluşurulan vekör ooregresif modelleri ahmin edilmiş ve diagnosik eslerden geçirilmişir. İsanbul ve Ankara konu piyasasında konu primlerindeki değişimler büyük oranla kendi içindeki değişimler ile açıklanırken, İzmir konu piyasasındaki konu primlerindeki değişimlerin bir kısmının kira büyümelerindeki değişimlerden kaynaklandığı belirlenmişir. İsanbul konu piyasası için konu primlerinin kira büyümelerinden ekilenmediği göze çarpmakadır. Kira büyümelerinin illere göre değişimleri incelendiğinde, Ankara konu piyasasının konu primlerinden ve faiz oranlarından ekilenmediği görülmekedir. Ankara konu piyasasında kira geiri büyümelerindeki değişimim kaynağı kendisi olarak göze
Social Sciences Research Journal, Volume, Issue, 5-66 (June 15), ISSN: 17-537 66 çarpmakadır. İsanbul konu piyasasında ise kira büyümelerindeki değişimlerin ikincil kaynağı faiz oranları olarak Ankara ve İzmir konu piyasasından farklılaşmışır. İzmir konu piyasasındaki kira geiri büyümelerinin ise faiz oranlarından ekilenmediği konu primlerindeki değişimlerden azda olsa ekilendiği görülmekedir. Konu primlerinin ve kira geiri büyümelerinin şoklara üm piyasalarda benzer şekilde epki verdiği belirlenmişir. Türkiye reel kira endeksi ve diğer illerdeki reel kira endeksleri incelendiğinde oralamalarını birbirine çok yakın ve varyanslarının düşük olduğu görülmekedir. Bu nedenle kira geirileri üm piyasalarda benzer bir şekilde faiz oranına ve konu primleri değişkenine göre daha az dalgalanma gösermekedir. İsanbul konu piyasasındaki konu primlerinin daha riskli olmasının emel sebebi, İsanbul konu piyasasında büyük ölçekli konu projelerinin sayısının diğer illere göre fazla olması ve ikame amaçlı kullanılmasının yanında yaırım amaçlı kullanılması gibi fakörlerden dolayı diğer yaırım araçlarından dalgalanmalardan diğer illere göre daha fazla ekilendiği şeklinde yorumlanabilir. Bunun neicesinde ise faiz oranlarındaki değişimler İsanbul konu piyasası için eken fakör olarak oraya çıkmışır. İzmir konu piyasasında ise kira geiri büyümelerinin konu primlerine ekisi görülmekedir. Bu nedenle İzmir ili için konu primleri diğer illere göre daha yüksek geiri sağlamışır ve daha risksiz olarak karşımıza çıkmışır. Kaynakça Binsbergen, V., Jules, H., & Koijen, R. S. (1). Predicive regressions: A presen value approach. The Journal of Finance, 65(), 139-171. Campbell, J. Y., & Shiller, R. J. (19). The dividend-price raio and expecaions of fuure dividends and discoun facors. Review of financial sudies, 1(3), 195. Campbell, J. Y., & Shiller, R. J. (19). Sock prices, earnings, and expeced dividends. The Journal of Finance, 3(3), 661-676. Shiller, R. J., & Belrai, A. E. (199). Sock prices and bond yields: Can heir comovemens be explained in erms of presen value models?. Journal of Moneary Economics, 3(1), 5-6. Campbell, J. Y., & Ammer, J. (1993). Wha Moves he Sock and Bond Markes? A Variance Decomposiion for Long Term Asse Reurns. The Journal of Finance, (1), 3-37. Vuoleenaho, T. (). Wha drives firm level sock reurns?. The Journal of Finance, 57(1), 33-6. Plazzi, A., Torous, W., & Valkanov, R. (1). Expeced reurns and expeced growh in rens of commercial real esae. Review of Financial Sudies, hhq69. Campbell, J. Y. (199). A variance decomposiion for sock reurns. Naional Bureau of Economic Research. (No. w36). Shiller, R. J. (199). Speculaive prices and popular models. The Journal of Economic Perspecives, 55-65. Enders,Waler (1995), Applied Economeric Time Series:Wiley Series in Probabiliy and Mahemahical Saisics, New York, John Wiley Inc. Koop, G., Pesaran, M. H., & Poer, S. M. (1996). Impulse response analysis in nonlinear mulivariae models. Journal of Economerics, 7(1), 119-17. Teker, M. B. (1996), Sermaye Piyasası Araçları Yoluyla Gayrimenkul Finansmanı ve Yaırımı, SPK Yayınları, No: 3, Ankara.