T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ

i T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu Sonuç Raporu Proje No: 2012/78 KENT KONUT HEDONİK FİYAT ANALİZİ: TR83 BÖLGESİ NDE AMPİRİK BİR ARAŞTIRMA Proje Yöneticisi Yrd. Doç. Dr. Rüştü YAYAR İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Araştırmacılar ve Birimleri Yrd. Doç. Dr. Süleyman Serdar KARACA İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi (Aralık/2012)

ii T.C. GAZİOSMANPAŞA ÜNİVERSİTESİ Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu Sonuç Raporu Proje No: 2012/78 KENT KONUT HEDONİK FİYAT ANALİZİ: TR83 BÖLGESİ NDE AMPİRİK BİR ARAŞTIRMA Proje Yöneticisi Yrd. Doç. Dr. Rüştü YAYAR İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Araştırmacılar ve Birimleri Yrd. Doç. Dr. Süleyman Serdar KARACA İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi

iii (Aralık/2012) KENT KONUT HEDONİK FİYAT ANALİZİ: TR83 BÖLGESİ NDE AMPİRİK BİR ARAŞTIRMA ÖZET( ) Hedonik fiyat modeli heterojen bir malın özelliklerinin fiyat üzerindeki etkisini incelemek amacıyla kullanılır. Bu model heterojen bir malın fiyatının, onu oluşturan farklı özelliklerden her birinin marjinal fiyatının toplamından oluştuğunu varsaymaktadır. Bu varsayım doğrultusunda yapılan çalışmada TR83 Bölgesinde bulunan apartman dairelerinin satış fiyatının belirlenmesinde etkili olan her bir değişkenin marjinal etkisi ve satış fiyatına katkısı araştırılmıştır. Bunu yaparken de öncelikle konutun fiziksel, çevresel özelliklerinden ve konut piyasası özelliklerinden bahsedilmiştir. Ardından konuta ilişkin yapılan tanımlamalardan yola çıkarak konut özelliklerini içeren bir anket hazırlanıp, TR83 Bölgesinde bulunan emlakçılarla yüz yüze görüşme suretiyle uygulanmıştır. Elde ettiğimiz veriler hedonik fiyat modelinde kullanılan logaritmik doğrusal model yardımıyla analiz edilmiştir. Anahtar Kelimeler: Konut Piyasası, Hedonik Teori, Hedonik Fiyat Modeli ( )Bu çalışma Gaziosmanpaşa Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu tarafından desteklenmiştir. (Proje No: 2012/78).

ii HEDONIC PRICE ANALYSIS OF URBAN HOUSING: AN EMPIRICAL RESEARCH ON TR83 REGION ABSTRACT Hedonic pricing model has been used for the purpose of analyzing the effect of a heterogeneous good s features upon the price. This model assumes that the price of a heterogeneous good occurs from the total of the marginal price of each different feature that constitutes this price. In the study carried out towards this assumption, there has been researched the contribution of each variable that has been efficient on determination of flats taking place in TR83 Region upon the marginal effect and sale price. While carrying out this, there has been dealt primarily with physical, environmental features and housing market features of the flat. Then there has been prepared a questionnaire based upon the definition identified to the house including flat properties. It has been performed through interviewing to the estate agents face to face in TR83 region. Acquired data have been analyzed by the help of the log-linear model that is used in hedonic pricing model. Key Words: Housing Marketing, Hedonic Theory, Hedonic Pricing Model

iii ÖNSÖZ Barınma ihtiyacı insanlığın başlangıcından günümüze en önemli ihtiyaçlardan birisi olmuş ve hala bu önemini sürdürmektedir. İnsanlığın gelişmesine paralel olarak teknoloji gelişmiş, medeniyetler gelişmiş ve temel ihtiyaç mallarının yanında konutlarda bu gelişmeden etkilenerek konut kalitesi de gelişme göstermiştir. Nüfustaki hızlı artış, tarım sektöründe meydana gelen yapısal değişimler, sosyal ve kültürel gelişmeler ve kırdan kente göçün hızlanması konut ihtiyacının artmasına neden olmuştur. Konut fiyatlarını etkileyen birçok faktör bulunmaktadır. Konutu oluşturan farklı niteliklerin her biri konut fiyatı üzerinde bir etkendir. TR83 Bölgesi nde (Amasya, Çorum, Samsun ve Tokat İlleri) yapılan bu çalışmada konutların sahip olduğu farklı niteliklerin konut satış fiyatı üzerindeki marjinal etkileri Hedonik Modelle ortaya konmaya çalışılmıştır. Çalışmada, TR83 Bölgesi için tahmin edilen hedonik modeller sayesinde şimdi ve gelecekte TR83 Bölgesi ndeki bir apartman dairesinin fiyatına etki edebilecek faktörler incelenmiş ve bu sayede alıcı ve satıcılar için gayrimenkul hakkında bir bilgi seti oluşturulmaya çalışılmıştır. Çalışma alanı olarak TR83 Bölgesi seçilmiştir. TR83 Bölgesi gerek iklimi, gerek yaşam koşulları, gerekse coğrafi konumunun uygunluğu açısından göç alan ve zamanla göç veren illerin bulunduğu bölgedir. TR83 Bölgesi emlak bürolarında, emlakçılarla yüz yüze görüşme suretiyle, toplam 1453 apartman dairesine ait veriler anket yardımıyla elde edilmiştir. Çalışmanın her aşamasında yer alan Yrd. Doç. Dr. Süleyman Serdar KARACA ya, sabırla anketleri dolduran TR83 Bölgesindeki emlakçılara teşekkür ederim. 2012/78 numaralı Proje ile çalışmayı destekleyen Gaziosmanpaşa Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Birimi Yönetimi ve çalışanlarına teşekkür ederim. Yrd. Doç. Dr. Rüştü YAYAR

iv İÇİNDEKİLER ÖZET ABSTRACT ÖNSÖZ İÇİNDEKİLER TABLOLAR LİSTESİ i ii iii iv v KENT KONUT HEDONİK FİYAT ANALİZİ: TR83 BÖLGESİ NDE AMPİRİK BİR ARAŞTIRMA 1. GİRİŞ 1 2. LİTERATÜR 2 2.1. Türkiye de Yapılan Çalışmalar 2 2.2. Yurt Dışında Yapılan Çalışmalar 5 3. HEDONİK FİYATLANDIRMA MODELİ 7 4. TR83 BÖLGESİ KONUT PİYASASI İÇİN HEDONİK FİYATLANDIRMA MODELLERİ 10 4.1. Araştırmanın Amacı 11 4.2. Materyal ve Metot 11 4.3. TR83 Bölgesi Kent Merkezleri İçin Hedonik Fiyatlandırma 12 4.3.1. TR83 Bölgesi Kent Merkezleri 12 4.3.2. Tokat İli Kent Merkezi 16 4.3.3. Amasya İli Kent Merkezi 19 4.3.4. Çorum İli Kent Merkezi 22 4.3.5. Samsun İli Kent Merkezi 25 5. SONUÇ VE ÖNERİLER 28 KAYNAKLAR 30 EKLER EK 1 TR83 Bölgesi Kent Merkezindeki Konutların Özelliklerine İlişkin Frekans 32 Analizi 36

1 TABLOLAR LİSTESİ Tablo 1: TR83 Bölgesindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler 18 Tablo 2: TR83 Bölgesindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Hedonik Model Sonuçları 20 Tablo 3: Tokat Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler 22 Tablo 4: Tokat Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları 23 Tablo 5: Amasya Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler 24 Tablo 6: Amasya Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Tam Logaritmik Model Sonuçları 26 Tablo 7: Çorum Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler 27 Tablo 8: Çorum Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları 29 Tablo 9: Samsun Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler 30 Tablo 10: Samsun Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları 31 1. GİRİŞ Fiyatlama hem tüketiciler hem de üreticiler açısından son derece önemlidir. Tüketici açısından, bir mala olan talebi etkileyen faktörlerin en başında fiyatlar gelir. Tüketicilerin zevk ve tercihleri, satın alma güçleri, elde edilen fayda talebi etkileyen diğer faktörlerdir. Talep, ürünlerin niteliğinin ve fiyatının belirlenmesinde en büyük etkendir. Fiyatı belirleyen bir diğer etken ise maliyetlerdir. Asıl amaçları kar elde etmek olan firmalar, maliyet minimizasyonunu sağlayarak daha fazla kar sağlayabilmek için farklı maliyet yöntemleri uygulayabilmekte ve bu yöntemler sağlıklı bir fiyatlama yapılmasına yardımcı olabilmektedir (Yayar, 2011: 21). Kendi evinde oturan çoğu ev sahibi sadece yaşamak için bir alternatif yer sunmaz. Bu hane halkının portföyündeki varlıkların en önemli kısmını da sunar.

2 Gerçekten, çoğu sanayileşmiş ülkelerdeki gayrimenkul, hane halkı zenginliğinin en büyük bileşenleridir. Sonuç olarak, evlerinin değeri, ev sahiplerinin tüketim ve tasarruf fırsatları üzerine temel bir etkiye sahiptir (Case et al., 204) Diğer tüketim mallarından farklı olarak, konut piyasası tektir çünkü o yapı, konum ve çevre özelliklerini gösterir. Böylece, hedonik fiyatlama modeli takdim edildi. Hedonik fiyatlama modeli malların tipik bir şekilde içsel özelliklerin bir paketi olarak satıldığını öne sürmektedir. Bu yüzden, bir evin bir başka eve göreceli fiyatı, bir evde göreceli olarak başka bir evden var olan farklı özellikleriyle farklı olacaktır. Konut piyasası araştırmalarında, çevre ve konum değeri, genellikle büyük veri setlerinde çoklu regresyon tekniğini kullanan ve analizde mikro ekonomik teoriye dayanan bir resmiyeti gerekli kılan hedonik fiyatlama modeliyle analiz edilir (Zhang ve zhang, 2010). Konut piyasası, arz ve talep mekanizmasıyla konut hizmetlerinin tahsis edildiği bir yer olarak tanımlanır. Konut piyasasının mal ve hizmet piyasalarından farklı olan özelliklerinden bir tanesi esnek olmayan konut arzıdır. Konut hizmetleri en pahalı hane halkı harcamalarından birisidir. Değişen konut fiyatları hem bireyler hem de hükümetler için sosyo ekonomik koşulları etkileyen ve ulusal gelir koşulları üzerine ilave bir etkiye sahip endişe kaynağı olmuştur. Konut yatırımlarından elde edilen sermaye kazançları beklentileri konut fiyatlarını konut talebini artırarak etkileyecektir ki bu durum konut fiyatlarında yüksek volatiliteye sebep olacaktır. Bu, konut talebi kısa dönemde ayarlanmazsa, konut fiyatlarında artışa neden olacaktır. Konut piyasası makroekonomik değişkenlerden, mekânsal farlılıklardan, toplumun yapısal özelliklerinden ve çevresel özelliklerden etkilenebilmektedir (Kim ve Park, 2005). Fiyat çalışmalarının çoğu, hedonik modelleme ve çoklu regresyon analizine dayanan diğer modellerle yürütülmektedir. Temel olarak, bu metotlar, fiyat ve çeşitli özellikler arasındaki ilişkinin doğrudan bir tahminine uygundur. Ancak, bu teknikler, eğer değerlendirme takvimi aykırı, doğrusal olmayan, mekansal ve gözlemler, süreksizlik ve bulanıklık arasındaki diğer bağımlılık çeşitleri gibi yönleri kapsayacak şekilde genişse, sorunlu hale gelebilir (Kauko, 2003). Bu çalışmada, Türkiye de TR83 Bölgesi Gayrimenkul Piyasasında konut özellikleriyle piyasa fiyatı arasındaki ilişkiyi ölçmek için hedonik regresyon analizi uygulanmıştır. Bu çalışma aynı zamanda hedonik metodolojinin TR83 bölgesi

3 gayrimenkul piyasasını nasıl analiz edebileceğini de göstermektedir. TR83 Bölgesi kent merkezlerinde (Tokat, Amasya, Çorum ve Samsun) bulunan apartman daireleri ile ilgili Hedonik Fiyatlandırma Modeli uygulaması için ilk olarak yerleşim yerlerindeki emlakçılar tespit edilmiştir. İkinci olarak, konutlara ilişkin veriler emlakçılarla yüz yüze görüşme tekniğiyle elde edilmiştir. Veriler, referans dönemi (Mayıs-Eylül 2012) içerisinde satışı gerçekleştirilecek toplam 1453 apartman dairesine aittir. Soru formunda yer alan sorular, kentsel kesimlerdeki daire fiyatlarına etki edebileceği düşünülen değişkenlerle ilgilidir. 2. LİTERATÜR 2.1. Türkiye de Yapılan Çalışmalar Türkiye de konut fiyatları üzerine var olan çalışmaların bir çoğu, konut fiyatları endeklerini hesaplamada uzun zamandır bilinen avantajlarından dolayı hedonik fiyatlama modeline dayanmaktadır. Hedonik fiyatlama modeli aynı zamanda uluslararası literatürde de konut fiyatları ve konut özellikleri arasındaki ilişkiler araştırılırken geniş bir şekilde kullanılmaktadır (Başlevent ve Şahinkaya, 2010). İzmir ilinde emlak fiyatlarına etki eden faktörleri hedonik yaklaşım yöntemiyle Şenay Üçdoğruk (2001) araştırmıştır. Emlakçılarla yüz yüze görüşülerek konut fiyatına etki eden faktörler belirlenerek, hedonik fiyat modeli oluşturulmuştur. Konutun piyasa fiyatı bağımlı değişken, konutun kendi özellikleri (oda sayısı, ısınma sistemi, salon zemini, pencere, çatı yalıtımı vb. ) ve dış özellikleri de bağımsız değişkenler olarak modele konulmuştur. Çalışmada önce sadece kantitatif değişkenlerden oluşan, daha sonra da hem kantitatif hem de kukla değişkenlerden oluşan genel bir model kurulmuştur. Kantitatif değişkenli hedonik modelde oda sayısı istatistiksel olarak anlamsız çıkmıştır. Diğer modelde kat kaloriferinin, merkezi kaloriferin ve jeotermal enerjinin sobaya göre emlak fiyatını artırdığı görülmüştür. Ayvaz (2002), İzmir ilinde yapmış olduğu yüksek lisans tezinde, ildeki konut fiyatlarını belirlediği düşünülen değişkenlerin konut fiyatı üzerine etkisi incelenmiştir. Bunun için hedonik fiyatlandırma yöntemi kullanılmıştır. Çalışmanın ilk bölümünde hedonik modelin temeli, konut fiyatlarının karakteristikleri, gayrimenkul piyasasındaki alt piyasaların gelişimi, özellikleri ve aralarındaki farklar, konutların fiyatlandırılması

4 ve uzmanların değer verme kriterleri ile hedonik modellemede kullanılması gereken fonksiyonel form ve dikkat edilmesi gereken unsurlar belirtilmiştir. İkinci bölümde, tüketici olarak düşünülen bireylerin tüketim davranışı, kısıtlı şartlara göre rasyonel hareketleri, tercihleri ve bu tercihler doğrultusunda sağlayacağı fayda incelenmiştir. Üreticilerin ve tüketicilerin dengesi ayrı ayrı ele alınarak arz-talep fonksiyonlarından yararlanarak piyasa dengesi açıklanmıştır. Son bölümde ise İzmir ili kentsel kesimini ve ilçelerini kapsayan hedonik denklemler oluşturulmuş ve katsayı tahminleri en küçük kareler yöntemiyle hesaplanıp yorumlanmıştır. Boyacıgil (2003), hazırladığı Hedonic Pricing Yönteminin İskenderun Kenti Örneğinde Uygulanması isimli yüksek lisans tezinde İskenderun'da kentsel çevre niteliğinin geliştirilmesinin toplumsal fayda ve maliyetlerinin değerlendirilmesini amaçlamıştır. Çalışmada, genel, yerel ve konuta ait yeşil alan varlığı, hava kalitesi, gürültü düzeyi ve sosyal donatı alanlarının belirli düzeyleri ile konut fiyatları arasındaki ilişkiyi, Hedonik fiyatlandırma ve koşullu değerleme yöntemlerini kullanarak ortaya koymaya çalışmıştır. Bireylerin sosyal, kültürel, çevresel bakımdan iyi düzeyde bir bölgede yaşamak için konut satın alırken bu yüksek fiyatları kabul ettikleri ve bu nedenle daha yüksek oranlarda ek fiyatlar ödemeye istekli olmadıkları belirlenmiştir. Hedonik fiyatlandırma yöntemi sonucunda nitelikli bir kentsel çevre ile konut fiyatları arasında olumlu yönde yüksek bir ilişki olduğunu saptamıştır. Baldemir, Kesbiç ve İnci (2007) yazmış oldukları makalede Muğla ili kentsel kesimde, konut piyasasında konutların sahip olduğu farklı niteliklerin konut satış fiyatı üzerindeki marjinal etkilerini ortaya konmaya çalışmışlardır. Muğla ili kentsel kesimde merkez ilçelerde emlak bürolarında emlakçılarla yüz yüze görüşme suretiyle tesadüfi olarak 178 anket yapılmıştır. Analizler hedonik fiyat modelinde sıklıkla benimsenen doğrusal, logaritmik ve logaritmik doğrusal fonksiyonlar kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Ekonometrik model sonuçları teorik ve iktisadi beklentileri karşılamıştır. Beklendiği gibi, doğrusal, logaritmik ve logaritmik doğrusal modellerin hepsinde konut satış fiyatını pozitif etkileyen değişkenler; merkezi kalorifer, seramik banyo döşemesi, konutun sokakta bulunması, uydu sistemi, hidrofor, hazır mutfak, panjur, güneş enerjisi, güney konumlu konut, şehir merkezine uzaklık 1500 2000 metre, banyo sayısı, konutun metrekaresi, asansör sayısı olarak bulunmuştur. Modelde merkezi kalorifer, seramik banyo döşemesi, konutun sokakta bulunması, uydu sistemi,

5 hazır mutfak, güneş enerjisi, banyo sayısı, konutun m2 si, asansör sayısı, şehir merkezine uzaklığı şeklindeki değişkenler konut fiyatlarına pozitif etki yapmıştır. Selim (2009), Türkiye de Konut Fiyatlarının Belirleyicileri: Hedonik Regresyon Modeli isimli makalesinde; Türkiye de konut fiyatlarını belirleyen faktörler 2004 Hane halkı Bütçe Anketi kullanılarak analiz edilmiştir. Konut fiyatlarını etkileyen en önemli değişkenler konutun tipi, yapı türü, oda sayısı konutun büyüklüğü ve diğer yapısal değişkenlerden konutun su sistemi, havuz, doğal gaza sahip olması gibi değişkenlerin olduğu belirlenmiştir. Çubukçu ve Çetintahra (2011), Çevre estetiğinin konut fiyatlarına etkisi isimli makalelerinde; hedonik fiyat yöntemiyle konut ile ilişkili olan iki ayrı literatürü bir araya getirerek, çevre estetiğinin konut fiyatları üzerindeki etkisini ölçmeye çalışmışlardır. İzmir ili Karşıyaka ilçesinde seçilen bir bölgeden, 18 emlak komisyoncusu ile anketler yapılmış ve 48 kiralanmış, 52 satın alınmış konut hakkında veri (fiyatı, yaşı, büyüklüğü sahip olduğu donatılar gibi) toplanmıştır. Emlâk komisyoncusu ve öğrenci anketlerinden elde edilen veriler, hedonik fiyatlandırma yöntemi ile analiz edilmiştir. Model, kiralanmış ve satın alınmış konutlar için ayrı ayrı uygulanmıştır. Sonuçlar, mekânsal estetik ölçütlerinden konuta sahip olma isteğinin satın alma fiyatını; konutun çevresinin karmaşık ve bakımlı olma durumunun ise kiralanma fiyatını etkilediğini göstermiştir. 2.2. Yurt Dışında Yapılan Çalışmalar Ridker ve Henning (1967) yaptıkları hava kirliliğinin konut fiyatları üzerindeki etkilerini ele alan çalışma, konut fiyatlarını etkileyen faktörleri hedonik fiyatlandırma modeli ile ele alan ilk çalışmadır. Konut satışına ait 167 gözlemin bulunduğu çalışmada çoklu doğrusallık problemi yaratabilecek değişkenler ayrıca belirtilmiş bu değişkenlerin modelden çıkarılması ya da modelde kalmaları halinde nasıl bir sonuçla karşı karşıya kalınacağı ortaya konulmuştur. Bu nedenle çalışmada çoklu doğrusallığın ayarlanması için 4 farklı tahmin metodu seçilmiştir. Doğrusal fonksiyonel modelin kullanıldığı çalışmada genel olarak elde edilen sonuçlar söz konusu bölgelere uygun sonuçlar olup istatistiksel olarak anlamlı çıkmışlardır. Konut özellikleriyle ilgili konut başına ortalama oda sayısı, son zamanlarda inşa edilen konut oranı ve bölgelerde mil başına düşen toplam ev sayısı gibi değişkenler önemli açıklayıcı değişkenler olup, bu

6 değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve büyüklükleri beklenildiği gibi çıkmıştır. İş merkezlerine ulaşma zamanı ve anayola ve alt geçitlere erişebilirlik değişkenleri anlamlı çıkmışlardır. İş merkezlerine ulaşma zamanı değişkenine ait katsayının işareti beklenildiği gibi çıkmamıştır. Komşuluk karakteristiklerinden en iyi tahmin edilen karakteristik işgücü oranı karakteristiktir. Okul kalitesi değişkeni ile konut fiyatları arasında pozitif bir ilişki mevcuttur. Kain ve Quigley (1970) nin konut satışına ait 1184 toplam gözlem, 854 kısıtlanmış gözlem ile yapmış olduğu yarı logaritmik ve doğrusal modelde konut hizmetlerinin kalitesi, oda sayısı, banyo sayısı ve arazi alan gibi objektif niteliklerden daha çok konut fiyatlarını etkilediğini çıkarmıştır. Kısıtlanmış örnekleme ait modelde kiracılara ait denklemde bina kalitesi, konut kalitesi ve ortalama yapı kalitesi istatiksel olarak anlamlı çıkarken, ev sahiplerine ait denklemde konut özelliklerinin kalitesi ve ortalama yapı kalitesi anlamsız çıkmıştır. Hedonik fiyat teorisi üzerine yapılan en önemli çalışma Sherwin Rosen'in (1974) yayınladığı Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differantiation in Pure Competition isimli makaledir. Bu çalışmaya göre gözlenen ürün fiyatları ve her bir mala özgü karakteristiklerin miktarı bir dizi örtülü ya da hedonik fiyatlar olarak tanımlanır. Bu makalesinde Rosen, malların taşıdıkları özellik ve karakteristiklerin değerini tahmin eden hedonik hipotezlere dayanan ürün farklılaştırması modelini tarif etmiştir. Hedonik fiyatlar, farklılaşmış ürünlerin gözlenen fiyatları ve onunla ilgili olan karakteristiklerin miktarından ortaya çıkan örtülü fiyatlar tarafından belirlenmektedir. Bu karakteristiklerin miktarlarının az ya da çok olmasına göre ürün fiyatı da değişmektedir. Rosen'in yazdığı bu makale daha sonra hedonik fiyatlandırma konusunda yapılan diğer makalelere de kaynak olmuştur. Palmquist (1984) in konut satışına ait 20297 gözlemli doğrusal, yarı logaritmik, logaritmik, doğrusal logaritmik ve ters logaritmik fonksiyonelli modeller ile analiz etmiştir. Doğrusal Hedonik regresyon sonuçlarına bakıldığında neredeyse değişkenlere ait bütün katsayılar anlamlı çıkmış olup işaretleri beklenen düzeydedir. Yaklaşık 200 katsayı tahmin edilmiş, bunlardan sadece 17 katsayı yanlış işarete sahiptir. Bu değişkenler fiyat üzerinde fazla etkisi olmayan değişkenlerdir. Hedonik regresyon sonuçlarına bakıldığında konut alanı (m2), garajın konuttan ayrı olması, konutun

7 haşat(kötü, işe yaramaz) durumda olması, hava kirliliği düzeyinin yıllık aritmetik ortalaması, son 5 yılda ev sahibi değişen konutların oranı ve nüfus sayımına göre beyaz olmayanların nüfus içindeki oranı gibi değişkenler konut fiyatlarını negatif yönde etkilediği gözlemlenmiştir. Palmquist in ikinci aşaması olan logaritmik doğrusal talep tahmini sonuçlarına bakıldığında aylık konut giderleri, konut alanının hedonik fiyatı, ailede satış gerçekleştirenlerin sayısı ve satıcının siyah olması gibi değişkenler konut fiyatları üzerinde daha etkili oluğunu gözlemlemiştir. Bu katsayıların konut fiyatlarına pozitif etki ettiğini analiz etmiştir Yang (2001) Çin de yaptığı çalışmasında fiziksel yapı, konum, çevre ve yapı kalitesinin riskini içeren konut özelliklerinin kesin fiyatını incelemiştir. Çalışmanın katkısı hedonik fiyat regresyonunun Beijing teki apartmanların değerini tahmin etmek için ve ayrıca konut fiyatları üzerine yapı kalitesinin güçlü etkisini vurgulamak için uygulanabileceğini göstermekti. Uygulama sonuçları tüketicilerin düşük yapı kalite riskinden kaçınmak için önemli bir miktar para ödemeye hazır olduklarını göstermektedir. İlave olarak, fiziksel yapı değişkenleri, konum değişkenleri ve çevre değişkenlerini içeren klasik değişkenlerin de Beijing teki apartmanların fiyatı üzerine anlamlı etkiye sahip olduklarını bulmuştur. Eğitim çevresi, görünüm ve geleneksel fikirler tarafından etkilenen konut alanları, banyo sayısı, konum, tesisler ve yön de Beijing teki gayrimenkul piyasası fiyatlarını etkileyen faktörlerdir. Hai-Zhen, Sheng-Hua ve Xiao-Yu (2005) un konut piyasasına ilişkin yapmış oldukları çalışmada, hedonik fiyat modelinin sonuçlarına bakıldığında R2 değerinin 0,852, düzeltilmiş R2 değeri 0,851, Durbin-W istatistiği 1,991, F değeri 787,43 olarak tespit edilmiştir. Model bütün olarak %1 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur. Modele %10 anlamlılık düzeyinde 14 değişken dâhil edilmiştir ve bu 14 değişkenin 12 sinin anlamlılık düzeyi %1 in altındadır. Konut yaşı, konutun konumu (kuzeygüney, doğu-batı),hastane, postane, banka gibi kurumlara olan uzaklık ve eğitim kurumlarına olan uzaklık şeklindeki değişkenlerin katsayıları anlamsız çıkmış olup söz konusu değişkenlerin konut satış fiyatı üzerinde herhangi bir etkilerinin olmadığını tespit etmişlerdir. Üniversiteye yakınlık, iş merkezlerine uzaklık ve en yakın göle uzaklık gibi değişkenler konut fiyatlarına negatif etki yapmıştır.

8 Wen et al (2005) Hangzhou şehri için yaptıkları çalışmada, bağımsız değişken olarak 18 özellik seçmiş ve doğrusal bir hedonik fiyat modeli oluşturmuşlardır. Model 2473 konut örneği ve 290 konut malları verisi ile test edilmiştir. 18 bağımsız değişkenin 14 tanesi konut fiyatları üzerine anlamlı etkiye sahip olduğunu bulmuşlardır. Ayrıca bu değişkenleri etki derecelerine göre 5 grupta sınıflandırmışlardır. 3. HEDONİK FİYATLANDIRMA MODELİ Tüketiciler için her ürünün bir anlamı vardır ve dolayısıyla bir ürünü almaya yönlendiren duygu ve düşünceler farklıdır. Tüketicilerin içindeki bu özel duygu ve düşüncelerden oluşan satın alma nedenlerini anlayabilmek ve açıklayabilmek önemlidir. Geleneksel anlamda, tüketicinin ürünlerden haz almasını sağlayan unsurlar; duyuların tatmini, korunma, dinlenme, iyi vakit geçirme, başarılı olma, merak ve yeni deneyimler kazanma, kullanım kolaylığı, uzun süreli kullanma, bakım kolaylığı, ekonomiklik, sağlıklı olma, beğenilme, prestij kazanma, modaya uyma, farklı olma, başkalarını mutlu etme, yeni bilgiler edinmedir. Tüketicinin rasyonel alışveriş davranışlarında ve ürün seçimlerinde fiyat, kalite ve değer asıl belirleyicilerdir. Bu belirleyicilerin etkisiyle alışveriş ve tüketim davranışı gösteren tüketiciler, rasyonel etkenlerin etkisiyle hareket etmekte ve haz almadan ekonomik ve faydacı düşüncelerle hareket etmektedirler. Rasyonel ya da duygusal güdülerle hareket etmeleri durumunda sonuç değişmemekte tüketiciler amaçlarını gerçekleştirmek istemektedirler. Tüketicilerin bilgi toplama, ürünü satın alma, kullanma veya ürün hakkında konuşma gibi bir çok davranışı onu amaca yönlendirmektedir. Hedonizm, tüketicinin bencilliği ile ve duyguları hoş tutulmasıyla ilgilidir. Hedonizm, beş duyu organıyla hissetmekten daha derinden hissetmek; yani duyusal değil duygusal olarak hissetmektir. Bu durum, bir ölçüde hedonik tüketimin zihinsel imajlarla ve fantezilerle ilgili olmasına yol açmaktadır. Hedonik alışverişin genel nedenleri olarak sosyal deneyimler, ortak ilgilerin paylaşımı, bireyler arası cazibe, hazır statüler ve yarış heyecanı sayılmaktadır(özdemir ve Yaman, 2007: 81-82). Hedonik fiyatı üzerine teorik çalışmalara doğru iki temel yaklaşım büyük ölçüdü katkıda bulunmuştur. Birinci yaklaşım, Lancaster (1966) in tüketici teorisinden elde edilmiştir ve ikinci yaklaşım ise Rosen (1974) tarafından öne sürülmüştür. Bu yaklaşımların her ikisi de farklılaştırılmış ürünlerin gözlemlenen fiyatları ve bu

9 ürünlerle ilgili özelliklerin sayısı arasındaki ilişki üzerine dayanan fiyat özelliklerine yüklemeyi amaçlamıştır. Hedonik kavramı, bir kullanılışlılık ve tercih edilebilirlik indeksi oluşturmada diğerleri arasında çeşitli bileşenlerin göreceli öneminin ağırlığını tanımlamak için kullanılmıştır (Zhang nad Zhang, 2010: 354). Hedonik fiyat teorisi, malların heterojen olduğu varsayımına dayanarak her mal için bireysel niteliklerin veya karakteristiklerin toplamı olarak görülür. Her kalite karakteristiği bir mal veya hizmet olarak ele alınır ve bu nedenle kendi fiyatına sahip olur. Yani karakteristikler tüketicinin algıladığı değerlerdir ve tüketicinin fayda fonksiyonunda da öyle görünürler. Bu karakteristikler farklı konut modelleri ayırırlar ve böylece her konutun kalitesini tayin ederler (Üçdoruk, 2001: 150). Temel olarak çoklu regresyon analizinin bir uygulaması olan Hedonic Fiyatlandırma Yaklaşımı, homojen olmayan ürünlerin kalite parametreleri ile fiyatları arasındaki ilişkilerin modellenmesinde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde fiyatlar, her biri söz konusu ürünün önemli bir kalite göstergesi veya etkin parametresi olan çeşitli sayıda açıklayıcı değişkenle ilişkilendirilmektedir. Her bir açıklayıcı değişkeninin katsayısı veya fiyat eşitliğinin ilgili değişkene göre kısmi türevi ise o değişkenin fiyatını veya fiyat oluşumuna katkısını vermektedir (Alevli ve Demirci, 2003: 28). Hedonik fiyatlandırma modelinde farklılaştırılmış ürün piyasasında satılan malların özellikleri ile fiyatları arasındaki ilişkiyi özetlemektedir. Belirli bir ürün sınıfındaki ilgili ürünleri farklılaştıran özelliklerin zahiri fiyatlarını tahmin etme yoludur. Örneğin konutta garaj olması ele alınırsa; konutun satış fiyatında garaj özelliğinin direk fiyatı verilmez, ama hedonik fiyatlandırma modeli ile bu özelliğin zahiri fiyatı yani hedonik fiyatı bulunabilir. Bu analizlerle tüketicinin ödemeye razı olduğu hangi özelliklere daha çok değer verdikleri görülmektedir. Böylece piyasadaki üreticiler, tüketicilerin ödemeye daha fazla razı olduğu bu özellikleri üretmeye yönelir. Aslında hedonik fiyat özelliklerin fiyatı olarak ifade edilebilir (Arıkan, 2008: 4). Hedonik fiyatlama modelleri, piyasa açık olduğunda konut özellikleri ve piyasa değeri arasındaki ilişkiyi analiz etmek için geniş bir şekilde kullanılmaktadır. Hedonik fiyatlama modelleri, her bir özelliğin fiyata katkısını ayırmak ya da konut için ödeme isteği gibi marjinal değeri çözmek için kullanılır. Piyasa değeri üzerine, fiziksel

10 özellikler, konum, çevre ve hatta finansal faktörler ve işlem maliyetlerinin etkileri deneysel olarak çalışılmıştır (Yang, 2001). Konut fiyatının, yaşına, oda sayısına, sahip olduğu ısıtma sistemi gibi özelliklere göre fiyatının da farklılaştığını, aynı zamanda hedonik hipotezine dayanan ürün farklılaşması (farklı özellik demetine sahip konutun farklılaşması), malların faydadavranış nitelik veya özelliklerine göre değer aldığını savunur. Rosen modelinde, bir mal sınıfı, n adet karakteristik ile tanımlanmıştır. Modelde Z mal sınıfını göstermektedir. Model aşağıdaki gibi gösterilmektedir (Rosen, 1974: 34 37); z=( z 1 +z 2 +z 3 +..z n) (1) Her bir mal, kote olmuş bir piyasaya sahiptir ve aynı zamanda vector z nin sabitlenmiş bir değeriyle alakalıdır bu yüzden ürünlerin piyasası fiyat ve karakteristiklerle ilgili bir fonksiyonu ortaya koymaktadır. Fonksiyon aşağıdaki gibidir; P(z)=p(z 1 +z 2 +z 3 +.z n ) (2) P belirli bir malın piyasa fiyatı, Z ise mal özellikleri vektörüdür. Bu fonksiyon, bir alıcının (satıcının), farklı özelliklere sahip markaların fiyatlarını kıyaslaması ve alışveriş çevresinden elde edilen bir hedonic fiyat regresyon eşitliğidir. Hedonik fiyatlama modeli aşağıdaki gibidir; 4. TR83 BÖLGESİ KONUT PİYASASI İÇİN HEDONİK FİYATLANDIRMA MODELLERİ 4.1. Araştırmanın Amacı Hedonik Fiyatlandırma Modeli ile heterojen bir malı oluşturan karakteristiklerin her birinin fiyat üzerindeki etkisi bulunabilir. Böylece heterojen mallar için marjinal fiyatlar söz konusu olmaktadır. Bu çalışmanın amacı, TR83 Bölgesi (Tokat, Amasya, Çorum ve Samsun) konut piyasasında apartman dairelerinin sahip olduğu farklı niteliklerin konut satış fiyatı üzerindeki marjinal etkilerini Hedonik Fiyatlandırma Modeliyle ortaya koymaya çalışmaktır. Böyle bir araştırma sonucunda, TR83 Bölgesi (3)

11 kent merkezleri için tahmin edilen hedonik modeller sayesinde şimdi ve gelecekte bölgedeki bir apartman dairesinin fiyatına etki edebilecek faktörler belirlenmiş ve bu sayede alıcı ve satıcılar için apartman daireleri ile ilgili bir bilgi seti oluşturulabilecektir. 4.2. Materyal ve Metot TR83 Bölgesi kent merkezlerinde (Tokat, Amasya, Çorum ve Samsun) bulunan apartman daireleri ile ilgili Hedonik Fiyatlandırma Modeli uygulaması için ilk olarak yerleşim yerlerindeki emlakçılar tespit edilmiştir. İkinci olarak, konutlara ilişkin veriler emlakçılarla yüz yüze görüşme tekniğiyle elde edilmiştir. Veriler, referans dönemi (Mayıs-Eylül 2012) içerisinde satışı gerçekleştirilecek toplam 1453 apartman dairesine aittir. Soru formunda yer alan sorular, kentsel kesimlerdeki daire fiyatlarına etki edebileceği düşünülen değişkenlerle ilgilidir. Söz konusu değişkenlerin seçiminde konuyla ilgili literatürden yararlanılmıştır. Apartman daireleriyle ilgili olarak emlak ofislerine; konutun ısınma sistemi, yakıt tipi, salon döşemesi, oda döşemesi, banyo döşemesi, banyoda küvet, pencere doğraması, çatı kaplaması, duvar boyası, duvarda alçı sıva, konutun yeri, konutun konumu, konutun önü, merkezi uydu sistemi, kapıcı durumu, görüntülü diyafon sistemi, hidrofor durumu, otopark durumu, mutfak yapısı ankastre, panjurun varlığı, güneş enerjisi, klima durumu, site içi, güvenlik durumu, bahçe durumu, yangın merdiveni, havalandırma durumu, konutun şimdiki durumu, deprem yönetmeliğine uygunluk durumu, konutun yönü, konutun şehir merkezine uzaklık durumu, konutun alışveriş merkezine uzaklık durumu, konutun okullara uzaklık durumu, sağlık kurumlarına uzaklık durumu, toplu ulaşım duraklarına uzaklık durumu, konutun banyo sayısı, konutun balkon sayısı, konutun oda sayısı, konutun bulunduğu kat, binada asansörün varlığı, konutun ısı yalıtım durumu, krediye uygunluk, dairenin özelliği, konutun bulunduğu binadaki kat sayısı, konutun büyüklüğü, konutun yaşı ve konutun kira getirisine ilişkin bilgiler sorulmuştur. Araştırmada ilk önce TR83 bölgesinin tamamı için daha sonra her bir kent merkezi için tüm değişkenlerin toplamından, ortalamasından ve standart sapmasından oluşan tanımlayıcı istatistikler hesaplanmıştır. Tanımlayıcı istatistiklerin hesaplanmasından sonra, ilk önce TR83 bölgesinin tamamı için, daha sonra ise her bir

12 ilin kent merkezi için Hedonik Fiyatlandırma Modelleri kurulmuştur. Çalışmada, en uygun modeli belirleyebilmek için, yaygın olarak kullanılan yukarıdan aşağıya ya da genelden özele doğru yaklaşım olarak bilinen (Gujarati, 1999: 480 486), Hendry (1985) ya da London School of Economics (LSE) yaklaşımı kullanılmıştır. Hendry nin genelden özele doğru yaklaşımında öncelikle çok sayıda açıklayıcı değişken içeren bir model kurulmaktadır. Daha sonra bu model sınırlandırılarak, yalnız önemli değişkenleri kapsayan bir modele ulaşılmaktadır (Gujarati, 1999: 485). Bunun için tüm değişkenlerin bulunduğu bir model alınmış ve anlamsız katsayılar en anlamsızdan başlayarak modelden çıkarılmış, α = 0.20 anlamlılık seviyesine kadar inilerek her bir model için çok sayıda analiz uygulanmıştır. Hedonik fiyatlandırma modelinde sıklıkla benimsenen üç farklı fonksiyon tipi bulunmaktadır. Bunlar; doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik fonksiyonlardır. Araştırmada her bir kent merkezi için yukarıda belirtilen üç fonksiyon tipi denenmiş ve üç farklı hedonik model tahmin edilmiştir. Analize konu değişkenlere ilişkin ilk önce frekans analizi yapılmış daha sonra regresyon modellerine uygun olmayan değişkenler ayıklanarak analizler yapılmıştır. Tahmin edilen modellerde değişen varyansın olup olmadığı White sınaması ile denenmiş bazı iller için bazı modellerde değişen varyansın probleminin olduğu belirlenmiştir. Araştırmada logaritmik-doğrusal modelin (yarı logaritmik) yorumu Halvorsen ve Palmquist in önerdikleri şekilde yapılmıştır. Halvorsen ve Palmquist e göre logaritmik-doğrusal modellerde tahmin edilen gölge değişken katsayısının (e tabanına göre) ters logaritması alınıp 1 den çıkarılmalıdır (Halvorsen ve Palmquist, 1980:474 475). 4.3. TR83 Bölgesi Kent Merkezleri İçin Hedonik Fiyatlandırma Modelleri TR83 bölgesi kent merkezleri olan, Tokat, Amasya, Çorum ve Samsun kentsel alanlarda bulunan apartman dairelerine ilişkin Hedonik Fiyatlandırma Modelleri oluşturulmuştur. Aşağıda her bir kent merkezinde bulunan daire fiyatları ve daire fiyatlarına etki ettiği düşünülen değişkenlerin tanımlayıcı istatistikleri ile her bir il için belirlenen modellerin katsayı ve yorumları yer almaktadır.

13 4.3.1. TR83 Bölgesi Kent Merkezleri TR83 bölgesinde tesadüfi olarak seçilen emlak ofislerinden alınan bilgiler ile 1453 apartman dairesine ait bilgiler toplanmıştır. Apartman dairelerine ait tüm verilerin frekans analizi yapılmış ve sonuçlar EK 1 deki tabloda verilmiştir. TR83 bölgesindeki apartman dairesi fiyatları ve daire fiyatlarına etki ettiği düşünülen değişkenlerin ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları Tablo 1 de verilmiştir. Tablo incelendiğinde; hedonik modele esas teşkil eden apartman dairelerinin %27,53 ü Tokat ta, %13,90 ı Amasya da, %17,14 ü Çorum da ve geriye kalan %41,43 ü ise Samsun kent merkezinde yer almaktadır. Araştırma bölgesindeki apartman dairelerinin %84,9 u kaloriferlidir. Dairelerin %35,93 ü odun-kömür, %63,11 i doğal gaz ve %0,96 sı da fueloil kullanmaktadır. Apartman dairelerinin %24,78 inin banyosunda küvet bulunmaktadır. Konut pencerelerinin %18,11 i ahşap, %1,38 i alüminyum ve %80,32 i ise PVC dir. Araştırma bölgesindeki konutların çatı kaplaması incelendiğinde, konutların %16,45 inin beton, %55,27 sinin kiremit, %17,48 inin etermit ve geriye kalan %10,81 inin ise şıngıl ile kaplı olduğu tespit edilmiştir. Konutların %65,93 ünün duvarlarının alçı sıva ile sıvalı olduğu belirlenmiştir. Apartman dairlerinin %58,09 unun sokakta, %35,79 unun caddede ve %6,13 ünün ise bulvarda yer aldığı görülmektedir. Konutların %42,26 sında kapıcının görevli olduğu, %20,99 unda görüntülü diyafon, %36,27 sinde ankastre mutfak, %47,14 ünde yangın merdiveni olduğu ve %65,18 inin deprem yönetmeliğine uygun inşa edildiği tespit edilmiştir. Tablo 1: TR83 Bölgesindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler Değişken Gözlem sayısı (N) Ortalama Maksimum Minimum Standart Sapma Konut Tokat kent merkezinde 1453 0,2753 1,00 0,00 0,4468 Konut Amasya kent merkezinde 1453 0,1390 1,00 0,00 0,3461 Konut Çorum kent merkezinde 1453 0,1714 1,00 0,00 0,3770 Konut Samsun kent merkezinde R 1453 0,4143 1,00 0,00 0,4928 Konut kaloriferli 1453 0,8486 1,00 0,00 0,3586 Yakıt odun-kömür 1453 0,3593 1,00 0,00 0,4799 Yakıt doğal gaz R 1453 0,6311 1,00 0,00 0,4827 Yakıt fueloil 1453 0,0096 1,00 0,00 0,0977 Banyoda küvet 1453 0,2478 1,00 0,00 0,4319 Pencere ahşap 1453 0,1831 1,00 0,00 0,3869 Pencere alüminyum 1453 0,0138 1,00 0,00 0,1166

14 Pencere PVC R 1453 0,8032 1,00 0,00 0,3977 Çatı beton 1453 0,1645 1,00 0,00 0,3708 Çatı kiremit R 1453 0,5527 1,00 0,00 0,4974 Çatı etermit 1453 0,1748 1,00 0,00 0,3799 Çatı şıngıl 1453 0,1081 1,00 0,00 0,3106 Duvar alçı 1453 0,6593 1,00 0,00 0,4741 Konut sokakta R 1453 0,5809 1,00 0,00 0,4936 Konut caddede 1453 0,3579 1,00 0,00 0,4795 Konut bulvarda 1453 0,0613 1,00 0,00 0,2399 Kapıcı 1453 0,4226 1,00 0,00 0,4941 Görüntülü diyafon 1453 0,2099 1,00 0,00 0,4074 Ankastre mutfak 1453 0,3627 1,00 0,00 0,4809 Yangın merdiveni 1453 0,4714 1,00 0,00 0,4994 Depreme uygunluk 1453 0,6518 1,00 0,00 0,4766 Merkeze uzaklık 0 500 m R 1453 0,2471 1,00 0,00 0,4315 Merkeze uzaklık 501 1000 m 1453 0,2691 1,00 0,00 0,4436 Merkeze uzaklık 1001 1500 m 1453 0,1886 1,00 0,00 0,3913 Merkeze uzaklık 1501 2000 m 1453 0,0585 1,00 0,00 0,2348 Merkeze uzaklık 2001 - + m 1453 0,2368 1,00 0,00 0,4252 Banyo sayısı 1453 1,3269 3,00 1,00 0,5141 Balkon sayısı 1453 1,9057 3,00 0,00 0,7013 Oda sayısı 1453 3,0847 4,00 1,00 0,7323 Asansör 1453 0,6807 1,00 0,00 0,4664 Konutun büyüklüğü 1453 141,7460 500,00 45,00 50,5711 Konutun yaşı 1453 7,8930 43,00 0,00 7,7874 Konut 1. Katta 1453 0,1906 1,00 0,00 0,3929 Konut 2. Katta 1453 0,2147 1,00 0,00 0,4108 Konut 3. Kat ve üzeri R 1453 0,5946 1,00 0,00 0,4911 Konut fiyatı 1453 129472 1300000 10000 93572,24 R Referans olarak alınmıştır. Dairelerin şehir merkezine uzaklıkları incelendiğinde, dairelerin çoğunluğunun şehir merkezine 501 1000 metre (26,91) uzaklığındaki olduğu görülürken bunu sırasıyla, 0 500 metre (%24,71), 2001- + metre (%23,68), 1001 1500 metre (%18,86) ve 1501 2000 metre (%5,85) uzaklığındaki daireler izlemektedir. Araştırma bölgesinde yer alan daire başına banyo sayısı 1,33, balkon sayısı 1,91, oda sayısı 3,08 ve asansör sayısı ise 0,68 dir. TR83 bölgesinde yer alan bir dairenin ortalama büyüklüğü 141,75 metre kare, ortalama yaşı 7,89 yıl ve ortalama fiyatı ise 129472 TL olarak tespit edilmiştir. Konutların %19,06 sı birinci katta, %21,47 si ikinci katta ve geriye kalan %59,46 sı ise üçüncü ve daha yukarı katta oldukları belirlenmiştir. TR83 bölgesi için doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik modeller denenmiş olup her üç model de değişen varyans içermiş olup White sınaması ile

15 giderilmeye çalışılmıştır. Üç model içerisinde, R 2 değeri, değişkenlere ait katsayıların istatistiksel anlamlılıkları, iktisadi beklentiler doğrultusunda değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve Akaike Bilgi kriteri dikkate alındığında logaritmik-doğrusal modelin en uygun model olduğu belirlenmiştir. Bölge için oluşturulan yarı logaritmik modele ilişkin sonuçlar Tablo 2 de verilmiştir. Tahmin edilen yarı logaritmik modelde temel sınıflar olarak; konutun Samsun ilinde olması, yakıt olarak doğalgaz kullanılması, pencerenin PVC olması, çatının kiremit olması, konutun sokak arasında olması, konutun şehir merkezine uzaklığının 0 500 metre olması ve konutun üçüncü kat ve daha üzeri olması değişkenleri seklinde belirlenmiştir. TR83 bölgesindeki konutlar için teorik ve istatistiki açıdan en anlamlı model olan logaritmik-doğrusal modele ilişkin elde edilen bulgular aşağıda verilmiştir. Regresyon modelinin determinasyon katsayısı (R 2 ) 0,58 bulunmuş olup modele katılan değişkenlerin konut fiyatlarını açıklama gücünü göstermektedir. R 2 nin yüksek çıkması modele katılan değişkenlerin doğru olduğunun göstergesidir. F istatistik değeri yüksek çıkmış olup %1 önem seviyesinde anlamlıdır. Model değişkenlerinin bir bütün olarak modeli açıklamada anlamlı olduklarını ifade etmektedir. Model katılan otuz iki değişkenden yirmi bir tanesi en fazla %10 seviyesinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. İstatistiki olarak anlamlı bulunan bağımsız değişkenlerden on üç tanesi (konut kaloriferli, banyoda küvet, çatı beton, çatı etermit, konut bulvarda, kapıcı, görüntülü diyafon, ankastre mutfak, banyo sayısı, balkon sayısı, oda sayısı, asansör ve konutun büyüklüğü) konut fiyatlarını pozitif yönde etkilemektedir. Anlamlı olan bağımsız değişkenlerden sekiz tanesi ise (konut Tokat kent merkezinde, konut Çorum kent merkezinde, yakıt odun-kömür, yakıt fueloil, pencere ahşap, merkeze uzaklık 1001 1500 m, merkeze uzaklık 2001 - + m ve konut 1. katta ) konut fiyatlarını olumsuz yönde etkilemektedir. Tablo 2: TR83 Bölgesindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Hedonik Model Sonuçları Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Önem Seviyesi Konut Tokat kent merkezinde -0,0552 0,0291-1,8983 0,0579 Konut Amasya kent merkezinde -0,0312 0,0320-0,9751 0,3297 Konut Çorum kent merkezinde -0,1681 0,0453-3,7104 0,0002 Konut kaloriferli 0,0837 0,0302 2,7683 0,0057 Yakıt odun-kömür -0,0623 0,0218-2,8623 0,0043

16 Yakıt fueloil -0,1630 0,0522-3,1214 0,0018 Banyoda küvet 0,0788 0,0221 3,5622 0,0004 Pencere ahşap -0,0611 0,0326-1,8736 0,0612 Pencere alüminyum 0,1376 0,1011 1,3606 0,1738 Çatı beton 0,0770 0,0229 3,3630 0,0008 Çatı etermit 0,0929 0,0371 2,5039 0,0124 Çatı şıngıl 0,0022 0,0340 0,0646 0,9485 Duvar alçı 0,0334 0,0231 1,4476 0,1479 Konut caddede 0,0244 0,0199 1,2223 0,2218 Konut bulvarda 0,0986 0,0351 2,8076 0,0051 Kapıcı 0,0559 0,0226 2,4711 0,0136 Görüntülü diyafon 0,0606 0,0244 2,4775 0,0133 Ankastre mutfak 0,0370 0,0209 1,7744 0,0762 Yangın merdiveni 0,0044 0,0241 0,1812 0,8562 Depreme uygunluk 0,0488 0,0314 1,5539 0,1204 Merkeze uzaklık 501 1000 m -0,0192 0,0248-0,7709 0,4409 Merkeze uzaklık 1001 1500 m -0,0651 0,0282-2,3060 0,0213 Merkeze uzaklık 1501 2000 m -0,0214 0,0510-0,4188 0,6754 Merkeze uzaklık 2001 - + m -0,0787 0,0271-2,9086 0,0037 Banyo sayısı 0,0959 0,0215 4,4612 0,0000 Balkon sayısı 0,0426 0,0176 2,4180 0,0157 Oda sayısı 0,0714 0,0158 4,5196 0,0000 Asansör 0,0933 0,0264 3,5365 0,0004 Konutun büyüklüğü 0,0037 0,0003 12,9616 0,0000 Konutun yaşı 0,0018 0,0023 0,7928 0,4280 Konut 1. Katta -0,1166 0,0271-4,3088 0,0000 Konut 2. Katta 0,0272 0,0230 1,1810 0,2378 Sabit 10,4907 0,0719 145,8903 0,0000 R-squared 0,580214 Mean dependent var 11,62797 Adjusted R-squared 0,570754 S.D. dependent var 0,507658 S.E. of regression 0,332602 Akaike info criterion 0,658708 Sum squared resid 157,0861 Schwarz criterion 0,778657 Log likelihood -445,5517 F-statistic 61,33352 Durbin-Watson stat 1,926365 Prob(F-statistic) 0.000000 Samsun kent merkezi temel alındığında konutun Tokat ve Çorum kent merkezinde olması konut fiyatını sırasıyla %5,37 ve %15,47 oranında düşürmektedir. Konutun kaloriferli olması hedonik fiyatını %8,73 oranında arttırmaktadır. Konutun ısıtmasında kullanılan yakıtın odun-kömür ve fueloil olması doğal gaza kıyasla konut fiyatını sırasıyla %6,04 ve %15,04 oranında azaltmaktadır. Banyoda küvet olması, konutun kapıcısının olması, görüntülü diyafon olması, mutfak yapısının hazır mutfak olması ve asansöre sahip olması hedonik fiyatı sırasıyla %18,20, %5,75, %6,25, %3,77 ve %9,78 oranında artırmaktadır. Konut çatısının beton ve etermit olması kiremit olmasına kıyasla konut fiyatlarını sırasıyla %8,00 ve %9,74 oranında artırmaktadır. Konutun bulunduğu yerin bulvarda olması sokakta olmasına göre konut fiyatlarını %10,36 oranında artırmaktadır.

17 Konutun şehir merkezine olan uzaklığı arttıkça konut fiyatlarının düştüğü tespit edilmiştir. Konutun şehir merkezine uzaklığının 1001 1500 metre oluşu uzaklığın 0 500 metre oluşuyla kıyaslandığında, hedonik fiyatını %6,30 oranında düşürmektedir. Konutun banyo sayısında, balkon sayısında, oda sayısında ve konutun büyüklüğündeki bir birimlik artış, hedonik fiyatını sırasıyla %9,59, %4,26, %7,14 ve %0,37 oranında arttırmaktadır. Konutun üçüncü ve daha yukarı katta bulunmasına göre birinci katta bulunması konut fiyatlarını %11,01 oranında düşürmektedir. 4.3.2. Tokat İli Kent Merkezi Tokat ili kent merkezinde faaliyet gösteren tesadüfi olarak seçilen emlak ofislerinden 400 apartman dairesine ait bilgiler toplanmıştır. Apartman dairelerine ait tüm verilerin frekans analizi yapılmış ve sonuçlar EK 1 de verilen tabloda sunulmuştur. Tokat ili kent merkezinde apartman dairesi fiyatları ve daire fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenlerin ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları Tablo 3 de verilmiştir. Tablo incelendiğinde; Tokat kent merkezinde hedonik modele esas teşkil eden apartman dairelerinin %90,25 inin kaloriferli, %46,75 inin yakıt olarak odun-kömür kullandığı tespit edilmiştir. Dairelerin %19,50 sinin banyo zemini karotaş, % 86 sının duvarları alçı sıva olduğu, %49,75 inde merkezi uydu bulunduğu, %24,50 sinde görüntülü diyafon bulunduğu görülmektedir. Yangın merdivenine sahip olan konutların oranı %62,50 dir. Araştırma konusu konutların %14 ünün yönü kuzeye, %19 unun yönü doğuya ve %12 sinin yönü ise batıya doğru olduğu belirlenmiştir. Konut başına banyo sayısı 1,38 adet, ortalama yaş 5,45 yıldır. Konutlarının %75 inde ısı yalıtımının bulunduğu ve bir konutun büyüklüğü 145,91 metre kare olup ortalama satış fiyatı 128561 TL olarak tespit edilmiştir. Tablo 3: Tokat Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler Değişken Gözlem Standart Ortalama Maksimum Minimum sayısı (N) sapma Konut kaloriferli 400 0,9025 1,00 0,00 0,2970 Yakıt odun-kömür 400 0,4675 1,00 0,00 0,4996 Banyo zemini karotaş 400 0,1950 1,00 0,00 0,3967 Duvar alçı 400 0,8600 1,00 0,00 0,3474

18 Merkezi uydu 400 0,4975 1,00 0,00 0,5006 Görüntülü diyafon 400 0,2450 1,00 0,00 0,4306 Yangın merdiveni 400 0,6250 1,00 0,00 0,4847 Konut yönü kuzey 400 0,1400 1,00 0,00 0,3474 Konut yönü doğu 400 0,1900 1,00 0,00 0,3928 Konut yönü batı 400 0,1200 1,00 0,00 0,3254 Banyo sayısı 400 1,3775 3,00 1,00 0,5530 Konutun 1. Katta 400 0,1525 1,00 0,00 0,3600 Konutun büyüklüğü 400 145,9050 370,00 70,00 39,9672 Konutun yaşı 400 5,4550 30,00 0,00 6,6255 Isı yalıtımı 400 0,7525 1,00 0,00 0,4321 Konut fiyatı 400 128561 1300000 32000 87120,51 Tokat kent merkezi için doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik modeller oluşturulmuş olup her üç model de değişen varyansa rastlanılmamıştır. Tahmin edilen üç model içerisinde, R 2 değeri, değişkenlere ait katsayıların istatistiksel anlamlılıkları, iktisadi beklentiler doğrultusunda değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve Akaike Bilgi kriterine göre logaritmik-doğrusal modelin en uygun model olduğu sonucuna ulaşılmıştır. Tokat kentsel kesim için oluşturulan yarı logaritmik modele ilişkin sonuçlar Tablo 4 de verilmiştir. Tokat ili kentsel alandaki konutlar için pek çok model denenmiş teorik ve istatistiki açıdan en anlamlı model olan logaritmik-doğrusal modele ilişkin elde edilen bulgular aşağıda verilmiştir. Hedonik modelinin R 2 si 0,64 bulunmuş olup modele katılan değişkenlerin konut fiyatlarını açıklamada yeterli olabileceğini göstermektedir. F istatistik değeri yüksek çıkmış olup %1 önem seviyesinde anlamlıdır. Model katılan on beş değişkenden on iki tanesi en çok %10 seviyesinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. İstatistiki olarak anlamlı bulunan bağımsız değişkenlerden üç tanesinin (yakıt odun-kömür, banyo zemini karotaş ve konut 1. Katta) konut fiyatlarını negatif yönde etkilediği belirlenmiştir. Anlamlı olan bağımsız değişkenlerden dokuz tanesi ise (konut kaloriferli, duvar alçı, merkezi uydu, yangın merdiveni, konutun yönü doğu, konutun yönü batı, banyo sayısı ve ısı yalıtımı) konut fiyatlarını olumlu yönde etkilemektedir. Tablo 4: Tokat Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları Değişken Katsayı Standart t-istatistiği Önem

19 Hata Seviyesi Konut kaloriferli 0,145019 0,051828 2,798079 0,0054 Yakıt odun-kömür -0,054133 0,028702-1,886039 0,0600 Banyo zemini karotaş -0,075631 0,035445-2,133726 0,0335 Duvar alçı 0,080946 0,042665 1,897230 0,0585 Merkezi uydu 0,096468 0,032505 2,967822 0,0032 Görüntülü diyafon -0,045475 0,033812-1,344903 0,1795 Yangın merdiveni 0,106950 0,035116 3,045607 0,0025 Konut yönü kuzey 0,047120 0,037912 1,242896 0,2147 Konut yönü doğu 0,137013 0,034066 4,022031 0,0001 Konut yönü batı 0,103297 0,039254 2,631515 0,0088 Banyo sayısı 0,057914 0,028212 2,052814 0,0408 Konut 1. Katta -0,139817 0,033898-4,124706 0,0000 Konutun büyüklüğü 0,004141 0,000409 10,13176 0,0000 Konutun yaşı -0,004886 0,003919-1,246675 0,2133 Isı yalıtımı 0,090066 0,050692 1,776724 0,0764 Sabit 10,66001 0,092905 114,7406 0,0000 R-squared 0,637897 Mean dependent var 11,67291 Adjusted R-squared 0,623752 S.D. dependent var 0,390568 S.E. of regression 0,239571 Akaike info criterion 0,019244 Sum squared resid 22,03939 Schwarz criterion 0,178903 Log likelihood 12,15120 F-statistic 45,09804 Durbin-Watson stat 1,902420 Prob(F-statistic) 0,000000 Konutun kaloriferli olması, duvarın alçı olması, merkezi uyduya sahip olması, yangın merdiveninin bulunması, yönünün doğuya olması, yönünün batıya olması ve ısı yalıtımının olması hedonik fiyatını sırasıyla %15,60, %8,43, %10,13, %11,29, %14,68, %10,88 ve %9,42 oranında arttırmaktadır. Konutun ısıtmasında kullanılan yakıtın odunkömür olması, banyo zeminin karotaş olması ve 1. Katta bulunması konut fiyatını sırasıyla %5,27, %7,28 ve %13,65 oranında azaltmaktadır. Konutun banyo sayısında ve konutun büyüklüğündeki bir birimlik artış, hedonik fiyatını sırasıyla %5,79 ve %0,41oranında arttırmaktadır. 4.3.3. Amasya İli Kent Merkezi Amasya ili kentsel kesimde tesadüfi olarak seçilen emlak ofislerinden 202 apartman dairesine ait bilgiler derlenmiştir. Söz konusu apartman dairelerine ilişkin toplanan tüm verilerin frekans ve yüzde analizleri yapılmış ve sonuçlar EK 1 de sunulan tabloda gösterilmiştir. Amasya kent merkezinde bulunan apartman dairelerinin fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen daha az değişkenlerin ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları ise Tablo 5 de verilmiştir.

20 Tablo incelendiğinde; hedonik fiyat modeline esas teşkil eden apartman dairelerinin %36,63 ü yakıt olarak odun-kömür kullanırken, %62,87 si doğalgaz ve %0,5 i ise fueloil kullanmaktadır. Dairelere ait salon zemininin çoğunluğunun parke (%84,65) olduğu belirlenmiştir. Oda zemini rabıta olan dairelerin oranı %8,91 dir. Apartman dairelerinin %15,35 inin banyosunda küvet bulunmaktadır. Apartman dairelerinin %31,19 unun duvar boyası olarak saten boya kullandıkları tespit edilmiştir. Konutların %62,87 sinde duvarın alçı sıva olduğu, %32,67 sinin cadde üzerinde bulunduğu, %20,30 unun görüntülü diyafon sistemine sahip olduğu, %27,72 sinin hazır mutfağa sahip olduğu, %37,62 sinin site içinde, %59,90 ının asansörlü olduğu ve %44,55 inin bahçeye sahip olduğu belirlenmiştir. Amasya kentsel alandaki apartmana dairelerinin ortalama balkon sayısı 1,94 adet ve ortalama oda sayısı ise 2,92 adet olarak görülmektedir. Bir konutun ortalama büyüklüğü 130,55 metre kare ve ortalama fiyatı ise 114413,4 TL olduğu görülmektedir. Amasya kentsel alandaki apartman daireleri için doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik modeller denenmiş olup her üç model de değişen varyansın olduğu tespit edilmiş olup, White sınaması ile giderilmeye çalışılmıştır. Tahmin edilen üç model içerisinde, R 2 değeri, değişkenlere ait katsayıların istatistiksel anlamlılıkları, iktisadi beklentiler doğrultusunda değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve Akaike Bilgi kriteri dikkate alındığında tam logaritmik modelin en uygun olduğu belirlenmiştir. Tablo 5: Amasya Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler Değişken Gözlem Standart sayısı (N) Ortalama Maksimum Minimum sapma Yakıt odun-kömür 202 0,3663 1,00 0,00 0,4830 Yakıt doğal gaz R 202 0,6287 1,00 0,00 0,4843 Yakıt fueloil 202 0,0050 1,00 0,00 0,0704 Salon zemini karotaş 202 0,0149 1,00 0,00 0,1213 Salon zemini parke 202 0,8465 1,00 0,00 0,3613 Salon zemini rabıta 202 0,0743 1,00 0,00 0,2628 Salon zemini seramik 202 0,0050 1,00 0,00 0,0704 Oda zemini rabıta 202 0,0891 1,00 0,00 0,2856 Banyoda küvet 202 0,1535 1,00 0,00 0,3613 Çatı şıngıl 202 0,0050 1,00 0,00 0,0704 Duvar saten boya 202 0,3119 1,00 0,00 0,4644

21 Duvar alçı 202 0,6287 1,00 0,00 0,4843 Konut caddede 202 0,3267 1,00 0,00 0,4702 Görüntülü diyafon 202 0,2030 1,00 0,00 0,4032 Hidrofor 202 0,0347 1,00 0,00 0,1834 Ankastre mutfak 202 0,2772 1,00 0,00 0,4487 Konut site içinde 202 0,3762 1,00 0,00 0,4856 Güvenlik 202 0,0248 1,00 0,00 0,1558 Bahçe 202 0,4455 1,00 0,00 0,4983 Havalandırma 202 0,1238 1,00 0,00 0,3301 Alışveriş merkezine uzaklık 202 2,0495 4,00 1,00 1,0258 Balkon sayısı 202 1,9406 3,00 1,00 0,5149 Oda sayısı 202 2,9208 4,00 1,00 0,7149 Asansör 202 0,5990 1,00 0,00 0,4913 Konutun büyüklüğü 202 130,5495 320,00 70,00 37,0104 Konut fiyatı 202 114413,4 250000 150000 47332,67 R Referans olarak alınmıştır Tahmin edilen tam logaritmik modele ilişkin sonuçlar Tablo 6 da verilmiştir. Amasya kentsel alan için oluşturulan modelde doğalgaz değişkeni temel sınıf olarak alınmıştır. Hedonik modelin determinasyon katsayısı (R 2 ) 0,66 bulunmuş olup modele katılan değişkenlerin konut fiyatlarını açıklama gücünü göstermektedir. Modele dâhil edilen değişkenlerin açıklama gücünün yüksek olduğu ifade edilebilir. F istatistik değeri yüksek çıkmış olup %1 önem seviyesinde anlamlıdır Model katılan yirmi dört değişkenden on dört tanesi en fazla %10 seviyesinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. İstatistiki olarak anlamlı bulunan bağımsız değişkenlerden dokuz tanesinin (salon zemini rabıta, banyoda küvet, duvar alçı, görüntülü diyafon, hidrofor, ankastre mutfak, havalandırma, balkon sayısı ve asansör) konut fiyatlarını artırdığı tespit edilmiştir. İstatistiksel olarak anlamlı olan bağımsız değişkenlerden beş tanesi ise (yakıt odun kömür, oda zemini rabıta, çatı şıngıl, duvar saten boya ve konut site içinde) konut fiyatlarını olumsuz yönde etkilemektedir. Tablo 6: Amasya Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Tam Logaritmik Model Sonuçları Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Önem Seviyesi Yakıt odun-kömür -0,143687 0,071375-2,013126 0.0456 Yakıt fueloil -0,341676 0,329041-1,038399 0.3005 Salon zemini karotaş -0,164174 0,104731-1,567582 0.1188

22 Salon zemini parke 0,045675 0,069886 0,653572 0.5142 Salon zemini rabıta 0,936785 0,498077 1,880804 0.0616 Salon zemini seramik 0,143138 0,110229 1,298558 0.1958 Oda zemini rabıta -0,909340 0,492041-1,848099 0.0663 Banyoda küvet 0,162974 0,055927 2,914065 0.0040 Çatı şıngıl -0,728430 0,300169-2,426734 0.0162 Duvar saten boya -0,181991 0,070612-2,577334 0.0108 Duvar alçı 0,157644 0,044431 3,548041 0.0005 Konut caddede -0,086251 0,063771-1,352516 0.1779 Görüntülü diyafon 0,140617 0,054858 2,563286 0.0112 Hidrofor 0,593149 0,252060 2,353207 0.0197 Ankastre mutfak 0,145165 0,048887 2,969434 0.0034 Konut site içinde -0,120989 0,070289-1,721319 0.0869 Güvenlik 0,074602 0,072053 1,035377 0.3019 Bahçe -0,071095 0,044417-1,600639 0.1112 Havalandırma 0,238915 0,094067 2,539853 0.0120 Alışveriş merkezine uzaklık -0,044804 0,029564-1,515490 0.1314 Balkon sayısı 0,157703 0,084517 1,865920 0.0637 Oda sayısı 0,172487 0,106551 1,618828 0.1073 Asansör 0,188487 0,066757 2,823483 0.0053 Konutun büyüklüğü 0,147588 0,225530 0,654408 0.5137 Sabit 10,43269 0,971418 10,73965 0.0000 R-squared 0,658684 Mean dependent var 11.56003 Adjusted R-squared 0,612404 S.D. dependent var 0.439564 S.E. of regression 0,273660 Akaike info criterion 0.361549 Sum squared resid 13,25554 Schwarz criterion 0.770988 Log likelihood -11,51648 F-statistic 14,23255 Durbin-Watson stat 2,047099 Prob(F-statistic) 0,00000 Konutta yakıt olarak odu-kömür kullanılması hedonik fiyatı %13,39, oda zemininin rabıta olması %59,72, çatının şıngıl ile kaplı olması %57,73, duvarın saten boya olması %16,64 ve konutun site içinde bulunması ise %11,40 oranında düşürmektedir. Konut salon zeminin rabıta olması, banyoda küvet bulunması, duvarın alçı sıva ile sıvalı olması, görüntülü diyafon, hidrofor, ankastre mutfak ve havalandırmanın olması hedonik fiyatı sırasıyla, %155,18, %17,70, %17,07, %15,10, %80,96, %15,63 ve %26,99 oranında artırdığı tespit edilmiştir. Konutun balkon sayısında % 1 artış hedonik fiyatı %15,77 oranında arttırmaktadır. 4.3.4. Çorum İli Kent Merkezi Çorum ili kent merkezinde faaliyetine devam eden tesadüfi olarak seçilen emlak ofislerinden 249 apartman dairesine ait veriler toplanmıştır. Çorum ili kentsel alandaki apartman dairelerine ilişkin toplanan tüm verilerin frekans ve yüzde analizi yapılmış ve sonuçlar EK 1 de verilen tabloda sunulmuştur.

23 Tablo 7: Çorum Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler Değişken Gözlem Standart Ortalama Maksimum Minimum sayısı (N) Sapma Konut kaloriferli 249 0,8434 1,00 0,00 0,3642 Yakıt odun-kömür 249 0,4699 1,00 0,00 0,5001 Salon zemini halıser 249 0,0161 1,00 0,00 0,1260 Oda zemini halıser 249 0,0361 1,00 0,00 0,1870 Banyo zemini diğer 249 0,0040 1,00 0,00 0,0634 Banyoda küvet 249 0,4940 1,00 0,00 0,5010 Çatı etermit 249 0,0361 1,00 0,00 0,1870 Konut şehir manzaralı 249 0,2450 1,00 0,00 0,4309 Görüntülü diyafon 249 0,2450 1,00 0,00 0,4309 Güvenlik 249 0,1486 1,00 0,00 0,3564 Bahçe 249 0,7631 1,00 0,00 0,4261 Yangın merdiveni 249 0,7631 1,00 0,00 0,4261 Konutun yönü doğu 249 0,1406 1,00 0,00 0,3483 Konutun yönü batı 249 0,0723 1,00 0,00 0,2595 Okullara uzaklık 249 1,8193 4,00 1,00 0,9896 Oda sayısı 249 3,0241 4,00 1,00 0,6409 Konutun büyüklüğü 249 130,3534 330,00 75,00 30,4344 Konutun yaşı 249 9,4096 43,00 0,00 6,9265 Isı yalıtımı 249 0,5542 1,00 0,00 0,4981 Konut fiyatı 249 121184,7 900000 10000 124962,1 Çorum ili kent merkezinde apartman dairesi fiyatları ve daire fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenlerin ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları Tablo 7 de verilmiştir. Tablo incelendiğinde; Çorum kent merkezinde hedonik modele esas teşkil eden apartman dairelerinin %36,42 sinin kaloriferli, %50,01 inin yakıt olarak odun-kömür kullandığı tespit edilmiştir. Konutların %12,6 sının salon zemini halıser, %18,7 sinin oda zemini halıser bulunduğu belirlenmiştir. Dairelerin %50,01 inin banyosunda küvet bulunduğu, %18,7 sinin çatısının etermit ile kaplı olduğu, %43,09 unun şehir manzaralı, %43,09 sinde görüntülü diyafon bulunduğu görülmektedir. Yangın merdivenine sahip olan konutların oranı %42,61 dir. Araştırma konusu konutların %34,83 ünün yönü doğuya, %25,95 unun yönü batıya doğru olduğu belirlenmiştir.

24 Konut başına oda sayısı 3,02 adet, ortalama yaş 9,41 yıldır. Konutlarının %55,42 sinde ısı yalıtımının bulunduğu ve bir konutun büyüklüğü 130,35 metre kare olup ortalama satış fiyatı 121184,7 TL olarak tespit edilmiştir. Çorum kent merkezi için doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik modeller oluşturulmuş olup her üç model de değişen varyansa rastlanılmamıştır. Tahmin edilen üç model içerisinde, R 2 değeri, değişkenlere ait katsayıların istatistiksel anlamlılıkları, iktisadi beklentiler doğrultusunda değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve Akaike Bilgi kriterine göre yarı logaritmik modelin en uygun model olduğuna karar verilmiştir. Çorum kentsel kesim için oluşturulan yarı logaritmik modele ilişkin sonuçlar Tablo 8 de verilmiştir. Çorum kentsel alandaki konutlar için pek çok model denenmiş teorik ve istatistiki açıdan en anlamlı model olan logaritmik-doğrusal modele ilişkin elde edilen bulgular aşağıda verilmiştir. Hedonik modelinin R 2 si 0,44 bulunmuş olup modele katılan değişkenlerin konut fiyatlarını açıklamada çok yeterli olmadığını göstermektedir. Ancak denenen modeller içerisinde bu modelin en uygun olduğu sonucuna varılmıştır. F istatistik değeri yüksek çıkmış olup %1 önem seviyesinde anlamlıdır. Model katılan on dokuz değişkenden on altı tanesi en çok %10 seviyesinde istatistiki olarak anlamlı olduğu tespit edilmiştir. İstatistiki olarak anlamlı bulunan bağımsız değişkenlerden üç tanesinin (oda zemini halıser, yangın merdiveni ve okullara uzaklık) konut fiyatlarını negatif yönde etkilediği tespit edilmiştir. Geriye kalan bağımsız değişkenler ise (konut kaloriferli, salon zemini halıser, çatı etermit, konut şehir manzaralı, görüntülü diyafon, güvenlik, bahçe, konutun yönü doğu, konutun yönü batı, oda sayısı, konutun büyüklüğü, konutun yaşı ve ısı yalıtımı) konut fiyatlarını olumlu yönde etkilemektedir. Burada teorik beklentilere uygun çıkmayan değişkenlerden bir tanesi yangın merdiveni (katsayısının işareti pozitif beklenmektedir) diğeri ise konutun yaşı (katsayısının işareti negatif beklenmektedir) değişkenidir. Konutun yaşına ilişkin değişkenin katsayısının büyüklüğünün ihmal edilebilecek kadar küçük olması anlamlı olarak değerlendirilebilir.

25 Tablo 8: Çorum Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Önem Seviyesi Konut kaloriferli 0,373314 0,109243 3,417286 0,0007 Yakıt odun-kömür -0,044198 0,077591-0,569633 0,5695 Salon zemini halıser 0,570935 0,243609 2,343655 0,0200 Oda zemini halıser -0,558615 0,174480-3,201593 0,0016 Banyo zemini diğer -0,448054 0,482300-0,928994 0,3539 Banyoda küvet -0,042504 0,068584-0,619736 0,5360 Çatı etermit 0,391442 0,162411 2,410196 0,0167 Konut şehir manzaralı 0,120757 0,071731 1,683464 0,0936 Görüntülü diyafon 0,167769 0,082344 2,037423 0,0428 Güvenlik 0,166871 0,095120 1,754310 0,0807 Bahçe 0,144283 0,075893 1,901122 0,0585 Yangın merdiveni -0,176952 0,086866-2,037074 0,0428 Konutun yönü doğu 0,224141 0,088911 2,520955 0,0124 Konutun yönü batı 0,365754 0,125484 2,914735 0,0039 Okullara uzaklık -0,055655 0,031588-1,761903 0,0794 Oda sayısı 0,103683 0,060844 1,704092 0,0897 Konutun büyüklüğü 0,005042 0,001351 3,731729 0,0002 Konutun yaşı 0,009540 0,005703 1,672832 0,0957 Isı yalıtımı 0,158152 0,078136 2,024055 0,0441 Sabit 10,04155 0,234395 42,84037 0,0000 R-squared 0,437904 Mean dependent var 11,49148 Adjusted R-squared 0,391267 S.D. dependent var 0,583670 S.E. of regression 0,455387 Akaike info criterion 1,341575 Sum squared resid 47,48946 Schwarz criterion 1,624101 Log likelihood -147,0260 F-statistic 9,389651 Durbin-Watson stat 2,137932 Prob(F-statistic) 0,00000 Konutun kaloriferli olması, salon zeminin halıser olması, çatının etermit ile kaplı olması, konutun şehir manzaralı olması, görüntülü diyafona sahip olması, güvenliğin olması, bahçeye sahip olması, yönünün doğuya bakması, batıya bakması ve ısı yalıtımlı olması hedonik fiyatı sırasıyla %45,25, %76,99, %47,91, %12,84, %18,27, %18,16, %15,52, %25,12, %44,17 ve %17,14 oranında artıracaktır. Konut oda zemininin halıser olması hedonik fiyatı %42,80 oranında azaltırken, konutun yangın merdivenine sahip olması ise %16,22 oranında azaltmaktadır. Apartman dairesinin okullara uzaklığı arttıkça fiyatının azaldığı tespit edilmiştir. Okullara uzaklıktaki bir birimlik artış hedonik fiyatı % 5,57 oranında düşürmektedir. Konutun oda sayısında, konutun büyüklüğünde ve yaşındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı sırasıyla %10,37 ve %0,1 oranında artırabilecektir.

26 4.3.5. Samsun İli Kent Merkezi Samsun ili kent merkezindeki tesadüfi olarak seçilen emlak ofislerinden 602 apartman dairesine ait veriler derlenmiştir. Tablo 9: Samsun Kent Merkezindeki Apartman Dairelerine İlişkin Tanımlayıcı İstatistikler Değişken Gözlem sayısı (N) Ortalama Maksimum Minimum Standart sapma Konut kaloriferli 602 0,8621 1,00 0,00 0,3451 Oda zemini seramik 602 0,0017 1,00 0,00 0,0408 Banyo zemini fayans 602 0,2326 1,00 0,00 0,4228 Banyoda küvet 602 0,2209 1,00 0,00 0,4152 Çatı etermit 602 0,3920 1,00 0,00 0,4886 Duvar yağlı boya 602 0,0764 1,00 0,00 0,2659 Duvar kâğıdı 602 0,0365 1,00 0,00 0,1878 Konut caddede 602 0,2691 1,00 0,00 0,4439 Konutun önü açık 602 0,8505 1,00 0,00 0,3569 Güneş enerjisi 602 0,0349 1,00 0,00 0,1836 Şehir merkezine uzaklık 602 3,1661 5,00 1,00 1,5774 Alışveriş merkezlerine uzaklık 602 2,6578 4,00 1,00 0,9887 Duraklara uzaklık 602 1,0980 4,00 1,00 0,3721 Banyo sayısı 602 1,3488 3,00 1,00 0,5236 Balkon sayısı 602 1,6213 3,00 0,00 0,7338 Oda sayısı 602 2,9668 4,00 1,00 0,7403 Konut 1. Katta 602 0,2143 1,00 0,00 0,4107 Asansör 602 0,6429 1,00 0,00 0,4796 Kontun büyüklüğü 602 147,4518 500,0000 45,0000 64,3262 Konut fiyatı 602 138558,1 900000 27500 93455,22 Samsun ili kentsel alandaki apartman dairelerine ilişkin toplanan tüm verilerin frekans analizleri ve yüzde analizleri yapılmış ve sonuçlar EK 1 de verilen tabloda sunulmuştur. Samsun ili kent merkezinde apartman dairesi fiyatları ve daire fiyatlarını etkileyebileceği düşünülen değişkenlerin ortalama, maksimum, minimum ve standart sapmaları Tablo 9 da verilmiştir. Tablo incelendiğinde; samsun kent merkezinde hedonik modele esas teşkil eden apartman dairelerinin %86,21 inin kaloriferli, %23,26 sının banyo zeminin fayans olduğu, %22,09 unun banyosunda küvet bulunduğu, %39,2 sinin çatısının etermit ile kaplı olduğu tespit edilmiştir. Dairelerin %26,91 inin caddede yer aldığı ve %85,05 inin

27 önünün açık olduğu görülmektedir. Samsundaki apartman dairelerindeki daire başına düşen banyo sayısı 1,35, balkon sayısı 1,62 adet ve konutun ortalama oda sayısı 2,95 olarak bulunmuştur. Konutların %64,29 unun asansörlü olduğu, bir konutun ortalama büyüklüğünün 147,45 metre kare ve ortalama satış fiyatının ise 138558,1 TL olduğu belirlenmiştir. Samsun kentsel alan için doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik modeller denenmiş olup en uygun modelin yarı logaritmik model olduğuna karar verilmiştir. Modelde değişen varyansın olduğu tespit edilmiş olup, White sınaması ile giderilmeye çalışılmıştır. Tahmin edilen üç model içerisinde yarı logaritmik modelin seçilmesinde, R 2 değeri, değişkenlere ait katsayıların istatistiksel anlamlılıkları, iktisadi beklentiler doğrultusunda değişkenlere ait katsayıların işaretleri ve Akaike Bilgi kriteri dikkate alınmıştır. Yarı logaritmik modele ilişkin sonuçlar Tablo 10 da verilmiştir. Samsun kentsel alandaki konutlar için pek çok model denenmiş teorik ve istatistiki açıdan en anlamlı model olan logaritmik-doğrusal modele ilişkin elde edilen bulgular aşağıda verilmiştir. Hedonik modelinin R 2 si 0,74 bulunmuş olup modele katılan değişkenlerin konut fiyatlarını açıklamada yeterli olduğunu göstermektedir. Modelin F istatistik değeri yüksek çıkmış olup %1 önem seviyesinde anlamlı bulunmuştur. Tablo 10: Samsun Kent Merkezindeki Apartman Daireleri İçin Oluşturulan Yarı Logaritmik Model Sonuçları Değişken Katsayı Standart Hata t-istatistiği Önem Seviyesi Konut kaloriferli 0,172031 0,046442 3,704194 0,0002 Oda zemini seramik -0,826925 0,053756-15,38302 0,0000 Banyo zemini fayans -0,091473 0,034872-2,623107 0,0089 Banyoda küvet 0,139737 0,030970 4,511972 0,0000 Çatı etermit 0,039226 0,029661 1,322447 0,1865 Duvar yağlı boya 0,130081 0,041568 3,129379 0,0018 Duvar kâğıdı 0,158897 0,068737 2,311655 0,0211 Konut caddede 0,052710 0,025745 2,047351 0,0411 Konutun önü açık 0,082525 0,036615 2,253868 0,0246 Güneş enerjisi 0,151787 0,068282 2,222958 0,0266

28 Şehir merkezine uzaklık -0,027556 0,010526-2,617848 0,0091 Alışveriş merkezlerine uzaklık -0,048992 0,017262-2,838189 0,0047 Duraklara uzaklık -0,060949 0,025213-2,417361 0,0159 Banyo sayısı 0,169068 0,032760 5,160854 0,0000 Balkon sayısı 0,108938 0,029987 3,632858 0,0003 Oda sayısı 0,079570 0,025049 3,176620 0,0016 Konut 1. Katta -0,109368 0,031512-3,470615 0,0006 Asansör 0,089935 0,032479 2,769007 0,0058 Kontun büyüklüğü 0,003091 0,000327 9,456700 0,0000 Sabit 10,55352 0,081195 129,9780 0,0000 R-squared 0,737764 Mean dependent var 11,67735 Adjusted R-squared 0,729204 S.D. dependent var 0,550555 S.E. of regression 0,286499 Akaike info criterion 0,370491 Sum squared resid 47,77137 Schwarz criterion 0,516679 Log likelihood -91,51790 F-statistic 86,17783 Durbin-Watson stat 1,580092 Prob(F-statistic) 0,00000 Model katılan on dokuz değişkenden çatı etermit değişkeni dışındaki diğer değişkenler istenilen önem seviyesinde istatistiki olarak anlamlı bulunmuştur. Anlamlı bulunan bağımsız değişkenlerden altı tanesinin (oda zemini seramik, banyo zemini fayans, şehir merkezine uzaklık, alışveriş merkezlerine uzaklık, duraklara uzaklık ve konut 1. Katta) konut fiyatlarını olumsuz yönde etkilediği tespit edilmiştir. Diğer değişkenler ise (konut kaloriferli, banyoda küvet, duvar yağlı boya, duvar kâğıdı, konut caddede, konutun önü açık, güneş enerjisi, banyo sayısı, balkon sayısı, asansör ve konutun büyüklüğü) konut fiyatlarını olumlu yönde etkilemektedir. Samsun kent merkezindeki apartman dairelerinin kaloriferli olması, banyoda küvet olması, duvarın yağlı boya ile boyalı olması, duvarın kâğıtla kaplı olması, konutun caddede olması, konutun önünün açık olması, güneş enerjisinin olması ve asansörünün olması hedonik fiyatını sırasıyla %18,77, %14,39, %13,89, %17,22, %5,41, %8,60, %16,39 ve %9,41 oranında artırmaktadır. Banyo sayısındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı %16,91 ve balkon sayısındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı %10,89 oranında artırdığı söylenebilir. Oda zeminin seramik olması hedonik fiyatı %56,27 azaltırken banyo zemininin fayans olması ise %8,74 oranında azaltmaktadır. Konutları şehir merkezine uzaklığındaki bir birimlik artış hedonik fiyatı %2,76, alışveriş merkezlerine uzaklığındaki bir birimlik artış %4,9 ve duraklara uzaklığındaki bir birimlik artış ise %6,09 oranında azaltmaktadır. 5. SONUÇ VE ÖNERİLER

29 Konut sektörü, bir ülkenin kalkınmasında önemli ekonomik göstergelerinden birisi olarak değerlendirilebilir. Konut sektöründe meydana gelecek iyileşmeler, istihdamın artması, işsizliğin azalması, inşaat sektöründe kullanılan ham madde ticaretinin artmasına imkân verebileceği söylenebilir. Hetorejen malların fiyatını tahmin etmede kullanılan en yaygın yöntemlerden biri olan hedonik fiyat modeli, heterojen bir mal olan konutun fiyatını tahmin etmede sıklıkla kullanılan bir matematiksel modeldir. Bu çalışma ile, TR83 Bölgesi konut piyasasında apartman dairelerinin sahip olduğu farklı niteliklerin konut satış fiyatı üzerindeki marjinal etkileri ortaya konulmuştur. Konutlara ilişkin veriler emlakçılarla yüz yüze görüşme tekniğiyle sağlanmış olup 1453 apartman dairesine aittir. Anket formunda yer alan sorular, kent merkezlerindeki daire fiyatlarına etki edebileceği düşünülen özelliklerdir. Faktörlerin seçiminde konuyla ilgili literatürden faydalanılmıştır. Araştırmada ilk önce TR83 bölgesinin tamamı için daha sonra her bir kent merkezi için tüm değişkenlerin tanımlayıcı istatistikleri hesaplanmıştır. Tanımlayıcı istatistiklerin hesaplanmasından sonra, TR83 bölgesinin tamamı için, daha sonra ise her bir il için Hedonik Fiyatlandırma Modelleri kurulmuştur. Hedonik fiyatlandırma modelinde, doğrusal, yarı logaritmik ve tam logaritmik fonksiyonlar için modeller ayrı ayrı denenmiş ve en uygun model tercih edilmiştir. TR83 bölgesi bir bütün olarak değerlendirildiğinde, Samsun kent merkezi referans alındığında konutun Tokat ve Çorum kent merkezinde olması konut fiyatını sırasıyla %5,37 ve %15,47 oranında düşürdüğü belirlenmiştir. Samsun ilinde konutların daha pahalı olduğu söylenebilir. Konutun kaloriferli olması fiyatları %8,73 oranında artırırken, ısıtmada kullanılan yakıtın odun-kömür ve fueloil olması doğal gaza kıyasla konut fiyatını sırasıyla %6,04 ve %15,04 oranında azaltmaktadır. Banyoda küvet olması, konutun kapıcısının olması, görüntülü diyafon olması, mutfak yapısının hazır mutfak olması ve asansöre sahip olması konut fiyatlarını artırdığı belirlenmiştir. Konut çatısının beton ve etermit olması kiremit olmasına kıyasla, konutun bulunduğu yerin bulvarda olması sokakta olmasına kıyasla konut fiyatlarını artırmaktadır. Konutun bulunduğu yerin şehir merkezine uzaklığı arttıkça fiyatının düştüğü tespit edilmiştir. Konutun banyo sayısında, balkon sayısında, oda sayısında ve konutun büyüklüğündeki

30 artış, hedonik fiyatını arttırmaktadır. Birinci katta bulunan konutların fiyatları üç ve daha yukarı katlara göre daha düşüktür. Bu çalışmada yalnızca apartman dairesi türündeki konutlar dikkate alınarak analizler yapılmıştır. Bundan sonra yapılacak olan çalışmalar, bu tür farklı konut gruplarını göz önünde bulundurulması daha uygun olabilecektir. Bundan sonraki çalışmaların, farklı bölgelerde, farklı kültür, ekonomik ve sosyal statüdeki alıcılar için yapılması ve fiyatı nasıl etkilediğinin incelenmesi uygun olabilecektir. Araştırmada en çok sıkıntı çekilen emlakçılardan bilgi alınmada yaşanmıştır. Maddi imkânların yetersizliği ve veri toplamanın uzun zaman alması gibi nedenler yüzünden sıkıntılar yaşanmıştır. Daha sonra yapılacak çalışmalarda bu huşuların dikkate alınması yararlı olabilecektir. Böyle bir araştırma sonucunda, TR83 Bölgesi kentsel alanlar için tahmin edilen hedonik modeller sayesinde şimdi ve gelecekte bölgedeki bir apartman dairesinin fiyatına etki edebilecek faktörler tespit edilmiş ve bu sayede alıcı ve satıcılar için apartman daireleri ile ilgili bir bilgi seti oluşturulabilmiştir. Bu çalışma ile elde edilen bilgilerin ileride yapılacak akademik çalışmalara, konut piyasalarına, inşaat sektöründeki yatırımcılara fayda sağlayacağı düşünülmektedir. KAYNAKLAR Arıkan, F.E. (2008). Ev Kiralarını Etkileyen Faktörlerin Hedonik Fiyat Yöntemi İle Belirlenmesi, Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Basılmamış Yüksek Lisans Tezi, İstanbul. Ayvaz, Ö. (2002). Emlak Fiyatlarının Hedonik Model ile Araştırılması, İzmir Örneği, Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal bilimler Enstitüsü, Ekonometri Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi, İzmir.

31 Baldemir, E., Kesbiç, C.Y. ve İnci, M. (2007). Emlak Piyasasında Hedonik Talep Parametrelerinin Tahminlenmesi (Muğla Örneği), 8. Türkiye Ekonometri ve İstatistik Kongresi 24 25 Mayıs, İnönü Üniversitesi, Malatya Başlevent, C. ve Şahinkaya, H. (2010) Estimation of Apartment Prices in Turkey: Regional Differencies and Some Spesification Issues Available at SSRN: http://ssrn.com/abstract=1687052 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.1687052 (Erişim tarihi: 14/07/2012) Boyacıgil, O. (2003). Hedonik Fiyatlama Yönteminin İskenderun Kenti Örneğinde Uygulanması, Çukurova Üniversitesi, Peyzaj Mimarlığı Anabilim Dalı, Yüksek Lisans Tezi, Adana. Case, B., Clapp, J., Dubin, R. ve Rodriguez, M. (2004). Modelling Spatialand Temporal House Price Patterns: A Comparison of Four Models, Journal of Real Estate Finance and Economics, vol. 29, issue 2, pp. 167 191 Çubukçu, E. ve Çetintahra, E.G. (2011). Çevre Estetiğinin Konut Fiyatlarına Etkisi, İTÜ Dergisi, Cilt: 10, Sayı: 1, 3 12. Elevli, S. ve Demirci, A. (2003,). Türkiye Linyitleri İçin Fiyatlandırma Modeli Oluşturulması, Madencilik, cilt:42, sayı:4, ss.27 35 Gujarati, D.N. (1999). Temel Ekonometri, Çev.: U. Şenesen ve G.G. Şenesen, İstanbul: Literatür Yayıncılık, Yayın No: 33. Hai-Zhen, Sheng-Hua ve Xiao-Yu (2005).Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An EmpiricalResearch on Hangzhou, Journal of Zhejiang University Science A, 6(8): 907 914. Halvorsen, R. and Palmquist, R. (1980). The Interpretation of Dummy Variables in Semi Logarithmic Equations, American Economic Review, Cilt. 70, Sayı 3, ss.474 475 Kain, J.F. and Quigley, J.M. (1970). Measuringthe Value of HousingQuality, Journal of theamerican Statistical Association, 65(330): 532 548. Kauko, T. (2003). On Current Neural Network Applications Involving Spatial Modelling of Property Prices, Journal of Housing and the Built Environment 18, pp. 159 181. Kım, K. and Park, J. (2005). Segmentation of the Housing Market and Its Determinants: Seoul and Its Neighbouring New Towns in Korea, Australian Geographer. Vol. 36, No.2, pp. 221 232. Özdemir, Ş. ve Yaman, F. (2007). Hedonik Alışverişin Cinsiyete Göre Farklılaşması Üzerine Bir Araştırma, Eskişehir Osmangazi Üniversitesi İİBF Dergisi, 2(2), 81 91 Palmquist, R.B. (1984). Estimating the Demand for the Characteristics of Housing, The Review of Economics and Statistic, 66(3): 394 404.

32 Ridker, R.G. and Henning, J.A. (1967). The Determinants of Residential Property Values with Special Reference to Air Pollution, The Review of Economics and Statistics, 49. Rosen, S. (1974). Hedonic Prices and Implicit Markets: Product Differentiationin Pure Competition, Journal of Political Economy, 82(1): 34 55. Selim, H. (2009). Determinants of House Prices In Turkey: Hedonic Regression versus Artificial Neural Network, Expert Systems with Applications 36, 2843 2852 Üçdoğruk, Ş. (2001). İzmir İlinde Emlak Fiyatlarına Etki Eden Faktörler-Hedonik Yaklaşım, DEUİİBF Dergisi, cilt:16, sayı:2, ss.149 161 Wen, H., Jia, S. and Guo, X. (2005). Hedonic Price Analysis of Urban Housing: An Empirical Research on Hagzhou, China, Journal of Zhejiang University SCIENCE, 6A(8), 907 914 Yang, Z. (2001). An Application of the Hedonic Price Model with Uncertain Attribute the Case of the People's Republic of China, Property Management, Vol. 19 No. 1, 2001, pp. 50 63. Yayar, R. (2011). Dizüstü Bilgisayar Piyasasında Hedonik Talep Parametrelerinin Tahminlenmesi, KMÜ Sosyal ve Ekonomik Araştırmalar Dergisi, ISSN: 1309 913213, 13(21): 21 27. Zhang, H. ve Mucong, Z. (2010). Environment Hedonic Price Analysis: Evidence from Jilin City, Second International Conference on Communication Systems, Networks and Applications, pp. 354 356

33 EKLER EK 1: TR83 Bölgesi Kent Merkezindeki Konutların Özelliklerine İlişkin Frekans Analizi Tokat Amasya Çorum Samsun Toplam Özellikler Seçenekler Frekans % Frekans % Frekans % Frekans % Frekans % Soba 39 9,8 59 29,2 39 15,7 83 13,8 220 15,1 Isınma Sistemi Kalorifer 361 90,2 143 70,8 210 84,3 519 86,2 1233 84,9 Hayır 220 55,0 51 25,2 115 46,2 521 86,5 907 62,4 Isıtma Sistemi Evet 180 45,0 151 74,8 134 53,8 81 13,5 546 37,6 Merkezi Odun-Kömür 187 46,8 74 36,6 117 47,0 144 23,9 522 35,9 Yakıt Tipi Doğal Gaz 211 52,8 127 62,9 125 50,2 454 75,4 917 63,1 Fuel-Oil 2,5 1,5 7 2,8 4,7 14 1,0 Salon Döşemesi Oda Döşemesi Banyo Döşemesi Banyoda Küvet Pencere Doğraması Çatı Kaplaması Duvar Boyası Duvarda Alçı Sıva Karotaş 4 1,0 3 1,5 18 7,2 25 1,7 Parke 364 91,0 171 84,7 161 64,7 521 86,5 1217 83,8 Rabıta 26 6,5 15 7,4 53 21,3 3,5 97 6,7 Seramik 1,2 1,5 13 5,2 2,3 17 1,2 Halıser 2,5 8 4,0 4 1,6 45 7,5 59 4,1 Diğer 3,8 4 2,0 - - 31 5,1 38 2,6 Karotaş 2,5 6 3,0 17 6,8 25 1,7 Parke 363 90,8 164 81,2 158 63,5 524 87,0 1209 83,2 Rabıta 29 7,2 18 8,9 57 22,9 3,5 107 7,4 Seramik - - 2 1,0 8 3,2 1,2 11 0,8 Halıser 2,5 4 2,0 9 3,6 4,7 19 1,3 Diğer 4 1,0 8 4,0 - - 70 11,6 82 5,6 Karotaş 78 19,5 1,5 20 8,0 4,7 103 7,1 Fayans 82 20,5 112 55,4 150 60,2 140 23,3 484 33,3 Seramik 239 59,8 89 44,1 78 31,3 443 73,6 849 58,4 Diğer 1,2 - - 1,4 15 2,5 17 1,2 Yok 327 81,8 171 84,7 126 50,6 469 77,9 1093 75,2 Var 73 18,2 31 15,3 123 49,4 133 22,1 360 24,8 Ahşap 60 15,0 68 33,7 83 33,3 55 9,1 266 18,3 Alüminyum 1,2 3 1,5 16 6,4 - - 20 1,38 PVC 339 84,8 131 64,9 150 60,2 547 90,9 1167 80,32 Beton 56 14,0 56 27,7 30 12,0 97 16,1 239 16,4 Kiremit 196 49,0 140 69,3 210 84,3 257 42,7 803 55,3 Etermit 4 1,0 5 2,5 9 3,6 236 39,2 254 17,5 Şıngıl 144 36,0 1,5 - - 12 2,0 157 10,8 Plastik 198 49,5 104 51,5 87 34,9 466 77,4 855 58,8 Yağlı boya 11 2,8 34 16,8 77 30,9 46 7,6 168 11,6 Saten Boya 182 45,5 63 31,2 73 29,3 68 11,3 386 26,6 Duvar Kâğıdı 9 2,2 1,5 12 4,8 22 3,7 44 3,0 Yok 56 14,0 75 37,1 106 42,6 258 42,9 495 34,1 Var 344 86,0 127 62,9 143 57,4 344 57,1 958 65,9 Konutun Yeri Sokak 177 44,2 123 60,9 136 54,6 408 67,8 844 58,1

34 Konutun Konumu Konutun Önü Merkezi Uydu Sistemi Cadde 202 50,5 66 32,7 90 36,1 162 26,9 520 35,8 Bulvar 21 5,2 13 6,4 23 9,2 32 5,3 89 6,1 Anayola Cephe 140 35,0 63 31,2 82 32,9 98 16,3 383 26,4 Köşe Başı 71 17,8 47 23,3 80 32,1 41 6,8 239 16,4 Doğa Manzaralı 59 14,8 43 21,3 26 10,4 183 30,4 311 21,4 Şehir Manzaralı 130 32,5 49 24,3 61 24,5 280 46,5 520 35,8 Kapalı 18 4,5 37 18,3 51 20,5 90 15,0 196 13,5 Açık 382 95,5 165 81,7 198 79,5 512 85,0 1257 86,5 Yok 201 50,2 144 71,3 107 43,0 370 61,5 822 56,6 Var 199 49,8 58 28,7 142 57,0 232 38,5 631 43,4 Yok 204 51,0 98 48,5 92 36,9 445 73,9 839 57,7 Kapıcı Durumu Var 196 49,0 104 51,5 157 63,1 157 26,1 614 42,3 Görüntülü Yok 302 75,5 161 79,7 188 75,5 497 82,6 1148 79,0 Diyafon Var 98 24,5 41 20,3 61 24,5 105 17,4 305 21,0 Sistemi Hidrofor Durumu Otopark Durumu Mutfak Yapısı Ankastre Panjurun Varlığı Güneş Enerjisi Klima Durumu Site İçi Güvenlik Durumu Bahçe Durumu Yangın Merdiveni Havalandırma Durumu Konutun Şimdiki Durumu Yok 235 58,8 195 96,5 215 86,3 526 87,4 1171 80,6 Var 165 41,2 7 3,5 34 13,7 76 12,6 282 19,4 Yok 126 31,5 135 66,8 133 53,4 296 49,2 690 47,5 Var 274 68,5 67 33,2 116 46,6 306 50,8 763 52,5 Hayır 333 83,2 146 72,3 94 37,8 353 58,6 926 63,7 Evet 67 16,8 56 27,7 155 62,2 249 41,4 527 36,3 Yok 400 100,0 196 97,0 187 75,1 593 98,5 1376 94,7 Var - - 6 3,0 62 24,9 9 1,5 77 5,3 Toplam - - 202 100,0 249 100,0 602 100,0 1053 72,5 Yok 272 68,0 179 88,6 120 48,2 581 96,5 1152 79,3 Var 128 32,0 23 11,4 129 51,8 21 3,5 301 20,7 Yok 394 98,5 188 93,1 222 89,2 588 97,7 1392 95,8 Var 6 1,5 14 6,9 27 10,8 14 2,3 61 4,2 Hayır 225 56,2 126 62,4 224 90,0 481 79,9 1056 72,7 Evet 175 43,8 76 37,6 25 10,0 121 20,1 397 27,3 Yok 358 89,5 197 97,5 212 85,1 514 85,4 1281 88,2 Var 42 10,5 5 2,5 37 14,9 88 14,6 172 11,8 Yok 101 25,2 112 55,4 59 23,7 339 56,3 611 42,1 Var 299 74,8 90 44,6 190 76,3 263 43,7 842 57,9 Yok 150 37,5 164 81,2 59 23,7 395 65,6 768 52,9 Var 250 62,5 38 18,8 190 76,3 207 34,4 685 47,1 Yok 89 22,2 177 87,6 89 35,7 299 49,7 654 45,0 Var 311 77,8 25 12,4 160 64,3 303 50,3 799 55,0 Boş 237 59,2 72 35,6 119 47,8 456 75,7 884 60,8 Kiracı Oturuyor 96 24,0 49 24,3 68 27,3 70 11,6 283 19,5 Ev Sahibi Oturuyor 67 16,8 81 40,1 62 24,9 76 12,6 286 19,7

35 Deprem Hayır 100 25,0 70 34,7 109 43,8 227 37,7 506 34,8 Yönetmeliğine Evet 300 75,0 132 65,3 140 56,2 375 62,3 947 65,2 Uygunluk Kuzey 56 14,0 56 27,7 110 44,2 254 42,2 476 32,8 Güney 220 55,0 71 35,1 86 34,5 149 24,8 526 36,2 Konutun Yönü Doğu 76 19,0 56 27,7 35 14,1 134 22,3 301 20,7 Batı 48 12,0 19 9,4 18 7,2 65 10,8 150 10,3 0 500 m 100 25,0 60 29,7 95 38,2 104 17,3 359 24,7 Konutun Şehir 501 1000 m 105 26,2 54 26,7 65 26,1 167 27,7 391 26,9 Merkezine 1001 1500 m 117 29,2 20 9,9 54 21,7 83 13,8 274 18,9 Uzaklık 1501 2000 m 24 6,0 23 11,4 17 6,8 21 3,5 85 5,8 Durumu 2001m ve üzeri 54 13,5 45 22,3 18 7,2 227 37,7 344 23,7 Konutun Alışveriş Merkezine Uzaklık Durumu Konutun Okullara Uzaklık Durumu Sağlık Kurumlarına Uzaklık Durumu Toplu Ulaşım Duraklarına Uzaklık Durumu Konutun Banyo Sayısı 0 300 m 251 62,8 73 36,1 89 35,7 55 9,1 468 32,2 301 600 m 104 26,0 74 36,6 101 40,6 267 44,4 546 37,6 601 900 m 20 5,0 27 13,4 27 10,8 109 18,1 183 12,6 901m ve üzeri 25 6,2 28 13,9 32 12,9 171 28,4 256 17,6 0 300 m 234 58,5 76 37,6 126 50,6 177 29,4 613 42,2 301 600 m 117 29,2 91 45,0 64 25,7 241 40,0 513 35,3 601 900 m 32 8,0 23 11,4 37 14,9 103 17,1 195 13,4 901m ve üzeri 17 4,2 12 5,9 22 8,8 81 13,5 132 9,1 0 300 m 226 56,5 43 21,3 72 28,9 116 19,3 457 31,5 301 600 m 133 33,2 85 42,1 81 32,5 296 49,2 595 40,9 601 900 m 29 7,2 41 20,3 51 20,5 100 16,6 221 15,2 901m ve üzeri 12 3,0 33 16,3 45 18,1 90 15,0 180 12,4 0 300 m 359 89,8 168 83,2 185 74,3 555 92,2 1267 87,2 301 600 m 33 8,2 31 15,3 31 12,4 38 6,3 133 9,2 601 900 m 7 1,8 1,5 22 8,8 6 1,0 36 2,5 901m ve üzeri 1,2 2 1,0 11 4,4 3,5 17 1,2 1 263 65,8 137 67,8 204 81,9 406 67,4 1010 69,5 2 123 30,8 65 32,2 41 16,5 182 30,2 411 28,3 3 ve üzeri 14 3,5 4 1,6 14 2,3 32 2,2 Yok - - - - 1,4 38 6,3 39 2,7 1 34 8,5 33 16,3 43 17,3 205 34,1 315 21,7 Konutun 2 263 65,8 148 73,3 126 50,6 306 50,8 843 58,0 Balkon Sayısı 3 ve üzeri 103 25,8 21 10,4 79 31,7 53 8,8 256 17,6 Konutun Oda Sayısı 1 1,2 4 2,0 3 1,2 14 2,3 22 1,5 2 47 11,8 48 23,8 39 15,7 133 22,1 267 18,4 3 150 37,5 110 54,5 156 62,7 314 52,2 730 50,2 4 ve üzeri 202 50,5 40 19,8 51 20,5 141 23,4 434 29,9 1 61 15,2 40 19,8 47 18,9 129 21,4 277 19,1 Konutun 2 87 21,8 48 23,8 87 34,9 90 15,0 312 21,5 Bulunduğu Kat 3 ve üzeri 252 63,0 114 56,4 115 46,2 383 63,6 864 59,5 Binada Hayır 99 24,8 81 40,1 69 27,7 215 35,7 464 31,9 Asansörün Evet 301 75,2 121 59,9 180 72,3 387 64,3 989 68,1 Varlığı Konutun Isı Yok 99 24,8 103 51,0 111 44,6 411 68,3 724 49,8

36 Yalıtım Durumu Krediye Uygunluk Dairenin Özelliği Var 301 75,2 99 49,0 138 55,4 191 31,7 729 50,2 Hayır 3,8 16 7,9 139 55,8 148 24,6 306 21,1 Evet 397 99,2 186 92,1 110 44,2 454 75,4 1147 78,9 Normal Daire 357 89,2 180 89,1 224 90,0 532 88,4 1293 89,0 Kat Dubleks 43 10,8 22 10,9 25 10,0 70 11,6 160 11,0 Konut fiyatları ( ) (TL) Konutun bulunduğu binadaki kat sayısı ( ) Konutun büyüklüğü ( ) Konutun yaşı ( ) (yıl) Konutun kira getirisi ( ) (TL) 128561,0 114413,4 121184,7 138558,1 129472,0 5,4 4,7 5,1 6,3 5,6 145,9 130,5 130,4 147,5 141,7 5,5 10,0 9,4 8,2 7,9 561,3 448,8 386,0 593,4 528,9