İzmir ili konut fiyatlarının tahmini: Makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Housing price prediction in Izmir province: A comparative application of different machine learning methods
- Tez No: 981374
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN ARAS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ekonometri, Econometrics
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ekonometri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Veri Yönetimi ve Analizi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Barınma, tarih boyunca bireylerin temel gereksinimlerinden biri olmuştur. Konutlar yalnızca fiziksel barınma sunmakla kalmayıp, aynı zamanda güvenlik, mahremiyet ve aidiyet hissi sağlamaktadır. Günümüzde artan enflasyon ve satın alma gücündeki erime, konutları hem korunaklı hem de getirisi yüksek bir yatırım aracı hâline getirmiştir. Bu kapsamda çalışma, İzmir'in Bornova, Buca, Karşıyaka, Konak ve Karabağlar ilçelerinde konut fiyatlarını etkileyen unsurları araştırmayı amaçlamaktadır. 2025 yılı Şubat ayında Emlakjet platformundan elde edilen veriler kullanılarak, konut fiyatlarını tahmin etmeye yönelik çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Bağımlı değişken olarak konut fiyatı; bağımsız değişken olarak ise konut tipi, net ve brüt metrekare, oda sayısı, bina yaşı, kat sayısı, ısıtma tipi ve semt dikkate alınmıştır. Analiz kapsamında 13 farklı regresyon modeli değerlendirilmiştir. İlk aşamada tüm ilçeleri kapsayan genel bir model kurulmuş, ardından her ilçe için ayrı alt modeller geliştirilmiş ve hiperparametre optimizasyonları gerçekleştirilmiştir. Son aşamada ilçe değişkenini içeren bütünleşik bir modelle yaklaşım test edilmiştir. Sonuç olarak konut fiyatlarını tahminde en iyi performans gösteren algoritmalar belirlenmiş; ayrıca ilçelere göre fiyat dinamiklerinin farklılık gösterdiği saptanmıştır. Elde edilen bulgular, ileride gerçekleştirilecek makine öğrenmesi tabanlı konut fiyatı analizlerinde kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Housing has been one of the fundamental needs of individuals throughout history. Houses not only provide physical shelter but also ensure security, privacy, and a sense of belonging. Today, rising inflation and the erosion of purchasing power have made housing both a secure and high-yield investment vehicle. Within this framework, the research focuses on identifying the determinants of housing prices across the İzmir districts of Bornova, Buca, Karşıyaka, Konak, and Karabağlar. Using data obtained from the Emlakjet platform in February 2025, various machine learning algorithms were applied to predict housing prices. The dependent variable was defined as the housing price, while the independent variables included housing type, net and gross square meters, number of rooms, building age, number of floors, heating type, and district. Within the scope of the analysis, 13 different regression models were evaluated. In the first stage, a general model covering all districts was established, then separate sub-models were developed for each district, and hyperparameter optimizations were performed. In the final stage, an integrated model including the district variable was tested. As a result, the algorithms showing the best performance in predicting housing prices were identified; furthermore, it was determined that price dynamics varied according to the districts. The findings obtained can be used in future machine learning-based housing price analyses.
Benzer Tezler
- Emlak fiyatlarının hedonik model ile araştırılması -İzmir örneği-
Real estate prices are examined by hedonic model -application of İzmir-
ÖZLEM AYVAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. ŞENAY ÜÇDOĞRUK
- Çevre estetiğinin konut fiyatları üzerindeki etkisinin hedonik fiyat yöntemi ile modellenmesi
Assessing the impacts of environmental aesthetics on residential property values using the hedonic price approach
GÖZDE EKŞİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Şehircilik ve Bölge PlanlamaDokuz Eylül ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Bölümü
DOÇ. DR. EBRU ÇUBUKÇU
- Kocaeli iline ait farklı bölgelerdeki konutların fiyatlarına etki eden faktörler
In different regions of kocaeli province affecting your housingfactors
MERYEM KESKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Mimarlıkİstanbul Sabahattin Zaim ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEYNEP KEREM ÖZTÜRK
- Enflasyonla mücadelede istikrar politikaları
Başlık çevirisi yok
BİLGİN ORHAN ÖRGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
EkonomiMarmara Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN ZEKAYİ ORHAN
- 6 Şubat Kahramanmaraş depremi sonrası yaşanan iç göçün gayrimenkul kira fiyatları üzerine etkisi/ankara ili örneği
The impact of internal migration following the february 6th Kahramanmaraş earthquake on real estate rental prices / Ankara province example
ZEHRA NUR KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
CoğrafyaAnkara Hacı Bayram Veli ÜniversitesiTaşınmaz Geliştirme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE GİZ GÜLNERMAN GENGEÇ