Konut Değerlemesi Ve Konut Değerlerini Etkileyen Faktörlerin Regresyon Analizi İle İncelenmesi

Abstract

Bu çalışmada, konut değerlerine etki eden faktörler regresyon analizi ile incelenmiştir. Çalışmada kullanılan datalar konut kredisine konu 340 adet konut için düzenlenmiş değerleme raporlarından alınmıştır. Dolayısıyla tüm konutlar, fiziksel, çevresel ve hukuksal olarak yerinde görülerek incelenmiştir. Bu da çalışma sonuçlarının güvenirliliğini sağlamaktadır. Bu çalışmada incelenen çeşitli ilçelerde bulunan 340 adet konutun değerine etki eden 42 adet kriter analize tabi tutulmuştur. Bu kriterler, Cadde, Arsa Alanı, Arsa Payı, Mülkiyet Durumu, Tapunun Türü, Takyidat Durumu, Toplu Taşıma Araçları İle Ulaşım İmkanı, Sosyal Donatılara Yakınlık, Bölgenin Hitap Ettiği Gelir Grubu, Yapı Cinsi, Yapı Nizamı, Gayrimenkul Türü, İnşaat Seviyesi, Kullanım Durumu, İşçilik Kalitesi, Malzeme Kalitesi, Binanın Yaşı, Deprem Bölgesi, Deprem Hasarı, Yeni Deprem Yönetmeliklerine Uygun Olup Olmadığı, Tasdikli Projesine Uygun Olup Olmadığı, Elektrik, Su, Yakıt, Isıtma Sistemi, Hidrofor, Asansör, Ana Gayrimenkulün Kat Adedi, Toplam Bağımsız Bölüm Adedi, Katı, Oda Sayısı, Balkon Sayısı, Cephe Sayısı, Manzara, Site, Otopark, Şömine, Jakuzi, Yüzme Havuzu, Güvenlik, Konutun Brüt Kullanım Alanı, Değerleme Tarihi’dir. Araştırmanın sonuçları, konutun brüt alanı, oda sayısı, manzara, otopark, mülkiyet durumu, konutun bulunduğu bölgenin hitap ettiği gelir grubu, arsa payının konut fiyatlarını etkilediğini göstermiştir. Bu sonuçlar daha önce yapılan çalışma sonuçları ile benzerlik taşımaktadır. Bu araştırma sonuçları, konut yatırımlarının kararında, vergisel ve kamulaştırma işlemlerinde, ipotekli konut finansmanı sisteminde ve konut değerlemesini gerektiren her türlü işlemde bilimsel veri tabanı oluşturmak için kullanılabilir. Daha sonraki çalışmalarda, ilçe bazında yeterli data kullanılarak konut değerlerine etki eden faktörlerin regresyon ile incelenmesi önerilmektedir.

In this study, the factors affecting the housing prices are examined by using regression analysis. The data used in this study are taken from the valuation reports prepared for the Bank Credits, subject to 340 houses. Therefore, all of the houses are investigated physically and legally, that provides reliability of the results of the study. In this study 42 criteria, which affect the value of 340 houses present at different districts, are analyzed. These criteria are; Street, Area of Building Plot, Share of Building Plot, Status of Ownership, Type of Register, Kind of Legal Restrictions, Access to Means of Collective Transport, Nearness to Social Accessories, Income Level that the District Addresses, Type of Building, Building Settlement Order, Type of House, Level of Construction, Status of Usage, Quality of Construction, Quality Materials, Age of Building, Region of Earthquake, Earthquake Damage, Compliance with the By-Laws on Earthquake, Compliance with the Approved Architectural Project, Electric, Water, Fuel, Heating System, Water Tank, Elevator, Number of Flats, Number of Apartments, Number of Rooms, Number of Balconies, Number of Sides, View, Housing Estate, Parking Facilities, Fire Place, Jacuzzi, Swimming Pool, Security, Size and Date of Valuation. According to the results, size, number of rooms, view, parking facilities, sort of ownership, level of the income in the neighborhood, share of building plot have impacts on the housing prices. These results are similar to the former study results. The results of this study shall be considered in deciding investment on housing projects, tax and condemnation transactions, mortgage system and all transactions which require housing valuation to form a scientific database. In further studies, the examination of the factors affecting the housing prices, including sufficient district-based data by using regression analysis, is suggested.