YSA ve DVM yöntemleri ile taşınmaz değerlemesi için bir yaklaşım geliştirme
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2011-09-30
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Taşınmaz Değerlemesi; bir alım-satım durumunda, söz konusu taşınmazın muhtemel fiyatının belirlenmesi işlemidir. Taşınmazın değerini etkileyen iç ve dış unsurlar bulunmaktadır. Bu unsurlar, taşınmazın fiyatını etkilemekte ve çeşitli olumsuzluklara yol açmaktadır. Ülkemizde hâlâ sağlam bir temel üzerine oturtulamayan taşınmaz değerlemesi üzerinde çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmada taşınmaz değerlemesinde, YSA (Yapay Sinir Ağları) ve DVM (Destek Vektör Makineleri) yöntemleri kullanılarak yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Kullanılan yöntemlerin tahmin başarıları hakkında karşılaştırma yapabilmek amacıyla, literatürde sıkça karşılaşılan ÇRA (Çoklu Regresyon Analizi) kullanılmıştır. Taşınmazların fiyatının belirlenmesindeki ana unsur olan niteliklerin azaltılmasının taşınmaz değerlemesi üzerindeki etkileri incelenmiştir. Çalışmada öncelikle iki farklı veri seti oluşturulmuştur. Birinci veri seti, veritabanındaki tüm niteliklerden (14 adet), ikinci veri seti azaltılmış (10 adet) niteliklerden oluşmaktadır. Nitelik azaltma işlemi için korelâsyon yöntemi kullanılmıştır. Oluşturulan bu her iki veri setine ÇRA, YSA, DVM yöntemleri tek tek uygulanmış ve 6 adet model gerçekleştirilmiştir. Modellerin başarıları birbirleriyle karşılaştırıldığında ikinci veri setiyle gerçekleştirilen modeller çok daha başarılı tahminlerde bulunmuştur. Kullanılan yöntemler arasında en başarılı tahminler DVM yöntemi tarafından yapılmıştır. Daha sonra sırasıyla YSA ve ÇRA yöntemleri gerçek sonuçlara yakın değerler üretmişlerdir. Bundan sonraki taşınmaz değerleme çalışmalarında temel olabilecek bu çalışma ile taşınmaz değerlemesinde, daha gerçekçi sonuçlar üretmek mümkün olabilecektir.
Real-estate valuation is the task of appraising the prospective price of a site or building in the case of sale. There are internal and external factors affecting the value of the property. These elements affect the price of the property and leads to various disadvantages. In our country real-estate valuation has still some problems and studies are continues. In this study a novel approach developed by using ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machines) methods. In order to make a comparison between the estimation success of these methods, MRA (Multiple Regression Analysis) method was used widely encountered in the literature. Effects of attribute reducing on real estate valuation were investigated. Firstly two data sets were created. First data set was created with all attributes (14 attributes) and second data set was created with reduced attributes (10 attributes). For attribute reducing, correlation was used. SVM, ANN and MRA methods have been applied to both data sets and six models were created. Achievements of the models were compared with each other and models which are created with second data set had given more successful results. Among these methods, most successful predictions were made by SVM method, then respectively ANN and MRA methods have produced values close to actual results. This study can be the base to next real estate valuation studies and with the help of this study, it will be possible to make reliable estimations.
Real-estate valuation is the task of appraising the prospective price of a site or building in the case of sale. There are internal and external factors affecting the value of the property. These elements affect the price of the property and leads to various disadvantages. In our country real-estate valuation has still some problems and studies are continues. In this study a novel approach developed by using ANN (Artificial Neural Network) and SVM (Support Vector Machines) methods. In order to make a comparison between the estimation success of these methods, MRA (Multiple Regression Analysis) method was used widely encountered in the literature. Effects of attribute reducing on real estate valuation were investigated. Firstly two data sets were created. First data set was created with all attributes (14 attributes) and second data set was created with reduced attributes (10 attributes). For attribute reducing, correlation was used. SVM, ANN and MRA methods have been applied to both data sets and six models were created. Achievements of the models were compared with each other and models which are created with second data set had given more successful results. Among these methods, most successful predictions were made by SVM method, then respectively ANN and MRA methods have produced values close to actual results. This study can be the base to next real estate valuation studies and with the help of this study, it will be possible to make reliable estimations.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Destek vektör makineleri, Nitelik azaltma, Regresyon, Taşınmaz değerleme, Yapay sinir ağları, Artificial neural networks, Attribute reducing, Correlation, Real-estate valuation, Regression, Supports vector machines, Korelasyon
Kaynak
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
Sayı
Künye
Nas, B. B. (2011). YSA ve DVM yöntemleri ile taşınmaz değerlemesi için bir yaklaşım geliştirme. Selçuk Üniversitesi, Yayımlanmış yüksek lisans tezi, Konya.
