MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7010861489

Konut finansman yöntemlerinde riskler: hane halkının konut finansman yöntemlerini değerlendirmesine yönelik bir araştırma

2008· other· tr· W7010861489 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMarmara University Open Access System · 2008
Typeother
Languetr
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHousing Market and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflation (cosmology)Work (physics)Economic analysisQuarter (Canadian coin)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

KONUT FİNANSMAN YÖNTEMLERİNDE RİSKLER: \nHANE HALKININ KONUT FİNANSMAN YÖNTEMLERİNİ DEĞERLENDİRMESİNE YÖNELİK BİR ARAŞTIRMA\n\nÜlkemiz ekonomisinde uzun yıllar boyu devam eden yüksek enflasyon ve faiz oranları nedeniyle etkin bir konut finansmanı sistemi oluşturulamamıştır. Son birkaç yıldır ekonomimizde istikrarın oluşturulmasına yönelik yapılan iyileştirmeler neticesinde enflasyon ve faiz oranları belli seviyelere kadar düşürülmüş ve bu iyileştirmelere paralel olarak ülkemizde etkin ve uzun vadeli bir konut finansman sisteminin oluşturulması için gerekli düzenlemeler yapılmaktadır. Ülkemizde oluşturulmaya çalışılan konut finansman sisteminin başarılı bir şekilde uygulanabilmesi ve tüketicilerin uygun şartlarda konut sahibi olabilmelerinin sağlanması için bireylerin;\n\ttercih edecekleri konut satın alma yöntemlerinin, \n\tkonut ve konut edinim yöntemleri konularındaki bilgi birikiminin,\n\tgelir düzeyleri ve tasarrufta bulunabilme imkanlarının,\n\tkonut talepleri ve konut talebindeki eğilim ve alışkanlıkların \nbilinmesinin önemli olduğu düşünülerek anket çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışma ile esas olarak; kişilerin konut finansmanı konusunda sahip oldukları bilgi birikimlerinin tercih edecekleri konut satın alma yöntemleri üzerindeki etkisinin ölçülmesi amaçlanmıştır. \nYapılan çalışma sonucunda kişilerin tercih ettikleri konut satın alma yöntemlerinin; kişilerin sahip oldukları öğrenim düzeyine (ilkokul, ortaokul, lise, üniversite ve yüksek lisans) ve ipotekli konut kredileri kapsamında ülkemizde yapılan yasal düzenlemeler konusundaki bilgi sahipliğine göre farklılık göstermediği ancak, kişilerin üniversiteden mezun oldukları bölüme (“işletme-ekonomi-bankacılık” ve “diğer”) göre farklılık gösterdiği anlaşılmıştır. \nAnahtar Kelimeler: “Konut Finansman Sistemleri”, “Öğrenim Düzeyi”, “Mortgage Krizleri”, “Riskler”, “Hane Halkı”\n RISKS OF HOUSING FINANCE SYSTEMS:\nA RESEARCH FOR HOUSEHOLD’S EVALUATION OF \nHOUSING FINANCE SYSTEMS\nABSTRACT\nDue to high inflation and interest rates persisting in years in our country economy, a strong housing finance system has not been established so far. In recent years, due to economic stability accompanying with decreasing inflation and interest rates, legal arrangements have been done to establish a strong and long term housing finance system.\nIn order to establish a successful housing finance system in our country and for people to get home in relevant conditions, it is thought that it is important to know the people’s views on: \n\tChoices of housing finance system for home buying,\n\tKnowledge level about housing and housing finance systems,\n\tIncome level and capacity to save,\n\tHousing demands, tendencies and habits in housing demands.\nIn order to achieve this purpose a questionnaire was prepared. Which aimed to determine the effect of knowledge level while choosing house financing system.\nThe result of this paper shows that choices on house financing systems don’t differ according to level of education and level of knowledge about legal arrangement in mortgage system, but differ with regards to the department (management, economics, banking and others) which people were graduated from. \nKey Words: “Housing Finance Systems”, “Educational Level”, “Mortgage Crisis”, “Risks”, “Household”

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,380
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0130,007
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,012

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,064
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,188 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMarmara University Open Access SystemMême sujetHousing Market and EconomicsTravaux en français237 207