MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7020443009

Konut balonu kavramı ve Türkiye'de konut balonuna ilişkin bir uygulama

2019· dissertation· tr· W7020443009 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languetr
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueEvolution and Paleontology Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMorningQuarter (Canadian coin)Work (physics)Paid workUrban area
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Öz:
\nKonut balonu, konut fiyatlarının suni bir şekilde artması demektir. Türkiye’de konut balonu olup olmadığı uzun zamandan beri tartışılmaktadır. Çalışmamızda Türkiye konut sektörü grafik ve şekillerle incelenmiştir. Uygulama bölümünde ise Türkiye’de ve İstanbul’da şu anda bir konut balonu olup olmadığını veya konut balonu dönemleri yaşandıysa ne zaman yaşandığını tespit etmek için Eküs Arttırılmış Dickey-Fuller Testi (Supremum Augmented Dickey-Fuller Test - SADF) ve Genelleştirilmiş Eküs Arttırılmış Dickey-Fuller Testi (Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller Test - GSADF) kullanılmıştır. 2010 ‘un başından 2018’in sonuna kadar uzanan 9 yıllık bir veri seti kullanılmıştır. GSADF testine göre Türkiye’de 2014’de başlayan ve 2016’nın sonuna kadar süren, İstanbul’da ise 2013’de başlayan ve 2017’de sona eren konut balonu dönemleri yaşanmıştır. İstanbul’da daha büyük bir konut balonu yaşanmıştır. 2018’de ise hem Türkiye’de hem de İstanbul’da negatif konut balonu yaşandığı tespit edilmiştir, reel konut fiyatlarında keskin bir düşüş gözlemlenmiştir. 
\n
\nİçindekiler:
\nÖNSÖZ\tİ
\nÖZ\tİİ
\nABSTRACT\tİİİ
\nİÇİNDEKİLER\tİV
\nŞEKİL LİSTESİ\tVİ
\nTABLO LİSTESİ\tVİİ
\nGRAFİK LİSTESİ\tVİİİ
\nKISALTMALAR\tİX
\n1.GİRİŞ\t1
\n2. KONUT BALONU KAVRAMI\t3
\n2.1. EKONOMİK BALON VE KONUT BALONU KAVRAMLARI\t3
\n2.2. GEÇMİŞTEN BUGÜNE KONUT BALONU ÖRNEKLERİ\t4
\n2.2.1 1920’lerdeki Florida Emlak Balonu\t5
\n2.2.2 2007-2008 Ekonomik Krizi\t5
\n2.2.3 1997 Doğu Asya Mali Krizi\t8
\n2.2.4 Japonya Varlık Fiyatları Balonu\t8
\n2.3. KONUTLAR DIŞINDA EKONOMİK BALON KAVRAMI ÖRNEKLERİ\t10
\n3. KONUT PİYASALARININ İŞLEYİŞİ\t14
\n3.1. KONUT PİYASASININ MODELLERLE AÇIKLANMASI\t16
\n3.1.1 Dört Kadran Modeli\t16
\n3.1.2 Örümcek Ağı Teoremi\t19
\n3.1.3 Konutlar için Öneri Kira Teorisi\t22
\n3.3. KONUT SAHİPLİĞİ MALİYETİ\t23
\n3.4 KİRA KONTROLLERİ\t24
\n3.5. KONUT BALONU GÖSTERGELERİ\t27
\n3.5.1. Konut Fiyatlarının Gelire Oranı\t27
\n3.5.2. Konut Fiyatlarının Kiralara Oranı\t29
\n3.5.3. Boşluk Oranları\t31
\n3.6. KONUT FİYATLARINDA ŞİŞKİNLİK OLUŞMASININ BAZI SEBEPLERİ\t33
\n3.7. CASE VE SHİLLER’IN KONUT BALONU ARAŞTIRMALARI\t36
\n3.7.1. Case-Shiller Konut Fiyat Endeksi\t37
\n3.7.2. Case ve Shiller’ın Konut Balonlarını Tespit Etmek İçin Yaptıkları Anketler\t39
\n4. TÜRKİYE KONUT SEKTÖRÜNÜN İNCELENMESİ\t42
\n4.1 GAYRİMENKUL ŞEFFAFLIK ENDEKSİ\t42
\n4.2. KONUT FİYAT ENDEKSLERİ\t43
\n4.2.1 Nominal ve Reel Konut Fiyat Endeksi\t44
\n4.2.2 İller Bazında Reel Konut Fiyat Endeksi\t45
\n4.2.3 Reel Yeni Konutlar Fiyat Endeksi\t46
\n4.2.4 Reel Hedonik Konut Fiyat Endeksi\t46
\n4.2.5 Dolar Olarak Hedonik Konut Fiyat Endeksi\t47
\n4.2.6 Dolar Olarak Konut Fiyat Endeksi ve BIST-100 Endeksi\t48
\n4.2.7 Reel BIST-100 Endeksiyle Reel Konut Fiyatlarının Karşılaştırılması\t49
\n4.2.8 Nominal ve Reel Kira Endeksi\t50
\n4.3. İNŞAAT SEKTÖRÜNÜN EKONOMİDE PAYI\t51
\n4.4. KONUT SATIŞ ADETLERİ\t52
\n4.5. KONUT KREDİSİ FAİZLERİ VE İPOTEKLİ SATIŞLAR\t54
\n4.6. BANKACILIK VE KONUT KREDİSİ İSTATİSTİKLERİ\t56
\n4.6. YAPI RUHSATI VE YAPI KULLANIM İZİN BELGELERİ İSTATİSTİKLERİ\t58
\n4.7. LOKASYONUNA GÖRE ALINABİLECEK KONUT BÜYÜKLÜKLERİ\t60
\n4.8. YABANCILARA KONUT SATIŞLARI\t62
\n4.8. KONUT İNŞAATI MALİYETİ\t66
\n4.9. KONUT FİYATLARININ KİRALARA ORANI\t67
\n4.10. BOŞLUK ORANLARI\t70
\n4.11. KONUT EDİNEBİLİRLİK ENDEKSİ\t72
\n4.12. İNŞAAT GÜVEN ENDEKSİ VE SATIŞ FİYATLARI BEKLENTİSİ ENDEKSLERİ\t73
\n4.13. ENFLASYON VE KONUT FİYAT ENDEKSİNİN BAŞKA ÜLKELERLE KARŞILAŞTIRILMASI\t76
\n4.14. ULUSLARARASI BEKLENTİ ARAŞTIRMASI\t80
\n5. KONUT BALONLARININ TESPİTİ\t86
\n5.1. ADF, SADF VE GSADF TESTLERİ\t87
\n5.2. KULLANILACAK SERİLERİN BETİMSEL İSTATİSTİKLERİ\t90
\n5.3. İSTANBUL KONUT FİYATLARINDA SADF VE GSADF TESTLERİ\t91
\n5.3.1 İstanbul Konut Fiyatlarında SADF Testi\t91
\n5.3.2 İstanbul Konut Fiyatlarında GSADF Testi\t92
\n5.4. TÜRKİYE KONUT FİYATLARINDA SADF VE GSADF TESTLERİ\t94
\n5.4.1 Türkiye Konut Fiyatlarında SADF Testi\t94
\n5.4.1 Türkiye Konut Fiyatlarında GSADF Testi\t95
\n6. SONUÇ\t98
\nEKLER\t100
\nKAYNAKÇA\t105
\n
\n
\n
\n--------------------
\nAbstract:
\nHousing Bubble means an artifical rise in house prices. Whether there is a housing bubble in Turkey has been debated for a long time. In our study, Turkish housing sector has been examined with figures and graphics. In the application chapter, to determine if there is currently a housing bubble in Turkey or Istanbul, or if there had been housing bubble periods, to date stamp the originations and terminations of those bubbles, Supremum Augmented Dickey-Fuller Test (SADF) and Generalized Supremum Augmented Dickey-Fuller Test (GSADF) has been used. The dataset that is used is 9 years long, starts at the beginning of 2010 and ends at the end of 2018. According to GSADF test, a housing bubble began in Turkey in 2014 and ended at the end of 2016. In Istanbul, a housing bubble began in 2013 and ended in 2017. The housing bubble in Istanbul was bigger. 2018 is identified as a negative bubble period both in Turkey and Istanbul, a sharp decline in real house prices was observed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,018

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,230 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEvolution and Paleontology StudiesTravaux en français237 207