Türkiye’de konut sorunu ve finansman uygulamaları
Notice bibliographique
Résumé
Tezin amacı, dönemler itibariyle Türkiye'de ki konut sorununu ve finansman uygulamalarını kapsamlı olarak, sorunun tanımlanması ve uygulanan çözümler yolu ile incelemektir. Çalışmada nüfus, konut ve bankacılık sektörünün verileri kullanılarak Türkiye genelinde illerin ve bölgelerin, genel anlamda Cumhuriyetin ilanından günümüze kadar, spesifik olarak ise 1990-2001 yılları arasındaki dönem itibariyle konut sorunu ve finansman uygulamalarında kaydedilen ekonomik gelişmelerin karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çalışmanın sonuçlarına göre, Türkiye'de hızlı nüfus artışı ve şehirleşme ile konut açığı sorunu önemli boyutlara ulaşmaktadır. Konut sorununun çözümünün temelinde düşük nüfus artışı, kırsal kesim-kent arasındaki farklılığın belirli düzeyde olması, yüksek ve ekonomik finansal güç, sosyal adalet, adil gelir dağılımı, ileri teknoloji ve sağlıklı bir organizasyon, kurumsallaşma ve planlama gibi ekonomik ve sosyal özellikler bulunur. Ancak Türkiye'de konut sorununun çözümünü güçleştiren en önemli etken, konut sektörüne üretim ve finansman boyutuyla etkin bir sistemin getirilememiş olmasıdır. Konut sorununun nedenleri gözönüne alındığında konut finansmanı modellerinin; uzun vadeli kredi sisteminin geliştirilmesi ve bankacılık-sermaye piyasası araçları yoluyla sağlanması gerekliliği ortaya çıkmaktadır. Gelişmiş ülkelerde uygulanan uzun vadeli konut finansman sistemlerinin ülkemizde de, bir an önce hayata geçirilmesi şarttır. The objective of this thesis is to study the housing problem and financing practices in Turkey with a comprehensive approach, by defining the issue and the solutions applied. In the study; census, housing and banking sector data have been utilised; and the objective is to compare the economic developments of the cities and regions in Turkey as far as the housing issue and the economic developments encountered in financing practices are concerned; from the declaration of the Republic until the present with a broader outlook specifically between 1990-2001. According to the conclusions of the study, the speedy population increase in Turkey and urbanisation, the magnitude of the issue of the shortage of housing has increased significantly. The economic and social features underlying the solution of the housing issue are low population increase, a certain level of difference between the rural and the urban areas, high and economic financial strength, social justice, fair distribution of income, an advanced technology and a proper organization, conglomeration and planning. However the most important factor rendering the solution of the housing issue difficult is the fact that an effective system of production and financing could not have been brought to the housing sector. When the reasons of the housing problem are taken into consideration, we see the need to develop housing financing models, development of a long term loan system and ensuring these through banking-capital markets. The long-term house financing systems applied in developed countries need to be employed in our country as well.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,005 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».