Türkiye'de faiz politikalarının konut talebine olan etkileri : Bir uygulama
Notice bibliographique
Résumé
Tüm dünyada olduğu gibi Türkiye’de de makro ölçekte gayrimenkul, mikro ölçekte konut, hanehalkları açısından ilgi odağıdır. Barınmaya yönelik vazgeçilmez ihtiyaç olan konut, yarattığı ekonomik değer neticesinde karar alıcıların makroekonomik değişkenler ile ilişkisine gün geçtikçe daha fazla önem vermelerini gerektirmektedir. Konut sektörünün yarattığı ekonomik değer içerisinde konut talebi önemli ve etkili bir değişkendir. Dolayısıyla konut talebini etkileyen faktörlerin akademik çevrelerde ilgi görmesi kaçınılmaz olmuştur. Tezin amacı bu doğrultuda Türkiye’de uygulanan faiz politikalarının konut talebine olan etkisinin belirlenmesidir. Tezde para politikası kavramsal ve kuramsal perspektifte ele alınmakta, faiz politikalarının parasal aktarım kanalı ile konut piyasasına etkileri ortaya konulmaktadır. Ayrıca konut talebinde belirleyici olduğu düşünülen konut finansman yöntemleri teorik olarak incelenmiş ve ülke uygulamaları değerlendirilmiştir. Bunun yanı sıra dünya ekonomisine yön veren ve konut sektörü açısından önemli görülen ülkelerin merkez bankalarınca uygulanan faiz politikaları ve konut talebi ilişkisi incelenmiştir. Literatürde genel kanı konut talebinin faiz politikaları ile ters yönlü bir ilişki içerisinde olduğu yönündedir. Ülkemizde yapılan çalışmalar literatür ile uyumludur. Tezin uygulaması satış rakamları üzerinden 2013.01-2022.03 dönemi aylık veriler için Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası (TCMB) tarafından uygulanan faiz politikalarının konut talebine olan etkisinin ekonometrik analizine dayanmaktadır. Yapılan analizler uzun dönemli ilişki yanında kısa dönemde de bir ilişkinin olduğunu göstermektedir. Konut talebi üzerinde, ağırlıklı ortalama fonlama faizi değişkeninin %1 artışı %13.9 azalmaya neden olmaktadır. Konut talebi üzerinde en etkili değişken döviz kurudur, daha sonra enflasyon ve para arzı gelmektedir. En düşük etki fonlama faiz oranı değişkeni için elde edilmiştir. Etki tepki analizine göre, fonlama faizi değişkeninden kaynaklanan şoklara konut talebi azalarak cevap vermektedir. Varyans ayrıştırma sonuçlarına göre; konut talebindeki değişimin yaklaşık %95’i kendi iç dinamiklerinden kaynaklanırken, faiz oranındaki değişim konut talebindeki değişimin sadece %1’ini açıklamaktadır.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,062 | 0,014 |
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 ».