Konut balonu kavramı ve Türkiye'de konut balonuna ilişkin bir uygulama
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.018 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".