House Price Dynamics in Izmir's Neighborhoods: a Comprehensive Approach
Bibliographic record
Abstract
Konut piyasalarına ilişkin literatürde, konut fiyatlarının belirleyicileri ampirik çalışmalar içerisinde geniş bir yer tutmaktadır. Konut fiyatlarının belirleyicilerine dair yapılan araştırmalar iki ana başlık altında incelenebilmektedir. Hedonik fiyat modellemeleri çalışmalarına belirleyiciler olarak dahil edilen yapısal ve lokasyona özgü özellikler bulunmaktadır. Bu başlık altındaki araştırmalar genellikle yatay-kesit çalışma çerçevesi altında yürütülür. İkinci başlık altında ise makroekonomik değişkenlerin konut fiyatlarına etkisinin incelendiği bir yaklaşım uygulanmaktadır. Bu çalışmada, mahalle bazında, İzmir ilinde ortalama konut satış fiyatlarının belirleyicileri mekânsal olmayan ve mekânsal olan yöntemler ile dinamik bir panel veri seti kullanılarak araştırılmıştır. Çalışmanın amacı, İzmir'de konut fiyatlarını makroekonomik, mahalleye özgü ve konut yapısal değişkenleri aracılığı ile irdeleyip literatürdeki kapsamı genişletmek ve bu değişkenlerin etki düzeyini tespit etmektir. Konut fiyatlarında ve konut fiyatlarının yıllık yüzde değişimlerinde mekânsal otokorelasyon tespit edildiği için çalışma mekânsal modeller kapsamında genişletilmiştir. Çalışma alanı İzmir'in farklı ilçelerinde bulunan 212 mahalledir. 05.2017-10.2019 periyodunda 30 ay boyunca bu mahallelerin ortalama konut satış verileri 4 makroekonomik değişken, 11 mahalleye özgü değişken ve 9 konut yapısal karakteristiği değişkeni ile betimleyici analizler, panel lineer regresyon, mekânsal otokorelasyon testleri, mekânsal panel regresyon ve coğrafi ağırlıklı regresyon ile incelenmiştir. Makroekonomik ve konut yapısal özellikleri kategorilerindeki değişkenlerin sonuçları ampirik literatür taraması sonucu oluşan beklentiler ile uyumlu iken mahalleye özgü değişkenlerin sonuçları yeni araştırma sorularını ortaya çıkarmaktadır. Mekânsal yöntemler sonucunda ise yüksek seviyede bir mekânsal bağımlılık ile olumlu mekânsal yayılma etkileri tespit edilmiştir. Çalışma, İzmir'de konut fiyatı araştırmalarında mekânsal modellerin kullanımının geçerliliğini kanıtlamaktadır.
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 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.002 |
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".