Konut finansman sistemleri, Türkiye'de konut finansman sisteminin etkisinin belli başlı sektörler üzerinde araştırılması
Bibliographic record
Abstract
Bu çalışmada, konut finansman sistemleri ve belli başlı sektörlere muhtemel etkileri üzerinde durulmuştur. Konut finansman sistemi, Türkiye’de konut sahibi olmak isteyen bireylerin hayalini kurduğu konut edinimini kolaylaştıracak, konut piyasasını hareketlendirecek, inşa edilen konutların kriterlere uygun ve düzenli olmasını ayrıca sermaye piyasasına akacak uzun vadeli fonlarla sermaye piyasasının derinleşmesini sağlayacaktır. Bunun gerçekleşebilmesi için gelişmiş sermaye piyasasına ihtiyaç vardır. Bu nedenle, sistemle ilgili hukuki altyapı çalışmaları tamamlanmış olması sistemin başarılı şekilde işleyebilmesi için yeterli değildir. Kredi hacminin büyümesi ile buna bağlı sektörlerin gelişmesi ve derinleşmesi, menkul kıymetleştirme işlemlerinin başlatılması ve konut kredilerinin ipoteğe dayalı ihraç edilecek bu menkul kıymetler ile finanse edilmeye başlaması ile etkisi daha da artacaktır. Çalışmanın son bölümünde konut finansman sisteminin tüketiciler dışında ekonominin sürükleyicisi olan inşaat sektörüne ve diğer alt sektörlere son derece önemli etkilerinin olduğu, ayrıca bankacılık sektörü ve sigortacılık sektörüne de önemli etkileri olduğu analizler ile açıklanmaya çalışılmıştır. Bu değerlendirmeler sonucunda konut finansman sisteminin başarıyla uygulanması hem sermaye piyasalarını hem de başta bankacılık, inşaat ve sigorta sektörleri olmak üzere bunlarla ilgili alt sektörleri olumlu olarak etkileyecektir.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.045 | 0.009 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".