Mortgage Housing Finance System And Financially Applicability Of The Model İn Turkey
Bibliographic record
Abstract
Konut sektörü hem ekonomiler hem de vatandaşlar açısından çok büyük öneme sahip geri ve ileri beslemesi çok daha güçlü bir sektördür. Konut sektörü pek çok sektör ile direkt olarak ilişkili olup bunların sayısının 600'ü bulduğu tahmin edilmekte olup, konut talebi direkt ya da endirekt olarak diğer sektörler üzerinde canlandırıcı etkiye sahiptir.Bu yüzden konut sektörünü canlandırmak, tüm ekonomik birimleri canlandırmak ve harekete geçirmek manasına gelmektedir. Bu sektörü canlandırmak için pek çok yöntem içinde şimdiye değin en etkin olan Mortgage Konut Finansman Sistemi olmuştur. Bu sistem Dünyada iki yüz yılı aşan bir geçmişe sahip olup, özellikle son 30 yıl içerisinde genelde sermaye piyasalarını, özelde ise konut piyasalarını şimdiye değin görülmemiş boyutta olumlu yönde etkilemiş, hareket kazandırmıştır. Pek çok zengin ve gelişmiş ülke bu özelliklerini konut sektörünü kullanarak elde etmişlerdir.Bu sistem adından da anlaşılacağı üzere her ne kadar konut sektörünün finansmanı üzerine yoğunlaşsa da tüm konut sektörü ile alakalı düzenleme ve kriterleri beraberinde getirmektedir. Bu sistemin mükemmel bir tarzda çalışabilmesi ve konut sektörünü harekete geçirebilmesi için ülkelerin hukuki, sosyal, sosyo-psikolojik alt yapılarının da bu sistem için hazır hale getirilmesi gerekmektedir.Bu çalışmada ülkemize özgü bir konut finansman stratejisine ihtiyaç olduğu ortaya çıkmıştır. Ekonomik konjonktürün geldiği noktada yeni finansman yöntemleri ortaya koymak ve etik değerleri piyasada uygulanır hale getirmek zorunlu hale gelmiştir.
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) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".