PROPERTY VALUE ASSESSMENT USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, HEDONIC REGRESSION AND NEAREST NEIGHBORS REGRESSION METHODS

Authors : Hasan YILDIRIM

Pages : 387-404

Doi:10.15317/Scitech.2019.207

View : 19 | Download : 12

Publication Date : 2019-06-01

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada hedonik regresyon, en yakın komşu regresyon ve yapay sinir ağları metotları Türkiye’nin Adana iline ait gerçek ve güncel bir veri seti üzerinde uygulanmıştır. Geleneksel olarak, ev fiyatlarının tahmininde hedonic regresyon metotları kullanılmaktadır. Ev fiyatlarını etkileyen faktörler arasındaki ilişkilerin yapısının genel olarak doğrusal olmaması nedeniyle bazı alternatif metotlara ihtiyaç duyulmaktadır. En yakın komşuluk regresyon ve yapay sinir ağları hem esnek hem de doğrusal olmayan uyumlar sunmaktadır. Klasik hedonic regresyon yaklaşımı ve doğrusal olmayan alternatifleri karma yapıda ki bir veri kümesine uygulanmış ve hata kareler ortalaması, belirleyicilik katsayısı (R kare) ve ortalama mutlak hatayı içeren bazı performans ölçütlerine dayanarak karşılaştırılmıştır.En yakın komşu ve yapay sinir ağları için uygun model parametrelerini belirlemek için çapraz geçerlilik metodu kullanılmıştır.Sonuçlara göre, yapay sinir ağları diğer metotlarla karşılaştırıldığında tüm ölçülere göre daha iyi bulunmuştur.Ayrıca en yakın komşu metodu hedonik regresyon metodundan daha düşük performanslı olmasına rağmen makul sonuçlar sağlamaktadır. Yapay sinir ağlarının ev fiyatlarının tahmininde güçlü bir araç olduğu görülmüştür.
Keywords : En yakın komşuluk regresyon, Ev fiyatları, Hedonic regresyon, Yapay sinir ağları, Türkiye