Journal article

Konut Piyasası Trendlerinin Çözümlenmesi: Türkiye'de Toplam Konut Satışlarının Tahmini

Abstract

Bu çalışma, Türkiye\'deki aylık gayrimenkul satışlarını analiz etmek ve gelecekteki satışları tahmin etmek amacıyla SARIMA (Sezonluk Otoregresif Entegre Hareketli Ortalama) modelini kullanmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından sağlanan 01/2013-03/2023 tarihleri arasındaki aylık konut satış verileri kullanılmıştır. Veri seti, modelin eğitim aşaması (%85) ve tahmin aşaması (%15) olmak üzere ikiye ayrılmıştır. Fark alma ve z- score normalizasyonu kullanılarak veri analizi yapılmıştır. Mevsimsel ayrıştırma teknikleriyle veri setindeki mevsimsel, trend ve artık bileşenler belirlenmiş ve ADF testi ile verinin durağan hale geldiği doğrulanmıştır. SARIMAX modeli, bilgi kriterleri (AIC, BIC, HQIC) ve tahmin doğruluğu (MAPE, MSE, MAE) kullanılarak değerlendirilmiş ve en uygun model olarak belirlenmiştir. Modelin AIC, BIC ve MSE değerleri, modelin tahmin yeteneğinin yüksek olduğunu göstermektedir. Modelin tahmin sonuçları ile gerçekleşen konut satışları arasındaki uyum, grafiksel ve istatistiksel olarak değerlendirilmiş ve modelin mevsimsel etkileri doğru bir şekilde yakaladığı ve gelecekteki satışları güvenilir bir şekilde tahmin edebildiği görülmüştür. Bu çalışma, gayrimenkul piyasasındaki paydaşlar, ekonomistler, politika yapıcılar ve yatırımcılar için önemli bir bilgi kaynağı sunmaktadır.

Keywords

Konut SatışlarıMakine ÖğrenmesiFinansal ModellemeFinansal TahminMevsimsel Ayrıştırma

72 views · 47 downloads