DEMOGRAFİK FAKTÖRLERE GÖRE KONUT TALEBİ İÇİN TÜRKİYE İLLERİNİN UYGUN KÜMELEME YÖNTEMİYLE SINIFLANDIRILMASI

Yıl 2019, Cilt: 6 Sayı: 12, 387 - 408, 26.12.2019

Cahit Çelik , Özlem Akay , Gulsen Kıral

Öz

Türkiye’de konut talebi, barınma amaçlı olup satın
alma gücüyle desteklenen talebin yanında, getiri amaçlı, lüks ya da ikinci bir
konuta olan bütün talepleri de kapsamaktadır. Türkiye’de konut piyasasının
dinamiklerini demografik faktörler etkilemektedir. Bu çalışmada Türkiye’de
konut talebinde benzer özellik gösteren illerin demografik açıdan
sınıflandırılması amacıyla uygun uzaklık ölçüsü ile hiyerarşik kümeleme yöntemi
belirlenmeye çalışılmıştır. Araştırma amacına uygun üç bağlantı tekniği ile üç
uzaklık ölçüsü belirlenmiştir. Bunlar sırasıyla; Tam Bağlantı, Ortalama
Bağlantı, Ward’s yöntemi ile Canberra Uzaklığı, Öklid Uzaklığı ve Gower
Uzaklığıdır. Araştırma örneklemini; 2008-2015 dönemi Türkiye illerinin yıllık
konut satış sayıları ve konut satışlarını etkileyen panel demografik faktörler
oluşturmaktadır. Bu faktörlerden bazıları; Nüfus Yoğunluğu, Alınan ve Verilen
Göç Sayısı, Konut Üretim Ortalama Endeksi, Kentleşme
Oranları, Evlenme ve Boşanma istatistikleridir. Analiz sonuçlarına göre
belirlilik katsayısı 0.986 ve küme ortalama tahmini güven değeri 0.998
değerleriyle hiyerarşik kümeleme yöntemlerinden en büyük payla Maslow’un
İhtiyaçlar Hiyerarşisi Teorisini destekleyen yöntemin Gower Uzaklığının
kullanıldığı Ward’s yöntemi olduğu tespit edilmiştir.

 

Anahtar Kelimeler

Konut Talebi, Panel Veri Kümeleme, Maslow Teorisi, Türkiye

Kaynakça

• Akay, Ö., & Yüksel, G. (2018). Clustering the mixed panel dataset using Gower's distance and k-prototypes algorithms. Communications in Statistics-Simulation and Computation, 47(10), 3031-3041.
• Akseki, U., & Türkcan, B. (2016). “Türkiye’de Bölgesel Göç, Konut ve İşgücü Piyasaları Üzerine Panel Nedensellik Analizler.” International Congress of Management Economy and Policy, Proceedings Book, ICOMEP 2016.
• Antalyalı, Ö. L. (2006). Kümeleme Analizi: SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri. Ş. Kalaycı (Ed.). Ankara: Asil Yayıncılık.
• Benjamin, J. D., Chinloy, P., &Jud, G. D. (2004). “Real Estate Versus Financial Wealth in Consumption.”Journal of Real Estate Finance and Economics, 29(3), ss.341-354.
• Bujang, A. R.,Zarin, H. A., &Jumadi, N. (2010). “The Relationship Between Demographic Factors and Housing Affordability.”Malaysian Journal of Real Estate, 5(1), ss.49-58.
• Çelik, C.,&Kıral, G. (2018). “Kümeleme Yöntemiyle Konut Talebinin İncelenmesi: Türkiye İl Grupları Üzerine Bir uygulama.”Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 24(1), ss.123-138.
• Çelik, C.,&Kıral, G. (2018). “Panel Veri Analizi ve Kümeleme Yöntemi İle Türkiye’de Konut Talebinin İncelenmesi.”Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 32(4), ss.1009-1026.
• Çelik, C.,&Kıral, G. (2018). “Yurtdışı Yerleşiklerin ve Dış Ülkelerin Konut Taleplerini İncelemede Panel Kümeleme Analizi: Türkiye İlleri Örneği.”Çukurova Üniversitesi İİBF Dergisi, 22(2), ss.305-324.
• Çevik, B. (2013). Türkiye’de Konut Piyasasındaki Gelişmeler. İktisadi Araştırmalar Bölümü, Aralık 2013, http://ekonomi.isbank.com.tr.
• Demiralay, M.,& Çamurcu, Y. (2005). “Cure, Agnes ve k-means Algoritmalarındaki Kümeleme Yeteneklerinin Karşılaştırılması.” İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(2), ss.1-18.
• Dereli, T. (1995). Örgütsel Davranış. Menteş Yayınevi, 3. Basım, İstanbul. Dünder, E. (2011). “Kümeleme Analizinde Kullanılan Bazı Farklılık ve Benzerlik Ölçülerinin İncelenmesi.” İstatistikçi, Haziran 2011, [e-mail].
• Egerd, B.,&Mihaljek, D. (2007). “Determinants of House Prices in Central and Eastern Europe.”CESIFO Working Paper, 2152, 1-31.
• Ekşioğlu, G., Tahra, Ç., & Çubukçu, E. (2011). “Çevre Estetiğinin Konut fiyatlarına Etkisi.” İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 10(1), ss.3-12.
• Green, E. P. (1989). Analysing Multivariate Data. Philadelphia, Prentice Hall, U.S.A.
• Hubert, L. (1974). “Approximate Evaluation Techniques for the single-link and complete-link Hierarcihal Clustering Procedures.” Journal of the American Statistical Association, 69, ss.698-704.
• İçli, G. E. (2008). Konut Pazarlaması. İstanbul: Beta Yayınları.
• Jin, Y. &Zeng, Z. (2007). “Real Estate and Optimal Public Policiy in a Credit-Constrained Economy.” Journal of Housing Economics, 16(2), ss.143-166.
• Johnson, A. R.,&Wichern, D. W. (1988). Applied Multivariate Statistical Analysis (4th ed.). New Jersey: International Editions, PrenticeHall.
• Kashnitsky, I.,&Gunko, M. (2016). Spatial Variation of in-migrationto Moscow: Testing the Effect of Housing Market. Cities, 59, 30-39.
• Kıral, G., & Esen, B. (2013). “Avrupa Birliği’ne Üye Ülkeler ile Türkiye’nin Ekonomik Özelliklerinin İstatistiksel Yöntemleriyle İncelenmesi.” Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 22(1), ss.173-188.
• Kocatürk, F., & Bölen, F. (2005). “Kayseri’de Konut Alanı Yer Seçimi ve Hane halkı Hareketliliği.”İstanbul Teknik Üniversitesi Dergisi, 4(2), 17-24.
• Krainer, J. (2005). “Housing Market and Demographics.” FRBSF Economics Letter, 26, 1-4.
• Lebe, F., & Akbaş, Y.E. (2014). “Türkiye’nin Konut Talebinin Analizi: 1970-2011.” Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi,28(1), ss.57-83. Lee, G. S., Dengler, P. S., Felderer, B., & Helmenstein, C. (2003). “Austrian Demography and Housing Demand: is there Connection.” Vienna Year Book of Population Research, 1, 35-50.
• Lindh, T., & Malmberg, B. (2008). “Demography and Housing Demand–What Can We Learn From Residential Construction Data.” Journal of Population Economics, 21, ss.521-539.
• Martin, P. (1966). “Aggregate Housing Demand: Test Model, Southern California.” Land Economics, 42, 503–513.
• Mussa, A.,Nwaogu, U. G., &Pozo, S. (2017). “Immigration and Housing: A Spatial Econometric Analysis.”Journal of HousingEconomics, ss.13-25.
• Neuteboom, P., & Brounen, D. (2007). “Demography and Housing Demand–Dutch Cohort Evidence.” Erasmus University Working Paper.
• Özdamar, K. (2002). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi 2. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
• Özdamar, K. (2004). Paket Programlar ile İstatistiksel Veri Analizi 2. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
• Sharma, M.,&Wadhawan, P. (2009). “A Cluster Analysis Study of Small and Medium Enterprises.” IUP Journal of Management Research, 8 (10), ss.7-23.