ANALYSIS OF INDICATORS THAT MAY BE EFFECTIVE ON HOUSING PRICES IN TURKEY WITH ARDL APPROACH

Yıl 2022, Cilt: 5 Sayı: 2, 158 - 170, 30.09.2022

Salim Sercan Sarı

https://doi.org/10.54993/syad.1163937

Cited By: 2

Öz

Market participants can see alternative investment instruments, which are considered effective in financial markets, as investment opportunities in order to maximize the return and minimize the risks. In this context, the aim of the study is to analyse the causal relationship between housing prices and macroeconomic indicators after the 2008 Mortgage housing crisis with econometric methods for Turkey. In the study, the dependent variable was determined as housing prices and the independent variables as gross domestic product, inflation and exchange rate. Data covering the period 2010Q1-2021Q1 were used in the analysis performed with the ARDL limit test. As a result of the analysis, a same-sided relationship was found between housing prices and the dollar exchange rate in the long run. Further, it was observed that there is an inverse relationship between housing prices, inflation and GDP in the long run. The short-term results of the analysis showed parallelism with the long-term results, and the inverse relationship between house prices, inflation and GDP was also revealed in the short term. The findings show that inflation, GDP and dollar exchange rates are effective on housing prices for Turkey.

Anahtar Kelimeler

housing prices, housing market, GDP, dollar exchange rate, inflation, ARDL limit test

KONUT FİYATLARINDA ETKİLİ OLABİLECEK GÖSTERGELERİN ARDL YAKLAŞIMI İLE ANALİZİ

Öz

Piyasa katılımcıları elde edilen getiriyi maksimize etmek ve riskleri en aza indirmek için, finansal piyasalarda etkili olduğu kabul edilen alternatif yatırım araçlarını yatırım fırsatı olarak görebilmektedirler. Bu bağlamda, çalışmanın amacı 2008 Mortgage konut krizi sonrası konut fiyatları ile seçilmiş makroekonomik göstergelerin nedensel ilişkisini Türkiye için ekonometrik yöntemlerle analiz etmektir. Çalışmada bağımlı değişken konut fiyatları; bağımsız değişkenler ise gayrisafi yurtiçi hasıla, enflasyon ve döviz kuru olarak belirlenmiştir. ARDL sınır testi ile gerçekleştirilen analizde 2010Q1-2021Q1 dönemini kapsayan veriler kullanılmıştır. Analiz sonucunda, uzun dönemde konut fiyatları ile dolar kuru arasındaki ilişkinin yönü aynı olmasına rağmen konut fiyatları ile enflasyon ve gayrisafi yurtiçi hasıla (GSYH) arasındaki ilişkinin yönü ters olarak görülmüştür. Elde edilen bulgular Türkiye açısından konut fiyatları üzerinde enflasyon, GSYH ve dolar kurunun etkili olduğunu göstermektedir.

Anahtar Kelimeler

konut fiyatları, konut piyasası, GSYH, dolar kuru, enflasyon, ARDL sınır tesi

Kaynakça

• Apergis, N. (2003). Housing Prices and macroeconomic factors: prospects within the European Monetary Union. International real estate review, 6(1), 63-74.
• Bahmani-Oskooee, M., & Wu, T. P. (2018). Housing prices and real effective exchange rates in 18 OECD countries: a bootstrap multivariate panel Granger causality. Economic Analysis and Policy, 60, 119-126.
• Bardsen, G. (1989). “Estimation of long run coefficients in error correction models”. Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 51(3), 345-350.
• Bayır, M., Güvenoğlu, H. & Kutlu, Ş. Ş. (2019). Konut Fiyatlarının Belirleyicileri Üzerine Ampirik Bir Analiz. II. International Conference on Empirical Economics and Social Science (ICEESS’ 19), 760-774.
• Badurlar Öner, İ. (2008). Türkiye'de Konut Fiyatları ile Makro Ekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Araştırılması. Anadolu üniversitesi sosyal bilimler dergisi, 8(1), 223-238.
• Canbay, Ş. & Mercan, D. (2020). Türkiye’de Konut Fiyatları, Büyüme Ve Makroekonomik Değişkenler Arasındaki İlişkinin Ekonometrik Analizi. Yönetim ve Ekonomi Araştırmaları Dergisi, 18(1), 176-200.
• Çetin, A. C. Türkiye’de Konut Fiyatlarına Etki Eden Faktörlerin Analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Uygulamalı Bilimler Dergisi, 5(1), 1-30.
• Davarcıoğlu Özaktaş, F. (2019). Yabancılara Konut Satışı ve Reel Efektif Döviz Kuru: Türkiye Örneği Ampirik Çalışma. International Journal of Economic & Social Research, 15(1).
• Dickey, D. A., & Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1057-1072.
• Dilber, İ. & Sertkaya, Y. (2016). 2008 Finansal Krizi Sonrası Türkiye’de Konut Fiyatlarının Belirleyicilerine Yönelik Analiz. Anemon Muş Alparslan Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(1), 11-29.
• Eryüzlü, H. & Ekici, S. (2020). Konut fiyat endeksi ve reel döviz kuru ilişkisi: Türkiye örneği. İktisadi İdari ve Siyasal Araştırmalar Dergisi, 5(12), 97-105.
• Fosu, E. O. & Mangus, F. (2006). “Bounds Testing Approach to Cointergration: An Examination of Foreign Direct Investment, Trade and Growth Relationship”. Journal of American Applied Science, 3(11), 2079–2085.
• FRED Economic Research Federal Reserve Bank (2021). https://research.stlouisfed.org/ (Erişim Tarihi: 12.12.2021)
• INVESTING (2021). https://tr.investing.com/ (Erişim Tarihi: 12.12.2021)
• Karadaş, H. A. & Salihoğlu, E. (2020). Seçili Makroekonomik Değişkenlerin Konut Fiyatlarına Etkisi: Türkiye Örneği. Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, 16(1), 63-80.
• Karamelikli, H. (2016). Linear and nonlinear dynamics of housing price in Turkey. Ekonomia. Rynek, gospodarka, społeczeństwo, (46), 81-98.
• Kim, K. & Park, J. (2005). Segmentation of the housing market and its determinants: Seoul and its neighbouring new towns in Korea. Australian Geographer, 36(2), 221-232.
• OECD (Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü) (2021). https://www.oecd.org/ (Erişim Tarihi: 11.12.2021)
• Özcan, G. & Başaran Tormuş, N. (2018). Konut Fiyat Endeksi ve Döviz Kuru İlişkisi: Türkiye Üzerine Ampirik Bir Çalışma. ICPESS 2018 PROCEEDINGS Volume 2: Economic Studies, 505.
• Pesaran, M. H. & Shin, Y. (1998). “An autoregressive distributed-lag modelling approach to cointegration analysis”. Econometric Society Monographs. 31, 371-413.
• Pesaran, M. H., Shin, Y., & Smith, R. J. (2001). “Bounds testing approaches to the analysis of level relationships”. Journal of applied econometrics. 16(3), 289-326.
• Shaari, N. H., Mahmood,W. M. W., Affandi, S. & Baharuddin, N. S. (2016). Housing prices, macroeconomic variables and corruption index in ASEAN. Journal of Applied Environmental and Biological Sciences, 6(3S), 67-71.
• Taban, S. (2008). “Türkiye'de Enflasyon-Ekonomik Büyüme İlişkisi: Sinir Testi Yaklaşımı”. Türkiye İstatistik Kurumu Akademi, 3(5), 145-167.
• Veblen, T. & Dowd, D. (2017). The theory of business enterprise. Routledge.
• Yıldırım, S., Kırmızı, B. K. & Zeren, F. Türkiye’de Konut Fiyatlarını Belirleyen Makroekonomik Göstergelerin Analizi/Analysis of Macroeconomic Indicators Determining Housing Prices in Turkey. Uluslararası Ekonomi İşletme ve Politika Dergisi, 5(1), 1-15.
• Zhang, Y., Hua, X. & Zhao, L. (2012). Exploring determinants of housing prices: A case study of Chinese experience in 1999–2010. Economic modelling, 29(6), 2349-2361.
• Zhu, H. (2006). The structure of housing finance markets and house prices in Asia. BIS Quarterly Review, December.