Yazar "Narin, Serkan" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • [ X ]
    Öğe
    Comparison of Multiple Regression Analysis and Artificial Neural Networks Methods in Estimation of Housing Fair Values in Kecioren/Ankara
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2023) Narin, Serkan; Doğan, Orhan; Bande ,, Nassirou; Genç, Yunus
    Since there are hundreds of parameters that affect the real value of the houses to be sold, determining the fair value is a very important issue. In this study, models are developed and the results are compared with both Multiple Regression Analysis (MRA), which is one of the statistical methods, and Artificial Neural Network (ANN), which is one of the artificial intelligence methods, in order to estimate the fair values of houses that depend on multiple parameters quickly and accurately. For this purpose, a total of 149 houses for sale in different neighborhoods of Kecioren district of Ankara, which were advertised on an e-commerce website where real estate sales are made in Turkey, were taken into consideration to create the MRA and ANN models. The 6 most effective parameters among hundreds of parameters in determining the fair value of a house were digitized and MRA and ANN models were established. Considering these data, it is seen that this selected ANN method gives more successful results compared to MRA.
  • [ X ]
    Öğe
    Yapay zeka yaklaşımı ile Ankara'daki iki farklı lokasyonda gayrimenkul değerleme üzerine uygulamalar
    (Kırıkkale Üniversitesi, 2023) Narin, Serkan; Doğan, Orhan
    Gayrimenkul alımı sırasında kesin bir fiyatın olmaması ve bu değerin tamamen göreceli olmasından dolayı, gayrimenkulün gerçekçi bir değerine en yakın şekilde ulaşma ihtiyacı, yapı maliyeti, kira getirisi ve/veya benzeri piyasa fiyatları gibi faktörler göz önünde bulundurularak pazarlama sürecinde gerçekleştirilmektedir. Özellikle konutlar için, bu değerlendirme genellikle piyasa satış değerine dayanmaktadır. Bu tez çalışmasında, konutların gerçekçi değerini hızlı, anlaşılır ve doğru bir şekilde belirlemek için istatistiksel bir yöntem olan Çoklu Regresyon Analizi kullanılmıştır. Bu amaçla, Ankara'da farklı bölgelerde satılan konut fiyatları tahmin edilmiştir. İlk uygulama örneğinde, 2019 yılında Ankara'nın Keçiören ilçesinde yer alan Atapark, Ufuktepe ve Kanuni mahallelerinde satılık olan 149 konut ilanı incelenmiştir. Bu veriler, genellikle tercih edilen sahibinden.com sitesinden elde edilmiştir. Konutların değerini belirlemek için, binanın yaşını, kat numarasını, oda sayısını, net alanını, site içinde olup olmadığını ve garaj durumunu içeren 6 parametre sayısal olarak ifade edilmiş ve nöron sayısı, gizli katman ve aktivasyon fonksiyonu gibi faktörler değiştirilerek 20 farklı model oluşturulmuştur. En uygun model olarak, üç ara katmana sahip, her ara katmanda 10 nöron bulunan ve ara katmanlarda Sigmoid aktivasyon fonksiyonunun kullanıldığı bir ağ tipi belirlenmiştir. Bu modele göre, konut rayiç değerlerini tahmin etmek için ortalama karesel hata (MSE) 0,00197, regresyon (R) 0,95246 ve piyasa değeri ile tahminler arasındaki doğruluk oranı %92,81 olarak bulunmuştur. İlk 20 adet konutun rayiç değerleri ile hesaplanan çoklu regresyon değeri ise %84.91 olarak elde edilmiştir. İkinci uygulamada, 2022 yılı Ocak ayında Ankara'nın Yenimahalle ilçesinde yer alan Güzelyaka, Yeşilevler, Karşıyaka, Kayalar, Anadolu ve Barış mahallelerindeki konut fiyatları tahmin edilmiştir. İlk uygulamadaki parametrelerin yanı sıra, eşya durumu, banyo sayısı ve konutun güney cephesinde olup olmadığı gibi ek faktörler de değerlendirmeye alınmıştır. Bu yöntemle 9 giriş değişkeni ve 1 çıkış değişkeni kullanılarak tahminler yapılmıştır. İki ara katmana sahip, her ara katmanda 20 nöron bulunan ve ara katmanlarda Hiperbolik Tanjant aktivasyon fonksiyonunun kullanıldığı bir ağ modeli en uygun bulunmuştur. Bu modele göre, konut rayiç değerlerini tahmin etmek için ortalama karesel hata (MSE) 0,000886, regresyon (R) 0,95535 ve piyasa değeri ile tahminler arasındaki doğruluk oranı %89,72 olarak bulunmuştur. İlk 20 adet konutun rayiç değerleri ile hesaplanan çoklu regresyon analizi değeri ise %80.04 olarak elde edilmiştir. Her iki uygulama için seçilen YSA ve ÇRA değerlerinin mukayesesine bakıldığında bu çalışmanın başarılı ve etkili olduğunu göstermektedir. Yapılan tahminlerin, gerçek piyasa değeri en az %80.04 oranında uyumlu olduğu görülmüş ve konut fiyatlarının tahmininde Yapay Sinir Ağları ve Çoklu Regresyon Analizi yöntemlerinin alternatif olarak kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.