Comparison of Multiple Regression Analysis and Artificial Neural Networks Methods in Estimation of Housing Fair Values in Kecioren/Ankara
[ X ]
Tarih
2023
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Kırıkkale Üniversitesi
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
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.
Satışı yapılacak konutların gerçek değerini etkileyen yüzlerce parametre olması nedeniyle piyasa rayiç değerinin belirlenmesi çok önemli bir konudur. Bu çalışma ile konutların birden çok parametreye bağlı olan rayiç değerlerinin tahmininin hızlı ve doğru şekilde yapılabilmesi için hem istatistiksel yöntemlerden biri olan Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) hem de yapay zekâ yöntemlerinden biri olan Yapay Sinir Ağı (YSA) ile modeller geliştirilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, ÇRA ve YSA modellerini oluşturmak için Ankara'nın Keçiören ilçesine bağlı farklı mahallelerde yer alan, Türkiye’de gayrimenkul satışlarının yapıldığı bir e-ticaret sitesinde ilan edilmiş toplam 149 adet satılık konut dikkate alınmıştır. Bir konutun rayiç değerinin belirlenmesinde yüzlerce parametre içerisinden en etkili olan 6 adet parametre sayısallaştırılarak, ÇRA ve YSA modelleri kurulmuştur. Bu verilere bakıldığında seçilen bu YSA yönteminin ÇRA’ya kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Satışı yapılacak konutların gerçek değerini etkileyen yüzlerce parametre olması nedeniyle piyasa rayiç değerinin belirlenmesi çok önemli bir konudur. Bu çalışma ile konutların birden çok parametreye bağlı olan rayiç değerlerinin tahmininin hızlı ve doğru şekilde yapılabilmesi için hem istatistiksel yöntemlerden biri olan Çoklu Regresyon Analizi (ÇRA) hem de yapay zekâ yöntemlerinden biri olan Yapay Sinir Ağı (YSA) ile modeller geliştirilmiş ve sonuçları karşılaştırılmıştır. Bu amaçla, ÇRA ve YSA modellerini oluşturmak için Ankara'nın Keçiören ilçesine bağlı farklı mahallelerde yer alan, Türkiye’de gayrimenkul satışlarının yapıldığı bir e-ticaret sitesinde ilan edilmiş toplam 149 adet satılık konut dikkate alınmıştır. Bir konutun rayiç değerinin belirlenmesinde yüzlerce parametre içerisinden en etkili olan 6 adet parametre sayısallaştırılarak, ÇRA ve YSA modelleri kurulmuştur. Bu verilere bakıldığında seçilen bu YSA yönteminin ÇRA’ya kıyasla daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.
Açıklama
Anahtar Kelimeler
Artificial Neural Networks, Multiple Regression Analysis, House, Fair Value, Real Estate Valuation., Yapay Sinir Ağları, Çoklu Regresyon Analizi, Konut, Rayiç Değer, Gayrimenkul Değerleme, Civil Engineering
Kaynak
Uluslararası Mühendislik Araştırma ve Geliştirme Dergisi
WoS Q Değeri
Scopus Q Değeri
Cilt
1
Sayı
2-828
