Orhan Doğan, Nassirou BANDE ,, Y. Genç, Furkan Koç
{"title":"Estimation of Fair Value by Re-digitizing Housing Properties with Artificial Neural Networks Method: The Case of Kecioren/Ankara","authors":"Orhan Doğan, Nassirou BANDE ,, Y. Genç, Furkan Koç","doi":"10.51765/tayod.1219413","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Bir yatırım aracı olan konutların satışında, değerlemenin yüzlerce parametreye bağlı olması ve fiyatının belirlenmesinde kesin bir formülünün bulunmaması nedeniyle objektif bir değerleme yapılamamaktadır. Konutlara ait çok fazla parametreyi dikkate alarak tahmini rayiç fiyatın belirlenmesinde, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zeka yöntemlerinden biri olan yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı cazip bir öneri olarak gözükmektedir. Bu çalışma ile Ankara'nın Keçiören ilçesinin farklı mahallelerinde, bir e-ticaret sitesinde ilan edilmiş toplam 149 adet satılık konutun rayiç değerinin belirlenmesinde etkili olan 11 adet parametre ile YSA modelleri oluşturularak yapılmış olan mevcut bir çalışmadaki sayısallaştırma değerleri yeniden düzenlenmiş, farklı YSA modelleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, konut rayiç fiyatlarının belirlenmesinde, ortalama hatanın karesi (MSE) 0.000432, regresyon (R) %95.10 ve doğruluk oranı %93.02 ile seçilen bu YSA mimarisinin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.","PeriodicalId":276823,"journal":{"name":"Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi","volume":"87 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-05-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Türkiye Arazi Yönetimi Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.51765/tayod.1219413","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0
Abstract
Bir yatırım aracı olan konutların satışında, değerlemenin yüzlerce parametreye bağlı olması ve fiyatının belirlenmesinde kesin bir formülünün bulunmaması nedeniyle objektif bir değerleme yapılamamaktadır. Konutlara ait çok fazla parametreyi dikkate alarak tahmini rayiç fiyatın belirlenmesinde, teknolojinin gelişmesiyle birlikte yapay zeka yöntemlerinden biri olan yapay sinir ağlarının (YSA) kullanımı cazip bir öneri olarak gözükmektedir. Bu çalışma ile Ankara'nın Keçiören ilçesinin farklı mahallelerinde, bir e-ticaret sitesinde ilan edilmiş toplam 149 adet satılık konutun rayiç değerinin belirlenmesinde etkili olan 11 adet parametre ile YSA modelleri oluşturularak yapılmış olan mevcut bir çalışmadaki sayısallaştırma değerleri yeniden düzenlenmiş, farklı YSA modelleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, konut rayiç fiyatlarının belirlenmesinde, ortalama hatanın karesi (MSE) 0.000432, regresyon (R) %95.10 ve doğruluk oranı %93.02 ile seçilen bu YSA mimarisinin başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.