Gayrimenkul fiyatlarının tahmininde kullanılmak için ulaşım hatlarını kullanarak yeni bir alt market oluşturma yaklaşımı

Gayrimenkul fiyatlarını tahmin etmek, son yıllarda trend konularından biri olmuştur. Hem bir taşınmazın değerini öngören hem de bu fiyatlara etki eden parametreler üzerine birçok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmada, İstanbul, Beylikdüzü ve Esenyurt ilçelerinde bulunan iki komşu ilçede, ulaşım hatlarına yakın alt pazar kullanarak gayrimenkul fiyatlarının tahmini analiz edilmiştir. Bu yaklaşıma göre farklı bölgelerin iç dinamiklerini anlamak için veri bölümlere ayrılarak incelenmelidir ki bu yaklaşım alt market olarak adlandırılır. Bu ilçelerdeki gayrimenkullerin tüm verileri toplandıktan ve analiz edildikten sonra, veriler üç bölgeye (Esenyurt, Beylikdüzü ve geçiş bölgesi) ayrılarak farklı bölgelerin değişen dinamiklerini incelemek için analiz edilir. Yukarıda belirtilen bölgelerden bir bağımlı değişken ve 13 bağımsız değişkenden oluşan toplam 3487 gayrimenkul verisi iki makine öğrenmesi (Çoklu Doğrusal Regresyon (MLR) ve Mekansal Otomatik Regresyon (SAR) ve bir derin öğrenme aracı (MLP) ile analiz edilmiştir. Hem tüm verilerin hem de alt pazar analizinin sonuçlarına göre, Spatial Auto Regressive model, R-kare ölçüsündeki bir metrikte diğerlerine göre daha üstün performans göstermiştir. Ayrıca, alt pazar analizi ile, tüm algoritmaların öngörü gücü (MLR, SAR, ve MLP) önemli ölçüde artmıştır. Her modelin önemli bağımsız değişkenleri birbirinden farklıdır, bundan yola çıkarak gayrimenkul fiyat tahmininde alt marketler kullanmanın tahmin modellerini iyileştirdiği ve bu alt marketlere ait farklı dinamikleri gösterdiği sonucuna varılabilir.