Search

Taşınmazlar, sahip olduğu ekonomik potansiyelden dolayı sürekli verginin konusu olmuştur. Dolayısıyla hem ülke ekonomisi hem de yerel yönetimlerin önemli bir gelir kaynağını oluşturmaktadır. Doğru ve adil bir vergi bedeli için taşınmazın güncel değerinin belirlenmesi gerekmektedir. Bu ihtiyaç duyulan değer, ancak doğru ve tarafsız bir şekilde yapılan taşınmaz değerleme süreçleriyle belirlenebilir. Literatürde taşınmaz değerleme yöntemleri "geleneksel", "modern" ve "istatistiki" yöntemler şeklinde üç gruba ayrılmıştır. Geleneksel yöntemler (ör. Gelir, emsal, maliyet yöntemleri) tekil değerleme çalışmalarında kullanılırken; modern (ör. Yapay sinir ağları, bulanık mantık, mekânsal analiz) ve istatistiki yöntemler (ör. Çoklu regresyon, nominal, hedonik yöntemler) toplu değerleme süreçlerinde kullanılmaktadır. Bu uygulamada özellikle taşınmaz yoğunluğunun fazla olduğu bölgelerde toplu değerlemeye imkân veren istatistiksel tabanlı nominal değerleme yöntemi kullanılmıştır. Bu bağlamda çalışma, Almanya'nın Berlin eyaletinde bulunan 1460 hektarlık bir alanda 12 farklı mekânsal faktör ile yürütülmüştür. Belirlenen 12 faktör Analitik Hiyerarşi Yöntemi (AHY) ile ağırlıklandırılmıştır. Ayrıca yapılan toplu değerlemenin sürdürülebilir ve güncellenebilir olması ve 3B haritalandırılması için CBS'den faydalanılmıştır. 3. boyutun çalışmaya dahil edilmesi ile, bölgede hangi değer aralığından ne kadar taşınmazın olduğu net şekilde görülebilmektedir. Bu sayede karar vericiler için daha kolay yönetilebilir bir veri sağlanırken, vatandaş için daha anlaşılır bir bilgi sunulmaktadır. Real estates have always been the subject of tax due to their economic potential. Therefore, it constitutes an important source of income for both the country's economy and local governments. For a correct and fair tax value, the current value of the real estate must be determined. This needed value can only be determined by real estate valuation processes that are carried out accurately and fairly. In the literature, real estate valuation methods are divided into three groups as "traditional", "modern", and "statistical" methods. While traditional methods (e.g., Income, Sales comparison, Cost methods) are used in singular valuation studies; modern (e.g., Neural networks, Fuzzy logic, Spatial analysis) and statistical methods (e.g., Multiple regression, Nominal, Hedonic methods) are used in mass valuation processes. In this study, a statistical-based nominal valuation method which allows mass valuation especially in regions with high real estate density was used. In this context, the study was carried out with 12 different spatial factors in an area of 1460 hectares in the state of Berlin, Germany. The determined 12 factors were weighted with the Analytical Hierarchy Process (AHP). In addition, GIS was used to ensure that the mass valuation is sustainable and updatable and for 3D mapping. With the inclusion of the 3rd dimension in the study, it can be clearly seen how much real estate is in the region from which value range. In this way, while providing more easily manageable data for decision makers, more understandable information is provided for the citizen. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

According to TUIK data, the number of residential sales in İzmir in 2021 is 86722. This count corresponds to 5.8% of all residential sales in Turkey. With this ratio, İzmir became the third province in Turkey with the highest sales of residential. When all these statistics are taken into account, it is quite laborious and time-consuming to determine the value of real estates in İzmir using singular valuation methods. The aim of this study is to apply the mass real estate valuation method, which we suggest as a solution to the loss of labor and time, in the Yenifoça neighborhood of İzmir. In the study, nominal valuation method, which is one of the stochastic methods that accelerates the valuation, was used. The nominal value map of the building geometries created at the end of the application was converted into prices in Turkish Lira (TL) with the help of a model. In the model, the total pixel values and the sales prices on the web-based site of the real estates were used. The real estates for sale on the site were divided into two groups as training and test data. It has been determined that the model prices of 11 test data have a 0.67 correlation with the prices on the website. The mentioned model ran with an acceptable accuracy coefficient, although it was tested with a limited data set. As a result, the applicability of the nominal valuation method has been revealed and an important academic resource has been brought to the literature for future mass real estate valuation studies. [ABSTRACT FROM AUTHOR]