Yaş gruplarına göre konut değerleme haritalarında mekansal faktörlerin CBS yardımı ile belirlenmesi

Taşınmaz değerlemesi dünyada ve ülkemizde alım-satım işlemleri, ipotek, emlak vergilendirmesi, bankacılık, kamulaştırma gibi birçok alanda uygulanmaktadır. Ancak son yıllarda değerleme Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile anlamlı ve faydalı hale gelmiştir. CBS ile taşınmaz değerlemesinde en yaygın olarak kullanılan yöntem değer haritaları üretmektir. Bu tez çalışmasında da Çanakkale ili, Esenler Mahallesi sınırları içerisinde nominal değerleme yöntemi Analitik Hiyerarşik Prosesi (AHP) yöntemi ile entegre edilerek konutlar için yaş gruplarına göre değer haritaları üretilmiştir. Değer haritaları taşınmaz satın alma tercihindeki yaş grupları ve coğrafi faktörlere göre senaryo olarak modellenmiştir. Modeller gerçek piyasadaki sonuçlar ile karşılaştırılmıştır. Değer haritaları karşılaştırılarak bölgenin piyasa değerlerine uygun model seçimi, taşınmaz alım tercihleri, taşınmaz değerinin yüksek ve düşük olduğu alanlar, taşınmazdaki yüksek, orta ve düşük olan değerlerin analizi, yıl bazındaki değer değişimleri gibi birçok analiz yapılmıştır. Aynı zamanda çalışmanın CBS ortamında vektörel tabanlı veri seti olarak üretilmesi gelecekteki kamu ve özel sektördeki çalışmalara örnek teşkil etmektedir.

Real estate valuation is applied in many areas such as purchase and sale transactions, mortgage, real estate taxation, banking, expropriation in the world and in our country. In recent years, real estate valuation has become meaningful and useful with Geographic Information Systems (GIS). The most widely used method in the field of real estate valuation with GIS is to produce value maps. In this thesis study, value maps were produced for houses according to age groups by integrating the nominal valuation method with the Analytical Hierarchical Process (AHP) method in the Esenler district of Çanakkale. Value maps were created in the form of scenario models according to the age groups and geographical factors in the real estate purchase preference. The models are compared with the results in the real market. Many analyzes were made by comparing value maps such as model selection suitable for the market values of the region, real estate purchase preferences, determination of areas with high and low real estate values, analysis of high, medium and low values in real estate, value changes on a yearly basis. At the same time, the production of the study as a vector-based data set in the GIS environment sets an example for future studies in the public and private sectors.