# RECORD bd1972f275c902d94b0ff7549af85a87485ce7f9 # TITLE: Konut Fiyatlarının Mekânsal Kantil Regresyon Yaklaşımına Göre Modellenmesi: Denizli İli Örneği # YEAR: 2020.0 VENUE: nan DOI: 10.20409/berj.2020.270 # AUTHORS: Sinem Güler Kangallı Uyar; Nur Duygu Keten # PAGES: 22 CANDIDATE TABLE PAGES (1-based): [] # ABSTRACT: The aim of the study is to examine the relationships between housing prices and characteristics by spatial quantile regression approach within the framework of hedonic price theory. In the period of May-June 2019, 3666 units of housing data for sale were obtained from the central districts for the Denizli housing market and it was aimed to provide information regarding the demand direction of the Denizli housing market. According to the estimation results of spatial quantile regression, the effects of structural, physical and locational housing characteristics on the housing prices change for the quantiles with the highest and lowest housing prices. One of the remarkable findings of the study is that an increment in the prices of neighboring houses for different segments of the distribution of housing asking prices increases the housing prices at different rates. The housing prices in neighbor locations most affect positively the housing prices at the bottom of 25th quartile. Consequently, determining the characteristics that increase and decrease the housing prices for different segments might implicitly provide information about the housing preferences of households with different income levels. ===== PAGE 1 (score 5, numeric-paren 0, table-words 0, var-words 5) ===== a Assist. Prof., PhD., Pamukkale University, Faculty of Economics and Administrative Science, Department of Econometrics, Denizli, Turkiye, skangalli@pau.edu.tr (ORCID ID: 0000-0003-3694-150X) b Pamukkale University, Institute of Social Sciences, Department of Econometrics, Denizli, Turkiye, duyguketen26@gmail.com (ORCID ID: 0000-0003-3665-3866) Cite this article as: Kangalli-Uyar, S. G., & Keten, N. D. (2020). Konut fiyatlarının mekânsal kantil regresyon yaklaşımına göre modellenmesi: Denizli ili örneği. Business and Economics Research Journal, 11(3), 713-734. The current issue and archive of this Journal is available at: www.berjournal.com Konut Fiyatlarının Mekânsal Kantil Regresyon Yaklaşımına Göre Modellenmesi: Denizli İli Örneği1 Sinem Guler Kangalli Uyara, Nur Duygu Ketenb Öz: Çalışmanın amacı, konut satış fiyatları ve özellikleri arasındaki ilişkileri hedonik fiyat teorisi çerçevesinde mekânsal kantil regresyon yaklaşımı ile incelemektir. Mayıs-Haziran 2019 döneminde Denizli konut piyasası için merkez ilçelerden 3666 adet satılık konut verisi elde edilerek, Denizli konut piyasasının talep yönüne ilişkin bilgilerin sağlanması amaçlanmıştır. Mekânsal kantil regresyon modelinin tahmin sonuçlarına göre, konut fiyatlarının en yüksek ve en düşük olduğu dilimler için yapısal, fiziksel ve mekânsal konut özelliklerinin konut fiyatları üzerindeki etkileri farklılaşmaktadır. Çalışmanın dikkat çekici bulgularından biri de konut satış fiyatları dağılımının farklı dilimleri için komşu konutların fiyatlarındaki artışın konut fiyatlarını farklı oranlarda arttırmasıdır. Komşu konumlardaki konutların fiyatları en fazla konut fiyatlarının en düşük olduğu %25’lik dilim için konut fiyatlarını arttırmaktadır. Sonuç olarak, konut fiyatlarının farklı dilimleri için konut fiyatlarını artıran ve azaltan özelliklerin belirlenmesi, farklı gelir düzeylerine sahip hanelerin konut tercihleri hakkında dolaylı olarak bilgi sağlayabilir. Anahtar Sözcükler: Hedonik Fiyat Teorisi, Mekânsal Kantil Regresyon, İki Aşamalı Kantil Regresyon Yöntemi, Konut Piyasası, Denizli JEL: C21, R31, R32 Geliş : 27 Mart 2020 Düzeltme : 12 Mayıs 2020 Kabul : 03 Haziran 2020 Tür : Araştırma Modelling of Housing Prices by Spatial Quantile Regression Approach: A Case of Denizli Province Abstract: The aim of the study is to examine the relationships between housing prices and characteristics by spatial quantile regression approach within the framework of hedonic price theory. In the period of May-June 2019, 3666 units of housing data for sale were obtained from the central districts for the Denizli housing market and it was aimed to provide information regarding the demand direction of the Denizli housing market. According to the estimation results of spatial quantile regression, the effects of structural, physical and locational housing characteristics on the housing prices change for the quantiles with the highest and lowest housing prices. One of the remarkable findings of the study is that an increment in the prices of neighboring houses for different segments of the distribution of housing asking prices increases the housing prices at different rates. The housing prices in neighbor locations most affect positively the housing prices at the bottom of 25th quartile. Consequently, determining the characteristics that increase and decrease the housing prices for different segments might implicitly provide information about the housing preferences of households with different income levels. Keywords: Hedonic Price Theory, Spatial Quantile Regression, Two-Stage Quantile Regression, Housing Market, Denizli JEL: C21, R31, R32 Received : 27 March 2020 Revised : 12 May 2020 Accepted : 03 June 2020 Type : Research Business and Economics Research Journal Vol. 11, No. 3, 2020, pp. 713-734 doi: 10.20409/berj.2020.270