1# RECORD bd1972f275c902d94b0ff7549af85a87485ce7f92# TITLE: Konut Fiyatlarının Mekânsal Kantil Regresyon Yaklaşımına Göre Modellenmesi: Denizli İli Örneği3# YEAR: 2020.0 VENUE: nan DOI: 10.20409/berj.2020.2704# AUTHORS: Sinem Güler Kangallı Uyar; Nur Duygu Keten5# PAGES: 22 CANDIDATE TABLE PAGES (1-based): []6# 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.789===== PAGE 1 (score 5, numeric-paren 0, table-words 0, var-words 5) =====1011 12 13a 14Assist. Prof., PhD., Pamukkale University, Faculty of Economics and Administrative Science, Department of Econometrics, Denizli, 15Turkiye, skangalli@pau.edu.tr (ORCID ID: 0000-0003-3694-150X) 16b 17Pamukkale University, Institute of Social Sciences, Department of Econometrics, Denizli, Turkiye, duyguketen26@gmail.com 18(ORCID ID: 0000-0003-3665-3866) 19 20Cite this article as: Kangalli-Uyar, S. G., & Keten, N. D. (2020). Konut fiyatlarının mekânsal kantil regresyon yaklaşımına göre modellenmesi: Denizli 21ili örneği. Business and Economics Research Journal, 11(3), 713-734. 22The current issue and archive of this Journal is available at: www.berjournal.com 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33Konut Fiyatlarının Mekânsal Kantil Regresyon Yaklaşımına 34Göre Modellenmesi: Denizli İli Örneği1 35 36Sinem Guler Kangalli Uyara, Nur Duygu Ketenb 37 38Öz: Çalışmanın amacı, konut satış fiyatları ve özellikleri arasındaki ilişkileri hedonik fiyat 39teorisi çerçevesinde mekânsal kantil regresyon yaklaşımı ile incelemektir. Mayıs-Haziran 402019 döneminde Denizli konut piyasası için merkez ilçelerden 3666 adet satılık konut 41verisi elde edilerek, Denizli konut piyasasının talep yönüne ilişkin bilgilerin sağlanması 42amaçlanmıştır. Mekânsal kantil regresyon modelinin tahmin sonuçlarına göre, konut 43fiyatlarının en yüksek ve en düşük olduğu dilimler için yapısal, fiziksel ve mekânsal konut 44özelliklerinin konut fiyatları üzerindeki etkileri farklılaşmaktadır. Çalışmanın dikkat çekici 45bulgularından biri de konut satış fiyatları dağılımının farklı dilimleri için komşu konutların 46fiyatlarındaki artışın konut fiyatlarını farklı oranlarda arttırmasıdır. Komşu konumlardaki 47konutların fiyatları en fazla konut fiyatlarının en düşük olduğu %25’lik dilim için konut 48fiyatlarını arttırmaktadır. Sonuç olarak, konut fiyatlarının farklı dilimleri için konut 49fiyatlarını artıran ve azaltan özelliklerin belirlenmesi, farklı gelir düzeylerine sahip 50hanelerin konut tercihleri hakkında dolaylı olarak bilgi sağlayabilir. 51 Anahtar Sözcükler: Hedonik 52Fiyat Teorisi, Mekânsal Kantil 53Regresyon, İki Aşamalı Kantil 54Regresyon Yöntemi, Konut 55Piyasası, Denizli 56 57JEL: C21, R31, R32 58 59 60 61Geliş 62: 27 Mart 2020 63Düzeltme 64: 12 Mayıs 2020 65Kabul 66: 03 Haziran 2020 67 68Tür 69: Araştırma 70 71Modelling of Housing Prices by Spatial Quantile Regression 72Approach: A Case of Denizli Province 73 74Abstract: The aim of the study is to examine the relationships between housing prices 75and characteristics by spatial quantile regression approach within the framework of 76hedonic price theory. In the period of May-June 2019, 3666 units of housing data for 77sale were obtained from the central districts for the Denizli housing market and it was 78aimed to provide information regarding the demand direction of the Denizli housing 79market. According to the estimation results of spatial quantile regression, the effects of 80structural, physical and locational housing characteristics on the housing prices change 81for the quantiles with the highest and lowest housing prices. One of the remarkable 82findings of the study is that an increment in the prices of neighboring houses for different 83segments of the distribution of housing asking prices increases the housing prices at 84different rates. The housing prices in neighbor locations most affect positively the 85housing prices at the bottom of 25th quartile. Consequently, determining the 86characteristics that increase and decrease the housing prices for different segments 87might implicitly provide information about the housing preferences of households with 88different income levels. 89 Keywords: Hedonic Price 90Theory, Spatial Quantile 91Regression, Two-Stage 92Quantile Regression, Housing 93Market, Denizli 94 95JEL: C21, R31, R32 96 97 98 99 100 101Received : 27 March 2020 102Revised 103: 12 May 2020 104Accepted : 03 June 2020 105 106Type 107: Research 108Business and Economics Research Journal Vol. 11, No. 3, 2020, pp. 713-734 doi: 10.20409/berj.2020.270 109