Research Article
COVID Pandemisinin Türkiye’de Yabancı Konut Yatırımları Üzerindeki Etkisi: Eğilim Skoru Eşleştirmesi ve Regresyon Yöntemi ile Karşılaştırılmalı Bir Uygulama
Abstract
Bu çalışmanın temel amacı; COVID Pandemisi’nin, Türkiye’deki yabancı konut yatırımlarını nasıl etkilediğini güncel istatiksel yöntemlerle analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye İstatistik Kurumu’ndan il bazında elde edilen veriler kullanılarak eğilim skoru eşleştirmesi ve regresyon analizleri yapılmıştır. Eğilim skoru eşleştirmesi (Radius Eşleştirmesi, Kernel Eşleştirmesi) ve regresyon analizi sonuçlarına göre, COVID Pandemisi döneminde Türkiye’de yabancı konut yatırımlarında düşüşler olduğuna dair anlamlı bulgular elde edilmiştir. Yalnız birebir eşleştirme tekniğini kullandığımızda istatistiksel olarak anlamlı negatif etkinin yok olduğunu görülmektedir. Buda şunu gösteriyor sadece en küçük kareler yöntemi regresyon analizi veya detaylı uygulanmayan eğilim skoru eşleştirmesi ile elde edilen sonuçların kullanılması hatalı öngörüler yapılmasına yol açabilmektedir.
Anahtar Kelimeler: Türkiye yabancı konut satışları, COVID, Eğilim Skoru Eşleştirmesi, Regresyon Analizi
References
- Aslan, A. S. (2023). Türkiye’de Yabancıların Mülk Edinimi: Yalova Konut Sektörü Örneği. Kent Akademisi, 16(Türkiye Cumhuriyetinin 100. Yılı Özel Sayısı| Special Issue for the 100th Anniversary of the Republic of Türkiye), 616-633.
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2016). Matching on the estimated propensity score. Econometrica, 84(2), 781-807.
- Atay, G. (2022). Covid-19 pandemi süreci ile konut sektörü ilişkisi: Türkiye örneği (Master's thesis, Hasan Kalyoncu Üniversitesi).
- Black, Dan A. "Matching as a regression estimator." IZA World of Labor (2015).
- Cifci, E. (2022). Three Essays in Real Estate Finance (Doctoral dissertation, University of Alabama Libraries).
- Cifci, E., Tidwell, A., Mortal, S., & Gupta, V. K. (2023). Is Commercial Real Estate Gendered?. Journal of Real Estate Research, 45(3), 328-359.
- Cifci, E., Türkgözü Sınır Kapısı'nın Ardahan ili üzerindeki ekonomik ve sosyal etkilerinin belirlenmesi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi) Atatürk Üniversitesi:Erzurum.
- Clément, M. (2011). Remittances and household expenditure patterns in Tajikistan: A propensity score matching analysis. Asian Development Review, 28(2).
- Dalgıç, B., & Fazlıoğlu, B. (2015). Doğrudan Yabancı Yatırımları ve İstihdam: Türkiye Örneği Journal of Management and Economics Research, 13(2), 365-374.
- Del Giudice, V., De Paola, P., & Del Giudice, F. P. (2020). COVID-19 infects real estate markets: Short and mid-run effects on housing prices in Campania region (Italy). Social sciences, 9(7), 114.
- De Toro, P., Nocca, F., & Buglione, F. (2021). Real estate market responses to the COVID-19 crisis: which prospects for the metropolitan area of Naples (Italy)?. Urban Science, 5(1), 23.
- Dehejia, R. (2005). Practical propensity score matching: a reply to Smith and Todd. Journal of econometrics, 125(1-2), 355-364.
- Essama-Nssah, B. (2006). Propensity score matching and policy impact analysis: A demonstration in EViews.
- Elhajjar, S., & Ouaida, F. (2020). Identifying the drivers of resistance to corporate social responsibility: the case of Lebanese SMEs. Qualitative Research in Organizations and Management: An International Journal, 15(4), 543-560.
- Feng, Z. (2022). How does local economy affect commercial property performance?. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 65(3), 361-383.
- Kandemir, A. Ş. (2018). Gözleme dayali çalışmalarda propensity skor ve bir uygulama. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 89-104.
- Karwański, M., & Grzybowska, U. (2016). Propensity Score Matching and Its Application to Risk Drivers Detection in Financial Setting. Acta Physica Polonica A, 129(5), 945-949.
- Koç, Y. S., & Akdeniz, F. (2007). Robust tahmin edicileri ve özellikleri. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi.
- Lee, S. (2023). Measuring the influence of transit accessibility on housing and transportation expenditures in the US: A propensity score matching approach. Case Studies on Transport Policy, 14, 101092.
- Lee, M. S., Han, S., Kang, J., & Kim, J. (2021). The effects of household financial difficulties caused by COVID-19 on suicidal tendencies of adolescents: application of propensity score matching analysis. The Journal of Korean Society for School & Community Health Education, 22(2), 1-14.
- Li, M. (2013). Using the propensity score method to estimate causal effects: A review and practical guide. Organizational Research Methods, 16(2), 188-226.
- Luellen, J. K., Shadish, W. R., & Clark, M. H. (2005). Propensity scores: An introduction and experimental test. Evaluation review, 29(6), 530-558.
- Mattarocci, G., & Roberti, S. (2020). Real Estate and the Effects of the COVID-19 Pandemic in Europe. In A New World Post COVID-19. Lessons for Business, the Finance Industry and Policy Makers (pp. 177-190). Edizioni Ca’! Foscari.
- Majumder, S., & Biswas, D. (2022). COVID-19: impact on quality of work life in real estate sector. Quality & Quantity, 56(2), 413-427.
- Mendola, M. (2007). Agricultural technology adoption and poverty reduction: A propensity-score matching analysis for rural Bangladesh. Food policy, 32(3), 372-393.
- Morgan, C. J. (2018). Reducing bias using propensity score matching. Journal of Nuclear Cardiology, 25, 404-406.
- Morgan, P. L., Frisco, M. L., Farkas, G., & Hibel, J. (2010). A propensity score matching analysis of the effects of special education services. The Journal of special education, 43(4), 236-254.
- Oh, I., Lee, J. D., Heshmati, A., & Choi, G. G. (2009). Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching. Small Business Economics, 33, 335-351.
- Oktay E., Başar A., (2018) Uygulamalı İstatistik 2. Erzurum: Erzurum Kültür Eğitim Kitap Kırtasiye.
- Ouaida, F., & El Hajjar, S. (2018). Assessing e-commerce productivity for French micro firms using Propensity Score Matching. Economics Discussion Papers, No 2018-66. Kiel Institute for the World Economy. http://www. economics-ejournal. org/economics/discussionpapers/2018-66 Received September, 5.
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1985). The bias due to incomplete matching. Biometrics, 103-116. Rosenbaum, P. R., & Rosenbaum, P. R. (2002). Overt bias in observational studies (pp. 71-104). Springer New York
- Rubin, D. B., & Thomas, N. (1996). Matching using estimated propensity scores: relating theory to practice. Biometrics, 249-264.
- Senn, S., Graf, E., & Caputo, A. (2007). Stratification for the propensity score compared with linear regression techniques to assess the effect of treatment or exposure. Statistics in Medicine, 26(30), 5529-5544.
- Shadish, W. R., & Steiner, P. M. (2010). A primer on propensity score analysis. Newborn and Infant Nursing Reviews, 10(1), 19-26.
- Jauregui, A., Tidwell, A., & Hite, D. (2017). Sample selection approaches to estimating house price cash differentials. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 54, 117-137.
- Tarı R., (2015). Ekonometri. Kocaeli:Umuttepe Yayınları
- Thapa, S., & Acharya, S. (2017). Remittances and household expenditure in Nepal: Evidence from cross-section data. Economies, 5(2), 16
- Yanar, R., ve Demir, C. Ş. (2022). Döviz Kurundaki Değişimlerin Yabancı Konut Talebine Etkileri: Türkiye Örneği. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(2), 295-310.
- https://www.tuik.gov.tr/ E-Hizmetler Bölgesel göstergeler erişim tarihleri: 01.01.2024-09.08.2024.
COVID Pandemisinin Türkiye’de Yabancı Konut Yatırımları Üzerindeki Etkisi: Eğilim Skoru Eşleştirmesi ve Regresyon Yöntemi ile Karşılaştırılmalı Bir Uygulama
Abstract
Bu çalışmanın temel amacı; COVID Pandemisi’nin, Türkiye’deki yabancı konut yatırımlarını nasıl etkilediğini güncel istatiksel yöntemlerle analiz etmektir. Bu amaç doğrultusunda, Türkiye İstatistik Kurumu’ndan il bazında elde edilen veriler kullanılarak eğilim skoru eşleştirmesi ve regresyon analizleri yapılmıştır. Eğilim skoru eşleştirmesi (Radius Eşleştirmesi, Kernel Eşleştirmesi) ve regresyon analizi sonuçlarına göre, COVID Pandemisi döneminde Türkiye’de yabancı konut yatırımlarında düşüşler olduğuna dair anlamlı bulgular elde edilmiştir. Yalnız birebir eşleştirme tekniğini kullandığımızda istatistiksel olarak anlamlı negatif etkinin yok olduğunu görülmektedir. Buda şunu gösteriyor sadece en küçük kareler yöntemi regresyon analizi veya detaylı uygulanmayan eğilim skoru eşleştirmesi ile elde edilen sonuçların kullanılması hatalı öngörüler yapılmasına yol açabilmektedir.
References
- Aslan, A. S. (2023). Türkiye’de Yabancıların Mülk Edinimi: Yalova Konut Sektörü Örneği. Kent Akademisi, 16(Türkiye Cumhuriyetinin 100. Yılı Özel Sayısı| Special Issue for the 100th Anniversary of the Republic of Türkiye), 616-633.
- Abadie, A., & Imbens, G. W. (2016). Matching on the estimated propensity score. Econometrica, 84(2), 781-807.
- Atay, G. (2022). Covid-19 pandemi süreci ile konut sektörü ilişkisi: Türkiye örneği (Master's thesis, Hasan Kalyoncu Üniversitesi).
- Black, Dan A. "Matching as a regression estimator." IZA World of Labor (2015).
- Cifci, E. (2022). Three Essays in Real Estate Finance (Doctoral dissertation, University of Alabama Libraries).
- Cifci, E., Tidwell, A., Mortal, S., & Gupta, V. K. (2023). Is Commercial Real Estate Gendered?. Journal of Real Estate Research, 45(3), 328-359.
- Cifci, E., Türkgözü Sınır Kapısı'nın Ardahan ili üzerindeki ekonomik ve sosyal etkilerinin belirlenmesi (Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi) Atatürk Üniversitesi:Erzurum.
- Clément, M. (2011). Remittances and household expenditure patterns in Tajikistan: A propensity score matching analysis. Asian Development Review, 28(2).
- Dalgıç, B., & Fazlıoğlu, B. (2015). Doğrudan Yabancı Yatırımları ve İstihdam: Türkiye Örneği Journal of Management and Economics Research, 13(2), 365-374.
- Del Giudice, V., De Paola, P., & Del Giudice, F. P. (2020). COVID-19 infects real estate markets: Short and mid-run effects on housing prices in Campania region (Italy). Social sciences, 9(7), 114.
- De Toro, P., Nocca, F., & Buglione, F. (2021). Real estate market responses to the COVID-19 crisis: which prospects for the metropolitan area of Naples (Italy)?. Urban Science, 5(1), 23.
- Dehejia, R. (2005). Practical propensity score matching: a reply to Smith and Todd. Journal of econometrics, 125(1-2), 355-364.
- Essama-Nssah, B. (2006). Propensity score matching and policy impact analysis: A demonstration in EViews.
- Elhajjar, S., & Ouaida, F. (2020). Identifying the drivers of resistance to corporate social responsibility: the case of Lebanese SMEs. Qualitative Research in Organizations and Management: An International Journal, 15(4), 543-560.
- Feng, Z. (2022). How does local economy affect commercial property performance?. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 65(3), 361-383.
- Kandemir, A. Ş. (2018). Gözleme dayali çalışmalarda propensity skor ve bir uygulama. Trakya Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(2), 89-104.
- Karwański, M., & Grzybowska, U. (2016). Propensity Score Matching and Its Application to Risk Drivers Detection in Financial Setting. Acta Physica Polonica A, 129(5), 945-949.
- Koç, Y. S., & Akdeniz, F. (2007). Robust tahmin edicileri ve özellikleri. Çukurova Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı Yüksek Lisans Tezi.
- Lee, S. (2023). Measuring the influence of transit accessibility on housing and transportation expenditures in the US: A propensity score matching approach. Case Studies on Transport Policy, 14, 101092.
- Lee, M. S., Han, S., Kang, J., & Kim, J. (2021). The effects of household financial difficulties caused by COVID-19 on suicidal tendencies of adolescents: application of propensity score matching analysis. The Journal of Korean Society for School & Community Health Education, 22(2), 1-14.
- Li, M. (2013). Using the propensity score method to estimate causal effects: A review and practical guide. Organizational Research Methods, 16(2), 188-226.
- Luellen, J. K., Shadish, W. R., & Clark, M. H. (2005). Propensity scores: An introduction and experimental test. Evaluation review, 29(6), 530-558.
- Mattarocci, G., & Roberti, S. (2020). Real Estate and the Effects of the COVID-19 Pandemic in Europe. In A New World Post COVID-19. Lessons for Business, the Finance Industry and Policy Makers (pp. 177-190). Edizioni Ca’! Foscari.
- Majumder, S., & Biswas, D. (2022). COVID-19: impact on quality of work life in real estate sector. Quality & Quantity, 56(2), 413-427.
- Mendola, M. (2007). Agricultural technology adoption and poverty reduction: A propensity-score matching analysis for rural Bangladesh. Food policy, 32(3), 372-393.
- Morgan, C. J. (2018). Reducing bias using propensity score matching. Journal of Nuclear Cardiology, 25, 404-406.
- Morgan, P. L., Frisco, M. L., Farkas, G., & Hibel, J. (2010). A propensity score matching analysis of the effects of special education services. The Journal of special education, 43(4), 236-254.
- Oh, I., Lee, J. D., Heshmati, A., & Choi, G. G. (2009). Evaluation of credit guarantee policy using propensity score matching. Small Business Economics, 33, 335-351.
- Oktay E., Başar A., (2018) Uygulamalı İstatistik 2. Erzurum: Erzurum Kültür Eğitim Kitap Kırtasiye.
- Ouaida, F., & El Hajjar, S. (2018). Assessing e-commerce productivity for French micro firms using Propensity Score Matching. Economics Discussion Papers, No 2018-66. Kiel Institute for the World Economy. http://www. economics-ejournal. org/economics/discussionpapers/2018-66 Received September, 5.
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, 70(1), 41-55.
- Rosenbaum, P. R., & Rubin, D. B. (1985). The bias due to incomplete matching. Biometrics, 103-116. Rosenbaum, P. R., & Rosenbaum, P. R. (2002). Overt bias in observational studies (pp. 71-104). Springer New York
- Rubin, D. B., & Thomas, N. (1996). Matching using estimated propensity scores: relating theory to practice. Biometrics, 249-264.
- Senn, S., Graf, E., & Caputo, A. (2007). Stratification for the propensity score compared with linear regression techniques to assess the effect of treatment or exposure. Statistics in Medicine, 26(30), 5529-5544.
- Shadish, W. R., & Steiner, P. M. (2010). A primer on propensity score analysis. Newborn and Infant Nursing Reviews, 10(1), 19-26.
- Jauregui, A., Tidwell, A., & Hite, D. (2017). Sample selection approaches to estimating house price cash differentials. The Journal of Real Estate Finance and Economics, 54, 117-137.
- Tarı R., (2015). Ekonometri. Kocaeli:Umuttepe Yayınları
- Thapa, S., & Acharya, S. (2017). Remittances and household expenditure in Nepal: Evidence from cross-section data. Economies, 5(2), 16
- Yanar, R., ve Demir, C. Ş. (2022). Döviz Kurundaki Değişimlerin Yabancı Konut Talebine Etkileri: Türkiye Örneği. İşletme Ekonomi ve Yönetim Araştırmaları Dergisi, 5(2), 295-310.
- https://www.tuik.gov.tr/ E-Hizmetler Bölgesel göstergeler erişim tarihleri: 01.01.2024-09.08.2024.
There are 40 citations in total.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Subjects | Finance and Investment (Other) |
| Journal Section | Research Articles |
| Authors | |
| Early Pub Date | January 1, 2025 |
| Publication Date | December 31, 2024 |
| Submission Date | June 1, 2024 |
| Acceptance Date | August 23, 2024 |
| Published in Issue | Year 2024Volume: 7 Issue: 2 |
Cite
ISSN: 2667-4491
Dear Authors,
According to the February 25, 2020 dated ULAKBIM decision, all kinds of researches conducted with qualitative or quantitative approaches that require data collection from participants using survey, interview, focus group study, observation, experiment, interview techniques, and the use of humans and animals (including materials/data) for experimental or other scientific purposes require an Ethics Committee certificate.
The ethics committee approvals obtained in accordance with the “publication policy” of the articles submitted to the Turkish Academic Social Sciences Research Journal must be specified in the METHOD section of the article and uploaded to the system. Publications with plagiarism report over 20% and studies without ethics committee approval will not be evaluated for publication in our journal.
Thank you for your attention and understanding.
This work is licensed under Creative Commons Attribution 4.0 International License
Turkish Research Journal of Academic Social Science (TURAJAS) is indexed by the following national and international scientific indexing services: