eriim İmkanı sınırlı hanehalklarının barınma amaçlı …...eriim İmkanı sınırlı...

Erişim İmkanı Sınırlı Hanehalklarının Barınma Amaçlı Konut Edinmesine Yönelik Finansal Model Önerisi

1

Özet ..................................................................................................................

Abstract ...........................................................................................................

Kısaltmalar ......................................................................................................

Şekil Listesi .....................................................................................................

Tablo Listesi ....................................................................................................

1. Bölüm Giriş .................................................................................................

1.1. Problem ve Literatür .............................................................................

1.2. Amaç

1.2.1. Modelin Kurgusu ............................................................................

1.2.2. Hipotezler .......................................................................................

1.2.2.1. Hanehalklarının Gelirinde Artış İhtiyacı ..................................

1.2.2.2. Hanehalkları Üzerindeki Maliyet Yükünün Azaltılması

İhtiyacı .................................................................................................

1.2.2.2.1. Konut Maliyeti .............................................................

1.2.2.2.2. Kredi Maliyeti ..............................................................

1.2.2.2.3. Dolaylı Maliyet ............................................................

1.2.2.3. Kredi İmkanlarının Kolaylaştırılması İhtiyacı ..........................

1.2.2.3.1. Kredi Vadesi ...............................................................

1.2.2.3.2. Kredi Skoru .................................................................

1.2.2.3.3. LTV (Loan To Value – Kredilendirme Oranı) ..............

1.3. Çalışmanın Önemi ................................................................................

1.4. Varsayımlar ..........................................................................................

1.5. Sınırlılıklar .............................................................................................

1.6. Tanımlar ...............................................................................................

2. Bölüm Araştırma Yöntemi .........................................................................

2.1. Çalışmanın Modeli ...............................................................................

2.2. Anakütle ve Örneklem .........................................................................

2.3. Veri, Veri Temini ve Hesaplama Yöntemi ...........................................

2.4. Korelasyon Ve Regresyon Analizleri ...................................................

2.4.1. Hipoteze Esas Değişkenler ............................................................

2.4.1.1. Konut Talebi İle Hanehalkı Geliri İlişkisi ................................

Türkiye Bankalar Birliği

2

2.4.1.2. Konut Talebi İle Kredi Faiz Oranı İlişkisi ................................

2.4.1.3. Konut Talebi İle Konut Fiyatı İlişkisi .......................................

2.4.1.4. Konut Fiyatı İle Konut Kredisi Faizi İlişkisi .............................

2.4.1.5. Konut Talebi İle Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi .......................

2.4.1.6. Konut Talebi İle Kredisi Vadesi İlişkisi ....................................

2.4.1.7. Konut Talebi İle Kredi Skoru İlişkisi ........................................

2.4.1.8. Konut Talebi İle Ltv İlişkisi ......................................................

2.4.2. Korelasyon Analizi ..........................................................................

2.4.2.1. Korelasyon Tablosu – Hipoteze Esas Değişkenler ................

2.4.2.1.1. Konut Talebi İle Hanehalkı Geliri İlişkisi .....................

2.4.2.1.2. Konut Talebi İle Kredi Faiz Oranı İlişkisi .....................

2.4.2.1.3. Kredi Faiz Oranı İle Konut Fiyatı İlişkisi ......................

2.4.2.1.4. Konut Talebi İle Konut Fiyatı İlişkisi ............................

2.4.2.1.5. Konut Talebi İle Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi ...........

2.4.2.1.6. Konut Talebi İle Kredisi Vadesi İlişkisi ........................

2.4.2.1.7. Konut Talebi İle Kredi Skoru İlişkisi ............................

2.4.2.1.8. Konut Talebi İle LTV İlişkisi ........................................

2.4.2.2. Korelasyon Tablosu – Diğer Değişkenler ...............................

2.4.2.3. Sonuç .....................................................................................

2.4.3. Basit Regresyon Analizi .................................................................

2.4.3.1. Konut Talebi İle Hanehalkı Geliri İlişkisi .................................

2.4.3.2. Konut Talebi İle Kredi Faiz Oranı İlişkisi ................................

2.4.3.3. Konut Kredisi Faiz Oranı İle Konut Fiyatı İlişkisi ....................

2.4.3.4. Konut Talebi İle Konut Fiyatı İlişkisi .......................................

2.4.3.5. Konut Talebi İle Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi .......................

2.4.3.6. Konut Talebi İle Kredi Vadesi İlişkisi ......................................

2.4.3.7. Konut Talebi İle Kredi Skoru İlişkisi ........................................

2.4.3.8. Konut Talebi İle Ltv İlişkisi ......................................................

2.4.3.9. Sonuç Değerlendirmesi ..........................................................

2.4.4. Çoklu Regresyon Analizi ................................................................

2.4.4.1. Hipoteze Esas Model .............................................................

2.4.4.2. Alternatif Modeller ..................................................................


3

2.4.4.2.1. Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı,

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi),

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmelisi) ......

2.4.4.2.2. Tüfe-Aylık, Konut Fiyat M2 USD, Kredi Vadesi,

Kredi Skoru, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem

Gecikmelisi) ................................................................................

3. Bölüm Finansal Model Önerisi ..................................................................

3.1. Gerekçe ................................................................................................

3.2. Finansal Modelin Kurgusu ....................................................................

3.2.1. İhtiyaç ve Bulgu ..............................................................................

3.2.1.1. Hanehalklarının Gelirinde Artış İhtiyacı ..................................

3.2.1.2. Hanehalkları Üzerindeki Maliyet Yükünün Azaltılması İhtiyacı

3.2.1.2.1. Konut Maliyeti .............................................................

3.2.1.2.2. Kredi Maliyeti ..............................................................

3.2.1.2.3. Dolaylı Maliyet ............................................................

3.2.1.3. Hanehaklarının Konut Kredisine Kolay Erişim İhtiyacı ...........

3.2.1.3.1. Kredi Vadesi ...............................................................

3.2.1.3.2. Kredi Skoru .................................................................

3.2.1.3.3. LTV .............................................................................

3.2.2. Çözüm Önerisi ................................................................................

3.2.2.1. Maliyet Öngörüleri ..................................................................

3.2.2.2. Ödeme Koşulları .....................................................................

3.2.2.2.1. Peşinat ........................................................................

3.2.2.2.2. Kredi Faizi ...................................................................

3.2.2.2.3. Kredi Vadesi ...............................................................

3.2.2.3. Fonlama Metodu ....................................................................

3.2.2.4. Toki Uygulamaları İle Model Mukayesesi...............................

Sonuç ....................................................................................................

Kaynaklar ....................................................................................................

Ekler Listesi ....................................................................................................

Özgeçmiş ....................................................................................................

Ekler ....................................................................................................

Vaktini çaldığım sevgili aileme...


7

Özet

Bu çalışma ile, 2009-2014 dönemi esas alınmak suretiyle, konut talebi ile asgari ücret ve hanehalkı geliri, konut kredisi faiz oranı, konut fiyat seviyesi, konut kredisi vadesi, kredi skor puan değeri ve nihayet kredilendirme oranı arasında pozitif veya negatif yönlü bir ilişkinin varlığı ve ilişkinin derecesi ortaya konmuş; yine, konut talebi ile konut kredisi faiz oranı, konut fiyat seviyesi, konut kredisi vadesi ve nihayet kredi skor puan değeri arasında fonksiyonel bir ilişki olduğu saptanmıştır.

Bu tespitler ışığında, Türkiye’de milli gelirden pay alan her bir yüzde

20’lik grubun, finansal yeterlilik bağlamında konut erişim imkanı değerlendirilmek suretiyle; konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarına, bu imkanı sağlamaya yönelik yeni bir finansal model önerisi geliştirilmiştir.

Anahtar Kelimeler: Konut sorunu, konut hakkı, konut talebi, konut finansmanı Tarih: 18.01.2016


8

Abstract

A FINANCIAL MODEL PROPOSAL FOR LOW INCOME HOUSEHOLDS

This study reveals the presence, direction and degree of the relationship between residential demand from 2009 to 2014 and the minimum wage-household income, mortgage loan interest rate, residential price level, mortgage loan terms, credit score values and lastly loan to value; and also a functional relationship among the residential demand and the minimum wage-household income, mortgage loan interest rate, residential price level, mortgage loan terms and credit score values.

In the light of these findings, the study proposes a new financial model

by assessing the possibility to access housing of each 20 percent having shares from the national income in Turkey in order to enable people having limited housing access to access their housing rights.

Keywords: Housing problem, sheltering right, housing demand, housing finance Date: 18.01.2016


9

KISALTMALAR

BDDK : Bankacılık Düzenleme ve Denetleme Kurumu

EGYO : Emlak Konut Gayrimenkul Yatırım Ortaklığı

EPPY : Emlak Planlama İnşaat Proje Yönetimi ve Ticaret A.Ş.

GSYİH : Gayri Safi Yurtiçi Hasıla

SGK : Sosyal Güvenlik Kurumu

KKB : Kredi Kayıt Bürosu

LTV : Loan to Value (Kredilendirme Oranı)

OECD : The Organisation for Economic Co-operation and

Development

STKS : Sözleşme Esaslı Tasarruf ve Kredi Sistemi

TCMB : Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası

TAKBİS : Tapu Kadastro Bilgi Sistemi

TL : Türk Lirası

TOKİ : Toplu Konut İdaresi Başkanlığı

TÜFE : Tüketici Fiyatları Endeksi

TÜİK : Türkiye İstatistik Kurumu

USD : Amerikan Doları

ÜFE : Üretici Fiyatları Endeksi

YKFE : Yeni Konut Fiyat Endeksi


10

ŞEKİL LİSTESİ O

Şekil 1.1 : Yıllık Ortalama Nüfus Artış Hızı .................................................

Şekil 1.2 : Türkiye’de Şehirleşme ...............................................................

Şekil 1.3 : Yıllık Yeni Konut İhtiyaç Adedi ...................................................

Şekil 1.4 : İnşaat Yapı Ruhsatı Alınan İkamet Amaçlı Daire Sayısı ...........

Şekil 1.5 : Konut Satışları ...........................................................................

Şekil 1.6 : Yeni ve İkinci El Konut Satışları ................................................

Şekil 1.7 : Ocak 2010 – Haziran 2015 Mukayeseli Değer Artış Grafiği ......

Şekil 2.1 : Konut Kredisi Faiz Oranı ve Yeni Kredi İlişkisi...........................

Şekil 2.2 : GSYİH – İnşaat Sektörü Büyüme Hızı (Sabit Fiyatlarla) ...........

Şekil 3.1 : Örnek Konut Mukayeseli Kredi Taksit ve Kira Ödemesi ............

Şekil 3.2 : Örnek Konut Mukayeseli Kredi ve Kira Toplam Ödemesi .........

Şekil 3.3 : Fonlama Metodu ........................................................................

TABLO LİSTESİ

Tablo 2.1 : Mevduat Bankaları Konut Kredisi Kullandırımları ......................

Tablo 2.2 : Toplam ve İpotekli Konut Satışları .............................................

Tablo 2.3 : Faiz Oranı ve Taksit Tutarı İlişkisi ..............................................

Tablo 2.4 : Korelasyon Analiz Tablosu ........................................................

Tablo 3.1 : Türkiye 2009-2014 Yüzde 20’lik Gruplar Ortalama Gelir

Dağılımı ......................................................................................

Tablo 3.2 : 2015 Yapı Birim Maliyetleri ........................................................

Tablo 3.3 : Örnek Ünite İnşaat Maliyeti ........................................................

Tablo 3.4 : Örnek Konut İnşaat Maliyeti (Arsa Hariç) ..................................

Tablo 3.5 : Örnek Konut Ödeme Planı .........................................................

Tablo 3.6 : Örnek Konut Ödeme Planı (Vergi İndirimli) ...............................

Tablo 3.7 : Örnek Konut Mukayeseli Kredi ve Kira Ödemesi ......................

Tablo 3.8 : Örnek Konut İnşaat Maliyeti (Arsa Hariç) (1. Yüzde 20’lik

Grup) ..........................................................................................

Tablo 3.9 : Örnek Konut Ödeme Planı (1. Yüzde 20’lik Grup) .....................

Tablo 3.10 : Örnek Konut Ödeme Planı (Vergi İndirimli) (1. Yüzde 20’lik

Grup) ..........................................................................................

Tablo 3.11 : Örnek Konut Fonlama Tablosu ..................................................

Tablo 3.12 : TOKİ ve Finansal Model Mukayeseli Ödeme Tablosu .............

Tablo 3.13 : TOKİ ve Finansal Model Mukayeseli Konut Edindirme Şartları .....


11

Bölüm 1. Giriş Bu bölümde, araştırma konusunu teşkil eden problem, hipotez ve

alt hipotezler çerçevesinde araştırmanın amacı, araştırmanın önemi, araştırmaya ilişkin varsayımlar, araştırmanın sınırlılıkları ve belli başlı tanımlar yer almaktadır.

1.1. Problem ve Literatür Sanayi devrimi ile birlikte Avrupa’da yeni kent olgusu üç önemli sacayak

üzerine bina edilmiştir. Bunlar; demiryolu, fabrika ve artan işgücünün barınma ihtiyacını karşılamaya yönelik olarak konuttur. Sanayi devrimi ile birlikte kent nüfusunda yaşanan büyük artışlar kentlerin sosyal ve fiziki dokusunda çok önemli tahribatlara yol açmış olmasına rağmen, devrime kaynaklık eden Avrupalı devletler barınma sorunu ile doğrudan ilgilenmemişlerdir.

En dar haliyle “hanehalklarının barınma ihtiyaçlarını karşılayacak yeter

sayıda konutun bulunmaması” olarak ifade edilebilecek barınma ya da konut sorunun devlet müdahalesiyle çözülmesine ilişkin politikalar, Birinci Dünya Savaşı’na kadar çok sınırlı ölçekte kalmış; devletin doğrudan sosyal konut üretmesi gibi politikalar, örneğin sanayi devriminin başladığı İngiltere’de savaştan dönen askerler gibi toplumun belirli kesimleri için ve çok sınırlı ölçekte söz konusu olabilmiştir (Adam ve Adam, 1978: 156). Devletin konut erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarına sosyal konut üretme bağlamında sürece dahil olması, ancak 1918’den 1938’e kadar olan süreçte, yani yaklaşık iki dünya savaşı arasındaki dönemde, sanayi bölgelerinin yakınlarında yoksul işçi ailelerinin çok elverişsiz koşullarda barınma amaçlı kurdukları yerleşim yerlerinin sayıca artması, yoksulluk ve sefalet üreten bu yerleşim yerlerinin hacim olarak da büyümesi, başta işçi sınıfı olmak üzere yoksul ve geniş halk kitlelerinin barınma ihtiyaçlarını kendi başlarına karşılama imkanından gittikçe uzaklaşmaları ve nihayet doğal afet, salgın ve savaş gibi olumsuz etkenler nedeniyle söz konusu olmuştur. Bu yeni yaklaşım özellikle İkinci Dünya Savaşı’ndan sonra topyekün bir anlayış haline gelmiştir (Keleş, 1964: 168). Gerçekten de, Sarıoğlu’na göre, sosyal konut üretme anlamında konut sorunun çözümüne yönelik en başarılı örneklerden biri olarak değerlendirilen örneğin Hollanda’da, sosyal konut kavramının tarihini her ne kadar 1800’lü yıllara götürmek mümkünse de, esas itibariyle 1901’de yürürlüğe giren Konut Yasası’nın (Housing Act) dahi gerçek manada işlerliğini özellikle İkinci Dünya Savaşı’ndan sonraki dönemde kazanmış olması önemlidir (Sarıoğlu, 2007: 1, 2, 13).

Yine Avrupa’dan başka bir coğrafyada, örneğin Kanada’da da benzer

gelişmeler yaşanmıştır. Dupuis ve Goldstein, Kanada’da 1941’den itibaren yaşanan bebek doğum oranlarındaki yüksek artışın ve özellikle kentlere yönelik büyük göç dalgalarının konuta olan talebi önemli ölçüde artırdığını;


12

bunun da temel insan hakları, sosyal adalet ve refahın yeniden dağıtımı bağlamında, kamunun özellikle dar gelirlilere yönelik konut politikalarına etki ettiğine işaret etmektedirler (Dupuis, Goldstein, 1990: 5).

Sosyal konut kavramının doğuşunu bu döneme özgüleyen Keleş’e göre,

sosyal huzursuzluğun önlenmesi gibi çok önemli bir motivasyonu da barındıran sosyal konut kavramı, çok sayıda ucuz konut yapmak ve bu suretle barınma sorununu çözmek bağlamında ancak bu dönemde devletlerin önceliği haline gelebilmiştir (Keleş, 1964: 168).

Gerçekten de, sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeyinden bağımsız olarak,

hane halklarının insan onuruna yaraşır minimum hayat standartlarını sağlayacak kalitede bir konuta sahip olmaları, o toplum için sosyal barışın ve eriştiği refah düzeyinin en önemli göstergelerinden bir tanesidir. Dolayısıyla Avrupa’dan başlayarak ve özellikle Birinci Dünya Savaşı’ndan bugüne kadar olan süreçte, kamu eliyle oluşturulan ve yürütülen konut politikalarının önceliği, kendi konutuna sahip olma imkânından yoksun hanehalklarına bu olanağı sağlamak veya eşdeğer bir refah enstrümanı sunmak olmuştur.

Bu öncelik, sosyal devlet olgusunun gelişmesine paralel olarak daha da

belirgin hale gelmiştir (Kaboğlu, 1995-96: 150). Keza sosyal devlet anlayışının gelişmesi, 20. Yüzyıl sosyal hakları kategorisinde değerlendirilen konut hakkı kavramının yerleşmesini sağlamıştır. Kaboğlu’nun da işaret ettiği üzere, esas itibariyle 19. Yüzyıl liberal devlet anlayışının temel kişilik haklarından olan yerleşme özgürlüğünün fiili olarak hayata geçebilmesi de, ancak 20. Yüzyıl sosyal hakkı kategorisinde değerlendirilen konut hakkının işlerlik kazanması ile mümkündür. Bu da aslında konut hakkını sosyal hak olmanın da ötesinde bir kişilik hakkı statüsüne evriltmektedir. Keza barınma hakkı olarak da ifade edilen konut hakkı, sadece fiziki olarak dış etkilerden koruyacak bir barınma yerine sahip olmayı değil, bunun çok ötesinde insan onurunu zedelemeyecek belli bir yaşam kalitesi yeterliliğini de gerektirir. Kaboğlu söz konusu yeterlilikten hareketle, konut hakkının insan haklarının en düşük eşiği olduğunu; konut hakkı sağlanmadan, konut dokunulmazlığından ve sağlık hakkından söz edilemeyeceğini vurgular (Kaboğlu, 1995-96: 151).

Sonuç itibariyle sosyal devlet olgusunun gelişmesiyle birlikte, konut

hakkı temel bir hak olarak yerleşmeye başlamış; bu hakkın gereğinin yapılması ise hem uluslararası sözleşmelerde hem de devletlerin anayasalarında devletin yükümlülükleri arasında sayılmıştır.

Bu çerçevede, en basit haliyle konut veya barınma hakkı olarak ifade

edilebilecek “herkese belli bir yaşam kalitesini sağlayan yeterli konut” olgusu, uluslararası meşruiyetini 10 Aralık 1948 tarih ve 217 A(III) sayılı Birleşmiş Milletler Genel Kurulu kararıyla ilan edilen İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi’nden almaktadır (WEB_1, 1948). Nitekim, beyannamenin 25.


13

maddesinin 1. fıkrasında, “Herkesin kendisinin ve ailesinin sağlık ve refahı için beslenme, giyim, konut ve tıbbi bakım hakkı vardır. Herkes, işsizlik, hastalık, sakatlık, dulluk, yaşlılık ve kendi iradesi dışındaki koşullardan doğan geçim sıkıntısı durumunda güvenlik hakkına sahiptir” ifadesi yer almaktadır.

Yine, söz konusu olanın sadece konut sorunu değil, esas itibariyle

bunun çok ötesinde ve bir hakkın gereğinin ifası olması gerektiği, başka uluslararası belgelerle de teminat altına alınmıştır. 16 Aralık 1966 tarih ve 2200A (XXI) sayılı Birleşmiş Milletler Genel Kurulu kararıyla kabul edilen Ekonomik, Sosyal ve Kültürel Haklara İlişkin Uluslararası Sözleşmesi’nin 11. maddesinin 1. fıkrasında “Bu Sözleşme'ye Taraf Devletler, herkesin, yeterli beslenme, giyim ve konut da dahil olmak üzere, kendisi ve ailesi için yeterli bir yaşam düzeyine sahip olma ve yaşam koşullarını sürekli geliştirme hakkına sahip olduğunu kabul ederler. Taraf Devletler bu hususta hür rızaya dayalı uluslararası işbirliğinin temel önemini kabul ederek, bu hakkın gerçekleşmesini güvence altına almak için uygun tedbirler alacaklardır.” hükmü yer almaktadır (WEB_2, 1966).

Aynı şekilde 20 Kasım 1989 tarih ve 44/25 sayılı Birleşmiş Milletler

Genel Kurulu kararıyla kabul edilen Çocuk Haklarına Dair Sözleşme’nin 27. maddesinin 3. fıkrasında barınma hakkına özellikle vurgu yapılmaktadır (WEB_3, 1989). İlgili fıkraya göre, “Taraf Devletler, ulusal durumlarına göre ve olanakları ölçüsünde, ana-babaya ve çocuğun bakımını üstlenen diğer kişilere, çocuğun bu hakkının uygulanmasında yardımcı olmak amacıyla gerekli önlemleri alır ve gereksinim olduğu takdirde özellikle beslenme, giyim ve barınma konularında maddi yardım ve destek programları uygularlar.”

Bunun dışında Birleşmiş Milletler Genel Kurulu’nca 1965’te kabul edilen

ve 1969’da yürürlüğe giren Irk Ayrımcılığının Her Biçiminin Ortadan Kaldırılmasına İlişkin Uluslararası Sözleşme’nin 7. Maddesi, 1979’da kabul edilen ve 1981’de yürürlüğe giren Kadınlara Karşı Tüm Ayrımcılık Biçimleri’nin Ortadan Kaldırılmasına İlişkin Sözleşme’nin 14. Maddesinin 2. Fıkrası konut hakkına vurgu yapan uluslararası temel düzenlemelerdir (WEB_4, 1965), (WEB_5, 1979).

Öte taraftan, Birleşmiş Milletler Genel Kurul kararları gibi, uluslararası

bildirgeler de konut hakkının önemini ilan etmesi açısından önemli çerçeve kaynaklardır. Esas itibariyle daha evvel de zikredildiği üzere, İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi konut hakkının anayasası olarak değerlendirilmektedir. Buna ilaveten 1959 Çocuk Hakları Beyannamesi, 1969 Sosyal Alanda İlerleme ve Gelişme Hakkında Beyanname, 1976 Vancouver İnsan Yerleşimleri Beyannamesi (Habitat I), 1986 Gelişme Hakkı Beyannamesi ve 1996 İnsan Yerleşimleri İstanbul Deklerasyonu (Habitat II) belli bir yaşam kalitesini vaadeden barınma amaçlı konut hakkının en temel uluslararası dayanaklarıdır (WEB_6, 1959), (WEB_7, 1969), (WEB_8, 1976),


14

(WEB_9, 1986), (WEB_10, 1996). Bu bağlamda Birleşmiş Milletler’in İnsan Yerleşimleri Konferansı, özellikle Vancouver Beyannamesi’nin ve İstanbul Deklerasyonu’nun konut hakkına ilişkin değerlendirmeleri burada vurgulanması gereken bir ağırlığa sahiptir. Buna göre söz konusu beyannamelerde, insan onurunun gerektirdiği belli bir yaşam standardını sağlayan bir konuta sahip olmak temel bir insan hakkı olarak ilan edilmektedir. Bu temel hakkın sağlanabilmesi için devletlerin gerekli tedbirleri almaları ve bu konuda doğrudan müdahaleci olmaları gereği vurgulanmaktadır. Ancak bu ereğin başarılması için sadece devletler değil, özel sektör, sendikalar, meslek örgütleri ve sivil toplum kuruluşları göreve çağrılmaktadır.

Diğer yandan, uluslararası belgelerle temel bir hak konumuna evrilen

konut hakkı devletlerin anayasalarına da girmek suretiyle teminat altına alınmıştır. Burada öne çıkan esas unsur, devlet rejiminin ne olduğundan bağımsız olarak, bir çok farklı siyasal ve toplumsal kültüre sahip toplum anayasalarında konut hakkının önemine ve gerekliliğine aynı duyarlıkla sahip çıkılmasıdır. Gerçekten de, konut hakkının her yurttaşın ve ailenin hakkı olduğu İran İslam Cumhuriyeti Anayasası’nda (madde 31) veya Vietnam Sosyalist Cumhuriyeti Anayasası’nda (madde 17, 18, 58) veya Kore Cumhuriyeti Anayasası’nda (madde 35) farklı tonlarda ama muhakkak devlete ödevler yükleyen temel bir yurttaşlık hakkı olarak yer almaktadır (WEB_10, 1979), (WEB_11, 1992), (WEB_12, 1948).

Nihayet Türkiye Cumhuriyeti Anayasası’nın Konut Hakkı başlığı altında

düzenlenen 57’nci maddesinde de “Devlet, şehirlerin özelliklerini ve çevre şartlarını gözeten bir planlama çerçevesinde, konut ihtiyacını karşılayacak tedbirleri alır, ayrıca toplu konut teşebbüslerini destekler.” ifadesine yer verilmek suretiyle konut ve barınma hakkı anayasal güvenceye alınmıştır(WEB_13, 1982).

Ancak konut sorunu çok katmanlı bir sorundur. Çünkü sorunun öznesi

olarak konutun toplumun farklı çıkar grupları tarafından farklı algılanmasına neden olan birden çok fonksiyonu, dolayısıyla birden çok tanımı vardır. Örneğin Tekeli bunu konut sorununu konut sunum biçimleriyle düşünmek gerekliliği üzerine oturtur (Tekeli, 2009: 93). Çünkü Tekeli’ye göre, konutun sadece barınma ihtiyacını karşılamanın ötesinde, üretilen ve tüketilen bir mal ve ayrıca bir yatırım aracı olması hasebiyle, spekülatif piyasa hareketlerinin öznesi, ticari işlemlerin ve yatırımların teminatı, sınıflı toplum yapısı içerisinde sosyo-ekonomik statü göstergesi olmak gibi; sunum biçiminin hangi tarafında olunduğuna göre birbiriyle çelişebilen çıkarları temsil etme kabiliyeti bulunmaktadır. Trimbath ve Montoya, özellikle ekonomik belirsizliğin arttığı dönemlerde, konut yatırımlarının altının alternatifi olarak öne çıktığını; Amerika ölçeğinde konut yatırımları ile hanehalkları yatırımlarının paralel seyrettiğini ortaya koymuşlardır (Trimbath ve Montoya, 2002: 8-9).


15

Öte taraftan örneğin Kaboğlu bu tartışmaya, konut hakkının kurucu öğelerinin karmaşıklığı üzerinden katılmaktadır (Kaboğlu, 1995-96: 162). Gerçekten de, konutun barınma fonksiyonunun tek başına konutu ve dolayısıyla konut hakkını ifade etmediği hem uluslararası belgeler hem de devletlerin anayasalarındaki ifadelerden anlaşılmaktadır. Konut kavramınının barınma fonksiyonunu yerine getirirken, yeterli şartlara sahip olması olması gerekliliği, uygun olma, belli bir rahatlığı ve refahı sunma, insan onuruna yaraşır nitelikleri haiz olma, aile mahremiyetini sağlama, sağlıklı ve elverişli çevre ve fiziki koşulları taşıma gibi özelliklerle çerçevelenmektedir. Öztürk ve Fitöz konutun sosyal talep yönüne dikkat çekerken, bunu özellikle gelişmekte olan ülkelerde sosyal güvenlik sistemlerinin yokluğu veya yetersizliği nedeniyle hanehalklarının konutu kendilerinin ve ileride çocuklarının bir sosyal güvenlik teminatı olarak algılamaları ile ilişkilendirmektedir (Öztürk ve Fitöz, 2009: 28).

Esas itibariyle, konut sorunun çok katmanlığı hem sosyal hem ekonomik

içeriği haiz olmasından kaynaklanmaktadır. Gerçekten de, potansiyel konut talebini ifade eden konut ihtiyacı, konutun yatırım aracı veya statü göstergesi olmak gibi diğer işlevlerinin yanısıra, sırf barınma ihtiyacını karşılayan özelliği itibariyle toplumsal bir içeriği barındırmaktadır. Diğer taraftan, efektif konut talebi, barınma ihtiyacını karşılamak amacıyla konut piyasasında görünebilir olmaya imkan verecek derecede bir satın alma gücü gerektirir. Dolayısıyla, bu perpektiften değerlendirildiğinde de, konut ihtiyacının ekonomik bir içerik taşıdığı anlaşılmaktadır.

Öte taraftan, konut açığını karşılayacak yeter sayıda konut üretilse bile,

bu konutların insan onuruna yaraşır asgari nitelikleri haiz olması gerekliliği konut ve konuta ilişkin sorunun toplumsal içeriğine işaret ederken; mevcut kıt kaynakların toplum yararına optimum seviyede kullanılması gerekliliği de, yine konut ve konuta ilişkin soruna ekonomik bir içerik kazandırmaktadır.

Nitekim, konut sorunun içiçe geçmiş sosyal ve ekonomik içeriği, örneğin

gelir adaletsizliği noktasında açık bir şekilde ortaya çıkmaktadır. Gerçekten de, konut sorununun bir kamu politikası olarak değerlendirilmesi ve kamu eliyle çözülmesi, esas itibariyle problemin kaynağına, yani gelir dağılımı adaletsizliğine yönelik bir iyileştirmeyi de ayrıca ifade edebilecektir. Keza, hanehalklarının barınma ihtiyaçlarını karşılayacak yeter sayıda konutun bulunmaması olarak tanımlanan konut sorunu veya bir diğer ifadeyle konut açığı, esas itibariyle insan onuruna yaraşır niteliği haiz konutların piyasadaki değerini yükseltmekte, yani konut fiyatlarındaki artış hanehalklarının satın alma gücünü, geniş kitleler ölçeğinde daha da zorlaştırmakta; geriye ya niteliksiz ve yetersiz konutlarda oturma ya da nitelikli konutlarda ama daha yüksek kira bedeli ödeme seçeneğini dayatmaktadır (WEB_14). Bu da sorunun örneğin gelir dağılımı adaletsizliği perpektifinden, hem sosyal ve ekonomik içeriğine hem de ulusal ekonomi ve hanehalkı bütçesi ölçeğine işaret etmektedir.


16

Dolayısıyla çok katmanlı bir sorunun çözümü, sosyal, ekonomik, politik, teknik ve finansal yönleriyle çok katmanlı bir değerlendirmeyi zorunlu kılmaktadır. Bu değerlendirmenin yapılabilmesi için de, her şeyden evvel sorunun ve sorunla ilintili bir hakkın varlığından hareketle; sorunun ve hakkın yararlananı şeklinde tanımlanabilecek bir taraf ile sorunun çözümü ve hakkın sağlayıcısı şeklinde tanımlanabilecek diğer bir tarafın varlığını ve tanımlanmasını ayrıca gerektirmektedir.

Esas itibariyle uluslararası belgelerde ve devletlerin en üst düzenleyici

metni olarak kabul edilen anayasalarda açık ifadelerle yer alması hasebiyle bir sorun ve bu sorunun bir hak çerçevesinde çözüm gerekliliği açık bir biçimde ortaya konulmuştur. Buna göre söz konusu üst belgeler çerçevesinde değerlendirildiğinde, bir devlet yapılanması altında ve yurttaş statüsüyle bir araya gelen toplumların insan onuruna yaraşır özellikleri haiz ve mahremiyeti gözeten bir mekanda barınabilmesi hakkı, bu hakkın yararlananının toplumu oluşturan bireyler olduğunu açıkça ortaya koymaktadır. Yine sosyal devlet kavramı içinde gelişen ve bugünkü anlamını bulan konut hakkını, bu hakkın yararlanıcısına sağlama ve dolayısıyla böyle bir hakkın varlığını mümkün kılan ihtiyacı, yani sorunu giderme yükümlülüğünün devlette olması gerektiği de ortadadır. Nitekim, Kaboğlu da konut hakkının bu çerçevede bir devlet ödevi olduğunu belirtmekte, konut hakkını tanısın ya da tanımasın bir çok devletin konut sorununu çözmeyi bir devlet ödevi olarak anayasalarına taşıdığına değinmektedir. Gerçekten de, örneğin Afganistan Anayasası’nın 17. Maddesi, Bahreyn Anayasası’nın 9. Maddesi, Bangladeş Anayasası’nın 115. Maddesi, Costa Rica Anayasası’nın 65. Maddesi, El Salvador Anayasası’nın 119. Maddesi, Yunanistan Anayasası’nın 21. Maddesi, Guatemala Anayasası’nın 105. Maddesi, Nepal Anayasası’nın 26. Maddesi, Nikaragua Anayasası’nın 64. Maddesi, Pakistan Anayasası’nın 38. Maddesi, Ekvator Anayasası’nın 30. Maddesi, Hollanda Anayasası’nın 22. Maddesi, Filipinler Anayasası’nın 13. Maddesi, Polonya Anayasası’nın 79. Maddesi, Kore Cumhuriyeti Anayasası’nın 35. Maddesi, Dominik Cumhuriyeti’nin 15. Maddesi, İsveç Anayasası’nın 2. Maddesi, 1874 yılında yürürlüğe giren İsviçre Anayasası’nın 34. Maddesi, İtalya Anayasası’nın 47. Maddesi, İspanya Anayasası’nın 47. Maddesi, Portekiz Anayasası’nın 65. Maddesi konut sorununu devletin çözmesi gereken bir ödev olarak ortaya koymaktadır (Kaboğlu, 1995-96: 158-161).

Diğer taraftan, çok katmanlı ve çok boyutlu bir sorun ve bu sorunun bir

hak çerçevesinde çözümü için esas sorumluluğun devlette olduğu tespiti kabul görmekle birlikte, bu sorumluluğun ne şekilde yerine getirileceği de en az bu tespit kadar önemli ve hayati görünmektedir. Her şeyden önce, sorunun çözümü için serbest bırakılacak kaynakların sınırlı, ancak soruna kaynaklık eden ihtiyacın sırf demografik ve konutların fiziki ömürünü tamamlama gibi temel sebeplerle dahi sürekli artan bir özellik arzetmesi, özellikle az gelişmiş ve gelişmekte olan ülkelerde uzun süreli stratejik planlamaları zorunlu kılmaktadır. Nitekim, uluslararası veya ulusal ölçekte


17

konut ve barınma hakkını öncülleyen söz konusu belgelerin, muhatap devletlere uzun vadeli plan ve strateji yükümlülüğü getirdiği açıktır (Tekeli, 2009: 112). Birleşmiş Milletler Ekonomik, Sosyal ve Kültürel Haklar Sözleşmesi’nin 2. maddesinin 1. fıkrasına atıfla Tekeli’nin de vurguladığı üzere, Türkiye’nin de taraf olduğu bu sözleşme, kaynakların sınırlı olmasının devletler tarafından bir bahane olarak sunulmak yerine kıt kaynakların ihtiyaçlar ve olanaklar çerçevesinde önceliklendirilmesini öngörmektedir. Yine konut ve barınma hakkının tüm yurttaşlara adaletli bir şekilde sağlanabilmesi için devletlerin oluşturacağı stratejilerin belli bir zaman alacağı; hatta bunun nüfus gelişimine bağlı olarak süreklilik arzetme güçlü olasılığı da gözetilerek, zamana yaymak suretiyle ama her aşamanın öncekine göre ileri bir aşamayı ifade edeceği şekilde ele alınmasını değerlendirmektedir.

Esas itibariyle en üst ifadesini Birleşmiş Milletler’in söz konusu

belgesinde bulan çözüme yönelik planlama ve uzun vadeli strateji gerekliliği, dayanağını yine sosyal devlet kavramından almaktadır. Keza sosyal devlet olgusu, fırsat eşitliği ve sosyal adalet kavramları çerçevesinde devletin toplumsal hayata bir kolaylaştırıcı olarak müdahalesini ifade etmektedir. Nihayet Özbudun sosyal devleti, “sosyal adalet ve sosyal güvenliği sağlamak ve herkes için insan haysiyetine yaraşır asgari bir hayat düzeyini gerçekleştirmekle yükümlü devlet” veya “devletin sosyal barışı ve sosyal adaleti sağlamak amacıyla sosyal ve ekonomik hayata aktif müdahalesini gerekli ve meşru gören bir anlayış” olarak tanımlarken, devletin kolaylaştırıcı müdahale fonksiyonuna işaret etmektedir (Özbudun, 1986: 103). Bu bağlamda Türkiye Anayasası’nın Türkiye Cumhuriyeti’nin temel nitelikleri arasında saydığı ve insan haysiyetinin gerektirdiği asgari standartları gözeten sosyal devlet anlayışını, Anayasa Mahkemesi’nin çeşitli kararlarında da sıklıkla görmek mümkündür (AYM, 1988: 451- 452). Nihayet Kaboğlu, konut sorununun çözümüne yönelik olarak, konut hakkını sosyal devletin minimum standardı olarak tanımlamaktadır (Kaboğlu, 1995-96: 167).

Dolayısıyla, sorunun çok katmanlılık özelliğinden hareketle, konut

sorununu sadece bir arz ve talep meselesi olarak ele almak ve sorunu “konut arzının barınma ihtiyacını karşılamadaki menfi orantısızlığı” olarak tanımlamak eksik ve hatalı bir değerlendirme olarak kabul edilmelidir. Aksi durum, sorunu belli bir ölçekte ekonomik boyutlarıyla ele alan, dolayısıyla meselenin siyasal, toplumsal ve kültürel boyutlarını tamamen ihmal eden indirgemeci bir yaklaşım olacaktır. Gerçekten de, örneğin köyden kente göçün çok yoğun bir şekilde yaşandığı 1940’lı yılların ikinci yarısından bu yana Türkiye’de konut sorununun hala çözülememiş olması, sorunun eksik tanımlanması ve dolayısıyla çözüm yöntemlerinin de eksik saptanmasından kaynaklanmaktadır.

Nitekim Çoban, Türkiye’de konut politikaları belli dönemlere ayrılıp

incelendiğinde, konut hakkının çalışma, eğitim, sağlık, çevre, eğlenme ve


18

dinlenme haklarından koparılarak, sorunun sadece bir barınma sorunu olarak ele alındığı tespitini yapmaktadır. Şengül’ün Türkiye’de kamu eliyle yürütülen konut politikalarını üç döneme ayırmasını referans alan Çoban, Cumhuriyet’in kuruluşundan çok partili hayata tam olarak geçişin gerçekleştiği 1923-1950 dönemi, görece sanayileşmeyle birlikte köyden kente göçün hızlandığı ve gecekondulaşmanın ortaya çıktığı 1950-1980 dönemi ve nihayet serbest piyasa ekonomisine geçişi temsil eden 1980 sonrası dönemin üçü için de tek ortak özelliğin mülk konut sayısını artırma gayreti olduğunu vurgulamakta, başarılı bir sonuç alınamamasını esas itibariyle bu tek boyutluluğa bağlamaktadır (Çoban, 2012: 103), (Şengül, 2001: 61-94). Aslında, söz konusu üç döneme ilaveten, TOKİ’nin, konut politikalarının tek belirleyicisi ve hatta tek uygulayıcısı olma konumuna yükseldiği 2003 yılı sonrası süreci de, dördüncü dönem olarak değerlendirmek daha yerinde olacaktır. Ancak, dönem sayısını artırmanın ya da azaltmanın sonuca doğrudan etki etmeyeceği de açıktır. Nitekim, dördüncü dönem olarak sınıflandırılacak son dönemin asıl baskın karakteri mülk konut sayısını artırmaktır.

Ancak bugün gelinen aşamada, Türkiye’de barınma amaçlı konut erişimi

sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının toplam hanehalkı içerisindeki büyüklüğü yıllar içerisinde belirgin bir iyileşme göstermemiştir. Çünkü, bugüne kadar uygulanan konut politikaları, yukarıda gerekliliği vurgulanan uzun vadeli stratejilerin bir parçası olmaktan ziyade, kısa süreli uygulamalar olarak hayat bulmuştur. Karasu bu durumu istikrar yerine parçalı uygulamalar olarak tanımlamaktadır (Karasu, 2005: 59). Nitekim, bir stratejinin parçası olarak uygulanmış olmaları halinde başarılı olma potansiyeli taşıyan, örneğin konut ve arsa sertifikası, konut edindirme yardımı, Emlak Bankası ve TOKİ kredi uygulamaları, konut müsteşarlığı gibi önemli ama bir bütünün parçası olmaktan uzak uygulamalar, barınma amaçlı konut erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarına bu imkanı sağlamak yerine; orta ve üst gelir gruplarının lüks konut ihtiyaçlarını karşılama gibi asıl amacının çok uzağında sonuçlar doğurmuştur. Sosyal amaçlı ve uzun vadeli bir stratejinin parçası olmaktan ziyade bağımsız ve geçici uygulamalar olarak hayata geçirilen söz konusu politikalar, tam da bu sebeple zaman içinde ya tamamen terkedilmiş ya da TOKİ örneğinde olduğu gibi asıl amacının ötesinde fonksiyonlara evrilmiştir.

Nitekim, bu çalışmanın 1.3 Çalışmanın Önemi başlığı altında da

detaylandırılacağı üzere, Türkiye’de konut üretimine yönelik herhangi bir sorun veya zaafiyet söz konusu değildir. Yani serbest piyasa koşulları içerisinde özel sektör tarafından üretilen konut sayısı ve özel sektörün bu yöndeki potansiyeli, Türkiye’nin yıllık konut ihtiyacını karşılama ve icabı halinde varsa konut stoğu açığını kapatma açısından yeterlidir. Örneğin son 10 yıldır üretilen konut sayısı yıllık ihtiyacın da üzerinde seyrederken ve yine aşağıda rakamlarla açıklanacağı üzere, yıllık konut satışlarının da yıllık üretimin üzerinde seyri sözkonusuyken, kirada oturan hanehalklarının tüm


19

hanehalklarına oranının son 10 yılda neredeyse hiç değişmemiş olması, Türkiye’deki konut sorununun bir üretim sorunu olmadığını açıkça göstermektedir.

Bir taraftan yıllık ihtiyacın da üzerinde konut üretimi ve satışı, diğer

yandan kirada oturan hanehalkı oranının sabit kalması, sorunun esas itibariyle bir paylaşım sorunu olduğunu ortaya koymaktadır (Karasu, 2005: 58). Keza, kısaca çerçevesi çizilen mevcut resim Türkiye’de konut üretiminin, barınma amaçlı konut erişimi sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının da konut sahibi olmasına yönelik olarak değil, esas olarak konut erişim imkanı bulunan hanehalklarının tercih ve ödeme istek ve kapasitesine göre şekillendiğini göstermektedir.

Dolayısıyla, geçmişten bugüne yürütülen konut politikalarının, barınma

amaçlı konut erişimi sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının söz konusu sınırlılıklarını aşmalarına imkan vermediği, bu çerçevede sosyal devlet anlayışının gereğinin yeterince yerine getirilemediği anlaşılmaktadır.

Bu durumda Türkiye Cumhuriyeti Devleti’nin bir sosyal devlet olduğunu

vurgulayan Anayasanın 2. Maddesinin ve yine 57. Maddesinde ayrı bir başlık olarak yer verilen konut hakkı hükümünün gereğini ifa etmek amacıyla, barınma amaçlı konut erişimi sınırlı ya da hiç olmayan hanehalkları lehine devletin kolaylaştırıcı müdahalesinin gerekliliği ortaya çıkmaktadır (WEB_13, 1982).

Sonuç olarak, Türkiye’de bir konut sorunu vardır. Bu sorunun

taraflarından birisi, barınma amaçlı konut erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan dar gelirli veya orta altı gelir düzeyine sahip hanehalklarıdır. Bu sorunun taraflarından bir diğeri ise sosyal devlet olmanın bir gereği olarak soruna çözüm bulma ödeviyle bağlı Türkiye Cumhuriyeti devletidir.

Ancak devlet, sorunun çözümü için bu zamana kadar belli politikaları

hayata geçirmekle birlikte, söz konusu politikalar uzun vadeli ve planlanmış bir stratejiye dayanmak yerine, kısa vadeli ve geçici çözümlere odaklanmıştır. Oysa, kamunun konut talebine veya konut arzına etki etmek suretiyle konut piyasasını düzenleme ve böylece konut ihtiyacından kaynaklanan konut sorununa çözüm bulmak amacıyla uyguladığı politikalar kısa ve uzun vadede dahi birbirinden farklı sonuçlar doğurabilmektedir (Nordvik, 2006: 280). Dolayısıyla konut politikalarının uzun vadeli stratejilere dayanması; yakından takip edilmek ve esas gayesinden sapmaları önleyecek müdahaleleri yapmak suretiyle uygulanması gerekmektedir.

Çünkü, özellikle gelir dağılımının onlarca yıldır hiç düzelmediği bir

ülkede, barınma amaçlı konuta erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının, insan onuruna yakışır asgari standartlara sahip konutlara ve elverişli bir çevreye kavuşacağı zamana kadar kamunun devrede olması,


20

Keleş’in de ifade ettiği üzere sosyal bir zarurettir (Keleş, 1987: 87).1 Ancak

öte taraftan, Geray’ın savladığı şekliyle, ağır bürokratik yapısıyla devletin konut üretiminde olmaması gerektiğine yönelik bir yaklaşım da, ihmal edilmemesi ve üzerinde durulması gereken bir değerlendirmedir (Geray, 1996: 151). Fakat, bu çalışmanın konusu olarak ortaya konan “sorun” olgusunun, yukarıda tanımlandığı haliyle sadece konut sorunu olmadığı, ancak bununla birlikte devletin konut sorununu çözme iradesindeki eksiklikler olduğu da açıktır.

Dolayısıyla devletin “kolaylaştırıcı müdahale” olarak tanımladığımız

fonksiyonu muvacehesinde, bu çalışmada önerilen modelin ana aktörü olması gerektiği muhakkaktır. Ancak bu gereklilik, devletin her koşulda ve doğrudan konut üretmesi gerektiği anlamına da gelmemektedir.

1.2. Amaç Bu çalışmanın temel amacı, Türkiye’de barınma amaçlı konut ihtiyacını

ifade eden potansiyel talebin, satınalma gücüyle desteklenmiş efektif talebe dönüşebilmesine imkan verecek bir finansal model geliştirmektir.

Bu çalışma kapsamında geliştirilmesi öngörülen söz konusu finansal

model, konut hakkının kamunun kolaylaştırıcılığında ve kamu marifetiyle sağlanmasına yönelik nihai bir amacı çıkış noktası olarak kurgulamaktadır.

Diğer taraftan, bu çalışma kapsamında kurgulanacak model ile konuta

erişim imkanı hiç bir surette olmayan alt gelir grupları ile konuta erişim imkanı mevcut koşullarda çok sınırlı olan düşük ve orta gelir gruplarının, özel teşebbüsün de sürece dahil edilmesi suretiyle, ama her halükarda kamu tarafından ve kamu politikaları aracılığıyla söz konusu imkana kavuşabilmesinin mümkün olduğu ortaya konmaya çalışılacaktır.

Dolayısıyla, söz konusu finansal model kurgulanırken, modelin

dayanacağı ana hipotez ve bu hipotezi destekleyen alt hipotezlerin, konut talebini belirlediği varsayılan değişkenlere dayandırılması kaçınılmazdır.

Ancak, yukarıda 1.1. Problem başlığı altında açıklandığı üzere, konutun

sadece barınma değil, bunun yanısıra yatırım, sosyal güvenlik, sosyal statü göstergesi gibi birden fazla fonksiyona sahip olması, konut talebi motivasyonunu da çeşitlendirmektedir. Dolayısıyla, aynı ürünün farklı gerekçelerle talep edilmesi söz konusudur. Bu da talebi yaratan değişkenlerin farklılaşmasına işaret etmektedir. Öztürk ve Fitöz’e göre yatırım amaçlı konut talebi; konuttan ve diğer alternatif yatırım araçlarından

1 OECD ülkelerini karşılaştıran bir araştırmaya göre, 2011 itibariyle Türkiye 0.41 Gini

katsayısı ile, Şili (0.50) ve Meksika'dan (0.48) sonra en yüksek gelir eşitsizliğine sahip üçüncü ülkedir (OECD, 2014).


21

beklenen getiri oranı, hanehalkının varlığı gibi faktörlerden etkilenirken, tüketim amaçlı konut talebi fiyat, kira, gelir, diğer mal ve hizmetlerin fiyatı, kredi faiz oranı gibi faktörlerden etkilenmektedir (Öztürk ve Fitöz, 2009: 25). Yani konutun hangi amaçla alındığına ilişkin motivasyona göre, konut talebinin belirleyici faktörleri farklılaşabilmektedir.

Dolayısıyla bu çalışma, yukarıda açıklanan amaç çerçevesinde ve

kurgulanacak finansal modelin geçerliliğine dayanak teşkil etmek üzere, Türkiye’de sadece tüketim, dolayısıyla barınma amaçlı konut talebi ile ilişkili olduğu varsayılan etkenleri istatistiksel analiz konusu yapmayı öngörmekte; örneğin alternatif yatırım getirileri gibi doğrudan yatırım amaçlı konut talebini etkileyen faktörleri kapsam dışında bırakmaktadır.

Esas itibariyle dünyada konut talebi ile etkileşimde olan faktörlerin yanı

sıra, konut talebinin belirleyicilerini tespit amaçlı da çok sayıda araştırma bulunmaktadır. Konut talebini doğrudan ya da dolaylı etkileyen faktörlerin tespitine ilişkin söz konusu çalışmalar, gelir, fiyat, faiz oranı gibi ekonomik ve finansal değişkenlerden medeni hal, yaş gibi demografik değişkenlere kadar geniş bir yelpazeye yayılmışlardır. Benzer çalışmaların öncüllerinden Blumenfeld, gelir artışının doğrudan konut talebini belirlemediğinden bahisle, konut talebinin gelir artışı nedeniyle artan evliliklerin doğurduğu konut ihtiyacının bir sonucu olduğuna işaret ederken; Lee evliliğin konut talebi üzerinde önemli bir etkisi olmadığını, ama örneğin yaşın kredi alabilme yeteneği ile ilintili olması nedeniyle konut talebini belirleyen çok önemli bir faktör olduğunu ortaya koymaktadır. Martin ise diğerleriyle birlikte hem medeni durumun hem de yaş ile bağlantılı olarak ortalama yaşam süresinin konut talebi üzerinde etkili olduğunu savunmaktadır (Blumenfeld, 1944: 267), (Lee, 1963: 195-196), (Martin, 1966: 503), (Öztürk ve Fitöz, 2009: 26).

Öte taraftan, farklı toplumlara ait farklı dönemlerdeki veri setleri

kullanılmak suretiyle, konut talebinin fiyat ve gelir esnekliği üzerine yapılan çalışmalar da ayrıca söz konusudur. Söz konusu çalışmaların ekseriyeti konut fiyat ve gelir esnekliğinin birden büyük olduğu yönünde olsa da, aksi bulgular da söz konusudur (Carliner, 1973), (De Leeuw, 1971), (Kartman, 1972: 529), (Hausman ve Wise, 1980: 93), (Ermisch, 1996: 399), (Öztürk ve Fitöz, 2009: 26), (Lebe ve Akbaş, 2014: 59).

Nitekim, Painter ve Redfearn faizin konut talebi üzerindeki etkisinin

sınırlı ve özellikle uzun vadede etkisiz olduğunu ortaya koyarken; Gelfand, konut talebini belirleyen faktörler arasında değerlendirilen kredi faizi ile birlikte klasik ödeme planlarının dışına çıkılması ve hanehalklarının nakit akışına uygun esnek ve uygun ödeme koşullarının yaratılması halinde, bunun dar gelirli hanehalklarının konut talebini önemli ölçüde etkilediği sonucuna varmaktadır (Painter ve Redfearn, 2002: 243) (Gelfand, 1966: 464-467), (Öztürk ve Fitöz, 2009: 27).


22

Öte taraftan, her ne kadar Türkiye’de konut talebini belirleyen faktörlere yönelik çalışmalar, sınırlı sayıda ve nispeten veriye dayalı olmasalar da; veri esaslı çalışmalar yine de söz konusudur.

Nitekim, Durkaya ve Yamak, 1964-1997 dönemini esas alarak yaptıkları

çalışmada, konut talebinin belirleyicileri arasında hanehalklarının gelir düzeyine, konutun ve diğer ikame malların fiyatına, beğeni, tercih ve beklentilere vurgu yapmaktadır (Durkaya ve Yamak, 2004: 10). Ancak, örneğin 2007’de yürürlüğe giren ve kamuoyunda mortgage yasası olarak bilinen 5582 sayılı Konut Finansmanı Sistemine İlişkin Çeşitli Kanunlarda Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun’un veya aynı yıl ABD’de ortaya çıkan ve kısa sürede tüm dünya ekonomilerini etkisi altına alan, kamuoyunda mortgage krizi olarak bilinen küresel krizin yarattığı yeni durum; Türkiye’de konut talebini etkileyen faktörlerin, takip eden dönemler için de değerlendirilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Yine, Öztürk ve Fitöz’ün, 1968-2006 dönemini esas almak suretiyle

gerçekleştirdikleri bir çalışmada, Türkiye ölçeğinde konut arz ve talebini belirleyen faktörler ortaya konmuştur. Bu çalışma sonucunda, Türkiye’de konut talebi ile gelir ve konutun fiyatı arasında pozitif yönlü bir ilişki, yine faiz oranı ile beklenenin aksine pozitif bir ilişki, nüfus, yaş, cinsiyet gibi demografik etkenlerle konut talebi arasında ise önemsiz bir ilişki olduğu saptanmıştır (Öztürk ve Fitöz, 2009: 32, 42-43).

Özlük ise Türkiye’deki konut talebini etkileyen faktörlere ilişkin

çalışmasında, özellikle konut talebinin gelir ve faiz esnekliğine vurgu yapmaktadır. Buna göre, ulusal ve uluslararası kamu kuruluşların tanımlamalarına göre, yıllık gelirinin yüzde 30’undan fazlasını konut ve kira harcamalarına ayırmak zorunda olan hanehalkları mağdur veya yoksul olarak nitelendirilmektedirler. Türkiye’de bu tanıma, yüzde 20’lik gelir grupları açısından milli gelirden en az pay alan birinci ve ikinci yüzde 20’lik gruplar girmektedir. Bu gruplar içerisinde, en yoksul kategorisine giren birinci yüzde 20’lik grubun sosyal konuta yönelik talebinin gelir esnekliği 2010-2012 dönemi için 0,33 ölçülmüşken, Türkiye’de üst gelir grubunun lüks konut talebinin gelir esnekliği aynı dönemde 1,83 ve nihayet tüm gelir grupları ve tüm konut tipleri için genel olarak konut talebinin gelir esnekliği ise 0,77 olarak ölçülmüştür. Öte yandan 2010-2013 döneminde konut talebinin faiz esnekliğinin 5,5 ölçülmesi, hanehalklarının konut alma kararının kredi faiz oranlarına karşı çok duyarlı olduğunu ortaya koymaktadır (Özlük, 2014: 44-54).

Öte taraftan, Lebe ve Akbaş’ın çalışması hem 1970-2011 gibi uzun bir

dönem değeri içermesi hem de verilerin yakın tarihe kadar uzanması açısından önemlidir. Çalışma bulguları, Türkiye’de kişi başına düşen milli gelir, medeni hal ve sanayileşmenin konut talebini pozitif yönde etkilediğini; fiyat, faiz oranı ve tarım sektöründe istihdamın ise negatif yönde etkilediğini


23

ortaya koymaktadır. Bu çalışmayla, Türkiye’nin konut talebini etkileyen birincil faktörün uzun dönemde gelir, ikinci ve üçüncü faktörün ise, sırasıyla, sanayileşme ve tarım sektöründe istihdam olduğu ortaya konmuştur. Diğer taraftan Lebe ve Akbaş, Özlük ve Fitöz’ün aksine Türkiye’de faiz oranının konut talebi üzerindeki etkisinin negatif olduğunu ortaya koymakla birlikte, bu etkinin çok güçlü olmadığını tahmin etmektedirler (Lebe ve Akbaş, 2014: 80).

Yukarıda değinilen çalışmaların bugün tekrarlanması halinde, farklı

sonuçlar elde edilme olasılığı söz konusudur. Keza, Türkiye’de bugünkü manada konut kredisi olarak değerlendirilebilecek krediler ilk olarak 2005 yılında verilmeye başlanmıştır.

2 Öte taraftan, yukarıda belirtildiği üzere,

kısaca konut finansman ya da mortgage yasası olarak bilinen 5582 sayılı yasa 2007 yılında yürürlüğe girmiştir (WEB_15, 2007). Yine, özellikle 2003 yılından sonra, yoğun uluslararası sermaye girişi ile bollaşan likiditenin de yardımıyla, borçlanmak suretiyle tüketme, tüketme suretiyle büyüme politikalarının hanehalkı borçlanması çerçevesinde tüketici davranışları üzerindeki etkisi de dikkate alınması gereken yeni unsurlardır.

3

Sonuç olarak, Türkiye’de konut talebine ilişkin sınırlı sayıdaki veriye

dayalı çalışmada, konut talebi bağımlı değişkenine karşılık, bağımsız değişkenler olarak, kişi başına düşen milli gelir, konut kredisi faiz oranı, konutun fiyatı, hızlı nüfus artışı, hızlı kentleşme, sanayileşme, yüksek enflasyon, konut maliyeti, tarımdaki istihdam, evlenen çift sayısı, yaş dağılımı ve cinsiyetin alındığı anlaşılmaktadır (Bocutoğlu ve Ertürk, 1992), (Durkaya ve Yamak, 2004), (Lebe ve Yiğit, 2009), (Lebe ve Akbaş, 2014).

Ancak yukarıda zikredilen söz konusu çalışmalarda yer almayan,

örneğin bankacılık sektöründeki ilerlemelere bağlı olarak kullanılmaya başlanan bireysel kredi skoru veya yasal düzenlemelerle getirilen LTV sınırlaması veya ödenecek taksit tutarını doğrudan etkilemesi açısından kredi vadesi gibi, konut talebini konut kredisi talebi üzerinden etkileyeceği varsayılan faktörlerin de analiz edilmeye muhtaç değişkenler olduğu değerlendirilmektedir.

2 2014 yıl sonu itibariyle 114 milyar TL’ye ulaşan bankaların konut kredisi stoğu, TCMB

verilerine göre 2004 yıl sonu itibariyle sadece 3,5 milyar TL’dir (WEB_16, 2004). 3 2003/12’de yüzde 7,5 olan hanehalkı borç yükünün harcanabilir gelire oranı Aralık 2013

itibariyle dramatik bir artışla yüzde 50 bandına kadar çıkmış; nihayet Eylül 2015 itibariyle yüzde 45 seviyesine gelmiştir. (WEB_17, 2014 ve 2015), (WEB_18, 2013). Yine, mevduat bankacılığı sektöründeki mevduat toplamının pasif toplamına oranındaki düşüş dahi, tek başına tasarruf alışkanlığındaki negatif yönlü değişikliğe işaret etmektedir. Örneğin, Aralık 2005 itibariyle yüzde 61,47 olan bu oran, Eylül 2015 itibariyle yüzde 56,60’a düşmüştür (WEB_19, 2015), (WEB_20, 2015).


24

Son olarak, konut talebini etkilediği varsayılan, ancak birbirleri arasındaki ilişkinin yeterince ya da hiç değerlendirilmediği konut fiyatı ile konut kredisi faiz oranının da bu çerçevede ele alınması gerektiği öngörülmektedir.

Sonuç olarak bu çalışma, a. Mevcut sınırlı literatürde, Türkiye’de konut talebini belirleyen faktörler

olarak saptanan gelir, faiz ve konut fiyatı değişkenlerine, aşağıda alt hipotezlerde yer verildiği şekliyle yeni değişkenler eklemeyi,

b. Söz konusu değişkenler arasında varsa doğrusal ilişkinin

mevcudiyetini, yönünü ve derecesini; ve yine varsa fonksiyonel ilişkiyi, korelasyon ve regresyon analizleri yapmak suretiyle belirlemeyi,

c. Nihayet, bu analizlerin sonucunda ulaşılacak bulgulardan

faydalanarak, konut erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarına, kamunun kolaylaştırıcılığında yeni bir finansal model önerisi yapmayı amaçlamaktadır.

1.2.1. Modelin Kurgusu

Yukarıda ifade edilen amaç muvacehesinde, bu çalışmada

kurgulanacak finansal modelin, aşağıdaki 3 sacayak üzerine bina edilmesi planlanmaktadır.

a. Devlet tarafından konuta ayrılacak kaynakları arsa arzı ile sınırlı

tutmak kaydıyla, kendi kendine besleyecek bir finansal model kurmak,

b. Kamu bütçesine ve dolayısıyla vergi mükelleflerine herhangi ek bir

yük getirmeden, ama konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarına belli avantajlar sağlamak kaydıyla, konuta erişim sorununu barınma hakkı çerçevesinde çözmek,

c. Yukarıda da zikredildiği üzere, uluslararası sözleşmeler ve Türkiye

Cumhuriyeti Anayasasının devlete yüklediği “konut hakkının tüm yurttaşlara adaletli bir şekilde sağlanabilmesi için devletlerin oluşturacağı stratejilerin belli bir zaman alacağı; hatta bunun nüfus gelişimine bağlı olarak süreklilik arzetme güçlü olasılığı da gözetilerek, zamana yaymak suretiyle ama her aşamanın öncekine göre ileri bir aşamayı ifade edeceği şekilde ele alınması” ödevinin bir gereği olarak, ilk aşamada toplumun alt gelir gruplarını önceliklendirecek şekilde konut üretimine imkan vermek.


25

1.2.2. Hipotezler

Yukarıda çerçevesi çizilen esas amaca yönelik olarak, bu çalışmanın hipotezi aşağıdaki gibi belirlenmiştir.

Kendisine ait bir konutu olmayan ve mali yetenekleri itibariyle bu yönde bir beklenti içerisinde olamayan hanehalkları, ekonomik gerçeklerle çelişmeyen, hanehalkı bütçesi üzerinde ölçülebilir, öngörülebilir ve en önemlisi katlanılabilir bir yük vaadeden borçlanma koşullarının sağlanması halinde, ikamet amaçlı konut sahibi olma yönündeki potansiyel talebini efektif talebe dönüştürür.

Öte taraftan, söz konusu hipotezin test edilmesine imkan vermek

amacıyla, aşağıda yer verildiği şekliyle ve ihtiyaç temelinde sınıflandırmak suretiyle, 7 adet alt hipotez ve bu hipotezlerin sınanmasına yönelik olarak olası bağımlı ve bağımsız değişkenler belirlenmiştir.

1.2.2.1. Hanehalklarının Gelirinde Artış İhtiyacı

Barınma amacıyla konut sahibi olmak isteyen ama mevcut gelir ve

tasarruf yapıları itibariyle konuta kolay erişim olanağı bulunmayan hanehalklarını, bu imkana kavuşturmanın esas yolu, gelir dağılımını iyileştirmek suretiyle, konut erişim imkanını toplumun geneline yaymaktır.

Bu anlayış doğrultusunda oluşturulan 1. Hipotez aşağıdaki gibidir.

Hipotez 1- Hanehalkı Gelir ve Talep İlişkisi: Hanehalkı geliri ile konut talebi arasında pozitif yönlü ilişki vardır. Gelir arttıkça konut talebi artmakta; potansiyel konut talebi efektif talebe dönüşmektedir. Bağımlı Değişken: Satın Alınan Konut Sayısı Bağımsız Değişken: Asgari Ücret (TL), Asgari Ücret (USD)

1.2.2.2. Hanehalkları Üzerindeki Maliyet Yükünün Azaltılması İhtiyacı Barınma amacıyla konut sahibi olmak isteyen ama mevcut gelir ve

tasarruf yapıları itibariyle konuta kolay erişim olanağı bulunmayan hanehalklarını, gelirlerini artırmak yoluyla bu imkana kavuşturmak mümkün olmadığı takdirde, mevcut gelirin satın alma gücünü artırmaya yönelik mukayeseli üstünlük sağlayacak politikalar geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çerçevede konut ya da kredi maliyetinin aşağıya çekilmesi söz konusu edilebilir.

Bu anlayış doğrultusunda oluşturulan 2, 3 ve 4. Hipotezler aşağıdaki

gibidir.


26

1.2.2.2.1. Konut Maliyeti

Hipotez 2- Fiyat ve Talep İlişkisi: Özellikle gelir dağılımında eşitsizliğin yüksek olduğu ekonomilerde, konutun barınma dışında yatırım, sosyal güvenlik unsuru gibi fonksiyonları da söz konusudur. Bu fonksiyonların etkisiyle, konut fiyatları ile konut talebi arasında beklenenin aksine pozitif yönlü ilişki vardır. Konut fiyatlarının artması belli bir fiyat eşiğine kadar konut talebini artırmakta, konut fiyatlarının düşmesi yine konut talebini artırmaktadır. Bağımlı Değişken: Satın Alınan Konut Sayısı Bağımsız Değişken: Konut Fiyatı TL/m2, Konut Fiyatı USD/m2

1.2.2.2.2. Kredi Maliyeti

Hipotez 3- Faiz ve Talep İlişkisi: Konut kredisi faiz oranları ile hanehalklarının konut alım kararları ve dolayısıyla konut talebi arasında negatif yönlü ilişki vardır. Konut kredisi faiz oranlarının artması konut kredisi ve konut talebini azaltırken, konut kredisi faiz oranlarının düşmesi konut kredisi ve konut talebini artırmaktadır. Bağımlı Değişken: Satın Alınan Konut Sayısı Bağımsız Değişken: Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı, Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı (TL), Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı (USD)

1.2.2.2.3. Dolaylı Maliyet

Hipotez 4- Faiz ve Fiyat İlişkisi: Konut kredisi faiz oranları ile konut fiyatları arasında negatif yönlü bir ilişki vardır. Kredi faiz oranlarının düşmesi konut fiyatlarını artırırken, kredi faiz oranlarının yükselmesi konut fiyatlarının düşmesine, kredi talebini azaltması nedeniyle uzun vadede etki etmektedir.

1.2.2.3. Kredi İmkanlarının Kolaylaştırılması İhtiyacı Kredi kuruluşları tarafından kredi kararına etki eden kredi tahsis

koşullarının gevşetilmesi halinde, hanehalklarının konut kredisine ve dolayısıyla konuta erişimi kolaylaşacaktır. Kredi kuruluşlarının risk iştahına bağlı olan bu durumun, kaynak finansmanına yönelik imkanların çeşitlenmesi veya kamu kredi garantörlüğü, kredilendirmenin kamu eliyle yapılması gibi uygulamalarla aşılması olasıdır.

Bu anlayış doğrultusunda oluşturulan 5. Hipotez aşağıdaki gibidir.


27

1.2.2.3.1. Kredi Vadesi Hipotez 5- Konut Kredisi Vadesi ve Talep İlişkisi: Konut kredisi vadesi ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Kredi vadesi uzadıkça, kredi taksit tutarı düşmekte, dolayısıyla hanehalklarının konut kredisi alma ve konut edinme talebi artmaktadır. Bağımlı Değişken: Satın Alınan Konut Sayısı Bağımsız Değişken: Konut Kredisi Ortalama Vadesi

1.2.2.3.2. Kredi Skoru

Hipotez 6- Kredi Skoru ve Talep İlişkisi: Kredi skoru ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Kredi skorunun artması konut kredisine ve dolayısıyla konuta yönelik talebi artırmakta; aksi durum konut kredisi onay olasılığını ve dolayısıyla konut talebini azaltmaktadır. Bağımlı Değişken: Satın Alınan Konut Sayısı Bağımsız Değişken: Kredi Skor Puanı

1.2.2.3.3. LTV (Kredilendirme Oranı) Hipotez 7- LTV ve Konut Talebi İlişkisi: LTV ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Kredi ve teminat konusu konutun ekspertiz tarafından takdir edilen değerinin tamamına kredi verilebilmesi, konut kredisi ve dolayısıyla konut talebini artırmakta; aksi durum konut kredisi ve dolayısıyla konut talebini azaltmaktadır. Bağımlı Değişken: Satın Alınan Konut Sayısı Bağımsız Değişken: Konut Kredisi Ortalama LTV

1.3. Çalışmanın Önemi

Türkiye nüfusu yıllara sari artmakla birlikte; nüfus artış hızında bir azalma söz konusudur. Nitekim TÜİK’in Nüfus Projeksiyonları çalışması 2023 yılı itibariyle bu yöndeki trendi ortaya koymaktadır.


28

Şekil 1.1 Yıllık Ortalama Nüfus Artış Hızı

Kaynak: TÜİK, Demografik Göstergeler, 200-2023, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist

Diğer taraftan, özellikle 1980 sonrasında yaşanan hızlı ve plansız

şehirleşme bir yandan yaşam koşullarının zorlaşması nedeniyle nüfus artış hızında azalmaya etki ederken, diğer yandan da çarpık bir kentleşmeyi beraberinde getirmiştir.

4

Şekil 1.2 Türkiye’de Şehirleşme

Kaynak: TÜİK, Yıllara ve Cinsiyete Göre İl/İlçe Merkezleri ve Belde/Köy Nüfusu, 1927-2014, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist

4 2013 yılında 14 ilde daha büyükşehir belediyesi kurulmuş, dolayısıyla büyükşehir

statüsündeki il sayısı 30’a yükselmiş; 30 ildeki belde ve köyler, büyükşehirlerin sınırları içerisinde yer alan ilçe belediyelerine mahalle haline gelmiştir. Bu da 2013’ten itibaren kentleşme oranını yüzde 91,3’e yükseltmiştir.

http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist



29

Dolayısıyla, hızlı ve plansız kentleşmeyle birlikte barınma amaçlı konut ihtiyacı da en önemli hanehalkı ihtiyacı olarak öne çıkmıştır. Nitekim, TÜİK verilerinden faydalanılarak oluşturulan Şekil 1.3’de görüleceği üzere, Türkiye’de yıllık konut ihtiyacının yaklaşık 600 bin adede ulaştığı anlaşılmaktadır.

5

Şekil 1.3 Yıllık Yeni Konut İhtiyaç Adedi

Kaynak: TÜİK, Hayati İstatistikler, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist

Türkiye’de özellikle son 5 yılda, yaklaşık 600 bin adet yıllık ortalama

konut ihtiyacının da üzerinde ve 850-900 bin bandına oturan bir konut üretimi söz konusudur.

Diğer taraftan, söz konusu üretim rakamlarını destekleyecek şekilde 1.

el ve 2. el konut satış adetleri de yıllık yeni konut ihtiyacının üzerinde seyretmektedir.

6 Gerçekten de, konut üretimindeki artışa paralel olarak konut

satışları da yıllık ortalama ihtiyacın çok üzerinde gerçekleşmiş; nitekim son 5 yılda yıllık ortalama konut satış adedi 1 milyona ulaşmıştır.

5 Yeni konut ihtiyacı hesaplanırken, kentsel dönüşüm ve konut yenileme ihtiyacı hesaplama

dışı tutulmuştur. Yıllık ortalama 600 bin evlilik nedeniyle ortaya çıkan konut ihtiyacına ilaveten; yıllık ortalama 120 bin boşanmaya rağmen, kırsalda oturan yüzde 23’lük kesimin boşanma nedenli konut gereksinimi olmayacağı varsayılmış; ve nihayet, yıllık ortalama 60 yaş üzeri 270 bin vefatın, ortalama ömür süresi de dikkate alınarak, yaklaşık 135 bin mülkü tekrar kullanılabilir hale getirdiği hesaplanmıştır.

6 TÜİK 2013’ten itibaren konut satış istatistiklerini yeni konut ikinci el konut ayrımına tabi

tutmuştur. Şekil 1.6’dan da görüleceği üzere, 2013, 2014 yıl sonu ve 2015/11 itibariyle yeni konutlar toplam satışların yüzde 46’sına, ikinci el konutlar ise yüzde 54’üne karşılık gelmektedir.



30

Şekil 1.4 İnşaat Yapı Ruhsatı Alınan İkamet Amaçlı Daire Sayısı

Kaynak: TÜİK, Kullanma Amacına Göre Yapılacak Yeni ve İlave Yapılar (Yeni Sınıflama), 2002-2015, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist

Şekil 1.5 Konut Satışları

1 (1) 2008-2012 yılları arasında sadece il merkez

ve merkez ilçe verilerini kapsamaktadır. 2012 Haziran ayından itibaren tüm yerleşim yerleri TAKBİS’e geçmiştir. Dolayısıyla bu tarihten sonraki rakamlar gerçek konut satış adetlerini ifade etmektedir. Önceki yıllar için yine TAKBİS’ten elde edilen il merkez ve merkez ilçe gerçek konut satış rakamları esas alınarak projeksiyon çalışması yapılmıştır.

Kaynak: TÜİK, İllere ve Yıllara Göre Konut Satış Sayıları, 2008-2012 ve 2013-2015, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist




31

Şekil 1.6 Yeni ve İkinci El Konut Satışları

Kaynak: TÜİK, İlk Satış ve İkinci El Satış Ayrıntısında İllere ve Yıllara Göre Konut Satış Sayıları, 2013-2015, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist

Ancak tüm bu gelişime karşın, TÜİK’in 2000 ve 2011 yıllarında yaptırdığı

konut sahiplik oranı araştırmasının sonuçları irdelendiğinde, Türkiye’de konut sahiplik oranınının söz konusu dönem aralığında neredeyse hiç değişmediği anlaşılmaktadır.

Buna göre Türkiye’de 2011 itibariyle hanehalkı sayısı 19 milyon 500 bin,

ortalama hanehalkı büyüklüğü ise 3,8’dir. Kendi konutunda oturan hanehalkı sayısı 13,1 milyon, kirada oturan hanehalkı sayısı 4,6 milyondur. Yani ikamet edilen konutun sahiplik oranı yüzde 67,3’tür (2000 yılı: yüzde 68,3) ve kiracı oranı yüzde 23,8’dir (2000: yüzde 23,9) (TÜİK, 2013: 233).

Bu veriler ışığında, yıllık ihtiyaç ve yıllık üretimin de ötesinde

gerçekleşen konut satışlarının tamamının barınma amaçlı olmadığını çıkarsamak mümkündür. Nitekim, Ek A’da söz konusu edilen 5 bin 864 konut kredisine konu konut satışının yüzde 59,2’sinin ikamet amaçlı, yüzde 40,8’inin ise yatırım amaçlı olduğu saptanmıştır.

Gerçekten de arz artarken konut fiyatlarının düşmüyor, aksine artmaya

devam ediyor olması, yatırım amaçlı konut alımına ilişkin tespiti destekler niteliktedir. Nitekim TCMB’nin 2010 yılından itibaren yayınlamaya başladığı Türkiye Konut Fiyat Endeksi (2010=100), sürekli artan bir trend takip etmek suretiyle Eylül 2015 itibariyle 194,35 seviyesine ulaşmıştır. Yine, veri başlangıç tarihi Ocak 2003 olan Reidin adlı kuruluşa ait Satılık Konut Fiyat Endeksi (2007=100) ise Kasım 2015 itibariyle 192,8 seviyesine çıkmıştır (WEB_21, 2015).



32

Nitekim, aşağıda Şekil 1.7’de yer verildiği şekliyle, örneğin TCMB Konut Fiyat Endeksi kapsamında yeni üretilen konut fiyatlarına ilişkin endeksin (YKFE) Ocak 2010 – Haziran 2015 dönem aralığındaki artış oranı ile ilişkili faktör değerlerinin söz konusu dönemdeki artış oranı, yatırım amaçlı konut alımına yönelik eğilimin hem sebebi hem de sonucu olarak değerlendirilebilecek bir husustur.

Şekil 1.7 Ocak 2010 – Haziran 2015 Mukayeseli Değer Artış Grafiği

Kaynak: TCMB, Yeni Konut Fiyat Endeksi, http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/reel+sektor+istatistikleri/konut+fiyat+endeksi, TÜİK, Tüketici Fiyat Endeksi (2003=100), TÜİK, Bina İnşaatları Maliyet Endeksi ve Değişim Oranları (2005=100), http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, Reidin, Konut Kira Değer Endeksi (2007=100), http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/index?MapID=69

Öyleyse, yukarıda 1.1 Problem ana başlığı altında verilen ve dayanağını

Anayasadan ve uluslararası sözleşmelerden alan barınma hakkının bir gereği olarak, kirada oturan gerçek ihtiyaç sahiplerinin konut almasını kolaylaştıracak yeni konut politikalarına ihtiyaç olduğunu ifade etmek mümkündür.

Öte taraftan, coğrafi ve fiziki koşullardan kaynaklanabilecek sınırlılıklar

ihmal edildiği takdirde, ileride detaylandırılacağı üzere, konut sorununun kaynağında hanehalklarının gelir yetersizliği yatmaktadır. Bu da esas itibariyle gelir dağılımı adaletsizliğiyle doğrudan ilişkilidir.

Dolayısıyla, konut sorununun çözümüne yönelik politika ve

mekanizmalar, bir yönüyle de gelir dağılımındaki eşitsizliğin azaltılmasına yönelik olumlu etki anlamına gelebilecektir. Bunun da ötesinde, gelir dağılımında eşitsizliğin azalması, esas itibariyle toplumsal barışa olumlu katkı yapması muhtemel bir gelişmedir. Keza, gelir dağılımında eşitsizliğin

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/reel+sektor+istatistikleri/konut+fiyat+endeksi

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/reel+sektor+istatistikleri/konut+fiyat+endeksi


http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/index?MapID=69


33

görece az olduğu toplumlarda, toplumsal uyum ve barış halinin daha belirgin olduğunu söylemek olasıdır.

Nitekim, 26 Avrupa ülkesini içeren bir çalışma, gelir eşitsizliğinin görece

belirgin olduğu toplumlarda, hem yüksek hem de düşük gelire sahip hanehalkları özelinde; örneğin yaşlı, hasta, engelli ve göçmen gibi dezavantajlı kesimlerin yaşam koşullarının iyileştirilmesine yönelik eylemlere katkı yapma konusunda isteksizlik olduğunu; dolayısıyla söz konusu grupların toplumsal dayanışma motivasyonlarının düşük olduğunu ortaya koymuştur (Paskov ve Dewilde, 2012: 428)

Sonuç olarak, bu çalışma kapsamında önerilecek yeni bir finansal

modelin, “barınma amaçlı konut ihtiyacının karşılanamaması” ekseninde dile getirilen ve başta ekonomik ve sosyal olmak üzere çok boyutlu özellik arzeden konut sorununa ve bu sorunun çözümüne katkı sağlaması umulmaktadır.

1.4. Varsayımlar

Bu çalışmada aşağıdaki varsayımlardan hareket edilecektir.

a. Barınma ihtiyacı yaşamsal bir ihtiyaçtır. Dolayısıyla, hanehalkları öncelikli olarak barınma amacıyla konut sahibi olmak isterler.

b. Barınma amacıyla konut sahibi olmak isteyen ama mevcut gelir ve tasarruf yapıları itibariyle konuta kolay erişim olanağı bulunmayan hanehalkları, bu amaç doğrultusunda konut kredisi kullanmayı her zaman öncelikli olarak değerlendirilecek seçenekler arasında görürler.

c. Hanehalklarının konut ve konut kredisi alma kararını etkileyeceği düşünülen ve bu çalışma kapsamı dışında bırakılan değişkenler (inançları gereği kredi kullanmayan hanehalkları gibi) de söz konusudur. Ancak, ölçülebilirlik ve sınanabilirlik açısından bu çalışma kapsamına dahil edilen bağımsız değişkenlerin çalışmanın amacına uygun ve yeterli olduğu varsayılmaktadır.

d. Ödenebilir borçlanma koşulları yaratılması halinde, konuttaki fiyat artışı ile konut talebi arasındaki ilişki önemsizdir. Ödenebilir borçlanma koşulları yaratılması halinde, konut fiyatları artsa bile konuta olan talep artmaya devam etmektedir.

e. Hanehalkı bütçesindeki gıda, ulaşım, giyim, sağlık ve eğitim zorunlu harcamaları ile konut talebi arasında negatif yönlü bir ilişki vardır. Zorunlu harcamaların hanehalkı bütçesi içindeki payı arttıkça veya bir başka ifadeyle hanehalkı tasarruf imkanı azaldıkça, hanehalkının konut alım kararı zayıflamaktadır.

f. Hanehalkı bütçesindeki kira zorunlu harcaması ile konut alım kararı arasında negatif ve tek yönlü bir ilişki vardır. Kira tutarının artması, konut alım kararını olumlu yönde etkilemektedir.


34

g. Vergi avantajı gibi enstrümanlarla harcanabilir hanehalkı gelirinde borç karşılama oranını anlamlı ölçüde yükseltecek reel artışlar (zorunlu harcamalardan sonra tasarruf imkanı sağlayacak artışlar), konut ve konut kredisi alım kararlarını pozitif yönde etkilemektedir.

h. Arsa maliyeti ile konut talebi arasında doğrudan bir ilişki yoktur. Ancak arsa maliyeti konut fiyatını doğrudan etkileyen önemli bir unsurdur. Türkiye’de özellikle arsa üretiminin zor olduğu büyük metropollerde arsa maliyetinin-toplam maliyet içerisinde ortalama yüzde 40 seviyesine ulaştığı; özellikle nüfus yoğun ve tercih edilen bölgelerde bu oranın yüzde 50-60 seviyelerine çıktığı genel piyasa pratiği olarak dikkate alındığında, arsa maliyetindeki artışı ile konut fiyatı arasında doğrudan ve pozitif yönlü bir ilişki vardır (Kılıç ve Özel, 2006: 223). Öyleyse, fiyat ve talep arasında beklenenin aksine pozitif yönlü bir ilişki olduğu hipotezi çerçevesinde, arsa maliyeti ile talep arasında da belli bir eşiğe kadar pozitif yönlü bir ilişki vardır. Bu durumda arsa maliyeti artınca konut fiyatları artmakta ve dolayısıyla konuta olan talep de artmaktadır.

1.5. Sınırlılıklar Çalışma, barınma amaçlı konuta erişimi sınırlı ya da hiç olmayan

hanehalklarının konut sorununu çözüme kavuşturmak amacıyla yeni bir finansal model önermektedir.

Dolayısıyla modelin uygulanabilirliğini ortaya koymak amacıyla,

öncelikle hanehalklarının konut ve konut kredisi alma kararını etkilediği varsayılan değişkenlerde hanehalkları lehine meydana gelecek değişikliklerin, hanehalklarının konut ve konut kredisi alma eğilimini olumlu yönde etkileyeceği ispata çalışılacaktır.

Ancak, modelin başarısının ölçülebilirliği, uygulamaya geçirilmediği

müddettçe teorik boyutta kalacaktır. 1.6. Tanımlar

Hanehalkı: Aralarında akrabalık bağı şartı olmaksızın aynı konutta ikamet eden ve temel ihtiyaçlarını birlikte karşılayan bir veya birden fazla kişinin meydana getirdiği topluluktur. Konut Kredisi Faiz Oranı: Hanehalklarının barınma ya da yatırım amacıyla satın alacakları konut için, bu konuda yasa ile yetkilendirilmiş kredi kuruluşlarından konut finansmanı kapsamında aldıkları kredilere uygulanan yıllık basit faiz oranıdır. Konut Fiyat Seviyesi: İki ayrı konut fiyat endeksi ve dolayısıyla veri seti söz konusudur: Konut kredisi kullandıran kredi kuruluşlarından temin edilen


35

bilgilerle TCMB tarafından oluşturulan endeks kapsamında konut m2 fiyatı veya Reidin adlı kuruluşun, “ilgili bölge ve dönem içindeki satılık konut fiyatlarından faydalanılarak belirlenen medyan konut satış fiyatı” olarak tanımladığı m2 fiyatıdır. Bu çalışmada ikincisi kullanılacaktır. Hanehalkı Kullanılabilir Net Geliri: TÜİK tarafından hesaplanan ve hanehalkı harcanabilir gelir düzeyini de ifade eden tutardır. Hanedeki her bireyin yıllık ayni veya nakdi gelir toplamı ile hane bazında elde edilen gelirlerin (kira vb) yıllık toplamından vergi ve diğer hane veya kişilere yapılan ve düzenli özelliği arzeden transferlerin mahsup edilmesi sonrasında kalan bakiyedir (WEB_22, 2015). Hanehalkı Borç Yükü: Hanehalklarının toplam finansal borçlarının toplam finansal varlıklarına oranıdır. Kredi Skoru: Kredi kuruluşlarının kredi müşterilerini değerlendirmek amacıyla kullandıkları bir puanlama sistemidir. Kredi kuruluşları kendi müşterilerinin demografik bilgilerinin yanı sıra, kendilerinin kullandırmış olduğu kredilerin geri ödeme performansı, kredi kullanım sıklığı, limit ve risk doluluk oranı gibi kriterler çerçevesinde bir skor puanı oluşturabilecekleri gibi, bir kişinin tüm kredi kuruluşlarından kullandığı bireysel kredi ve kredi kartı bilgileri esas alınarak KKB adlı kuruluş tarafından oluşturulan kredi skor puanını da kullanabilirler. Bu çalışmada KKB Skoru kullanılacaktır.


36

Bölüm 2. Araştırma Yöntemi

2.1. Çalışmanın Modeli Bu çalışma, yukarıda açıklanan amaç çerçevesinde barınma amaçlı

konuta erişimi sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının konut sahibi yapılabilmesine yönelik kurgulanacak finansal modelin geçerliliğine dayanak teşkil etmek üzere, Türkiye’de barınma amaçlı konut talebine ilişkin olarak, bu talep ile etkileşimde olan faktörleri korelasyon analizi ile ortaya koymayı öngörmektedir.

Modelin çalıştırılabilmesi maksadıyla, bağımsız değişkenlerden her biri

için ve her defasında bağımlı değişken olarak konut talebi alınmak kaydıyla, söz konusu değişkenlerin aynı dönemlerde aldıkları değerlerden oluşan eşleştirilmiş zaman serileri elde edilecektir.

Elde edilecek zaman serileri vasıtasıyla, Türkiye’de hanehalklarının

konut talebi ile hanehalkı geliri ve asgari ücret, konut kredisi faiz oranı, konut fiyat seviyesi, konut kredisi ortalama taksit tutarı, konut kredisi vadesi, kredi skor puan değeri, konut kredisi LTV oranı arasındaki ve ayrıca konut fiyat seviyesi ile konut kredisi faiz oranı arasındaki ilişki, varsa ilişkinin yönü ve derecesi saptanmaya çalışılacak, öne sürülen hipotezler çerçevesinde konut talebini etkileyen faktörler basit ve çoklu regresyon modelleriyle değerlendirilecek ve nihayet söz konusu çalışmalar ışığında konut erişimi sınırlı hanehalklarının bu sınırlılıklarını ortadan kaldırmaya yönelik olarak, yeni bir finansal model önerisi yapılacaktır.

2.2. Anakütle ve Örneklem 1.2. Amaç ve 1.5. Sınırlılıklar başlıklarında da belirtildiği üzere, bu

çalışmanın amacı konut ve konut kredisi alma kararına etki eden değişkenlerin belirlenmesi ve buna yönelik iyileştirmelerin yapılması halinde, barınma amaçlı konuta erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının konut sahibi yapılmasına imkan verecek yeni bir finansal modelin ve bu modelle ilintili yeni bir konut arz politikasının mümkün olduğunu ispatlamaktır.

Bu amaç çerçevesinde, Türkiye’deki konut satışları çalışmanın ana

kütlesi olarak belirlenmiştir. Örneklem olarak ise, Türkiye’de 2009-2014 yılları arasında gerçekleşen konut satışları esas alınmıştır.

Keza, 5582 sayılı Konut Finansmanı Sistemine ilişkin Çeşitli Kanunlarda

Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun’un 6 Mart 2007 tarihli 26454 sayılı Resmi Gazete’de yayımlanarak, yayımı tarihinde yürürlüğe girmesi akabinde, belli bir geçiş süreci de göz önünde bulundurulmak suretiyle,


37

konut kredisi konut alımında esas finansman yöntemlerinden biri haline gelmiştir (WEB_23, 2007) ve (WEB_24, 2015).

Dolayısıyla bu çalışmada, 2009 yılının 1. ayından başlayarak, 2014

yılının 12. ayına kadar geçen süre esas alınmak suretiyle; 72 gözlemden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur.

Tablo 2.1 Mevduat Bankaları Konut Kredisi Kullandırımları

Dönem

Kullandırılan Konut Kredileri

Milyon TL

Kullandırılan Konut Kredileri (Adet)

Ortalama Kredi Tutarı

TL

2007 15.535 240.799 64.514

2008 15.360 237.283 64.733

2009 21.222 337.203 62.935

2010 31.821 452.477 70.326

2011 29.756 414.033 71.869

2012 28.469 372.802 76.365

2013 50.400 595.772 84.596

2014 36.524 383.432 95.255

2015/9 36.404 345.204 105.456 Kaynak: TBB, İstatistiki Raporlar: Tüketici Kredileri ve Konut Kredileri, https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59

Öte taraftan, kurgulanacak finansal modele esas teşkil etmek üzere,

yine 2009 yılının 1. ayı başlangıç alınarak 2014 yılının 12. ayı da dahil edilmek suretiyle sınırları belirlenen bir periyod içerisinde, bir kredi kuruluşuna konut kredisi almak amacıyla başvuran ve kredi başvurusu onaylanıp lehlerine konut kredisi kullandırılan 5 bin 864 adet kredi müşterisi bilgileri, aşağıda yer verilen değişkenlerin test edilmesi amacıyla veri seti olarak ayrıca kullanılmıştır.

Belirlenen örnekleme ilişkin sınırlandırılmış bilgilere, kredi kuruluşunun

bilgisi dahilinde ve başvuru sahiplerinin başta isim ve soy isim bilgileri olmak üzere, vatandaşlık numarası, adres, baba adı, anne adı ve doğum yeri gibi başvuru sahibini tanımaya imkan verecek hiçbir veriye erişme imkanı kesinlikle olmayacak şekilde sağlanmıştır.

https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59


38

Diğer taraftan, 2009-2014 dönemi için 72 gözlemden oluşan zaman serisine esas veri setindeki değişkenler ise, yine yukarıda anılan hipotez ve alt hipotezler bağlamında aşağıdaki şekilde belirlenmiştir.

1. TÜFE (Aylık) 2. TÜFE (Yıllık) 3. USD Ortalama Kur 4. Asgari Ücret / Hanehalkı Kullanılabilir Gelir (TL) 5. Asgari Ücret / Hanehalkı Kullanılabilir Gelir (USD) 6. Konut Fiyatı TL/m2 7. Konut Fiyatı USD/m2 8. Konut Kredisi Sektör Kullandırımı (TL) 9. Konut Kredisi Sektör Kullandırımı (USD) 10. Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı 11. Satın Alınan Toplam Konut Sayısı 12. Konut Kredisi Sayısı 13. Konut Kredisi Ortalama LTV 14. Konut Kredisi Ortalama Vadesi 15. Konut Kredisi Ortalama Tutarı (TL) 16. Konut Kredisi Ortalama Tutarı (USD) 17. Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı (TL) 18. Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı (USD) 19. Kredi Skor Puanı

2.3. Veri, Veri Temini ve Hesaplama Yöntemi Yukarıda 2.2 Anakütle ve Örneklem başlığı altında yer verilen

değişkenlerin, yine yukarıda 1.2.2. Hipotezler başlığı altında yer verilen hipotezler çerçevesinde, konut talebini ifade eden Satın Alınan Konut Sayısı değişkeni ile olan ilişkisinin varlığı, yönü ve şiddeti korelasyon çalışması ile sınanacaktır.

Korelasyon çalışması akabinde, basit ve çoklu regresyon analizleri

yapılmak suretiyle, bu kez konut talebini ifade eden bağımlı değişkenle, söz konusu bağımlı değişkeni açıkladığı var sayılan bağımsız değişkenler arasındaki matematisel (kantitatif) ilişki tahmin edilmeye ve istatistiksel olarak açıklanmaya çalışılacaktır.

Bu bağlamda, alt hipotezler altında kurulan basit regresyonların uygun

formuna karar verebilmek için, aşağıda ayrıca maddelendirildiği üzere, her bir değişken için line grafik oluşturulacak, her bir fonksiyonel biçim tek tek denenecek (Doğrusal, Logaritmik, Logaritmik Doğrusal ve Doğrusal Logaritmik), her bir fonksiyonel biçim için regresyonun t hesabına (istatistiksel anlamlılık), F hesabına (genel anlamlılık) ve nihayet R2 değerlerine (katsayıların istatistiki anlamlılığı) bakılacaktır. Buna göre,


39

a. Yukarıda 2.2. Anakütle ve Örneklem başlığı altında da belirtildiği üzere, 2009 yılının 1. ayı başlangıç alınarak 2014 yılının 12. ayı da dahil edilmek suretiyle 72 aylık bir zaman serisi esas alınacağından, modele konu her bir değişken için durağanlık analizi yapılacak; böylece söz konusu değişkenlerin hem ortalamada hem de varyansta durağan olup olmadıkları sınanacaktır.

b. Bu aşamada, durağanlığın belirlenmesi amacıyla her bir değişken

için Dickey Fuller-1979 testi yapılmak suretiyle “birim kök sınaması” gerçekleştirilecek ve böylece her bir serinin birim köke sahip olup olmadığı saptanacaktır. Birim kök bulunması ve dolayısıyla serinin durağan olmadığının tespiti halinde; bu kez logaritması alınan serinin kaçıncı farkı alındığında birim kökten kurtulacağı sınanacaktır.

c. Bu amaçla, öncelikle her bir değişken için “linear grafik”

oluşturulacaktır. Böylece bağımsız değişkenlerin ortalamada ve varyansta durağan olup olmadığının ilk gözlem testi yapılacaktır. Linear grafik üzerinden serinin yayılımında değişim gözlemleniyorsa, varyansta durağanlık olmadığı ilk tanısıyla, logaritma alınmak suretiyle ölçek küçültülecek ve böylece varyansta durağanlık sağlanmaya çalışılacaktır. Yeni durumda varyansta sağlanmasına karşın, ortalamada bir durağanlık hala gözlenmiyorsa, bu defa fark alma uygulaması ile ortalamada durağanlık sağlanmaya çalışılacaktır.

d. Logaritma ve fark alma uygulandıktan sonra Cusum ve Cusum SQ

testleri ile yapısal kırılmaların, yani bant dışına çıkışların olup olmadığı sınanacaktır. Yapısal kırılmaların mevcudiyeti halinde, modele kukla koymak suretiyle aynı işlemler tekrarlanacaktır.

e. Linear grafikler çerçevesinde bağımsız değişkenlerin ortalamada ve

varyansta durağan olup olmadığının gözlemlenmesinin ve birim kök testi, logaritma veya fark alma ile serilerin durağanlaştırılmasının akabinde, elde edilen durağan serilerle regresyon model tahminleri yapılacaktır.

f. Söz konusu model tahminleri yapılırken, regresyonun t hesabına

(istatistiksel anlamlılık), F hesabına (genel anlamlılık), katsayıların istatistiki anlamlılığına ve R2’ye (bağımsız değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı) bakılacaktır.

g. Durağanlaştırılmış serilerle yapılan regresyon modellerinde t

hesabının anlamsız çıkması veya katsayılarda ciddi sapmalar olması veya F hesabı anlamsız veya 0-1 arasında ve 1’e yakın olması beklenen R2’nin düşük değerlerde gerçekleşmesi halinde,


40

tüm hipotezlerin serilerin durağan halleri yerine düzey, yani durağanlaştırılmamış halleriyle tahmin edilmesi söz konusu olacaktır.

h. Bu çerçevede bütün hipotezler için bütün alternatifler denenecektir. Yani, bütün hipotezler her bir fonksiyonel biçim çerçevesinde, yani hem Doğrusal hem Logaritmik hem Logaritmik Doğrusal hem de Doğrusal Logaritmik düzeyde tek tek denenecek ve her bir fonksiyonel biçim için regresyonun t hesabına (istatistiksel anlamlılık), F hesabına (genel anlamlılık), katsayıların istatistiki anlamlılığına, R2’ye (öngörü başarısı) bakılacak; anlamlılık sonuçları kapsamında öngörülen model için hangi fonksiyonel biçimin kullanılmasının en uygun olacağı değerlendirilecektir.

i. Bağımlı değişkeni açıklamak üzere seçilen her bir bağımsız

değişkenin nedensellik ilişkisi bağlamında bağımlı değişkeni açıklama gücü sınanacak; bu bağlamda örneğin zaman serisinin sınırlılığı veya başka açıklayıcı gerekçelerle yeterli anlamlılığın oluşup oluşmadığı değerlendirilecektir.

j. Yukarıda yer verildiği şekliyle, korelasyon ve basit regresyon

analizlerinin akabinde; çalışmanın hedeflenen amacı doğrultusunda nihai olarak çoklu regresyon modeli kurulmaya çalışılacaktır.

2.4. Korelasyon ve Regresyon Analizleri

2.4.1. Hipoteze Esas Değişkenler Bu çalışmada ortaya konan hipotezler kapsamında, ileride yapılacak

korelasyon ve regresyon analizlerine esas değişkenler arasındaki olası ilişkiyi ortaya koyabilmek amacıyla, söz konusu değişkenlerin seçimine ilişkin gerekçeli açıklamalar aşağıdaki gibidir.

2.4.1.1. Konut Talebi ile Hanehalkı Geliri İlişkisi Sosyo-ekonomik açıdan gelişmiş bir çok ülkede, hanehalkı geliri ile

konut sahipliği arasında pozitif yönlü bir ilişki söz konusudur. Bu durum özellikle Anglo-Sakson ülkelerde daha belirgindir (Blanco ve Gilbert; Kim, 2016:1). Bu özellikteki ülkelerde, gelir düzeyi yüksek hanehalkları konut sahibi olma eğilimindeyken, yoksul hanehalkları daha çok kiralama yoluna gitmektedirler.

Nitekim, örneğin İngiltere’de, 2013-2014 dönemi için kendi evinde

oturan hanehalklarının haftalık brüt geliri ortalama 798 Paund, özel müklerde kirada oturan hanehalklarının 580 Paund ve kamu mülklerinde kirada oturan hanehalklarının 315 Paund olarak saptanmıştır. Yine söz konusu dönemde,


41

mortgage kredisi kullanarak ev sahibi olan hanehalklarının yüzde 60’ı haftalık 700 Paund ve üzeri gelire sahip en üst gelir grubunda bulunmaktadırlar (DCLG, 2015: 33).

Öte taraftan, gelir yetersizliği barınma amaçlı ödemelerin gelir içindeki

payını önemli ölçüde artırmakta; bu durum konut alımı için peşinat biriktirmeyi ve mortgage taksidi ödemeyi imkansız hale getirmektedir.

Nitekim, 2014 yılı itibariyle kişi başına milli geliri (42 bin 690 Amerikan

Doları) dünya ortalamasının (10 bin 779 Amerikan Doları) yaklaşık dört katı fazla olan İngiltere’de (WEB_25, 2015), mortgage ödemelerinin hanehalkı gelirine oranı yüzde 19 iken, kamu mülklerinde kira karşılığı barınan hanehalkları için kira tutarının gelire oranı yüzde 31, özel mülklerde ikamet eden hanehalkları için ise kira tutarının gelire oranı yüzde 43’tür (DCLG, 2015: 35)

Dolayısıyla, böyle bir tabloda, kira ödeyen hanehalklarının kendi

konutlarına geçme iradesinin yüksek olması şaşırtıcı olmayacaktır. Fakat, söz konusu dönemde mortgage başvurusunda bulunma niyet ve düşüncesi olan hanehalklarının ancak yüzde 28’inin kredi başvurusunda bulunduğu; peşinat yetersizliği, kredi taksit ve masrafların yüksekliği gibi nedenlerle, potansiyel talebin önemli ölçüde efektif talebe dönüşemediği anlaşılmaktadır (DCLG, 2015: 16)

Nitekim, İngiltere örneğinde mortgage kredisi kullanarak konut sahibi

olan ve gelir düzeyi açık bir şekilde daha yüksek olan hanehalklarının iş ve meslek durumları ile kira ödemek suretiyle barınma ihtiyacını karşılayan hanehalklarının iş ve meslek durumlarının mukayesesi; ikinci grupta olanların ilk gruba göre kalıcı ve tam zamanlı iş sorunu yaşadıklarını göstermektedir (DCLG, 2015: 31).

Nihayet, İtalya’da da benzer şekilde, konut sahibi olma olasılığı ile

düzenli gelir güvencesi arasındaki ilişkiden hareketle; gelecekteki gelirin garanti olmaması hali ile konut sahibi olma olasılığı arasında negatif ilişki olduğu ortaya konmuştur (Serrano, 2005: 124).

Gelişmiş batı ülkelerinde gözlemlenen gelir ve ev sahipliği arasındaki

pozitif ilişkinin, farklı sosyo-ekonomik ve kültürel özellikler gösteren örneğin, Arjantin, Bolivya, Brezilya, Kosta Rika, Dominik Cumhuriyeti, Ekvator, Guetemala, Jameika, Meksika, Paraguay, Peru, El Salvador ve Uruguay gibi Latin Amerika ülkelerinde de, yüzde 10’luk her gelir grubu için benzer karaktere sahip olduğu ortaya konmuştur (Blanco vd., 2016:4-6).

Esas itibariyle konut sorununu iki yetersizlik üzerinden temellendirmek

mümkündür. Keza, konut sorunu toplumsal ölçekte değerlendirildiğinde, toplumun sahip olduğu kaynakların söz konusu toplumu oluşturan bireylerin


42

ya da hanehalklarının kendilerine ait bir konutta barınma ihtiyaçlarını karşılamaktan uzak olması ile açıklanabilecek bir yetersizlik hali söz konusudur.

Diğer taraftan, konut talebini doğuran ihtiyacın sahibi olan birey veya

hanehalklarının, ihtiyaç temeli üzerine oturan söz konusu potansiyel taleplerini, konut piyasasında görünebilir olacak şekilde efektif talebe dönüştürecek düzenli veya düzensiz geliri elde etme kapasitelerinin sınırlı ya da hiç olmamasından kaynaklanan bir gelir yetersizliği hali söz konusudur.

Dolayısıyla konut sorununun, toplumsal ve bireysel bağlamda iki ayrı

sacayak üzerine oturtulabilecek bir kaynak sorunu olarak tanımlanması mümkündür.

Öte taraftan 1.2. Amaç başlığı altında ifade edildiği üzere, bu çalışmanın

temel amacı, Türkiye’de “barınma amaçlı konut ihtiyacını ifade eden potansiyel talebin, satınalma gücüyle desteklenmiş efektif talebe dönüşebilmesine imkan verecek bir finansal model geliştirmektir. Dolayısıyla potansiyel talebin efektif talep haline evrilebilmesi için ya toplumsal ölçekte ya da bireysel ölçekte veya ideal haliyle iki sacayak açısından da kaynak sorununun çözüme kavuşturulması gerekmektedir.

Keza, devletin müdahaleci olmadığı tam rekabet piyasasında, efektif

talep bir beklentiyi ifade ederken, potansiyel talebin herhangi bir hükmü bulunmamaktadır. Yani potansiyel talebin ancak efektif talebe dönüşmesi halinde piyasada denge halinin oluşmasına etki etmesi mümkündür. Nitekim Keynes, 1929 Büyük Buhran’ın ortaya çıkmasında asıl etkenin talep yetersizliği olduğu tespitinden hareketle, krizin aşılabilmesi için efektif talebin genişletilmesi gerekliliğine işaret etmektedir (Ge ve Liu, 2010: 21). Buna göre, efektif talebi belirleyen tüketim malları talebi (konut alıcıları) reel gelire ve yatırım malları talebi (konut üreticileri) kârlılığa bağlıdır (Aydın, 2003: 73). Nitekim, standart konut talebi modeli de, konut talebini, hanehalkı geliri, konut fiyatı ve diğer malların fiyatlarının bir fonksiyonu olarak açıklamaktadır (Bekmez ve Özpolat, 2013: 105).

Öte taraftan reel gelir konut talebinin bir fonksiyonu olduğuna göre, bu

fonksiyonun doğal bir sonucu olarak, konut talebini hanehalkı reel geliri ile birlikte reel gelirin nasıl dağıtıldığı da doğrudan etkileyecektir. Buna göre, 2014 yılı için Türkiye’de eşdeğer hanehalkı kullanılabilir fert gelirine göre sıralı yüzde 20’lik gruplar incelendiğinde, milli gelirden pay alan en düşük yüzde 20’lik grubun milli gelirin yüzde 6,2’sini, ikinci yüzde 20’lik grubun milli gelirin yüzde 10,9’unu, üçüncü yüzde 20’lik grubun milli gelirin yüzde 15,3’ünü, dördüncü yüzde 20’lik grubun milli gelirin yüzde 21,7’sini ve nihayet milli gelirden en yüksek payı alan beşinci yüzde 20’lik grubun milli gelirin yüzde 45,9’unu aldığı anlaşılmaktadır (WEB_26, 2014).


43

Dolayısıyla bu çalışmada, potansiyel konut talebinin efektif konut talebine dönüşmesi için, konuta erişim imkanı hiç bir surette olmayan alt gelir grupları ile konuta erişim imkanı mevcut koşullarda çok sınırlı olan düşük ve orta gelir gruplarının bireysel ödeme gücünün artırılması gerektiği öngörülmektedir. Bu da gelir artışı ya da konut ihtiyacının karşılanabilmesi için katlanılacak ödeme yükünün hafifletilmesiyle söz konusu olabilecektir.

Diğer taraftan, daha önce ifade edildiği üzere, bu çalışma kapsamında

geliştirilmesi öngörülen söz konusu finansal model, konut hakkının kamunun kolaylaştırıcığında ve kamu marifetiyle sağlanmasına yönelik nihai bir amacı çıkış noktası olarak kurgulamaktadır. Nitekim, bu çalışma kapsamında kurgulanacak model ile, konuta erişim imkanı hiç bir surette olmayan alt gelir grupları ile konuta erişim imkanı mevcut koşullarda çok sınırlı olan düşük ve orta gelir gruplarının, özel teşebbüsün de sürece dahil edilmesi suretiyle, ama her halükarda kamu tarafından ve kamu politikaları aracılığıyla söz konusu imkana kavuşabilmesinin mümkün olduğunun ortaya konması öngörülmüştür.

2.4.1.2. Konut Talebi ile Kredi Faiz Oranı İlişkisi Konut kredisi, konut sahibi olmanın önemli araçlarından bir tanesidir.

Nitekim, henüz emekleme aşamasında olsa bile, Türkiye’de mortgage yoluyla konut satın alma oranı, toplam konut satışlarının yüzde 30 ila 40’ına karşılık gelecek bir aralıkta seyretmektedir (WEB_27, 2015). Ancak, gelir yetersizliğinden kaynaklanan peşinat sorunu aşılsa bile, kredi taksitlerinin ödenmesinin yine gelir yetersizliğinden kaynaklanan zorlukları, aşağıda 3. Finansal Model Önerisi başlığı altında mukayeseli hesaplamayla ortaya konmuştur.

Dolayısıyla, taksit tutarının ödenebilir hale gelmesi, yani hanehalklarının

taşıyabileceği bir borç yükü seviyesine indirilmesi halinde, konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarının konut edinmelerine ilişkin önemli bir engeli bertaraf etmiş olacakları açıktır.

Ancak, taksit tutarının söz konusu seviyelere çekilebilmesi için, faiz

oranında aşağı ve kredi vadesinde yukarı yönlü bir değişim matematiksel olarak kaçınılmazdır. Bu çerçevede, istatistiksel tespit ve bu suretle ileriye yönelik öngörüde bulunabilmek amacıyla, konut kredisi faiz oranı ile konut talebi arasındaki ilişkinin ortaya konması gerekmektedir.

Nitekim, Ek E’de detayı verilen ve aşağıda Şekil 2.1’de grafik halinde

gösterildiği şekliyle; bu çalışmanın kapsamı dahilinde olan ve Türkiye’de konut kredilerinin konut alımında esas finansman yöntemlerinden biri haline geldiği 2009 yılının 1. ayından başlayarak, 2014 yılının 12. ayına kadar geçen süre de dahil olmak üzere, Ocak 2009-Mayıs 2015 döneminde aylık konut kredisi faiz oranı ile yeni verilen konut kredi tutarı arasında negatif


44

yönlü bir ilişki olduğu gözlemlenmektedir. Buna göre konut kredisi faiz oranları yükseldiğinde, hanehalklarının konut temini amacıyla kredi kuruluşlarından aldığı kredi toplam tutarı düşmekte; aksi senaryoda ise kullanılan kredi toplam miktarı artmaktadır (WEB_55), (WEB_60).

Şekil 2.1 Konut Kredisi Faiz Oranı ve Yeni Kredi İlişkisi

Kaynak: TCMB, Bankalarca Açılan Kredilere Uygulanan Ağırlıklı Ortalama Faiz Oranları http://evds.tcmb.gov.tr/TBB, İstatistiki Raporlar: Tüketici Kredileri ve Konut Kredileri, https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59

Öte taraftan, konut kredisi faiz oranında artış ya da azalış yönünde

yaşanan değişikliklerin, toplam konut satışları içerisinde finansman yöntemi olarak konut kredisinin oranını aksi yönde değiştirdiği, TÜİK’in Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü verilerini kullanmak suretiyle, 2013 yılı Ocak ayından itibaren yayınladığı istatistiklerden gözlemlenmektedir. Aşağıda en düşük faiz oranına göre sıralanmış haliyle, ilgili dönemde konut kredisi ile finanse edilen konut satışlarının toplam konut satış sayısına oranı söz konusu gözlemi doğrular niteliktedir (WEB_27), (WEB_55).

Tablo 2.2 Toplam ve İpotekli Konut Satışları

Dönem Faiz Oranı /

Ay Toplam Konut Satış Sayısı

İpotekli Satış Sayısı

İpotekli Satış / Toplam Satış

Haz.13 0,67 96.424 43.763 45

May.13 0,68 103.261 45.270 44

Nis.13 0,72 95.381 40.812 43

Mar.13 0,73 97.956 41.809 43

Tem.13 0,74 106.636 46.053 43

Şub.13 0,76 88.519 37.150 42

Oca.13 0,77 87.444 36.581 42

Ağu.13 0,8 84.480 31.559 37

Kas.13 0,84 102.681 36.600 36

http://evds.tcmb.gov.tr/



45

Tablo 2.2 Devamı Ara.13 0,85 115.784 36.343 31

Şub.15 0,85 95.021 36.952 39

Eyl.14 0,86 115.786 43.144 37

Eki.14 0,86 95.645 34.451 36

Eyl.13 0,87 102.280 37.835 37

Eki.13 0,87 76.344 26.337 34

Oca.15 0,87 86.167 33.178 39

Mar.15 0,87 116.030 45.315 39

Ağu.14 0,88 105.624 35.338 33

Kas.14 0,88 103.783 36.925 36

Ara.14 0,88 134.666 43.113 32

Tem.14 0,89 85.101 30.912 36

Nis.15 0,89 119.317 46.063 39

Oca.14 0,92 87.639 32.046 37

May.15 0,92 107.888 40.086 37

Haz.14 0,95 92.936 32.029 34

Şub.14 1,04 82.597 24.059 29

Nis.14 1,05 83.610 23.447 28

Mar.14 1,07 87.617 24.465 28

May.14 1,07 90.377 29.760 33

Kaynak: TÜİK, İpotekli ve Diğer Ayrıntısında İllere ve Yıllara Göre Konut Satış Sayıları, 2013-2015, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, TCMB, Bankalarca Açılan Kredilere Uygulanan Ağırlıklı Ortalama Faiz Oranları http://evds.tcmb.gov.tr/

2.4.1.3. Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi Geleneksel yaklaşım konut fiyatının, merkezinde konut arzının olduğu

bir döngüye tabi olduğu ve bu döngünün konut fiyatını belirlediği yönündedir. Buna göre konut fiyatları artar, yavaşlar, durağanlaşır, bir düzeltme ile iner, iyileşir (dengeye gelir) ve nihayet yeniden yükselişe geçer. Döngünün merkezinde konut arzının olmasından kasıt, bu kendi kendini düzeltme mekanizmasının esas itibariyle konut piyasasında arz yönlü bir hareketle tetiklendiği düşüncesidir. Bu düşüncenin temelinde de, üretimin temel faktörlerinden olan rant unsuru yatmaktadır. Dolayısıyla, arsa ve konut ölçeğinde gayrimenkul fiyatlarındaki artış, bu alana yatırım yapmayı diğer yatırım enstrümanlarına kıyasla daha cazip hale getirdikçe, yatırım esas olarak gayrimenkul arzına kayar. Bunun sonucunda piyasada bollaşan arsa ve imalatı gerçekleşmiş gayrimenkullerin artan fiyatı aşağı yönlü hareket etmeye başlar (Tsai, I.C, 2013: 73-79).

Ancak arz esaslı bu yaklaşımdan ayrılan çalışmalar da söz konusudur.

Örneğin Tayvan’ın beş büyük kentindeki veriler esas alınarak yapılan yakın tarihli bir çalışmada, konut fiyatlarına yönelik yukarıda zikredilen kendi kendini düzeltme mekanizmasının çalışmasına sebep olan esas unsurun konuta yönelik efektif talep olduğunu ortaya koymaktadır (Tsai, I.C, 2013:




46

76). Buna göre, konut fiyatları arttığı zaman, hanehalklarının konut edinme yeteneği azalmakta, bu da konut talebinin düşmesine neden olmaktadır. Dolayısıyla talepteki bu düşüş, yatırım amaçlı konut talebinin yükselttiği konut fiyatlarının düşmesine neden olmaktadır.

Esas itibariyle, 2007 yılında yaşanan ve merkezi ABD olan küresel krizin

ana sebeplerinden bir tanesi de, mortgage sağlayıcılarının, yatırım amaçlı konut talebinin yükselttiği konut fiyatlarını karşılama yeteneği olmayan hanehalklarına, piyasa gerçekleriyle örtüşmeyen çözümler üretmeleri ve bu suretle fiyat balonunu daha da şişirmeleridir. Nihayet oluşan yeni fiyat seviyesinin, aslında gerçekçi olmadığının kanaat edilmesine dayalı talep düşüşü; hem krizin ortaya çıkmasına hem de konut fiyatlarının çok şiddetli bir şekilde aşağı doğru yön değiştirmesine sebep olmuş; nihayet düzeltme mekanizması bir süre sonra fiyatların belli bir seviyede dengeye gelmesini sağlamıştır.

Nitekim sadece krizin başladığı ABD’de değil, örneğin talepteki artışa

bağlı olarak ortaya çıkan ve gittikçe büyüyen fiyat balonunun bir süre sonra sürdürülebilir olmaktan çıkmasına çarpıcı bir diğer örnek de İspanya’dır. Hem hanehalklarının gelir düzeylerindeki artıştan kaynaklanan efektif konut talebi hem de yabancı yatırımcı ve tatilcilerin bu ülkedeki konutlara ve özellikle yazlıklara olan yüksek boyuttaki talepleri, 2000’li yılların başından itibaren konut fiyatlarının giderek artmasına sebep olmuştur. Nihayet küresel krizin patlamasından hemen önce, yani 2006 yılına gelindiğinde, söz konusu talebi karşılamak için konut üretiminde tarihi bir seviyeye ulaşılmıştır. Konut fiyatlarındaki ve konut arzındaki patlamanın motoru olarak gösterilen konut talebi, kriz ile birlikte düşmüş ve fiyatlar da buna paralel olarak aşağı yönlü hareket etmiştir (Esteban ve Altuzarra, 2008: 355-360).

Öte taraftan konut fiyatları ile kullanılan mortgage miktarı arasında da

pozitif yönlü bir ilişki olduğu, birbirinden farklı coğrafya ve piyasa verileri esas alınarak yapılan çalışmalarla ortaya konmuştur. Burada mortgage miktarındaki artış, esas itibariyle potansiyel konut talebini efektif talebe dönüştürme aracı olması açısından kanıtlayıcı gösterge mahiyetinde önemlidir. Örneğin İsviçre’deki 1971 ve 2013 yılları arasındaki konut fiyatları ve mortgage kullanımı esas alınarak yapılan bir çalışmayla, konut fiyatlarındaki yüzde 1 artışın, kullanılan mortgage kredi miktarındaki yüzde 0,52 artışa işaret ettiği ortaya konmuştur (Basten, Koch, 2015: 21). Literatür bu durumu konut fiyatlarının hanehalklarının finansal gönencinden daha hızlı ve çok artması halinde, hanehalklarının daha çok kredi tutarına ihtiyaç duymasıyla açıkladığı gibi, kredi kuruluşlarının, kredinin teminatı olan konut değerlerindeki artış ve artış beklentilerini, belli koşulların sağlanması şartıyla daha çok kredi verme motivasyonunun bir gerekçesi olarak da açıklamaktadır (Igan ve Loungani, 2012: 15). Yine konut fiyatları ve mortgage kullanım miktarı arasındaki ilişkiyi, bu kez aksi yönde değerlendiren bir diğer görüşe göre, kredi kuruluşlarının kredi tahsis


47

koşullarını hanehalkları lehine esnetmeleri halinde, bu yeni durum hem efektif talebin artmasına hem de hanehalklarının daha pahalı konutlara da yönelmesine imkan vermekte; talepteki bu artış konut fiyatlarının yükselmesine neden olmaktadır (Basten, Koch, 2015: 3).

2.4.1.4. Konut Fiyatı ile Konut Kredisi Faizi İlişkisi

İnşaat sektörü ve gayrimenkul faaliyetleri birlikte düşünüldüğünde,

Türkiye’de inşaat sektörünün bu çalışmaya esas 2009-2014 yıllarını kapsayan zaman serisi içerisinde, milli gelir içindeki payının ortalaması yüzde 15’tir (WEB_28, 2014).

Dolayısıyla konut sektörünün ekonominin makro dinamiklerinden

bağımsız hareket etmesi mümkün değildir. Nitekim, konut fiyatındaki yıllara sari değişimlerin, hanehalklarının kullanılabilir geliri ve faiz oranlarındaki değişimlerden etkilendiğini ortaya koyan çalışmalar söz konusudur (Leung, 2004: 253).

Gerçekten de, 1990-2006 dönemi için Türkiye’de makro ekonomik

değişkenlerin konut fiyatı üzerindeki etkilerinin analiz edildiği bir çalışmada, faiz oranının bireylerin konut satın alma kararlarını etkileyen çok önemli bir değişken olduğu ve faiz oranındaki artışın hanehalklarının konut satın alma yönündeki efektif taleplerini azalttığı, aksi yönde bir değişimin ise konuta olan efektif talebi artırdığından bahisle; yapılan çeşitli çalışmalar sonucunda, örneğin Yunanistan için uzun vadeli konut kredisi faiz oranlarındaki artışın konut fiyatlarında düşüşe neden olacağının öngörüldüğü, konut fiyatları ile kısa dönem faiz oranları arasında Endonezya ve Hong Kong için negatif, Çin, Kore ve Singapur için ise pozitif yönde ilişki olduğu sonucuna ulaşıldığı tespiti yapılmakta; ve nihayet 1990-2006 dönemi için Türkiye’de uzun dönemde konut fiyatları ile faiz oranları arasında negatif bir ilişki olduğu ortaya konmaktadır (Badurlar, 2008: 235).

Gerçekten de faiz oranlarındaki artışın kredi taksit tutarı ve toplam geri

ödeme tutarında artışa yol açacağı matematiksel bir gerçekliktir. Dolayısıyla bu durumun hanehalklarının krediyi geri ödeme yeteneğini azaltması, hanehalkı gelir düzeyine bağlı olarak güçlü bir olasılıktır. Bunun doğal sonucu da, hanehalklarının alım kararlarını faiz oranlarının düşeceği ve yeniden ödeme yeteneklerinin artacağı ana kadar ertelemeleridir. Bunun aksi bir durum ise, yani hanehaklarının konut satın almaya yönelik potansiyel taleplerini efektif talebe dönüştürme yönündeki kararlarını öne almalarına imkan verecek şekilde kredi faiz oranlarındaki bir düşüşün, kredi taksit tutarlarını ve dolayısıyla toplam geri ödeme tutarını aşağıya çekmesi; dolayısıyla hane halklarının kredi geri ödeme yeteneklerinin artmasıdır. Öte taraftan, kredi geri ödeme yeteneğinin artması veya azalması aynı şekilde kredi kuruluşlarının kredi tahsis kararlarının olumlu ya da olumsuz sonuçlanmasını doğrudan etkileyen ana unsurdur.


48

Sonuç itibariyle, kredi faizlerindeki düşüşe bağlı olarak konut kredisi ve dolayısıyla efektif konut talebindeki artışın, piyasanın dengeye geleceği noktaya kadar konut arzını ve dolayısıyla konut fiyatlarını yukarıya taşıması; yine, kredi faizlerindeki artışa bağlı olarak, konut kredisi ve dolayısıyla efektif konut talebindeki azalmanın, piyasanın dengeye geleceği noktaya kadar konut arzını ve dolayısıyla konut fiyatlarını aşağıya doğru çekmesi beklenir.

Ancak yukarıda başka ülkelerden farklı yönde sonuçların söz konusu

olabileceğine ilişkin verilen örneklerden bahisle, örneğin 1999-2009 yılları arasında Yeni Zellanda’da konut kredisi faiz oranları ile konut fiyatları arasında çok belirgin ve pozitif yönlü bir ilişki tespit edilmiştir (Shi vd., 2014: 23). Ya da bunların tamamından farklı olarak, faiz oranı merkezli para politikalarının varlık (konut) fiyatları üzerinde doğrudan etkisinin çok sınırlı olduğuna yönelik amprik çalışmalar da mevcuttur (Gilchrist ve Leahy, 2002: 95)

2.4.1.5. Konut Talebi ile Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi Kredi geri ödeme yeteneğini haiz olmak, yani konut kredisi taksitlerini

ödeyebilmek, konutun fiyatı, konut kredisinin faiz oranı ve hanehalkı gelirinin karşılıklı etkileşiminin bir sonucu olarak belirmektedir. Gerçekten de, en yalın haliyle efektif konut talebi, hanehalklarının her fiyat seviyesinde, herhangi bir destek veya teşvik almaksızın, kira, konut kredisi veya peşin alım gibi finansal enstrümanları kullanmak suretiyle, konut satın alma (kiralama) yetenekleriyle ortaya çıkan ve bununla sınırlı fiili bir durumdur (Shaqra'a vd., 2015: 391-392).

Öyleyse, bu alanda yapılacak dışarıdan müdahaleler, özellikle konut

erişim imkanı sınırlı veya hiç olmayan düşük ve orta gelirli hanehalklarının potansiyel talebini, efektif talebe dönüştürebileceği gibi; ekonomik, sosyal ve hatta siyasal yapıdaki değişimler nedeniyle, aksi sonuçların da ortaya çıkması olasılık dahilindedir.

Gerçekten de, örneğin konut politikalarının devletçi anlayışla

yürütüldüğü Güney Yemen’in, 1990 yılında Kuzey Yemen ile birleşmesinden sonra, yeni Yemen Cumhuriyeti’nde konut üretiminin özel sektör eliyle canlandırılmasına yönelik politikalar devreye girmiştir. Ancak, bu yeni durum, daha evvel bu yönde bir yeteneği geliştirmemiş Güney Yemenliler açısından önemli bir konut yoksunluğu sorununa yol açmıştır.

Nitekim, birleşmeden önce Güney Yemen’in başkenti olan Aden merkez

alınarak yapılan bir araştırmaya göre, konuya ilişkin ankete katılanların yüzde 93,3’ü, konut kredisi taksit tutarının, aylık gelirlerinin yüzde 20 ve daha aşağısında bir orana karşılık gelmesi ve en az 15 yıl ve üstü vadeye yayılmış olması halinde konut kredisi alabileceklerini, dolayısıyla da geri ödeme yeteneğini haiz olabileceklerini ifade etmişlerdir. Oysa, söz konusu araştırmanın ortaya koyduğu ve katılımcı hanehalklarının bu beyanlarını


49

destekleyen bir diğer tespit, Yemen’de konut harcamalarının hanehalklarının aylık gelirinin yüzde 40 ila yüzde 50’si arasına karşılık geldiği; dolayısıyla, hanehalklarının elektrik, su, temizlik, tamirat ve bakım gibi temel ihtiyaçlarını karşılamada dahi çok ciddi problemler yaşadıklarıdır (Shaqra'a vd., 2015: 396).

Sonuç olarak, konut kredisi taksit tutarının, hanehalklarının harcanabilir

gelirinin katlanılabilir bir yüzdesine karşılık gelmesi halinde, kendilerine ait bir konutta oturmak isteyen hanehalkları için, konut piyasasında alıcı sıfatıyla yer bulma imkanının doğabileceği düşünülmektedir.

2.4.1.6. Konut Talebi ile Kredi Vadesi İlişkisi Türkiye’de konut kredilerinin bankacılık sektörü tarafından nispeten

uzun vadeli olarak kullandırılması ancak 2005 yılından sonra mümkün olmuş; sektörün ortalama kredi vadesi ancak bu tarihten sonra yıllara sari olarak artmaya başlamıştır. Nitekim, bu çalışmanın sınırlarını belirleyen 2009-2014 dönemi için, örnekleme esas konut kredilerinin ortalama vadesi, Ek A Tablo 30’da yer verildiği şekliyle, 2009 yılında 70 ay iken; kredi vadesi yıllara sari olarak artmış ve 2014 yılında 115 aya çıkmıştır. Söz konusu beş yılın ortalama vadesi ise 93 ay olarak gerçekleşmiştir.

Gerçekten de, Türkiye’de bankalar tarafından kullandırılan konut kredileri 2005 yılına kadar çok sınırlı sayıda kalmıştır (WEB_29, 2009).

7

Bunun esas sebebi, başta mevduat olmak üzere, bankalarca temin edilen kaynakların çok kısa vadeli olması; dolayısıyla söz konusu kaynakların yüksek enflasyonun olduğu bir ortamda uzun vadeli konut kredileri için kullanılamamasıdır.

Keza, farklı fon kaynaklarına ulaşma kapasitesi geçmiş dönemlere

oranla önemli ölçüde artan Türk bankacılık sektöründe, bugün hala asıl fon kaynağını kısa vadeli mevduat kalemi oluşturmaktadır. Gerçekten de, 2014 yılı Mart ayı itibariyle, mevduatın bankacılık sektörünün toplam pasifleri içindeki payı yüzde 53,4’tür. Bunun vadeye göre dağılımı ise asıl sorunun nerede olduğuna işaret etmetedir. Nitekim, vadesiz ve 3 aya kadar vadeli mevduat toplam mevduatın yüzde 87,1’ine, vadesiz ve 1 yıla kadar vadeli mevduat ise toplam mevduatın yüzde 96’sına karşılık gelmekte; 1 yıldan uzun vadeli mevduatın payı ise sadece yüzde 4 ile sınırlı kalmaktadır (BDDK, 2014: 26)

Öte taraftan, Türkiye’de faiz piyasası, ABD veya AB’ye göre yüksek

seviyededir (WEB_30, 2015). Bu da Türkiye’deki kredi faiz seviyesi dikkate alındığında, örneğin yıllık yüzde 10,20 faiz oranı ile kredi kullanacak

7 Örneğin 1997-2004 yılları dahil sözkonusu 8 yıllık dönemde konut kredisi kullanan kişi

sayısı sadece 246 bin 719’dur. Bunun 100 bin 499’u ise tek başına 2004 yılına aittir. Oysa sadece 2005 yılında 272 bin 250 kişi konut kredisi kullanmıştır.


50

tüketicinin vade tercihi ile ABD’deki kredi faiz seviyesi dikkate alındığında, örneğin yıllık yüzde 3,96 faiz oranı ile kredi kullanacak ve diğer bütün şartları aynı olan bir diğer tüketicinin vade tercihinin farklı olacağına işarettir.

Keza, aşağıda Tablo 2.3’te örnekleştirildiği üzere, faiz oranının yüksek

olması halinde, belli bir eşikten sonra uzun vadeli kredi kullanmanın sağlayacağı düşük taksit tutarı avantajı çok azalmakta; özellikle geri ödeme toplam tutarları arasındaki makas ihmal edilemeyecek derecede açılmaktadır. Bu da doğal olarak, hanehalklarının 10 yıldan uzun bir kredi vadesini arzu etmemesine; bankaların da vade farkından kaynaklanan riskin nispeten düşürülebilmesi saikiyle aynı yönde davranış sergilemesine neden olmaktadır.

Tablo 2.3 Faiz Oranı ve Taksit Tutarı İlişkisi

Kredi Tutarı

TL

Kredi Faiz Oranı Aylık (Yıllık)

100.000 0,85 (10,2) 0,33 (3,96) 0,85 (10,2) 0,33 (3,96)

Taksit Sayısı

Taksit Tutarı

TL A

Taksit Tutarı

TL A

Toplam Ödeme

TL B

Toplam Ödeme

TL B

600 855,33 4 383,06 20 513.198,00 60 229.836,00 34

360 892,39 9 477,42 21 321.260,40 37 171.871,20 18

240 978,31 10 605,98 18 234.794,40 20 145.435,20 9

180 1.086,87 18 739,69 27 195.636,60 22 133.144,20 10

120 1.332,61 (36) 1.012,45 (62) 159.913,20 (221) 121.494,00 (89)

A: Bir önceki Taksit Sayısı tercihine göre Taksit Tutarı yükünde azalma yüzdesi B: Bir önceki Taksit Sayısı tercihine göre Toplam Ödeme yükünde artış yüzdesi ( ): 120 ay Taksit Sayısı tercihi ile 600 ay Taksit Sayısı tercihi arasındaki A ve B fark yüzdesi

Dolayısıyla, piyasa ekonomisi koşullarında, hanehalklarının satın alma

gücünün veya kredi geri ödeme yeteneğinin artırılmasına yönelik enstrümanların ya piyasanın kendi dinamikleri ile ya da kamu eliyle piyasanın yönlendirilmesi suretiyle geliştirilmesi kaçınılmaz olmaktadır. Gerçekten de, örneğin kamunun yurttaşlara barınma yeri vermesi şeklinde bir politika izleyen Çin’in, 35 yıl önce bu politikasını değiştirmesi ve hanehalklarının konut ihtiyacının karşılanması sorununu piyasa ekonomisinin işleyişine bırakması; bugün ciddi bir ödeme yeteneği problemiyle karşı karşıya kalınmasına neden olmuştur. Nitekim, Çin’in Wuhan bölgesi esas alınarak yapılan bir çalışma, ödeme yeteneğini haiz olmayan düşük ve orta gelirli hanehalklarının, finansman sorununun çözülememesi halinde, ya daha ucuz konutlara erişebilecekleri uzak bölgelere yerleştiklerini, ya gecekondu


51

benzeri düşük kalitede konutlarda oturmak zorunda kaldıklarını veya mutfağı, tuvaleti olmayan konutlarda oturmayı tercih etme zorunluluğuyla karşı karşıya kaldıklarını ortaya koymaktadır (Cai ve Lu, 2015: 171).

Dolayısıyla, hanehalklarının kredi geri ödeme yeteneğinin artırılması

için, ya hanehalklarının gelirinde konut fiyat artış oranının üzerinde belirgin bir artış sağlanması veya konut fiyatlarının hanehalklarının satın alma gücünü artıracak ölçüde düşmesi gerekmektedir. Bunların gerçekleşmediği bir ortamda, yine benzer bir sonucun ortaya çıkması için, bu kez, kredi taksit tutarının hanehalkı bütçesi üzerinde katlanabilir bir yükten öte olmamasını sağlamak amacıyla; ya kredi faiz oranlarının düşmesi ya da kredi vadesinin - düşük taksit tutarı avantajı ile kredinin geri ödeme toplam tutarı arasındaki makasın, hanehalklarının talebini negatif yönde etkilemeyeceği bir eşiğe kadar olacak şekilde - uzaması gerekmektedir. Aksi takdirde, yani hanehalklarının konut satın alma gücü veya konut alımına yönelik kredi geri ödeme yeteneğinin efektif konut talebine imkan vermemesi halinde, konut ihtiyacını karşılamak için hanehalklarının yapabilecekleri sınırlı kalmaktadır.

2.4.1.7. Konut Talebi ile Kredi Skoru İlişkisi Başta bankalar olmak üzere, ticari veya bireysel nitelikli kredi veren tüm

finansal kuruluşlar için, kurumsal ya da bireysel kredi müşterilerinin talep ettikleri krediyi kullandıktan sonra, kredi borcunu ödeyememe olasılığını ve söz konusu olasılığın gerçekleşmesi halinde karşılaşacakları parasal kaybı ölçebilmelerine yönelik puanlama modelleri kullanmaları, risk yönetimi politikaları kapsamında mutad bir uygulama haline gelmiştir (Lopez, Saidenberg, 2000: 152).

Nitekim, dünya bankacılık otoriteleri de, kredi kuruluşlarının kredi risk

modelleri kurmaları ve kurdukları modellerin öngörü gücünü artıracak geliştirmeleri sürekli olarak yapmaları konusunda yönlendirici olmaktadırlar (BIS, 1999)

Nihayet, 1993 yılında Türkiye’de, kredi kuruluşlarının bilgi paylaşımına

imkan verecek yasal düzenleme yapılmış, bu çerçevede kurulan bir merkezi kredi kayıt bürosu, bilgi havuzuna kredi müşterilerinin ödeme ve sair bilgilerini aktaran finans kuruluşlarıyla, bu bilgiler ışığında başta skor bilgisi olmak üzere, kredi müşterilerinin ödeme performansını 1999 yılından itibaren paylaşmaya başlamıştır (WEB_31, 2015).

Sonuç olarak, kredi veren tüm finans kuruluşları, kredi kararı verirken

kendi veri setlerine dayanan ve kendilerinin oluşturduğu kredi skor modellerinin yanı sıra, tüm sektör verisine dayanan KKB Skorunu ilk kredi karar ve eleme aşaması olarak kullanmaktadırlar.


52

Bireysel kredi skorunun mantığı, kredi müşterisinin yaş, cinsiyet, medeni durum, meslek grubu gibi kişisel bilgilerinin puanlamasının (demografik skor kart) yanı sıra; yeni kredi başvuru anına dek kullanmış olduğu tüm bireysel nitelikli kredi, kredi kartı ve borçlu cari şeklinde çalışan kredili mevduat hesaplarının sayısı, söz konusu kredilerden kaynaklanan borç yükü, kredi geri ödeme performansı, kredi kullanım sıklığı gibi özelliklerinin puanlanması (davranşsal skor kart) esasına dayanır.

Öte taraftan, kredi kuruluşlarının kredi kararı verirken kullandıkları ve

demografik skor kart ile davranışsal skor kart esası çerçevesinde oluşturulan kredi puanları, artık hanehalkları tarafından da temin edilebilmektedir (WEB_32, 2015). Dolayısıyla, kredi skor puanının düşük olduğunu bilen ya da tahmin eden hanehalkı fertlerinin konut kredisi başvurusunda dahi bulunmaması vakıadır. Nihayet aksi durumun ise teşvik edici bir niteliği taşıdığını öngörmek olasıdır.

2.4.1.8. Konut Talebi ile LTV İlişkisi Türkiye’de hanehalkları gelir düzeyi ve tasarruf oranının düşüklüğü

dikkate alındığında, konut alımı için hanehalkları tarafından ödenmesi gereken peşinatın tutarı çok önemli hale gelmektedir. Nihayet, yukarıda 2.4.1.2. Konut Talebi ile Kredi Faiz Oranı İlişkisi başlığı altında belirtildiği şekliyle, daha evvel kredi kuruluşlarının risk iştahına bağlı olarak bir konutun değerinin yüzde 100’üne kadar konut kredisi kullanmak mümkünken; BDDK bu konuda bir düzenleme getirmiş ve 1 Ocak 2011’den itibaren, kredi tutarının teminat tutarına oranını ifade eden LTV oranını yüzde 75 ile sınırlandırmıştır (WEB_33, 2010).

Ancak, tasarruf yeteneğindeki kısıtlar, LTV sınırlandırmasını aşmanın

yolu olarak, minimum yüzde 25 olan peşinat tutarının, proje halindeki konutlar için, konut tesliminde veya daha sonraki bir tarihte bir kerede veya bir kaç taksitle ödenmesine imkan veren uygulamaların ortaya çıkmasına ve yaygınlık kazanmasına neden olmuştur. Yine, ikinci el konutlarda da bu derecede olmasa dahi, peşinat tutarını bilahare ödemeye yönelik farklı yöntemlere başvurulduğu sektör pratiği olarak ortaya çıkmıştır.

Esas itibariyle, tasarruf imkanı olmayan hanehalkları için, dünyada

yaygın uygulama alanı bulmuş olan STKS’nın Türkiye’de uygulamaya sokulması halinde, konut erişimi önündeki en büyük engellerden olan peşinat sorunun çözümüne yönelik önemli bir adım atılmış olacak; böylelikle yukarıda ifade edilen sektör pratiğinin hem alıcı hem satıcı nezdinde ve dolayısıyla sektör genelinde yarattığı vadeli satış riskine dayalı olası tüm riskleri berataraf etmenin ve kurumsallaşmanın önü açılacaktır.

Almanya ve Avusturya’da Bausparkasse (Bauspar) olarak bilinen ve

konut sorununu önemli ölçüde çözmüş bu ve benzer ülkelerde (örneğin


53

Fransa), konut finansman sisteminin esasını oluşturan bu sistem, sadece söz konusu ülkelerde değil; Hindistan, Çin, Slovakya, Macaristan, Nikaragua, Fas, Slovenya, Tunus, Peru gibi dünyanın çok farklı coğrafyalarında farklı versiyonlarıyla uygulanmaktadır (GB, 2013: 5).

Bu sistemde, hanehalkları ileride konut sahibi olmak saikiyle tasarrufa

özendirilmektedir. Buna göre, hanehalkları belirli bir dönem boyunca, önceden belirlenen bir faizle nemalandırılmak üzere bir fonda birikim yapmaktadırlar. Belli bir tutara erişildikten sonra, yine önceden belirlenen avantajlı faiz oranlarıyla ve fondaki kaynaklar kullanılmak suretiyle, bu defa hanehalklarının kredi kullanması sağlanmaktadır. Böylece hanehalklarına, peşinat sorunu yaşamadan ve daha uygun koşullarda konut sahibi olacak krediye erişim imkanı sağlanmaktadır (GB, 2013: 9).

Sonuç olarak, STKS gibi kurumsal yapıların tesisine kadar geçecek

sürede, peşinat tutarının biriktirilmesine yönelik olarak yukarıda kısaca değinilen senetli satış şeklindeki sektör pratiklerinin yaratacağı olası riskleri de gözeterek; düzenleyici ve denetleyici kurumlar tarafından, bankaların kredi karar mekanizmalarına ve risk iştahlarına yönelik belli tedbirlerin tesis edilmesi kaydıyla, LTV kısıtının kaldırılması ya da esnetilmesi halinde, konut kredisi kullanımının artacağı ve dolayısıyla bu durumun konut talebine olumlu etki edeceği anlaşılmaktadır.

Ancak, bu yargıyı ispat amacıyla, Türkiye’de kredi kuruluşlarınca

kullandırılan konut kredilerinin LTV ortalamalarını yayınlayan ve bu bilgileri eşleştirilmiş zaman serileri içinde değerlendirmeye imkan sağlayan herhangi bir kurum bulunmamaktadır.

2.4.2. Korelasyon Analizi 2.4.2.1. Korelasyon Tablosu – Hipoteze Esas Değişkenler Aşağıda, bu çalışmada kullanılan 20 adet değişkenin birbirleriyle olan

ilişkilerinin varlığı, yönü ve şiddetini gösterir bir korelasyon tablosu yer almaktadır. Yine, söz konusu Korelasyon Tablosu kapsamında, konut talebini temsil eden Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkeninin, yine bu çalışmada ortaya konan hipotezlere esas değişkenlerle olan ilişkisi, ilişkinin yönü ve şiddetini gösterir tablolara Ek B’de yer verilmiştir.


54

Tablo 2.4 Korelasyon Analiz Tablosu

Söz konusu tablolar bağlamında, efektif konut talebini etkileyen faktörleri ortaya koymak ve böylece konut erişim imkanı sınırlı hane halklarının konut erişimine imkan tanıyacak bir finansal model inşa etmek amacıyla; bu çalışmada yer verilen hipotezlere esas değişkenler ile spesifik olarak konut talebini temsil eden Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkeni arasındaki ilişkinin varlığı, yönü ve şiddetine ilişkin bulgulara aşağıda yer verilmiştir.

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20

-------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

1 USDOrtKur | 1.0000

2 EuroOrtKur | 0.9468 1.0000

3 AsgaricretTL | 0.9249 0.8663 1.0000

4 Asgaricret~D | 0.2572 0.2206 0.6039 1.0000

5 KonutFiy~Lm2 | 0.9363 0.8908 0.9697 0.4942 1.0000

6 KonutFiy~Dm2 | 0.4773 0.4658 0.7149 0.7972 0.7538 1.0000

7 KonutKredi~m | 0.2451 0.2310 0.4688 0.6766 0.4494 0.6915 1.0000

8 K | -0.0957 -0.0806 0.1645 0.6210 0.1376 0.5504 0.9362 1.0000

9 KonutKredi~l | -0.1361 -0.1167 -0.4367 -0.8386 -0.3522 -0.6642 -0.8033 -0.7861 1.0000

10 SatnlnaTop~s | 0.7171 0.6599 0.8050 0.5379 0.8095 0.6905 0.6215 0.3824 -0.5287 1.0000

11 LTV | 0.2280 0.2689 0.3905 0.5462 0.2828 0.3121 0.4364 0.3949 -0.6582 0.4163 1.0000

12 Vade | 0.7363 0.7291 0.8136 0.5382 0.7729 0.5684 0.4882 0.2578 -0.5096 0.7595 0.5686 1.0000

13 KonutKredi~s | -0.0575 -0.0548 0.2106 0.6513 0.1865 0.6032 0.8392 0.8780 -0.8063 0.4533 0.3691 0.2577 1.0000

14 OrtalamaKr~L | 0.5419 0.5355 0.5980 0.3944 0.5915 0.4776 0.6437 0.4757 -0.4271 0.5044 0.3546 0.5746 0.1577 1.0000

15 OrtalamaKr~d | -0.0753 -0.0361 0.0539 0.3077 0.0334 0.2362 0.5929 0.6492 -0.4221 0.0902 0.2904 0.1595 0.2369 0.7889 1.0000

16 OrtalamaTa~L | 0.1584 0.1683 0.0792 -0.1298 0.1265 0.0149 0.1960 0.1467 0.1219 -0.0448 -0.1146 -0.1128 -0.2391 0.7077 0.7187 1.0000

17 OrtalamaTa~D | -0.4674 -0.4163 -0.4917 -0.2715 -0.4473 -0.2540 0.0244 0.1948 0.1956 -0.4753 -0.2395 -0.5560 -0.1722 0.2841 0.6808 0.7899 1.0000

18 Skor | 0.6538 0.6952 0.5827 0.0823 0.6556 0.4142 0.1603 -0.0763 0.0694 0.4362 -0.0256 0.2922 -0.0246 0.3318 -0.0767 0.2635 -0.1429 1.0000

19 tufeaylık | 0.0293 0.1354 0.0295 0.0340 0.0142 0.0073 -0.0211 -0.0081 -0.0374 -0.0727 0.1830 0.0342 -0.0163 0.0148 0.0112 0.0092 0.0067 0.0951 1.0000

20 tufe_yıllık | 0.3827 0.2499 0.3401 0.0704 0.3060 0.0572 -0.2107 -0.3457 0.1225 0.0320 0.0383 0.1267 -0.3451 0.0738 -0.1832 0.0514 -0.1862 0.2194 0.0762 1.0000

1.USD ORTALAMA KUR 11.LTV

2.EURO ORTALAMA KUR 12.KREDİ VADESİ

3.ASGARİ ÜCRET TL 13.KONUT KREDİSİ SAYISI

4.ASGARİ ÜCRET USD 14.ORTALAMA KREDİ TUTARI TL

5.KONUT FİYAT TL M2 15.ORTALAMA KREDİ USD

6.KONUT FİYAT USD M2 16.ORTALAMA TAKSİT TUTARI TL

7.KONUT KREDİSİ KULLANDIRIMI TL 17.ORTALAMA TAKSİT TUTARI USD

8.KONUT KREDİSİ KULLANDIRIMI USD 18.KREDİ SKORU

9.KONUT KREDİSİ KULLANDIRIM AĞIRLIKLI FAİZ ORANI 19.TÜFE AYLIK

10.SATIN ALINAN TOPLAM KONUT SAYISI 20.TÜFE YILLIK


55

2.4.2.1.1. Konut Talebi ile Hanehalkı Geliri İlişkisi

Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Asgari Ücret Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Asgari Ücret - USD değişkenleri

arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktayken, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Asgari Ücret - TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

2.4.2.1.2. Konut Talebi ile Kredi Faiz Oranı İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı

Faiz Oranı değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

2.4.2.1.3. Kredi Faiz Oranı ile Konut Fiyatı İlişkisi

Değişken 1- Konut m2 Fiyatı Değişken 2- Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı Konut m2 Fiyatı - TL ve Konut m2 Fiyatı - USD değişkenleri ile Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

2.4.2.1.4. Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Konut m2 Fiyatı Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut m2 Fiyatı - USD

değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktayken, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut m2 Fiyatı - TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

2.4.2.1.5. Konut Talebi ile Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Ortalama Taksit Tutarı Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Ortalama Taksit Tutarı - USD

değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktayken,


56

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Ortalama Taksit Tutarı - TL değişkenleri arasında negatif yönlü ve düşük şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

2.4.2.1.6. Konut Talebi ile Kredisi Vadesi İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Kredi Vadesi Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Kredi Vadesi değişkenleri

arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır. 2.4.2.1.7. Konut Talebi ile Kredi Skoru İlişkisi

Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Kredi Skoru Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Kredi Skoru değişkenleri arasında

pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

2.4.2.1.8. Konut Talebi ile LTV İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- LTV Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve LTV değişkenleri arasında pozitif

yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır. 2.4.2.2. Korelasyon Tablosu – Diğer Değişkenler Öte taraftan, bu çalışmada yer verilen hipotezlere esas değişkenler ile

spesifik olarak konut talebini temsil eden Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkeni arasındaki ilişkinin varlığı, yönü ve şiddetine ilişkin bulguları desteklemek amacıyla; bu defa korelasyon tablosunda yer alan 20 farklı değişken kendi içerisinde ayrıca değerlendirilmiştir.

Söz konusu değerlendirme bağlamında, sonuçları itibariyle bu

çalışmada yer verilmesinde fayda olduğu sonucuna ulaşılan analizlerin ilgili tablolarına ve analiz bulgularına Ek B’de ayrıca yer verilmiştir.

2.4.2.3. Sonuç Yukarıda, 1.2.2. Hipotezler başlığı altında yer verildiği üzere, bu

çalışmada, erişim imkanı sınırlı hanehalklarının konut edinme imkanlarını artırmaya yönelik bir finansal model geliştirme amacına esas teşlik etmek üzere; “kendisine ait bir konutu olmayan ve mali yetenekleri itibariyle bu yönde bir beklenti içerisinde olamayan hanehalklarının, ekonomik


57

gerçeklerle çelişmeyen, hanehalkı bütçesi üzerinde ölçülebilir, öngörülebilir ve en önemlisi katlanılabilir bir yük vaadeden borçlanma koşullarının sağlanması halinde, ikamet amaçlı konut sahibi olma yönündeki potansiyel talebini efektif talebe dönüştüreceği” esasına dayalı bir hipotez geliştirilmiştir.

Bu itibarla, Ek B’de detayı verilen korelasyon analizi sonuçları, konut

talebi ile konut talebini etkilediği varsayımlanan faktörler arasında, bu çalışmanın amacına uygun olarak ve yine bu çalışmanın amacını destekleyecek yönde bir ilişki olduğunu ispatlamaktadır.

Gerçekten de korelasyon analizi sonuçları, yukarıda ifade edilen hipotez

çerçevesinde, konut talebini etkilediği savlanan her bir faktör için oluşturulan alt hipotezleri, ilişkinin varlığı, yönü ve derecesi açısından desteklemektedir.

Ancak hipotezlere esas değişkenlerin değerlendirilmesinden önce,

yukarıda 2.4.1. Hipoteze Esas Değişkenler başlığı altında Tablo 2.2’de yer verildiği üzere, konut kredili satışların toplam konut satışları içerisindeki payının yüzde 40 seviyesinde olduğu dikkate alındığında, konut talebine doğrudan etki ettiği düşüncesiyle, Ek B’de detayı verilen konut kredisi kullandırım tutarı, ortalama kredi tutarı ve konut kredisi sayısı ile konut talebi arasındaki pozitif yönlü ilişkinin vurgulanmasında yarar görülmektedir. Keza aşağıda her bir hipotez çerçevesinde yapılan değerlendirmeler sadece hipoteze esas değişkenler bağlamında değil; konut talebi ile pozitif yönlü ilişkisi bağlamında konut talebini doğrudan etkilediği düşünülen bu üç değişkenle de ilişkilendirilecektir.

Buna göre, konut talebi ile hanehalkı geliri arasında pozitif yönlü bir ilişki

bulunmaktadır. Hanehalklarının geliri arttıkça konut edinmeye yönelik talepte de artış eğilimi gözlemlenmektedir. Yine, bu ilişkiyi destekleyen diğer korelasyon analiz sonuçları ise Ek B’de detayı verilen toplam konut kredisi kullandırım tutarı, ortalama kredi tutarı ve konut kredisi sayısı ile gelir arasındaki ilişkidir. Söz konusu üç değişken ile gelir arasında, tıpkı konut talebi ve gelir ilişkisinde olduğu gibi, pozitif yönlü bir ilişki söz konusudur. Hanehalklarının geliri arttıkça, mortgage geri ödeme yeteneği de buna paralel olarak artmakta; bu da esas itibariyle konut talebindeki artışa doğrudan etki etmektedir. Dolayısıyla, yukarıda 2.4.1. Hipoteze Esas Değişkenler başlığı altında açıklandığı şekliyle, Türkiye’de de gelir düzeyi yüksek hanehalklarının konut sahibi olma eğiliminin daha güçlü olduğunu, yoksul hanehalklarının ise daha çok kiralama yoluyla barınma sorununu çözme durumunda olduklarını ifade etmek olası görünmektedir.

Öte taraftan, korelasyon analiz sonuçları itibariyle, konut talebi ile kredi

faiz oranı arasında negatif yönlü bir ilişki bulunduğu görülmektedir. Burada, konut edinimine yönelik bir finansal araç olması özelliğiyle mortgage kredisine olan talep, konuta olan talebin bir göstergesi olarak önem arzetmektedir. Daha evvel 2.4.1. Hipoteze Esas Değişkenler başlığı altında


58

açıklandığı üzere, faiz oranlarındaki artışın kredi taksit tutarı ve toplam geri ödeme tutarında artışa yol açacağı matematiksel bir gerçekliktir. Dolayısıyla bu durumun hanehalklarının krediyi geri ödeme yeteneğini, kredi başvurusunda bulunma kararını erteleyebilecek ölçüde azaltması hanehalkı gelir düzeyine de bağlı olarak olasılık dahilindedir. Öte taraftan, kredi faiz oranlarında aşağıya doğru bir değişikliğin ise, kredi taksit tutarlarını ve dolayısıyla toplam geri ödeme tutarını aşağıya çekeceği; hanehalklarının kredi geri ödeme yeteneğini artıracağı açıktır. Dolayısıyla, korelasyon analizinin bir sonucu olarak, konut talebi ile kredi faiz oranı arasında tespit edilen negatif yönlü ilişki bu durumu açıklamada önemli bir gösterge olarak değerlendirilmektedir. Nihayet, bu ilişkiyi destekleyen bir diğer korelasyon analiz sonucu ise Ek B’de detayı verilen toplam konut kredisi kullandırım tutarı, ortalama kredi tutarı ve konut kredisi sayısı ile faiz oranı arasındaki ilişkidir. Söz konusu üç değişken ile faiz oranı arasında, tıpkı konut talebi ve faiz oranı ilişkisinde olduğu gibi, negatif yönlü bir ilişki söz konusudur. Sonuç itibariyle, kredi faiz oranı düştükçe, mortgage geri ödeme yeteneği ve dolayısıyla kredi talebi adet ve miktar olarak artmakta; bu da esas itibariyle konut talebindeki artışa doğrudan etki etmektedir.

Yine, konut kredisi faiz oranları ile konut fiyatları arasında negatif yönlü

bir ilişki olduğu; kredi faiz oranlarının düşmesinin konut fiyatlarını artıracağı, kredi faiz oranlarının yükselmesinin ise, kredi talebini azaltması nedeniyle, konut fiyatlarının düşmesine uzun vadede etki edebileceği hipotezi çerçevesinde; kredi faiz oranı ve konut fiyatları arasındaki ilişkiyi ortaya koyan korelasyon analizi sonuçlarına göre, söz konusu iki faktör arasında negatif yönlü bir ilişki tespit edilmiştir. Bu durumda, konut faiz oranlarındaki düşüşün, hanehalklarının ödeme yeteneğini matematiksel olarak artıracağı gerçeğinden hareketle, kredi adet ve miktarına yönelik talebi artırması; bunun doğal sonucu olarak da artan konut talebinin konut fiyatlarının yukarı doğru evrilmesine etki edeceği sonucuna ulaşılmaktadır.

Diğer taraftan, gerekçeleri yukarıda 2.4.1.3 Konut Talebi ile Konut Fiyatı

İlişkisi başlığı altında açıklandığı üzere, konut fiyatlarının artmasının rasyonel beklentinin aksine, konut talebini artıracağı öngörülmüş; nitekim, konut fiyatları ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişkinin varlığı saptanmıştır. Yine, bu ilişkiyi destekleyen diğer korelasyon analiz sonuçları ise Ek B’de detayı verilen toplam konut kredisi kullandırım tutarı, ortalama kredi tutarı ve konut kredisi sayısı ile konut fiyatı arasındaki ilişkidir. Söz konusu üç değişken ile konut fiyatı arasında, tıpkı konut talebi ve konut fiyatı ilişkisinde olduğu gibi, pozitif yönlü bir ilişki söz konusudur. Bu da esas itibariyle, yine 2.4.1.3 Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi başlığı altında yer verilen İsviçre örneği çerçevesinde açıklandığı üzere, Türkiye’de de konut fiyatlarındaki artışın mortgage kredisinde bir artışa işaret ettiğini ortaya koymaktadır.

Yine, kredi kuruluşları tarafından kredi kararına etki eden kredi tahsis

koşullarının gevşetilmesi halinde, hanehalklarının konut kredisine ve


59

dolayısıyla konuta erişimin kolaylaşacağı ifadesinden hareketle, kredi kuruluşlarının kaynak teminine yönelik olarak, piyasa koşullarının imkan vermesi halinde kredi vadesinin uzatılabilmesi kredi taksit tutarlarını düşürecek; bu da hanehalklarının kredi ödeme gücünü ve dolayısıyla kredi talebini ve talep edilebilecek kredi miktarını artıracaktır. Bu yönde bir gelişim ise, konut talebinin artışına doğrudan etki edebilecektir. Nitekim, hem kredi vadesi ile konut talebi arasında hem de Ek B’de detayı verildiği üzere, kredi vadesi ile toplam konut kredisi kullandırım tutarı, ortalama kredi tutarı ve konut kredisi sayısı arasında pozitif yönlü bir ilişki söz konusudur. Bu sonuç, yukarıda 2.4.1.6. Konut Talebi ile Kredi Vadesi İlişkisi başlığı altında vurgulandığı üzere, düşük taksit tutarı avantajı ile kredinin geri ödeme toplam tutarı arasındaki makasın, hanehalklarının talebini negatif yönde etkilemeyeceği bir eşiğe kadar olmak kaydıyla, kredi vadesi uzadıkça düşen kredi taksit tutarıyla paralel olarak, hanehalklarının konut kredisi alma ve konut edinme talebinin arttığına işaret etmektedir.

Diğer taraftan, kredi talebi ile kredi skoru ilişkisini irdeleyen korelasyon

analizi sonucuna göre, bu iki değişken arasında pozitif yönlü bir ilişki bulunmaktadır. Kredi skoru arttıkça, krediye erişim ve dolayısıyla konuta erişim imkanı doğmakta; bunun doğal sonucu da kredi ve konut talebinde artışa işaret etmektedir. Bunun da ötesinde, kredi skoru ile kredi talebi arasındaki ilişkiye atıfta bulunan hipotezi, ilişkinin varlığı, yönü ve derecesi açısından olumlayan bu sonuç; yukarıda 2.4.1.7 Konut Talebi ile Kredi Skoru İlişkisi başlığı altında da vurgulandığı üzere, kredi skorunun artık bedeli karşılığı kendi skorunu öğrenmek isteyen tüm bireylere açılmış olması nedeniyle daha da önem arzeder hale gelmiştir. Keza, kredi kuruluşları kredi başvurusunu değerlendirirken, kredi kararının olumlu veya olumsuz sonuçlanmasına doğrudan etki eden kredi skorunu, çoğu zaman ilk karar ve ön eleme kriteri olarak kullanmaktadırlar. Dolayısıyla, kredi skor puanının düşük olduğunu bilen ya da tahmin eden hanehalkı fertlerinin konut kredisi başvurusunda dahi bulunmaması olasıdır. Yine, gelir ve benzeri finansal ödeme yeteneklerini ölçen kredi skorunun, konut erişim imkanı sınırlı hanehalkı fertleri için düşük çıkma ve dolayısıyla kredi erişim imkanından mahrum kalma olasılığı söz konusudur.

Son olarak, korelasyon analiz sonucu LTV ile konut talebi arasında

pozitif yönlü bir ilişki olduğu hipotezini doğrulamaktadır. Tasarruf ve peşinat sorunun güçlü bir şekilde hissedildiği varsayılan konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarının, taksit tutarını ödeyebilecek yeteneğe sahip de olsalar, yasal olarak minimum yüzde 25 olarak belirlenmiş peşinat tutarından yoksun olmaları nedeniyle, konut kredisine erişme imkanı da zor ve sınırlı olacaktır. Dolayısıyla, korelasyon analizi sonucunda saptanan LTV ve konut talebi arasındaki pozitif ilişkinin; LTV’nin yüzde 100’e kadar çıkarılabilmesi halinde konut kredisi ve dolayısıyla konut talebinin artacağına işaret ettiği düşünülmektedir.


60

2.4.3. Basit Regresyon Analizi Aşağıda yer verilen regresyon modellerine ve bu modellere ilişkin

sınama çalışmalarına, Ek C’de Basit Regresyon Analizi başlığı altında yer verilmiştir.

2.4.3.1. Konut Talebi ile Hanehalkı Geliri İlişkisi Hanehalkı geliri ile konut talebi arasındaki ilişkiyi öngörebilmek

amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Asgari Ücret – TL / USD olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.1)

Konut Talebi = α + β(Asgari Ücret – TL / USD) + ɛ

2.4.3.2. Konut Talebi ile Kredi Faiz Oranı İlişkisi Bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız

değişkeni Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.2)

Konut Talebi = α + β(Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı) + ɛ

2.4.3.3. Konut Kredisi Faiz Oranı ile Konut Fiyatı İlişkisi

Türkiye’de 2009-2014 yılları arasında, yani mortgage uygulamalarının belli ölçüde hayata geçtiği ve konut satışlarının önemli bir yüzdesinin konut kredisi ile yapılmaya başlandığı bir dönem kesitinde, konut kredisi faiz oranları ile konut fiyatları arasındaki ilişkiyi öngörebilmek amacıyla, bağımlı değişkeni Konut m2 Fiyatı – TL / USD ve bağımsız değişkeni Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.3)

Konut m2 Fiyatı TL / USD = α + β(Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz

Oranı) + ɛ


61

2.4.3.4. Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi Türkiye’de konut talebi ile konut fiyatları arasındaki ilişkiyi öngörebilmek

amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Konut m2 Fiyatı – TL / USD olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.4)

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı = α + β(Konut m2 Fiyatı – TL / USD) + ɛ

2.4.3.5. Konut Talebi ile Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi Türkiye’de konut talebi ile öngörülebilir kredi ödeme koşulları arasındaki

ilişkiyi tahmin edebilmek amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Ortalama Taksit Tutarı - TL / USD olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.5)

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı = α + β(Ortalama Taksit Tutarı – TL /

USD) + ɛ

2.4.3.6. Konut Talebi ile Kredi Vadesi İlişkisi Konut talebi ile kredi vadesi arasındaki ilişkiyi tahmin edebilmek

amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Konut Kredisi Vadesi olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.6)

Konut Talebi = α + β(Konut Kredisi Vadesi) + ɛ

2.4.3.7. Konut Talebi ile Kredi Skoru İlişkisi Konut talebi ile kredi skoru arasındaki ilişkiyi öngörebilmek amacıyla,

bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni KKB Skoru aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.7)

Konut Talebi = α + β(KKB Skoru) + ɛ


62

2.4.3.8. Konut Talebi ile LTV İlişkisi Konut talebi ile kredilendirme oranı arasındaki ilişkiyi öngörebilmek

amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Konut Kredisi Ortalama LTV olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1X + ɛt (2.8)

Konut Talebi = α + β(Konut Kredisi Ortalama LTV) + ɛ

2.4.3.9. Sonuç Değerlendirmesi Yukarıda 1.2.2. Hipotezler başlığı altında yer verilen hipotezler

kapsamında, konut talebini etkilediği varsayımıyla, sekiz farklı değişken esas alınmak suretiyle sekiz adet regresyon modeli çalışılmıştır. Çalışmanın detayına, yukarıda da ifade edildiği üzere, Ek C’de Basit Regresyon Analizi başlığı altında yer verilmiştir.

Buna göre, a. Basit regresyon modellerindeki yapısal kırılmalar kukla eklenmek

suretiyle yok edilmiştir.

b. Normal Dağılım sınaması Jarque Bera testi ile gerçekleştirilmiştir.

c. Ramsey Reset testi ile tanımlama hatasının varlığı sınanmıştır.

d. LM ile otokorelasyon, Breusch-Pagan-Godfrey ile değişen varyans sınaması yapılmıştır.

Bu sınamalar sonucunda, a. Modellerdeki yapısal kırılmalar ortadan kaldırıldıktan sonra yapılan

testlerde “tanımlama hatası yoktur” sonucuna ulaşılmıştır.

b. Modellere uygulanan Jarque Bera testi sonucunda “Artıklar normal dağılır” sonucuna varılmıştır.

c. Ancak, modellerin hepsinde yüksek mertebe otokorelasyona rastlanmıştır. Yine bir çok modelde değişen varyansa rastlanmıştır.

Öte taraftan, 1.2. Amaç ve 1.5. Sınırlılıklar başlıkları altında belirtildiği

üzere, bu çalışmanın amacı konut ve konut kredisi alma kararına etki eden değişkenlerin belirlenmesi ve buna yönelik iyileştirmelerin yapılması halinde, barınma amaçlı konuta erişim imkanı sınırlı ya da hiç olmayan hanehalklarının konut sahibi yapılmasına imkan verecek yeni bir finansal


63

modelin ve bu modelle ilintili yeni bir konut arz politikasının mümkün olduğunu ispatlamaktır.

Yine 2.2. Anakütle ve Örneklem başlığı altında ifade edildiği üzere,

yukarıda vurgulanan amaç çerçevesinde, Türkiye’de konut kredilerinin konut alımında esas finansman yöntemlerinden biri haline geldiği 2009 yılının 1. ayından başlayarak, 2014 yılının 12. ayına kadar geçen süre esas alınmış ve bu şekilde 72 gözlemden oluşan bir veri seti oluşturulmuştur.

Dolayısıyla, çok geniş olmayan ve halihazırda genişletme imkanı

olmayan bir örneklemle çalışılması hasebiyle, fark almak suretiyle söz konusu modelleri otokorelasyondan kurtarma çalışmasından da beklenen olumlu sonuçlar alınamamıştır. Nitekim, Uluslararası Para Fonu’nun (IMF), 55 ülkeye ait verilerini değerlendirmek suretiyle, konut fiyat döngüsüne ilişkin olarak yaptığı bir çalışmada, Türkiye’yi söz konusu çalışmanın dışında tutması, ancak azlığı ve yetersizliğiyle açıklanabilecek bir husustur (Igan ve Loungani, 2012: 7).

Sonuç olarak, Türkiye’de konut talebini etkileyen değişkenler esas

alınarak yapılacak regresyon çalışmalarının anlamlı sonuçlar vermesi için, mevcut sınırlılık halinin etkilerini azaltacak veya ortadan kaldıracak uzunlukta bir zaman serisinin henüz oluşmadığı sonucuna varılmıştır.

2.4.4. Çoklu Regresyon Analizi

2.4.4.1. Hipoteze Esas Model İleride kurgulanması planlanan finansal modele esas olmak üzere, konut

talebine ilişkin öngörülerde bulunabilmek amacıyla, ilk olarak aşağıda yer verilen model çalışılmış; ancak söz konusu model kapsamında elde edilen katsayılar anlamlı çıkmamıştır.

Bağımlı Değişken Bağımsız Değişkenler

Satın Alınan Konut Sayısı

Asgari Ücret - USD

8 + Konut m2 Fiyat – USD + Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı + Konut Kredisi Ortalama Vadesi + Konut Kredisi Ortalama LTV +

Kredi Skoru

8 Ortalama Kullanılabilir Hanehalkı Geliri de ayrıca Asgari Ücret değişkenini ikame etmek

üzere haricen model çalışmasında kullanılmış ancak anlamlı bir sonuca ulaşılamamıştır.


64

Ancak, yapı sektörü ve dolayısıyla bu sektörün yaklaşık yüzde 75’ini oluşturan konut sektörü

9 ekonominin makro dengelerindeki değişikliklerden

çok hızlı bir şekilde etkilenmekte ve genel eğilimi tahmin etmede gösterge olabilecek özellik arz etmektedir. Nitekim, Şekil 2.2’de görüleceği üzere, Türkiye’de inşaat sektörü ve GSYİH büyüme hızı arasındaki ilişki, sektörün bu özelliğini ortaya koymaktadır (WEB_34).

Şekil 2.2 GSYİH – İnşaat Sektörü Büyüme Hızı (Sabit Fiyatlarla)

Kaynak: TÜİK, İnşaat Ciro ve Üretim Endeksleri ve Değişim Oranları (2010=100), 2005-2015, http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist TÜİK, Ana Faaliyet Kollarına Göre Sabit Fiyatlarla Gayri Safi Yurtiçi Hasıla (1998=100), http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist

Diğer taraftan, konut satışlarını etkileyen en önemli unsurlardan bir

tanesi de, yeni üretilen konutların hacim ve fiyat seviyesidir. Keza bu iki özellik aynı zamanda ikinci el konutların talep, satış ve fiyat seviyelerine doğrudan etki etmektedir. Nitekim, yukarıda 1.3. Çalışmanın Önemi başlığı altında da yer verildiği üzere, Türkiye’de yıllık ortalama 1 milyon adedin üzerinde seyreden konut satışlarının, yüzde 46’sı yeni konutlar, yüzde 54’ü ise ikinci el konutlar üzerinden gerçekleşmektedir. Dolayısıyla, yeni yapılan konutların, yukarıda ifade edilen özelliği de dikkate alındığında; konut satışlarının önceki dönem değerlerinin de dikkate alınarak model denemeleri gerçekleştirmenin gerekliliği daha da belirginleşmektedir.

Dolayısıyla bu kez, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı bağımlı

değişkenin önceki dönem değerlerinin, takip eden dönem değerlerini etkileme olasılığı gözetilmiş ve söz konusu değişkenin bir ya da iki dönem

9 İkamet amaçlı bina için alınan yapı ruhsatına konu inşaat alanının, yapı ruhsatı alınan

toplam inşaat alanına oranı, 2002-2014 dönemi için yıl bazında yüzde 70-80 bandında gerçekleşmiştir (WEB_34, 2015).




65

gecikmelerini bağımsız değişken olarak eklemek suretiyle yeni regresyon modelleri denenmiştir.

Bu şekilde oluşturulan ve bağımsız değişkenleri ilgili alt başlıkta söz

konusu edilen analizlerin sadece iki tanesine aşağıda yer verilmiş; metin bütünlüğünü korumak amacıyla, anlamlı sonuç elde edilen diğer denemeler dışarıda tutulmuştur.

2.4.4.2. Alternatif Modeller 2.4.4.2.1. Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı, Satın Alınan

Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi), Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmelisi)

a. Model

Bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız

değişkenleri Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi) ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmelisi) olan aşağıdaki gibi bir regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt = α + β1 X + β2 X2 + β3 X3 + ɛt (2.9)

Konut Talebi = α + β1 (Kredi Skoru) + β2 (Satın Alınan Toplam Konut

Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi)) + β3 (Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmelisi)) + ɛ

Söz konusu modele ve modele içkin sınama çalışmalarına, Ek D’de

Çoklu Regresyon Analizi başlığı altında yer verilmiştir. b. Sonuç Yukarıda 2.4.2. Korelasyon Analizi başlığı altında yer verildiği haliyle

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri arasında, ilgili hipotezde öngörüldüğü şekliyle, negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki olduğu anlaşılmaktadır.

Yani, faiz oranlarının, hanehalklarının taksit ödeme gücünü aşmak

suretiyle, sahip olmayı arzu ettikleri minimum nitelikleri haiz bir konutun değerini kredilendirmeye imkan bırakmayacak ölçüde artması halinde; konuta olan talep, faiz oranlarının hanehalklarına yeniden taksit ödeme yeteneği verecek şekilde aşağı yönlü hareket edeceği zamana kadar azalmaktadır.


66

Nitekim yukarıda 2.4.1. Hipoteze Esas Değişkenler başlığı altında değinildiği ve aynı başlık altında Şekil 2.1 ve Tablo 2.2’de gösterildiği üzere, konut kredisi faiz oranlarındaki artışa ya da düşüşe paralel olarak, konut kredisi kullanımının düştüğü ya da arttığı; bunun da ötesinde satın alınan konutlar içerisinde bir satın alma yöntemi olarak konut kredisinin payının düştüğü ya da arttığı anlaşılmaktadır.

Söz konusu ilişki gözetilmek suretiyle bu defa, bağımlı değişkeni Satın

Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkenleri Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir

Dönem Gecikmelisi) ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem

Gecikmelisi) olan ve detayına Ek D’de Çoklu Regresyon Analizi başlığı altında yer verilen çoklu regresyon analizi ve söz konusu analize ilişkin sınama çalışmaları sonucunda, konut maliyeti (Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı) ile birlikte Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi) ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmelisi) değişkenlerinin birlikte konut talebindeki değişimi (Satın Alınan Konut Sayısı) 0,80 oranında açıkladığı anlaşılmaktadır.

Öyleyse, ileride tesis edilmesi planlanan finansal modele esas teşkil

etmek üzere; kredi faiz oranının konut kredisi alma olasılığına doğrudan etki eden bir unsur olması hasebiyle; modelde yer alan diğer değişkenlerle birlikte konut erişim imkanlarını menfi ya da müspet etkileyeceğini öngörmek mümkündür.

Nitekim, mevcut modelde, diğer değişkenlerin etkisi sabitken Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeninde yüzde 1’lik bir artışın, satın alınan toplam konut sayısını 0,11 bin adet azaltacağı sonucuna ulaşılmıştır.

2.4.4.2.2. TÜFE-Aylık, Konut Fiyat m2 USD, Kredi Vadesi, Kredi Skoru,

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi) a. Model

Bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız

değişkenleri TÜFE - Aylık ve Konut m2 Fiyat – USD, Kredi Vadesi, Kredi Skoru ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi) olan aşağıdaki gibi bir regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yt= α + β1 X + β2 X2 + β3 X3 + β4 X4 + ɛt (2.10)

Konut Talebi = α + β1 (TÜFE - Aylık) + β2 (Konut m2 Fiyat – USD) + β3

(Kredi Vadesi) + β4 (Kredi Skoru) + β5 (Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi)) + ɛ


67

Söz konusu modele ve modele ilişkin sınama çalışmalarına, Ek D’de Çoklu Regresyon Analizi başlığı altında yer verilmiştir.

b. Sonuç Yukarıda 2.4.2. Korelasyon Analizi başlığı altında Tablo 2.4’de ve Ek

B’de ilgili alt başlıklarda da yer verildiği haliyle, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut m2 Fiyatı - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki; Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve TÜFE – Aylık değişkenleri arasında negatif yönlü ve düşük şiddetli bir ilişki, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Kredi Vadesi arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki ve nihayet Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Kredi Skoru değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki olduğu anlaşılmaktadır.

Öte taraftan, hanehalklarının satın alma gücüne, bir diğer ifadeyle reel

gelir düzeyine doğrudan etki edecek olan fiyatlar genel düzeyi, yani enflasyondaki yukarı ya da aşağı yönlü veya yatay hareketlerin, konut maliyetlerine de doğrudan etki etmesinin, dolayısıyla konut fiyatlarının da buna paralel olarak, aşağı ya da yukarı doğru hareket etmesinin beklendiği daha önce ifade edilmişti.

Yine, bu iki değişkenle birlikte, kredi vadesinin uzamasının da, taksit

tutarını düşüreceğini ve bu suretle hanehalklarının kredi geri ödeme yeteneğini artıracağını; aksi durumun ise taksit tutarlarının artmasıyla birlikte hanehalklarının kredi geri ödeme yeteneğini azaltacağının öngörüldüğü ortaya konmuştu.

Söz konusu ilişki gözetilmek suretiyle bu defa, bağımlı değişkeni Satın

Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkenleri Konut m2 Fiyatı – USD, TÜFE – Aylık, Kredi Vadesi, Kredi Skoru ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi) olan ve detayına Ek C’de Çoklu Regresyon Analizi başlığı altında yer verilen çoklu regresyon analizi ve söz konusu analize ilişkin sınama çalışmaları sonucunda, fiyatlar genel seviyesi (TÜFE – Aylık) ile birlikte konut maliyetinin (Konut m2 Fiyat – USD), konut kredisi vadesinin ve kredi müşterisinin kredibilitesinin (Kredi Skoru), diğer değişkenle birlikte konut talebindeki değişimi (Satın Alınan Konut Sayısı) 0,80 oranında açıkladığı anlaşılmaktadır.

Öyleyse, ileride tesis edilmesi planlanan finansal modele esas teşkil

etmek üzere; konut edinme maliyeti ile hanehalkı fertlerinin kredi kuruluşları nezdindeki kredibilitelerinin, konut kredisi alma olasılığına doğrudan etki eden bir unsur olması hasebiyle; yukarıda anılan diğer değişkenlerle birlikte konut erişim imkanlarını menfi ya da müspet etkileyeceğini öngörmek mümkündür.


68

Nitekim, mevcut modelde, diğer değişkenler sabitken Konut m2 Fiyatı – USD değişkeninde yüzde 1’lik bir artışın, satın alınan toplam konut sayısını 0,35 bin adet artıracağı, Kredi Vadesi değişkeninde yüzde 1’lik bir artışın, satın alınan toplam konut sayısını 0,19 bin adet artıracağı ve nihayet Kredi Skoru değişkeninde yüzde 1’lik bir artışın, satın alınan toplam konut sayısını 0,14 bin adet artıracağı sonucuna ulaşılmıştır.


69

Bölüm 3. Finansal Model Önerisi 3.1. Gerekçe Türkiye’de, 2011 yılı itibariyle kendi konutunda oturan hanehalkı sayısı

13,1 milyon ve kirada oturan hanehalkı sayısı 4,6 milyondur. Bu çerçevede, ikamet edilen konutun kendi mülkiyetinde olduğu hanehalkı sayısı toplam hanehalkı sayısının yüzde 67,3’ünü, oturduğu konutta kiracı olan hanehalkı sayısı toplam hanehalkı sayısının yüzde 23,8’ini oluşturmaktadır. Bunun dışında lojmanda ya da kendisine ait olmayan ama kira da ödemediği bir konutta oturan hanehalkları söz konusudur (TÜİK, 2013: 234). Yine, yukarıda 1.3. Çalışmanın Önemi başlığı altında da ifade edildiği üzere, söz konusu iki oran TÜİK’in bir önceki çalışmasında, 2000 yılı itibariyle sırasıyla yüzde 68,3 ve yüzde 23,9’dur. Yani kiracı sayısının azaltılması ve herkesin konut sahibi yapılması anlamında oransal olarak menfi ya da müspet dikkate değer bir değişiklik söz konusu olmamıştır.

Oysa yine yukarıda 1.3. Çalışmanın Önemi başlığı altında yer verildiği

üzere, Türkiye’de yıllık ortalama 600 bin yeni konut ihtiyacına karşılık, son beş yılda ortalama 800 bin yeni konut üretilmekte ve eski-yeni yıllık toplam konut satışı 1 milyon düzeyine ulaşmış bulunmaktadır.

Ancak, yine aynı başlık altında açıklandığı üzere, ihtiyaçtan fazla konut

üretilmesine ve satılmasına rağmen, kiracı statüsündeki hanehalklarının kendilerine ait bir konuta sahip olamamalarında, yatırım amaçlı konut alımının yüzde 40,8 gibi yüksek bir oranda seyretmesi önemli bir etken olarak değerlendirilmektedir.

Nitekim, 2002-2013 dönemine ilişkin olarak, söz konusu dönemde

ortalama bina inşaat m2 büyüklükleri değişmezken, kullanılabilir konut alanının yaklaşık yüzde 10 küçülmüş olması; konut üreticilerinin, orta üstü segmente yönelik olarak, ortak kullanım alanlarını özendirici bir unsur olan öne çıkarmalarıyla açıklanabilecek bir durumdur.

Oysa, Türkiye’de tasarruf oranı çok düşüktür. Dolayısıyla dar ve orta

gelirli yurttaşların, yasayla düzenlenmiş şekliyle evin değerinin minimum yüzde 25’ini peşin ödemesi mümkün değildir. Yine evin peşinatı denkleştirilse bile, bakiye tutarın krediyle karşılanması, kredi taksitlerini ödeyecek gelir düzeyine sahip hanehalklarının çok sınırlı olması sebebiyle mümkün olamamaktadır.

Nitekim, bu çalışmaya esas ve detayı EK A’da verilen 2009-2014

dönemini oluşturan 72 aylık zaman serisinin ortalama değerleri esas alındığında, bir konut kredisine esas değerler aşağıdaki gibi oluşmaktadır.


70

Kredi Tutarı

TL

Kredi Vadesi

Ay

Kredi Faiz

Oranı Aylık

Konut m2

Fiyatı TL

LTV

Yüzde

Konutun Büyüklüğü

m2

Konutun Değeri

TL

77.866 93 0,95 1.239 59,66 105 130.503

Yukarıda yer verildiği şekliyle, hanehalklarının 105 m2 ortalama

büyüklüğe sahip ve ortalama 130 bin 503 TL değerinde bir konutu, yine yukarıda yer verilen kredi koşullarını karşılamak suretiyle satın alabilmesi için, aşağıdaki gerek şartları karşılama yeteneğini haiz olması gerekmektedir.

Peşin Ödenmesi Gereken

Tutar TL10

Aylık Ödenmesi Gereken

Taksit Tutarı TL

Yıllık Ödenmesi Gereken

Toplam Tutar TL

32.625 1.264,62 15.175,92

Türkiye’de krediyle konut sahibi olmak isteyen hanehalkları için, her

şeyden önce satın almak istedikleri konutun değerinin yüzde 25’ini peşinat olarak biriktirmeleri gerektiği dikkate alındığında; yukarıdaki özelliklere sahip bir konut için ihtiyaç duyulan 32 bin 625 TL yüksek bir tutar olarak değerlendirilmektedir. Keza, Türkiye’de tasarruf oranları çok düşüktür. Nitekim, 2000 yılında yüzde 25,53 olan özel kesim tasarruf-milli gelir oranı, takip eden yıllarda sürekli düşmüş ve 2013 yılında yüzde 9,9’a kadar gerilemiştir (WEB_36, 2014). Öte taraftan, Türkiye’de tasarruf edilebilir gelire sahip hane oranı yüzde 55’ken, yine Türkiye’de hanehalklarının yüzde 45’i hiçbir surette tasarruf edemememektedir (WEB_37, 2015). Dolayısıyla, yüzde 25 peşinat zorunluluğu, hanehalklarının karşılamakta güçlük çektikleri en önemli gerekliliklerden bir tanesi olarak değerlendirilmektedir.

Öte taraftan finans sektöründe, bir hanehalkının konut kredisi için

ödeyeceği taksit tutarının (veya kira bedelinin) hanehalkı gelirinin yüzde 30’unu geçmemesi genellikle kabul edilen bir orandır. Ancak, öte taraftan, bu oranın hanehalkı gelirinin (+/-) 1 puan farkla yüzde 25’ini geçmemesi, muhafazakar, fakat güvenli bir prensip kural olarak ayrıca kabul edilmektedir. Nitekim bu yaklaşımın geçmişi 19. yüzyıla kadar uzanmaktadır. Söz konusu dönemde “Göz Kararı Kuralı” olarak bilinen prensibe göre 1 haftalık gelirle 1 aylık kiranın ödenebilmesi ideal olanıdır (Cai ve Lu, 2015: 170) ve (Lau ve Li, 2006:615). Öte taraftan, yüzde 25 kuralının esnetilebileceği sınır, en fazla (+/-) 1 puan farkla 10 puandır. Ancak söz konusu üst sınırın, yani en fazla (+/-) 1 puan farkla yüzde 35’in kabul edilebilirliği hanehalkının başka kredi

10

BDDK tarafından getirilen düzenlemeyle, 1 Ocak 2011’den itibaren, konut edinmeleri amacıyla tüketicilere kullandırılacak krediler ile konut teminatı altında kullandırılacak tüketici kredilerinde, kredi tutarının teminata konu olan gayrimenkulün değerinin yüzde 75’ini geçemeyeceği karara bağlanmıştır (WEB_35, 2010).


71

borcu ödemesi olmaması şartıyla geçerlidir (WEB_38, 2015), (Shaqra'a vd., 2015: 392).

Bu durumda, yukarıda yer verilen örnek muvacehesinde, bin 264 TL

taksitle bir konut alınabilmesi için, başka kredi veya kredi kartı ödemesi olmayan, yani hiç kredi borcu olmayan bir hanehalkının, kullanılabilir hanehalkı gelirinin yüzde 35’ini konut kredisi taksidi olarak ayırabilecek imkanının olması halinde, aylık en az 3 bin 613 TL ve yıllık en az 43 bin 358 TL gelire sahip olması gerekmektedir.

Oysa, 2009-2014 dönemi için ortalama yıllık hanehalkı kullanılabilir geliri

aşağıda Tablo 3.1.’de yer verildiği üzere, 25 bin 959 TL olarak hesaplanmıştır. Buradan hareketle, söz konusu 72 aylık zaman serisi için ortalama aylık hanehalkı kullanılabilir geliri de 2 bin 163 TL olmaktadır. Diğer taraftan, yine söz konusu dönem aralığı için ortalama yıllık ve aylık hanehalkı kullanılabilir gelirinin yüzde 20’lik gruplar için dağılımı ise aşağıdaki gibi hesaplanmaktadır (WEB_39, 2015).

Tablo 3.1 Türkiye 2009-2014 Yüzde 20’lik Gruplar Ortalama Gelir Dağılımı

Yüzde 20'lik Gruplar

2009-2014 Dönemi

Toplam 1. 2. 3. 4. 5.

Pay (%) 100 6,5 10,9 15,5 22,0 45,1

Ortalama/Yıl – TL 25.959 8.379 14.208 20.121 28.511

58.578

Ortalama/Ay – TL 2.163 698 1.184 1.677 2.376 4.882

Kaynak: TÜİK Hanehalkı Kullanılabilir Gelire Göre Sıralı Yüzde 20'lik Gruplar İtibarıyla Yıllık Hanehalkı Kullanılabilir Gelirin Dağılımı, 2006-2014, http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1011

Yukarıdaki tablodan da görüleceği üzere, mevcut koşullarda ortalama

bir büyüklüğe ve ortalama bir değere sahip bir konutun satın alınabilmesi için, yüzde 25 peşinat tutarını biriktirme ve kalan bakiyeyi mevcut piyasa koşullarına uygun şekilde kredi ile alabilme yeteneğini haiz gelire sahip hanehalkları, sadece milli gelirden en çok payı alan 5. Yüzde 20’lik gruba dahil hanehalklarıdır. Dolayısıyla, yıllara sari gelir dağılımı adaletsizliği de göz önüne alındığında, milli gelirden en düşük payı alan ilk yüzde 20’lik grup ve yakın ardılları için söz konusu peşinat tutarının biriktirilmesi ve mevcut koşullarda kredi taksidinin düzenli ve sorunsuz ödenebilmesi olası görünmemektedir.

Sonuç olarak, bir konut sahibi olmak için gereken ortalama minimum

peşinat tutarı, ödenmesi gereken ortalama kredi taksit tutarı ve ortalama yıllık hanehalkı kullanılabilir geliri arasındaki ilişki dikkate alındığında;

http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1011


72

Türkiye’de konut sahiplik oranının yıllara sari olarak neden artmadığı kolaylıkla anlaşılmaktadır.

Yine yukarıda çeşitli kereler ifade edildiği üzere, yatırım amaçlı alınan

konut sayısının satın alınan toplam konut sayısı içerisinde önemli bir paya sahip olması; konut alma imkanı olan hanehalklarının yüksek geliri haiz hanehalkları olduğunun önemli göstergelerinden bir tanesidir.

Oysa, 1984 yılında bir kamu kuruluşu olarak kurulan ve kuruluş amacı

sosyal konut üretmek ya da bu amaçla teşekkül eden organizasyonları ve girişimleri desteklemek olan TOKİ, söz konusu tarihten 2002 yıl sonuna kadar geçen sürede, kooperatif kredileri kapsamında ancak 940 bin konuta kredi desteği ve 93 bin 215 konuta tamamlama kredisi desteği sağlayabilmiş; ve nihayet 43 bin 145 konutu kendisi üretmiştir.

Öte taraftan TOKİ'nin Planlı Kentleşme ve Konut Seferberliği başlığı

altında üretim atağına geçtiğini ilan ettiği 2003 yılından itibaren, Alt-Yoksul Gelir Grubu olarak tanımladığı düşük gelirli hanehalkları için üretebildiği konut sayısı ise, 2015 yıl sonu itibariyle sadece 147 bin 705 olarak gerçekleşmiştir.

11

Yine TOKİ’nin sosyal konut kapsamında sayılmayacak Dar ve Orta Gelir

Grubu olarak tanımladığı hanehalkları için ürettiği konut sayısı ise, 2015 yıl sonu itibariyle 280 bin 105’tir. Nitekim, söz konusu gruba yönelik üretilen konutların fiyatları, özel sektör tarafından üretilen emsal konutların, piyasa koşullarında oluşan fiyat seviyesi ile paraleldir.

12

Son olarak, TOKİ’nin bu süreçte gecekondu dönüşüm, afet konutu

uygulaması, tarım köy uygulaması gibi başlıklar altında ürettiği konut sayısı ise 2015 yıl sonu itibariyle 148 bin 811’dir (WEB_40, 2015).

Yukarıda gelir gruplarına ya da üretim amacına göre verilen üretim

sayılarının tamamının, TOKİ’nin kabul ettiği şekliyle sosyal konut üretimi içerisinde değerlendirilmesi halinde bile, bu kurumun son 12 yılda ürettiği toplam sosyal konut sayısı 576 bin 621 adet ile Türkiye’nin ancak 1 yıllık yeni konut ihtiyacına karşılık gelmektedir.

Öte taraftan, TOKİ’nin söz konusu konutları üretmek için kullandığı

yöntem, kaynak geliştirme modeli adı altında formüle edilmiştir. Bu model, TOKİ’nin, ürettiği arsaları lüks konut projeleri için taşere etmek suretiyle, buradan hasılat paylaşımı yöntemiyle gelir elde etmesi prensibine dayanmaktadır. TOKİ’nin 2015 yıl sonu itibariyle kaynak geliştirme

11

2015 yıl sonu rakamları 14 Aralık 2015 tarihinde TOKİ tarafından ilan edilen rakamlardır. 12

TOKİ projelerindeki güncel satış fiyatlarına http://www.toki.gov.tr/turkiye-geneli-satislar başlığı altından ulaşılabilmektedir.

http://www.toki.gov.tr/turkiye-geneli-satislar


73

uygulaması kapsamında üretimini sağladığı lüks konutların sayısı, doğrudan dahil olduğu projeler için 19 bin 624, iştiraki EGYO ve EPPY’nin dahil olduğu projeler için 87 bin 037 olmak üzere toplam 106 bin 661 adettir.

Buradan hareketle, TOKİ’nin mevcut politikalarının ve konut üretim

uygulamalarının, konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarının konut ihtiyaçlarını karşılamaya ve söz konusu sınırlılık halini aşmaya yönelik olarak, arzu edilen yeterlilikte olmadığını ifade etmek mümkündür.

Nihayet, TOKİ’nin yeterince ve gereğince sosyal konut üretememesinin

nedeni, TOKİ modelinin üretilen konutlardan kâr elde etme esasına dayanmasıdır.

Oysa, Türkiye Cumhuriyeti Devleti, anayasasında yer aldığı şekliyle bir

sosyal devlettir. Dolayısıyla bir sosyal devletin gelir dağılımı adaletsizliğini giderecek sosyal politikalar üretmesi beklenir. Öyleyse, sosyal devlet anlayışının bir gereği olarak, yeni bir finansal model kurgulanması ve bu modelin odağına kâr yerine ortak fayda kavramının yerleştirilmesi gerektiği değerlendirilmektedir.

3.2. Finansal Modelin Kurgusu Finansal modelin kurgusunu oluşturmak üzere, yukarıda yer verilen

korelasyon ve regresyon çalışmalarına ilişkin gerekçe ve sonuç değerlendirmeleri ışığında, konut erişim imkânı sınırlı hanehalklarının söz konusu yeteneklerini geliştirmek amacıyla, aşağıda ortaya konulduğu şekliyle İhtiyaç, Bulgu ve Çözüm Önerisinden oluşan iki sacayaklı bir model örgüsü planlanmıştır.

3.2.1. İhtiyaç ve Bulgu

3.2.1.1. Hanehalklarının Gelirinde Artış İhtiyacı Barınma amacıyla konut sahibi olmak isteyen ama mevcut gelir ve

tasarruf yapıları itibariyle konuta kolay erişim olanağı bulunmayan hanehalklarını bu imkâna kavuşturmanın esas yolu, gelir dağılımını iyileştirmek suretiyle, konut erişim imkanını toplumun geneline yaymaktır. Bu anlayış doğrultusunda oluşturulan ve önceki bölümlerde yer verilen bulgular ve söz konusu bulgular çerçevesinde sonuç değerlendirme cümlesi aşağıdaki gibidir.


74

Hipotez Başlığı: Hanehalkı Gelir ve Talep İlişkisi

3.2.1.2. Hanehalkları Üzerindeki Maliyet Yükünün Azaltılması İhtiyacı Konut fiyatlarını belirleyen en önemli unsurun maliyet olduğunu ortaya

koyan çalışmalar mevcuttur (Chan, 1999: 130-135). Öyleyse, barınma amacıyla konut sahibi olmak isteyen ama mevcut gelir ve tasarruf yapıları itibariyle konuta kolay erişim olanağı bulunmayan hanehalklarını, gelirlerini artırmak yoluyla bu imkana kavuşturmak mümkün olmadığı takdirde, mevcut gelirin satın alma gücünü artırmaya yönelik mukayeseli üstünlük sağlayacak politikalar geliştirilmesi gerekmektedir. Dolayısıyla, konut ya da kredi maliyetinin aşağıya çekilmesinin, bu amaca hizmet edebileceği tespitinden hareketle oluşturulan sonuç değerlendirme cümlesi aşağıdaki gibidir.

3.2.1.2.1. Konut Maliyeti

Hipotez Başlığı: Fiyat ve Talep İlişkisi

Hipotez Korelasyon Analizi Çoklu Regresyon Analizi

Özellikle gelir dağılımında eşitsizliğin yüksek olduğu ekonomilerde, konutun barınma dışında yatırım, sosyal güvenlik unsuru gibi fonksiyonları da söz konusudur. Bu fonksiyonların etkisiyle, konut fiyatları ile konut talebi arasında beklenenin aksine pozitif yönlü ilişki vardır. Konut fiyatlarının artması belli bir fiyat eşiğine kadar konut talebini artırmakta, konut fiyatlarının düşmesi yine konut talebini artırmaktadır.

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut m2 Fiyatı - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli (0,6905) bir ilişki ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut m2 Fiyatı - TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli (0,8095) bir ilişki bulunmaktadır.

Konut m2 Fiyatı – USD değişkeninde yüzde 1’lik bir artış, satın alınan toplam konut sayısını 0,35 bin adet artırır.

Sonuç Değerlendirmesi: Hanehalkı konut maliyet yükünün reel olarak azaltılması, efektif konut talebini artıracaktır.

Hipotez Korelasyon Analizi Çoklu Regresyon Analizi

Hanehalkı geliri ile konut talebi arasında pozitif yönlü ilişki vardır. Gelir arttıkça konut talebi artmakta; potansiyel konut talebi efektif talebe dönüşmektedir.

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Asgari Ücret - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki (0,5379), Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Asgari Ücret - TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli (0,8050) bir ilişki bulunmaktadır.

Anlamlı bir bulgu elde edilememiştir.

Sonuç Değerlendirmesi

En düşük gelir düzeyini ifade eden asgari ücret ile buna paralel artış eğilimi gösteren hanehalkı ortalama gelirinde olası reel artışlar efektif konut talebinde de aynı yönde artışa işaret etmektedir.


75

3.2.1.2.2. Kredi Maliyeti

Hipotez Başlığı: Faiz ve Talep İlişkisi

Hipotez Korelasyon Analizi Çoklu Regresyon

Analizi

Konut kredisi faiz oranları ile hanehalklarının konut alım kararları ve dolayısıyla konut talebi arasında negatif yönlü ilişki vardır. Konut kredisi faiz oranlarının artması konut kredisi ve konut talebini azaltırken, konut kredisi faiz oranlarının düşmesi konut kredisi ve konut talebini artırmaktadır.

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli (0,5287) bir ilişki bulunmaktayken, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı - USD değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli (0,4753) bir ilişki bulunmaktadır.

Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranında yüzde 1’lik bir artış, Satın Alınan Toplam Konut Sayısını 0,11 bin adet azaltır.

Sonuç Değerlendirmesi: Hanehalkı konut maliyet yükünün reel olarak azaltılması, konut kredisi ve dolayısıyla efektif konut talebini artıracaktır.

3.2.1.2.3. Dolaylı Maliyet

Hipotez Başlığı: Faiz ve Fiyat İlişkisi


Analizi

Konut kredisi faiz oranları ile konut fiyatları arasında negatif yönlü bir ilişki vardır. Kredi faiz oranlarının düşmesi konut fiyatlarını artırırken, kredi faiz oranlarının yükselmesi konut fiyatlarının düşmesine, kredi talebini azaltması nedeniyle, uzun vadede etki etmektedir.

Konut m2 Fiyatı - USD ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli (0,6642) bir ilişki bulunmaktadır.

Model denemelerinde yer verilmemiştir.

Sonuç Değerlendirmesi: Kredi maliyetlerinin artmasının konut talebine negatif yönlü etki etmesi, aynı zamanda konut fiyatlarının da aşağı yönlü hareketine işaret etmektedir. Hanehalkı konut maliyet yükünün reel olarak azaltılması sağlanırken, konut fiyat genel seviyesinin yükselmesini önleyici politikalar gözetilmelidir.

3.2.1.3. Hanehaklarının Konut Kredisine Kolay Erişim İhtiyacı Kredi kuruluşları tarafından kredi kararına etki eden kredi tahsis

koşullarının gevşetilmesi halinde, hanehalklarının konut kredisine ve dolayısıyla konuta erişimi kolaylaşacaktır. Kredi kuruluşlarının risk iştahına bağlı olan bu durumun, kaynak finansmanına yönelik imkanların çeşitlenmesi


76

veya kamu kredi garantörlüğü, kredilendirmenin kamu eliyle yapılması gibi uygulamalarla aşılması olasıdır.

Bu anlayış doğrultusunda oluşturulan ve önceki bölümlerde yer verilen

bulgular ve söz konusu bulgular çerçevesinde sonuç değerlendirme cümlesi aşağıdaki gibidir.

3.2.1.3.1. Kredi Vadesi

Hipotez Başlığı: Konut Kredisi Vadesi ve Talep İlişkisi


Analizi

Konut kredisi vadesi ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Kredi vadesi uzadıkça, kredi taksit tutarı düşmekte, dolayısıyla hanehalklarının konut kredisi alma ve konut edinme talebi artmaktadır.

Konut Kredisi Vadesi ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli (0,7595) bir ilişki bulunmaktadır.

Konut Kredisi Vadesindeki yüzde 1’lik bir artış, Satın Alınan Toplam Konut Sayısını 0,19 bin adet artırır.

Sonuç Değerlendirmesi: Hanehalklarının aylık borç yükünün taşınabilir seviyeye getirilmesi, konut erişim imkanını artırır. Bunun olası yöntemlerinden bir tanesi de, kredi vadesinin uzatılarak, kredi taksit tutarının ödenebilir düzeye taşınmasıdır.

3.2.1.3.2. Kredi Skoru

Hipotez Başlığı: Kredi Skoru ve Talep İlişkisi


Analizi

Kredi Skoru ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Kredi skorunun artması konut kredisi onay oranı üzerinden konuta yönelik talebi artırmakta; aksi durum konut kredisi onay olasılığını ve dolayısıyla konut talebini azaltmaktadır.

Kredi Skoru ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli (0,4362) bir ilişki bulunmaktadır.

Kredi Skorundaki yüzde 1’lik bir artış, Satın Alınan Toplam Konut Sayısını 0,14 bin adet artırır.

Sonuç Değerlendirmesi: Kredi skoru müşterinin kredi ödeme yeteneğini gösterir sayısal bir değerdir. Kredi skorundaki iyileşme, borç ödeme kabiliyetinde iyileşmeyi ve dolayısıyla kredi yoluyla konuta erişim imkanının artışını ifade etmektedir.


77

3.2.1.3.3. LTV

Hipotez Başlığı: LTV ve Talep İlişkisi Hipotez Korelasyon Analizi Çoklu Regresyon

Analizi

LTV ile konut talebi arasında pozitif yönlü bir ilişki vardır. Kredi ve teminat konusu konutun ekspertiz tarafından takdir edilen değerinin tamamına kredi verilebilmesi, konut kredisi ve dolayısıyla konut talebini artırmakta; aksi durum konut kredisi ve dolayısıyla konut talebini azaltmaktadır.

LTV ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli (0,4163) bir ilişki bulunmaktadır.

Anlamlı bir bulgu elde edilememiştir.

Sonuç Değerlendirmesi: Kredi kullanım miktarının artması, peşinat yükünü hafifletmekte; bu da konut talebine artış yönünde etki yapma olasılığına işaret etmektedir.

3.2.2. Çözüm Önerisi Yukarıda söz konusu edilen ihtiyaçlar ve söz konusu ihtiyaçlara ilişkin

olarak bu çalışma kapsamında elde edilen bulgular çerçevesinde, konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarına, kamu himayesinde bu imkanın sağlanmasına yönelik olarak, aşağıdaki gibi durum tespiti ve çözüm önerisi değerlendirmesi ortaya konmuştur.

Durum Tespiti Çözüm Önerisi

1 Konut fiyat seviyesi, dar ve orta gelirlinin konut alım talebini engelleyecek seviyede çok yüksektir.

İnşaat sektöründe arsa maliyeti ortalama yüzde 40 seviyesinde bir paya sahiptir. Bu oran sektör pratiğidir. Yine söz konusu maliyet, toplam inşaat maliyeti içindeki en yüksek kalemi ifade etmektedir. Oysa, kamuya ait arsanın maliyeti farazi bir maliyettir. Dolayısıyla, söz konusu farazi maliyetin fiyata yansıtılmaması halinde, kamu esas itibariyle herhangi bir ek maliyete katlanmamakta, sadece muhtemel kârdan feragat etmektedir. Dolayısıyla, kamu arazileri üzerine inşa edilecek konutların satış fiyatına bu maliyet yansıtılmayarak, çok daha ucuza konut üretmek mümkün olacaktır. Maliyeti düşürülerek daha ucuza mal edilen konutlar, hiçbir kâr payı eklenmeden hak sahiplerine teslim edilecektir.


78

2 Hanehalklarının tasarruf yeteneği yoktur. Peşinat biriktirmek neredeyse imkansızdır.

İnşaat maliyetini finanse edecek şekilde fonlama kaynaklarının oluşturulması ve efektif yönetimi sayesinde, üretilecek konutlar peşinat alınmadan hanehalklarının kullanımına sunulabilecektir.

3 Peşinat biriktirilse veya kamu desteğiyle bu gereklilik ortadan kaldırılsa dahi, kalan bakiyeyi kredi ile karşılamak mümkün değildir. Taksit tutarı çok yüksektir.

En yüksek güvenilirlik derecesine sahip devlet hangi faiz oranından borçlanabiliyorsa hanehalklarına da bire bir aynı faiz oranından kredi verilmesi mümkündür. Böylece konut erişim imkanı sınırlı hanehalkları piyasa faiz oranlarının çok altında kredilendirme imkanına kavuşacaktır. Öte taraftan, konut kredisi için ödenen faizler gelir vergisinden ayrıca düşülecek, böylece ödenen taksit tutarının bir kısmı hak sahibine geri ödenmiş olacaktır. Son olarak, istisnasız tüm hak sahiplerine 20 yıla kadar uzun vadeli kredi sağlanacak, böylece taksit tutarı uzun bir vadeye yayılarak çok daha kolay ödenir hale getirilecektir.

Yukarıda söz konusu edilen durum tespiti ve buna karşılık kurgulanacak

finansal modele esas çözüm önerileri kapsamında, finansal modelin hayata geçirilmesi için aşağıda gerekliliklerin yerine getirilmesi gerekmektedir.

3.2.2.1. Maliyet Öngörüleri TOKİ’nin işveren olarak taahhüt firmasına inşaat yaptırdığı projelerde,

kurum bünyesinde görevli teknik kadro her inşaat projesi için ayrı ayrı maliyet hesaplaması yapmaktadır. Yani her inşaat projesi ve projenin her bir aşaması için (kaba inşaat, tesisat, ince işler vb.) bir maliyet hesaplanmakta ve buna göre bir toplam inşaat maliyeti belirlemektedir.

Maliyet belirlendikten sonra ihaleye çıkılmakta; müteahhit firmalardan

fiyat kırmak suretiyle söz konusu maliyet bedelinin altında bir iş teklifi alınmaktadır.

Ancak TOKİ’nin örneğin birim başına asgari 100 TL olması gereken bir

malzeme için daha aşağıdan bir seviyede, örneğin 85 TL maliyet belirlemesi söz konusu olabilmektedir. Böylece taahhüt firmaları, bu tutarın da altına örneğin 70 TL’ye inerek teklif verdiklerinde; gerçekte yüzde 30 bir fiyat kırımı söz konusuyken, yüzde 15 fiyat kırımı olmuş gibi bir sonuç ortaya çıkmaktadır.


79

TOKİ’nin yukarıda kısaca açıklanan maliyet hesaplama yöntemi, inşaat malzemesi piyasasında “TOKİ malzemesi” adı altında en ucuz malzemeyi tanımlayan bir kavramın oluşmasına yol açmıştır.

Bu çalışmada, m2 inşaat maliyeti hesaplanırken Çevre ve Şehircilik

Bakanlığı’nın her yıl açıkladığı Mimarlık ve Mühendislik Hizmet Bedellerinin Hesabında Kullanılacak Yapı Yaklaşık Birim Maliyetleri Hakkında Tebliğ esas alınacaktır (ÇŞB, 2015).

Söz konusu tebliğ çerçevesinde 2015 yılı yapı yaklaşık birim maliyetleri

aşağıdaki gibidir.

Tablo 3.2 2015 Yapı Birim Maliyetleri

Yapı Tipi Açıklama m2 Maliyet

TL

III. Sınıf A Grubu Yapılar

Dört kata kadar-dört kat dâhil-asansörsüz ve/veya kalorifersiz

590

IV. Sınıf A Grubu Yapılar

Yapı yüksekliği 21.50 m.’yi aşan apartman tipi konutlar

750

Kaynak: Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, Mimarlık ve Mühendislik Hizmet Bedellerinin Hesabında Kullanılacak 2015 Yılı Yapı Yaklaşık Birim Maliyetleri Hakkında Tebliğ, Resmi Gazete, 29300, Ankara.

Bakanlık tarafından ilan edilen söz konusu maliyet tutarı, yapının

mimarlık hizmetlerine esas olan sınıfı da dikkate alınarak, inşaat genel giderleri ile yüklenici kârı dâhil edilmek suretiyle belirlenmektedir.

Söz konusu birim fiyatlar gösterge niteliğindedir. İnşaat m2 maliyeti,

projenin büyüklüğüne, emtia piyasasındaki koşullara ve sair faktörlere bağlı olarak daha aşağıda ya da daha yukarıda oluşabilir.

Bu çalışmada, yatay mimari anlayışı kapsamında dört kat dahil

asansörsöz- kaloriferli bina m2 inşaat maliyeti alınarak hesaplama yapılacaktır. Ancak bu seçim, nüfus yoğunluğunun yüksek olduğu yerleşim birimlerinde, dikey yapılaşmanın zorunluluğunu da göz ardı etmemektedir.

Yine bu çalışmada, kıyaslanabilirlik ve ölçülebilirlik özelliği sağlamak

amacıyla, ilgili tüm değerler 2009-2014 yıllarının aritmetik ortalaması alınarak belirlenecektir.

Son olarak, hesaplamalarda kolaylık olması açısından, tek bir konut

üzerinden finansman çalışması yapılmıştır. Buna göre, yukarıda 3.1. Gerekçe başlığı altında söz konusu edilen ve

sadece 5. Yüzde 20’lik gelir grubundaki hanehalklarının satın alabilme gücünü haiz oldukları ortaya çıkan bir konutun; önerilecek finansal model


80

çerçevesinde daha düşük gelir grubundaki hanehalkları tarafından da satın alınabilir kılınıp kılınamayacağı aşağıda sınanacaktır.

Bu çerçevede, 2009-2014 dönemi ortalama inşaat maliyeleri dikkate

alındığında; belirtilen özelliklerde bir konutun inşa maliyeti ana kalemler bazında aşağıdaki gibi gerçekleşmektedir.

Tablo 3.3 Örnek Ünite İnşaat Maliyeti

III. Sınıf A Grubu Yapılar Dört Kata Kadar-Dört Kat Dâhil Asansörsüz ve/veya Kalorifersiz

Toplam Maliyet İçindeki Payı

Yüzde

Daire Büyüklüğü – m2 105 -

m2 Maliyeti – TL 480 -

İnşaat Maliyeti – TL 50.400 50

Arsa Maliyeti – TL 40.320 40

Müteahhit Payı –TL (İnşaat maliyetinin yüzde 20’si)

10.080 10

Toplam Maliyet – TL 100.800 100

Söz konusu konutun arsa maliyeti dışarıda tutulduğu takdirde, yeni

maliyet rakamı ve maliyet kalemleri bu kez aşağıdaki gibi şekillenmektedir.

Tablo 3.4 Örnek Konut İnşaat Maliyeti (Arsa Hariç)


Toplam Maliyet

İçindeki Payı Yüzde


Arsa Maliyeti - TL 0 0


10.080 16


Bu çerçevede 105 m2 bir dairenin müteahhit firma payı dahil toplam

maliyeti 60 bin 480 TL olarak hesaplanmaktadır. Hesaplama yapılırken arsa maliyetinden sosyal devlet anlayışı

kapsamında sarf-ı nazar edilmiştir. Dolayısıyla, arsa fiyatının farklılaştırıcı etkisi devre dışında bırakılarak, bölge-coğrafya farkı olmaksızın gösterge mahiyetinde standart bir maliyet hesaplaması yapılmıştır.

Bunun da ötesinde, hesaplamalara herhangi bir kâr kalemi de

eklenmemiş; konutu olmayan hanehalklarının sadece maliyete katlanmak suretiyle konut sahibi yapılması hedeflenmiştir.


81

3.2.2.2. Ödeme Koşulları Aşağıda, hesaplamada kolaylık olması açısından, 60 bin 480 TL

maliyetle tek bir konut üzerinden finansman çalışması yapılmıştır. 3.2.2.2.1. Peşinat Hak sahibi arzu ederse 60 bin 480 TL’nin tamamı üzerinden

borçlanabilecektir. Yani peşinat zorunluluğu söz konusu edilmeyecektir. 3.2.2.2.2. Kredi Faizi Eşit taksitli ve sabit faizli bir ödeme planı oluşturulacaktır. Kredi maliyeti

devletin borçlanma maliyetiyle (10 yıllık Devlet Tahvili Gösterge Faizi) aynı olacaktır. Yani, kamunun yarattığı fon kaynağı üzerinden, bir kâr marjı eklemek suretiyle finansal kazanç elde etmesi konusu olmayacaktır.

3.2.2.2.3. Kredi Vadesi Borçlanma 240 ay vadeye kadar aynı borçlanma maliyeti üzerinden

olacaktır. Buna göre, detayına Ek F’de yer verilen 2009-2014 dönemi için 10 yıllık Devlet Tahvili Gösterge Faizi ortalaması yıllık 8,99 ve aylık bazda 0,74 olarak gerçekleşmiştir. Dolayısıyla, bu orandan borçlanan kamu, aynı orandan hanehalklarını kredilendirecektir.

Bu durumda ilk 12 ay ve 240 aylık vadede son ay için ödeme tablosu

aşağıdaki gibi oluşmaktadır.

Tablo 3.5 Örnek Konut Ödeme Planı Taksit Sayısı

Taksit Tutarı TL

Ödenen Toplam Taksit Tutarı TL

1 540,86 540,86

2 540,86 1.081,73

3 540,86 1.622,59

4 540,86 2.163,45

5 540,86 2.704,32

6 540,86 3.245,18

7 540,86 3.786,04

8 540,86 4.326,91

9 540,86 4.867,77

10 540,86 5.408,63

11 540,86 5.949,50

12 540,86 6.490,36

240 540,86 129.807,23


82

Bu durumda hanehalklarının ödeyeceği taksit tutarı sabit 540,86 TL olacaktır (10 yıl sonra yeni devlet tahvili borçlanması nedeniyle bu tutar kalan anapara borcu üzerinden o günün faiz şartlarına göre daha düşük ya da yüksek olabilir).

Ancak bu tutar üzerinden, aylık taksit içindeki faiz tutarına en üst veya

bir alt dilime karşılık gelen oran üzerinden gelir vergisi muafiyeti, bu çalışmada yüzde 35, uygulanacaktır. Nitekim, 6 Mart 2007 tarihli Resmi Gazete’de yayınlanarak yürürlüğe giren Konut Finansmanı Sistemine İlişkin Çeşitli Kanunlarda Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun henüz yasalaşmadan önce, konut erişim imkanı sınırlı dar gelirli hanehalkları için kredi taksitleri içindeki faiz ödemelerinin gelir vergisi matrahından düşülmesine ilişkin madde kanun metninden çıkarılmıştır (WEB_41, 2007) .

Oysa, dünyada da örnekleri sıklıkla görülen bu uygulamanın, belli bir

kredi tutarına kadar olmak kaydıyla, henüz konut sahibi olmayan ve konut erişim imkanı sınırlı dar gelirli hanehalkları lehine uygulanması, sosyal devlet kavramının bir gereği olarak değerlendirilmektedir. Nitekim, söz konusu teşvik uygulandığında, konut erişim imkanı sınırlı hanehalkları lehine sağlanacak avantaj, aşağıda Tablo 3.6’da toplulaştırılmış halde verildiği şekliyle gerçekleşecektir.

Tablo 3.6. Örnek Konut Ödeme Planı (Vergi İndirimli)

Anapara TL

Aylık Faiz Oranı

Vade Ay

Vergi İndirimi Sonrası Ortalama Taksit Tutarı TL

60.480 0,75 240 439,75

İcmal Ödeme Planı

Toplam Aylık Taksit

Sayısı

Toplam Kredi Ödemesi

TL

Ana Para Ödemesi

TL

Faiz Ödemesi

TL

Vergi indirimi TL

(%35)

Vergiden İndirimiyle

Tasarruf Edilen Taksit Sayısı

240 129.807,23 60.480 69.327,23 24.264,53 44,86

Dolayısıyla, yukarıda yer verildiği şekliyle belli koşulları sağlayan

hanehalklarına sağlanacak vergi avantajıyla, 240 adet taksit ödemesi esas itibariyle 195 adet taksit üzerinden gerçekleşmiş olacak; dolayısıyla hanehalklarının bütçesinde konut kredisi geri ödemesi reel olarak aylık ortalama 439,75 TL olacaktır.

Bu durumda, ortalama 439,75 TL aylık taksitle bir konut alınabilmesi

için, başka kredi veya kredi kartı ödemesi olmayan, yani hiç kredi borcu olmayan bir hanehalkının, kullanılabilir hanehalkı gelirinin yüzde 35’ini konut


83

kredisi taksidi olarak ayırabilecek imkanının olması halinde, aylık en az bin 256 TL ve yıllık en az 15 bin 77 TL gelire sahip olması gerekmektedir.

Yukarıda, Tablo 3.1’de yer verilen 2009-2014 dönem aralığı için

ortalama yıllık ve aylık hanehalkı kullanılabilir gelirinin yüzde 20’lik gruplar için dağılımı dikkate alındığında, bu kez sadece 5. Yüzde 20’lik grubun değil; daha düşük gelir gruplarını ifade eden 4. Yüzde 20’lik grup, 3. Yüzde 20’lik grup ve aylık 72 TL destekle 2. Yüzde 20’lik grubun da, konut sahibi olma imkanının ortaya çıktığı anlaşılmaktadır.

Burada vurgulanması gereken bir diğer önemli husus, söz konusu

modelin hayata geçirilmesi halinde, hanehalklarının o an itibariyle aynı büyüklükte ve piyasa değerinde bir konut için ödenmesi gereken kira bedelinden de aşağıda bir tutarı, kredi taksiti olarak ödemek suretiyle ev sahibi olmasının mümkün olabileceğidir.

Gerçekten de, konut yatırım geri dönüş sürelerini gösterir ilgili endeksler

incelendiğinde, 2009-2014 dönemi konut yatırım geri dönüş ortalama süresinin 16,65 yıl olduğu görülmektedir (WEB_42).

13 Dolayısıyla, 105 m2

büyüklüğünde ve yukarıda Tablo 3.3’de gösterildiği üzere, arsa maliyeti ve müteahhit payı dahil 100 bin 800 TL’ye piyasa satış değeri olan bir konutun minimum kira tutarının ilk yıl için 504,50 TL olması beklenmektedir. Bu da, taksit 540,86 TL sabit taksit tutarının sadece 36,36 TL üzerinde bir tutarı ifade etmektedir.

Bunun da ötesinde, vergi indirimi sağlanması sonrasında,

hanehalklarının bütçesinde konut kredisi ödemesi için aylık reel gider tutarının ortalama 439,75 TL olduğu dikkate alındığında, bu kez hanehalklarının konut sahibi olmak için katlandıkları yük, aylık kira ödemesinin 64,75 TL altında dahi kalmaktadır.

Ancak, önerilen finansal modelin hanehalkı bütçesi lehine sağlayacağı

fayda, bunun fevkinde olacaktır. Keza hanehalkları tarafından ödenen kira

13

Reidin firması tarafından 3 endeks oluşturulmuştur. Söz konusu endekslere ilişkin açıklama aşağıdaki gibidir: “7 büyükşehir ile bu şehirlere bağlı 71 ilçe ve 481 mahalleyi kapsayan veriler, yapılan AR-GE çalışmaları sonucunda yeni büyükşehirler yasasını da takiben 62 şehir, bu şehirlere bağlı 221 ilçe ve 1083 mahalleyi kapsayacak şekilde genişletilmiştir. sistemdeki mevcut 7 büyükşehir verileri kullanılarak oluşturulan Türkiye geneli gösterge, aylık olarak hesaplanmakta ve TR7 başlığı altında toplanmaktadır. Yeni kapsama alınan 23 büyükşehir birlikte kapsamı 30 ile çıkan büyük şehirlerden yararlanılarak oluşturulan Türkiye geneli gösterge TR30 başlığı altında toplanmıştır. 62 il içerisindeki büyükşehir olmayan iller için Türkiye geneli gösterge de TR32 başlığı altında toplanmıştır. Verilerin başlangıç dönemi, hali hazırdaki 7 büyükşehir için Ocak 2003, yeni eklenen 55 şehir için Ocak 2012'dir.” Bu çalışmada, 2009-2014 ortalaması için TR7 esas alınmıştır. Diğer endekslerin başlangıç tarihinden inceleme tarihine kadar olan zaman dilimi için ortalama yatırım geri dönüş süresi yine 17 yıl seviyesindedir.


84

bedeli sabit kalmamakta, her yıl ortalama TÜFE oranında artmaktadır. Dolayısıyla, 2009-2014 dönemi Tüketici Fiyat Endeksi (2003=100) - Bir Önceki Yılın Aralık Ayına Göre Değişim oranının yüzde 7,51 olarak gerçekleştiği dikkate alındığında, hanehaklarının ilk yıldan itibaren katlanacağı toplam kira ödemesi ise taksit ödemesiyle mukayeseli olarak, aşağıda Tablo 3.7’de gösterildiği şekilde gerçekleşmektedir (WEB_43).

Tablo 3.7 Örnek Konut Mukayeseli Kredi ve Kira Ödemesi

Dönem

Kira Tutarı TL

Taksit Tutarı TL

Vergi İndirimi Sonrası Ortalama Taksit Tutarı TL

1. Yıl 504,50 540,86 384,94

Toplam Ödeme 6.054,05 6.490,36 4.619,28

2. Yıl 542,43 540,86 388,04

Toplam Ödeme 6.509,22 6.490,36 4.656,48

3. Yıl 583,22 540,86 391,43

Toplam Ödeme 6.998,60 6.490,36 4.697,15

4. Yıl 627,06 540,86 395,13

Toplam Ödeme 7.524,77 6.490,36 4.741,58

5. Yıl 674,21 540,86 399,18

Toplam Ödeme 8.090,51 6.490,36 4.790,15

6. Yıl 724,90 540,86 403,60

Toplam Ödeme 8.698,78 6.490,36 4.843,23

7. Yıl 779,40 540,86 408,44

Toplam Ödeme 9.352,78 6.490,36 4..901,23

8. Yıl 838,00 540,86 413,27

Toplam Ödeme 10.055,95 6.490,36 4.964,63

9. Yıl 901,00 540,86 419,49

Toplam Ödeme 10.811,98 6.490,36 5.033,91

10. Yıl 968,74 540,86 425,80

Toplam Ödeme 11.624,86 6.490,36 5.109,63

11. Yıl 1.041,57 540,86 432,70

Toplam Ödeme 12.498,85 6.490,36 5.192,39

12. Yıl 1.119,88 540,86 440,24

Toplam Ödeme 13.438,56 6.490,36 5.282,83

13. Yıl 1.204,08 540,86 448,47

Toplam Ödeme 14.448,91 6.490,36 5.381,67

14. Yıl 1.294,60 540,86 457,47

Toplam Ödeme 15.535,22 6.490,36 5.489,69

15. Yıl 1.391,93 540,86 467,31

Toplam Ödeme 16.703,20 6.490,36 5.607,75

16. Yıl 1.496,58 540,86 478,06

Toplam Ödeme 17.959,00 6.490,36 5.736,77

17. Yıl 1.609,10 540,86 489,81

Toplam Ödeme 19.309,21 6.490,36 5.877,78

18. Yıl 1.730,08 540,86 502,66

Toplam Ödeme 20.760,93 6.490,36 6.031,88

19. Yıl 1.860,15 540,86 516,69

Toplam Ödeme 22.321,80 6.490,36 6.200,30

20. Yıl 2.000,00 540,86 532,03

Toplam Ödeme 24.000,00 6.490,36 6.384,36

Ana Toplam 262.697,21 129.807,23 105.542,70

Ortalama Tutar 1.094,54 540,86 439,76


85

Yukarıda Tablo 3.7’den de görüleceği üzere, enflasyon oranında bir artış ile yapılacak kira ödemesi tutarı toplamda ve dolayısıyla aylık ortalamada, önerilen finansal modele göre hesaplanan kredi taksit tutarının 2,02 katıdır. Yine, aynı kira tutarı bu kez önerilen finansal modele göre hesaplanan vergi indirimi sonrası ortalama taksit tutarının toplamda ve dolayısıyla aylık ortalamada 2,49 katıdır.

Bu durum, aşağıda aylık ödeme tutarları için Şekil 3.1’de ve toplam geri

ödeme tutarları için Şekil 3.2’de mukayeseli olarak ayrıca gösterilmiştir.

Şekil 3.1. Örnek Konut Mukayeseli Kredi Taksit ve Kira Ödemesi

Şekil 3.2. Örnek Konut Mukayeseli Kredi ve Kira Toplam Ödemesi


86

Öte taraftan, önerilen finansal model, konut erişim imkanını 5. Yüzdelik Grup ile birlikte, 4. Yüzdelik Grup, 3. Yüzdelik Grup ve 72 TL aylık destekle 2. Yüzdelik Grup için de gerçekleştirilebilir kılmakla birlikte; aynı sonucun 1. Yüzde 20’lik Grup için matematiksel olarak olası olmadığı, yukarıda ortaya konumuştu. Hesaplamalardan da açıkça görüleceği üzere, ayrıca subvansiyon içeren bir destek uygulaması hayata geçirilmediği sürece, bu gruptaki hanehalkları için konut sahibi olmak mümkün görünmemektedir. Dolayısıyla, kamunun burada sosyal konut kiralama gibi diğer seçeneklerin yanında, konut üretimine dayalı olarak; önerilen yeni finansman modelini seçeneklendirmek suretiyle yeni imkanlar yaratması olasıdır.

Keza, mevcut örnek üzerinden değerlendirildiğinde; inşaat ve müteahhit

firma payı üzerinden hesaplanan maliyet tutarına eş değerdeki satış fiyatının, herhangi bir vade farkı eklenmeksizin, yani sıfır faizle 240 ay vadeyle tahsisi halinde dahi, minimum 720 TL aylık ve minimum 8 bin 640 TL yıllık gelir gerekliliği ile, 2009-2014 döneminde söz konusu grup için hesaplanan 698 TL aylık ve 8 bin 379 TL ortalama hanehalkı kullanılabilir gelirinin üzerinde bir ödeme yükü ortaya çıkmaktadır.

Ancak, her ne kadar enflasyon ile birlikte gelirin de nominal olarak yıllara

sari artacağı ve sabit taksit tutarının üzerine çıkacağı öngörülse de, kamunun faiz maliyetine katlanmak yerine; daha küçük konutlar üretmek suretiyle maliyeti düşürmesi ve böylece 1. Yüzde 20’lik gruplar için de konut erişim imkanı sağlaması değerlendirilmelidir.

Yukarıda ifade edildiği şekliyle, ayrıca bir sübvansiyon sağlanmaması

halinde dahi, konut büyüklüğünün düşürülerek 1. Yüzde 20’lik Grup içerisindeki hanehalklarının da konut sahibi yapılabilmesi için, 2009-2014 verileri esas alındığında 58 m2 büyüklüğünde konutlar inşa edilmesi halinde, söz konusu grup içerisindeki hanehalklarının ortalama kullanılabilir aylık ve yıllık gelirine karşılık gelen bir ödeme planı söz konusu olmaktadır.

14

Tablo 3.8 Örnek Konut İnşaat Maliyeti (Arsa Hariç) (1.Yüzde 20’lik Grup)


Toplam Maliyet

İçindeki Payı Yüzde


Arsa Maliyeti - TL 0 0


5.568 16


14

Detayına Şekil 3.13’te yer verildiği üzere, TOKİ’nin Yoksul Grubu için ürettiği konutların büyüklüğü 55-65 m2 arasındadır.


87

Bu durumda ilk 12 ay ve 240 aylık vadede son ay için ödeme tablosu aşağıdaki gibi oluşmaktadır.

Tablo 3.9 Örnek Konut Ödeme Planı (1. Yüzde 20’lik Grup)

Taksit Sayısı Taksit Tutarı TL Ödenen Toplam Taksit

Tutarı TL

1 298,76 298,76

2 298,76 597,53

3 298,76 896,29

4 298,76 1.195,05

5 298,76 1.493,81

6 298,76 1.792,58

7 298,76 2.091,34

8 298,76 2.390,10

9 298,76 2.688,86

10 298,76 2.987,63

11 298,76 3.286,39

12 298,76 3.585,15

240 298,76 71.703,04

Söz konusu ödeme planına, yine yukarıda öngörüldüğü şekliyle vergi

matrahından indirim sağlanması halinde oluşacak yeni ödeme tablosu aşağıdaki gibi olacaktır.

Tablo 3.10 Örnek Konut Ödeme Planı (Vergi İndirimli) (1. Yüzde 20’lik Grup)

Anapara TL

Aylık Faiz Oranı

Vade Ay

Vergi İndirimi Sonrası Ortalama Taksit TutarıTL

33.408 0,75 240 242,92

İcmal Ödeme Planı

Toplam Aylık Taksit Sayısı

Toplam Kredi

Ödemesi TL

Ana Para Ödemesi

TL

Faiz Ödemesi

TL

Vergi indirimi

TL (%35)

Vergiden İndirimiyle Tasarruf Edilen Taksit Sayısı

240 71.703,04 33.408 38.295,04 13.402,24 44,86


88

Son olarak, 1. Yüzde 20’lik Grup lehine konut erişim imkanını artırmanın bir diğer yöntemi olarak, bu kez finansal modelin ana unsurlarından olan vadenin, örneğin 360 aya çıkarılması söz konusu edilebilse de, mevcut faiz oranları dikkate alındığında, bu seçeneğin ancak faiz oranlarının yüzde 2 seviyelerine inmesi halinde çok daha anlamlı olacağı; nitekim bu seviyelere inmiş bir faiz oranının tek başına konut erişimine yönelik çok önemli fırsatlar yaratacağı izahtan vareste bir durum olarak değerlendirilmektedir.

3.2.2.3. Fonlama Metodu Kurgulanan finansal modelin temel gerekçesi, kamunun konut erişim

imkanı sınırlı hanehalklarını sosyal devlet anlayışı çerçevesinde konut sahibi yaparken, kâr amacı gütmemesi gerekliliğidir.

Dolayısıyla, bu ereği yerine getirmenin en önemli unsurlarından bir

tanesi de, kamunun, para piyasalarında en yüksek kredibiliteye sahip aktör olması nedeniyle, nispeten ucuza sağlayacağı uzun vadeli fonları, konut edindirme politikalarına konu hanehalklarına yine aynı maliyetle kullandırmasıdır.

Buradan hareketle, 10 yıllık Devlet Tahvili Gösterge Faizi ortalaması,

kurgulanan finansal modele esas teşkil eden faiz oranı olarak dikkate alınmıştır. Yine, hesaplamalarda kullanılmak üzere spesifik bir oran belirlemek için, 2009-2014 döneminde 10 yıllık Devlet Tahvili Gösterge Faizi ortalaması esas alınmıştır. Bu oran, daha önce de ifade edildiği üzere, yıllık 8,99 ve aylık 0,74 olarak hesaplanmıştır.

Dolayısıyla, bu orandan 10 yıl süreyle borçlanan kamu, aynı orandan

hanehalklarını kredilendirecektir. Yine yukarıda ifade edildiği üzere, 10 yıldan daha uzun vadeli bir

gösterge tahvil söz konusu olmadığı için, kredi kullandırıldıktan 10 yıl sonra, devlet söz konusu krediler için, o tarihe kadar hanehalkları tarafından yapılan ödemelerden geriye kalan ana para bakiyesini fonlamak maksadıyla, yine 10 yıl vadeyle yeni tahvil ihracı gerçekleştirecektir. Dolayısıyla, devlet tahvili borçlanması nedeniyle bu tutar kalan anapara borcu üzerinden o günün faiz şartlarına göre daha düşük ya da yüksek olabilecektir. Söz konusu modelde, hanehalklarının yükleneceği yegane risk olarak, bu durumun dikkate alınması gerekmektedir. Ancak, burada da kamunun bir hanehalkı lehine faiz değişikliklerini, kâr amacı gütmeme prensibininin bir gereği olarak hanehalklarına yansıtması; öte taraftan aksi bir olasılıkta, yine sosyal devlet anlayışının bir gereği olarak, riski bir üst limitle sınırlandırması ve dolayısıyla öngörülebilir hale getirmesi olanak dahilinde olmalıdır.

Sonuç olarak, mevcut veriler ışığında borçlanan kamu, bir taraftan kendi

borcu için 3 ayda bir kupon ödemesi yaparken, diğer taraftan aylık olarak


89

hanehalkı kredi geri ödemelerinden taksitleri toplayacak; böylelikle her 3 ay boyunca, tahsilat bakiyesini nemalandırmak suretiyle; fonlama maliyetini aşağıya çekebilme imkanı bulacaktır.

Dolayısıyla, aşağıda Tablo 3.11’de ilk ve son 12 aylık kısmına ve Ek

G’de tamamına yer verildiği şekliyle oluşturulacak bir fonlama yapısı sonucunda, tahsilat ve ödeme nakit akışı senkronize edilmiş bir ödemeler havuzu yaratılacaktır.

Tablo 3.11 Örnek Konut Fonlama Tablosu Anapara 60.480,00 TL

Vade 240

10 Yıllık Tahvil Faizi 8,995%

Aylık faiz oranı 0,743%

İlk Tavil Tutarı 60.480,00 TL

10. yıl sonunda tahvil yenileme 42.895,15 TL

Kümüle Kredi Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

0 -60.480 -60.480 0,00 0,00

1 540,86 0,00 540,86 0,00 540,86 0,00

2 540,86 0,00 1.085,78 4,05 1.085,78 0,00

3 540,86 1.360,04 274,74 8,14 1.634,78 1.360,04

4 540,86 0,00 817,66 2,06 2.177,71 1.360,04

5 540,86 0,00 1.364,65 6,13 2.724,70 1.360,04

6 540,86 1.360,04 555,70 10,23 3.275,79 2.720,09

7 540,86 0,00 1.100,73 4,17 3.820,82 2.720,09

8 540,86 0,00 1.649,85 8,25 4.369,93 2.720,09

9 540,86 1.360,04 843,03 12,37 4.923,17 4.080,13

10 540,86 0,00 1.390,22 6,32 5.470,35 4.080,13

11 540,86 0,00 1.941,50 10,42 6.021,63 4.080,13

12 540,86 1.360,04 1.136,87 14,55 6.577,05 5.440,18

229 540,86 0,00 37.498,67 274,97 144.211,05 106.712,38

230 540,86 0,00 38.320,62 281,08 145.033,00 106.712,38

231 540,86 964,60 38.184,12 287,24 145.861,11 107.676,98

232 540,86 0,00 39.011,21 286,22 146.688,19 107.676,98

233 540,86 0,00 39.844,49 292,42 147.521,48 107.676,98

234 540,86 964,60 39.719,42 298,67 148.361,01 108.641,59

235 540,86 0,00 40.558,01 297,73 149.199,60 108.641,59

236 540,86 0,00 41.402,89 304,02 150.044,48 108.641,59

237 540,86 964,60 41.289,50 310,35 150.895,69 109.606,19

238 540,86 0,00 42.139,86 309,50 151.746,06 109.606,19

239 540,86 0,00 42.996,60 315,87 152.602,79 109.606,19

240 540,86 43.859,76 0,00 322,30 153.465,95 153.465,95


90

Yukarıda yer verildiği şekliyle oluşturulacak bir ödemeler havuzunun yıllara sari nakit hareketini gösterir grafik, aşağıda Şekil 3.3’de yer almaktadır. Buradan da gözlemlenebileceği üzere, 10. Yıllık tahvilin son kupon ve anapara ödemesine karşılık gelen 120. ay sonu itibariyle, kalan bakiye üzerinden kamu yeniden borçlanmakta ve ödeme planı kaldığı yerden yeniden oluşmaktadır.

Dolayısıyla, hanehalkları tarafından gerçekleştirilen taksit ödemelerini

ifade eden Kümüle Kredi Getirisi eğrisi ile kamunun tahvil kupon ödemelerini ifade eden Kümüle Tahvil ödemesi eğrisi kredi hayatı boyunca ilki ikinci tahvil borçlanmasının yapıldığı 120. ay sonunda, diğeri ise hem konut kredisi hem de ikinci tahvilin son ödeme tarihine denk gelen 240. ay sonunda olmak üzere iki kez çakışmaktadırlar.

Şekil 3.3 Fonlama Metodu

3.2.2.4. TOKİ Uygulamaları ile Model Mukayesesi Yukarıda detaylandırılmak suretiyle açıklanan finansal model önerisi,

kamunun TOKİ eliyle yürüttüğü konut politikasının mevcut temel paremetrelerinde yapılacak reformlarla, daha çok hanehalkının konut erişim imkanına kavuşturulmasının mümkün olabileceğini ortaya koymaktadır. Buna göre,

a. Toplam maliyetin ortalama yüzde 40’ı seviyesinde olan arsa maliyeti

konut satış fiyatına yansıtılmayacaktır. b. Aksi hanehalkı tarafından talep edilmedikçe, peşinat şartı

aranmayacaktır.


91

c. Devlet hangi faiz oranından borçlanabiliyorsa, hak sahiplerine de bire bir aynı faiz oranından kredi verilecektir. Böylece konut erişim imkanı sınırlı hanehalkları piyasa faiz oranlarının çok altında kredilendirme imkanına kavuşacaktır.

d. Konut kredisi için ödenen faizler, en yüksek veya bir altı dilimden

gelir vergisinden düşülecektir. Böylece ödenen taksit tutarının bir kısmı hak sahibine iade edilecek, ortalama reel ödeme tutarı aşağıya çekilmiş olacaktır.

e. Daha kısa vade hanehalkı tarafından talep edilmedikçe, 240 aya

kadar uzun vadeli kredi sağlanacaktır. Böylece taksit tutarı uzun bir vadeye yayılarak çok daha kolay ödenir hale getirilecektir.

f. Taksit tutarı, mevcut uygulamaların aksine TÜFE veya benzer bir

endekse bağlanmak suretiyle öngörülemez olmak yerine sabit tutulacak; bunun da ötesinde, vergi iadesi uygulamasıyla aylık ortalamada aşağıya çekilecektir.

Yukarıda özetlenen ana başlıklar içerisinde, özellikle kredi taksidinin

sabit tutulması gerekliliği, hanehalklarının mevcut bütçeleri çerçevesinde, öngörülebilir ve ölçülebilir risk alabilmelerini önemli ölçüde kolaylaştırmaktadır. Oysa, mevcut TOKİ uygulamasında, borç bakiyesi ve aylık taksitler, kredi geri ödemesi boyunca her Ocak ve Temmuz ayında, yani yılda iki kez, bir önceki 6 aylık dönemdeki memur maaş artış oranı, ÜFE ve TÜFE oranlarından en düşük olanına göre artışa tabi tutulmaktadır. Bu da, uzun vadeli borçlanma gerektiren bu kredi ilişkisinde, hanehalkları için öngörülemezlik riskini önemli ölçüde artırmaktadır.

Nitekim, TOKİ ilk 6 ay için geçerli olacak taksit tutarını konutun satış

değerini vadeye kadar olan taksit sayısına bölmek suretiyle hesaplamaktadır. Bu durumda, önerilen finansal modele konu konutun piyasa satış değeri olan 100 bin 800 TL üzerinden bir hesaplama yapıldığında aşağıdaki gibi bir sonuç ile karşılaşılmaktadır.

Buna göre, 100 bin 800 TL piyasa değerine sahip bir konutun 240 ay

vadeyle satılması halinde, konutu satın alan hanehalkının ilk 6 ay için ödeyeceği taksit tutarı 420 TL olacaktır. Bu durumda, söz konusu taksit tutarının, bu çalışmaya ve finansal modele esas 2009-2014 dönemi için geçerli yüzde 7,51 yıllık ortalama enflasyon oranının 6 aylık eşleneği kadar, yani yüzde 3,96 oranında ve 6 ayda bir olmak üzere yılda iki kez artışa tabi tutulması halinde; söz konusu hanehalkının yıllara sari ödeyeceği yeni taksit tutarları aşağıdaki şekilde oluşacaktır.


92

Tablo 3.12 TOKİ ve Finansal Model Mukayeseli Ödeme Tablosu

Taksit Dönemi Finansal Model

Taksit Tutarı TL

Finansal Model Vergi İndirimi

Sonrası Ortalama Taksit

Tutarı TL

TOKİ Taksit Tutarı TL

1 - 6. Ay 540,86 384,2 420

7 - 12. Ay 540,86 385,68 435,5

13 - 18. Ay 540,86 387,23 451,58

19 - 24. Ay 540,86 388,85 468,24

25 - 30. Ay 540,86 390,54 485,53

31 - 36. Ay 540,86 392,31 503,45

37 - 42. Ay 540,86 394,16 522,03

43 - 48. Ay 540,86 396,1 541,3

49 - 54. Ay 540,86 398,12 561,28

55 - 60. Ay 540,86 400,24 581,99

61 - 66 . Ay 540,86 402,45 603,48

67 - 72. Ay 540,86 404,76 625,75

73 - 78. Ay 540,86 407,17 648,85

79 - 84. Ay 540,86 409,7 672,8

85 - 90. Ay 540,86 412,34 697,63

91 - 96 . Ay 540,86 415,1 723,38

97 - 102 . Ay 540,86 417,98 750,08

103 - 108. Ay 540,86 421 777,76

109 - 114. Ay 540,86 424,15 806,47

115 - 120. Ay 540,86 427,45 836,24

121 - 126. Ay 540,86 430,9 867,1

127 - 132. Ay 540,86 434,5 899,11

133 - 138. Ay 540,86 438,27 932,29

139 - 144. Ay 540,86 442,2 966,7

145 - 150. Ay 540,86 446,32 1.002,39

151 - 156. Ay 540,86 450,62 1.039,38

157 - 162. Ay 540,86 455,12 1.077,75


93

Tablo 3.12 Devam

163 - 168. Ay 540,86 459,83 1.117,53

169 - 174. Ay 540,86 464,74 1.158,77

175 - 180. Ay 540,86 469,88 1.201,55

181 - 186. Ay 540,86 475,26 1.245,89

187 - 192. Ay 540,86 480,87 1.291,88

193 - 198. Ay 540,86 486,75 1.339,56

199 - 204. Ay 540,86 492,88 1.389,01

205 - 210. Ay 540,86 499,3 1.440,28

211 - 216. Ay 540,86 506,01 1.493,44

217 - 222. Ay 540,86 513,03 1.548,56

223 - 228. Ay 540,86 520,36 1.605,72

229 - 234. Ay 540,86 528,02 1.664,98

235 - 240. Ay 540,86 536,04 1.726,44

Ortalama Taksit Tutarı

540,86 439,76 928,04

Toplam Ödeme Tutarı

129.807,23 105.542,70 222.729,85

Yukarıda Tablo 3.12’de de görüleceği üzere, kamunun konut edindirme

politikaları çerçevesinde, özellikli hanehalkları için uyguladığı istisnalar dışarıda tutulduğunda, mevcut taksit hesaplama yöntemi ile hanehalklarının başlangıç taksidi ile bitiş taksidi arasında yüzde 301,06 aleyhe fark söz konusu olmakta; ortalama taksit tutarı ise yine başlangıçtaki taksit tutarının 2,21 katı olarak gerçekleşmektedir.

Sonuç olarak, finansal hesaplamalar dışındaki diğer tamamlayıcı

önerileri ile birlikte değerlendirildiğinde; kurgulanan finansal modelin, mevcut kamu konut edindirme uygulamalarına kıyasla önerdiği yapının esasları, mukayeseli olarak aşağıdaki gibidir (WEB_44, 2015).

Diğer taraftan, TOKİ uygulamaları ile karşılaştırmalı olarak hazırlanan

söz konusu tamamlayıcı öneriler, rehber niteliğini haizdir. Nitekim, yukarıda 1.5 Sınırlılıklar başlığı altında ifade edildiği üzere, önerilen finansal modelin uygulama imkanı bulması halinde; söz konusu tamamlayıcı unsurların da, detaylandırılmak ve çeşitlendirilmek suretiyle finansal modelle birlikte hayata geçirilmesinin, modelin başarısı için zorunlu olduğu değerlendirilmektedir.


94

Tablo 3.13 TOKİ ve Finansal Model Mukayeseli Konut Edindirme Şartları

Başlık Maddesi TOKİ Önerilen Model

Kategorizasyon Konutu olmayanlar, Yoksul Grubu, Alt Gelir Grubu, Diğer Grup (muhtelif TOKİ dokümanlarında Dar ve Orta Gelir Grubu olarak da geçmektedir) şeklinde sınıflandırılır.

Kategorizasyon sadece konutu olan ve olmayan hanehalkı şeklinde olacak.

Konut Büyüklüğü Yoksul Grubu için 55-65 m2 Dar ve Alt Gelir Grubu 65-85 m2 Diğer Grup 75-130 m2

Herhangi bir kritere tabi olmaksızın standart büyüklük 105 m2 olacak (1. Yüzde 20’lik Grup için kurgulanan 58 m2 seçeneği ayrıca gözetilecek).

İkametgah Yoksul Grubu: Konutun bulunduğu il veya ilçe sınırları içerisinde son 1 yıldır oturmak veya o il veya ilçenin nüfusuna kayıtlı olmak. Alt Gelir Grubu: Konutun bulunduğu il veya ilçe sınırları içerisinde son 1 yıldır oturmak veya o il veya ilçenin nüfusuna kayıtlı olmak. Ancak, şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri kategorisinde başvuracaklar için konutun bulunduğu ilde en az 3 yıldır ikamet ediyor olmak veya il/ilçe nüfusuna kayıtlı olmak. Diğer Grup: Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri kategorisinde başvuracaklar için konutun bulunduğu ilde en az 3 yıldır ikamet ediyor olmak veya il/ilçe nüfusuna kayıtlı olmak.

Konutun bulunduğu il veya ilçe sınırları içerisinde son 1 yıldır oturmak veya o il veya ilçenin nüfusuna kayıtlı olmak.

İlk Ev İlk Kredi Yoksul Gubu: TOKİ’den konut satın almamış olmak ve konut kredisi kullanmamış olmak. Alt Gelir Grubu ve Diğer Grup: TOKİ’den konut satın almamış olmak ve konut kredisi kullanmamış olmak (Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri hariç)

TOKİ’den konut satın almamış olmak ve konut kredisi kullanmamış olmak (Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri hariç) şartı aranacak.

Mülkiyet Durumu Yoksul Grubu: Kendisine, eşine veya velayeti altındaki çocuklara ait tapuda kayıtlı bağımsız herhangi bir gayrimenkule sahip olmamak. Alt Gelir Grubu ve Diğer Grup: Kendisine eşine veya velayeti altındaki çocuklara ait tapuda kayıtlı bağımsız herhangi bir gayrimenkule sahip olmamak (Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri hariç)

Kendisine, eşine veya velayeti altındaki çocuklara ait tapuda kayıtlı bağımsız herhangi bir gayrimenkule sahip olmamak (Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri hariç) şartı aranacak.

Başvuru Hakkı Bir hanehalkı adına, yani kişinin kendisi, eşi ve velayeti altındaki çocukları adına yalnızca bir adet başvuru yapılabilmek.

Bir hanehalkı adına, yani kişinin kendisi, eşi ve velayeti altındaki çocukları adına yalnızca bir adet başvuru yapılabilecek.


95

Faizsiz Kredi Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri için belli şartlarda geçerlidir.

Şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri için belli şartlarda geçerli olacak.

Önceliklendirme Talebin arzdan fazla olması halinde, öncelik tanınan gruplara önceden ayrılan belli kontejan dahilinde kura yöntemi uygulanır. Yoksul Grubu: 1. Sıra Kategori - En az yüzde 40 engelli yurttaşlar (konut sayısının yüzde 5’i için) ve 2. Sıra Kategori - Diğer alıcı adayları Alt Gelir ve Diğer Grubu: 1. Sıra Kategori - Şehit Aileleri, Maluller ile Dul ve Yetimleri (Kuraya girmeden konut hakkı vardır) 2. Sıra Kategori - İstiklal Savaşı Gazisi, Kore Gazisi, Kıbrıs ve Vatani Hizmet Gazileri (konut sayısının yüzde 5’i için) 3. Sıra Kategori - En az yüzde 40 Engelli Yurttaşlar (konut sayısının yüzde 5’i için) 4. Sıra Kategori: Diğer alıcılar.

Gelir, çocuk sayısı, şehit aileleri, maluller ile dul ve yetimleri, gaziler, engelliler gibi sosyal faydayı gözeten önceliklendirmelere ilaveten, toplam hanehalklarının yüzde 8,2’sini oluşturan ve yüzde 28,9’u yoksulluk sınırının altında yaşayan “Tek Ebeveynli Hanehalkları”na da konut tahsis önceliği verilecek (WEB_45).

Yaş Yoksul Grubu ve Alt Gelir grubu: En az 25 yaşında olmak. Ancak, eşi vefat etmiş dul kadınlarda yaş şartı yok. Diğer Grup: Başvuru tarihi itibariyle 18 yaşını doldurmuş olmak.

Yaş şartı yok, evi olmayan tüm kiracılar ev sahibi olacak

Hanehalkı Geliri Yoksul Grubu: SGK’ya tabi olmayanlar, SGK’ya hiç sağlık primi ödememiş olanlar, en fazla brüt asgari ücretin 1/3’ünün yüzde 12’si kadar sağlık primi ödeyenler (Eski Yeşil Kart sahipleri), 2022 Sayılı Kanun kapsamında maaş alanlar, 3294 Sayılı Kanun kapsamında Sosyal Yardımlaşma ve Dayanışmayı Teşvik Fonu’ndan yararlananlar. Alt Gelir Grubu: Başvuru sahibinin, eşinin ve velayeti altındaki çocuklarının gıda, yol, vs. her türlü aldıkları yardımlar dahil olmak üzere, toplam hanehalkı aylık net geliri İstanbul’da en fazla 3 bin 100 TL, diğer illerde 2 bin 600 TL olanlar. Diğer Grup: Yoksul Grubu ve Alt Gelir Grubu dışında kalan hanehalkları.

Gelir sınırlaması yok, evi olmayan herkese ev imkanı sağlanacak.

Oturma Koşulu Yoksul Grubu ve Alt Gelir Grubu: Borç bitene kadar ikamet zorunludur. Aksi halde sözleşme feshedilmektedir. Diğer Grup: Şart yok.

İkamet zorunluluğu olmayacak.


96

Tablo 3.13 Devam15

Tapu Devri Borç bitene kadar hak sahibine tapu devri yapılmamaktadır.

Konut değerinin yüzde 25’i ödenince hak sahibine tapu devredilecek. Tapu devirden itibaren belli bir süre satılamaz şartı olacak.

Konutu Devretme Yoksul Grubu ve Alt Gelir Grubu: Borç bitene kadar hak sahibi konutunu devredemez. Diğer Grup: Şart yok.

Tapu Devri bölümündeki açıklama göz ardı edilmemek kaydıyla, konut devir yasağı olmayacak.

Sonuç Türkiye’de ikamet edilen konutun sahiplik oranı 2000 yılında yüzde 68,3

ve 2011 yılında 67,3’tür. Yine kirada oturan hanehalklarının oranı ise 2000 yılında yüzde 23,9 ve 2001 yılında yüzde 23,8 olarak gerçekleşmiştir. Tek başına bu oranlar Türkiye’de konut sahibi kiracı makasının değişmediğini açıkça göstermektedir.

Bu sonucu belirleyen en önemli etkenin gelir dağılımındaki adaletsizlik

olduğu bu çalışmayla ortaya konmuştur. Keza, yine bu çalışmada, Türkiye’de ortalama büyüklüğe ve ortalama değere sahip bir konutu belli bir peşinat ödemek ve konut kredisi kullanmak suretiyle satın almak için, milli gelirden en yüksek payı alan 5. Yüzde 20’lik Grup içerisindeki hanehalklarından olmak gerektiği ispatlanmıştır.

Yine bu çalışmada, konut sorunu “hanehalklarının barınma ihtiyaçlarını

karşılayacak yeter sayıda konutun bulunmaması” olarak ifade edilmiş ve özellikle dar ve orta gelirli hanehalklarının konut erişimi imkanlarının artırılmasının, sosyal devlet anlayışının bir gereği olarak kamunun yükümlülüğünde olduğu vurgulanmıştır.

Buradan hareketle, bu çalışmanın temel amacının, Türkiye’de barınma

amaçlı konut ihtiyacını ifade eden potansiyel talebin, satınalma gücüyle

15

TOKİ’nin başvuru şartları başta gelir kriteri olmak üzere, farklı kategorilere ayrılmıştır. Önerilen finansal modele en yakın şartları taşıyan ve konut erişim imkanı sınırlı hanehalklarının sadece sınırlı bir kısmına uygulanan örnek başvuru koşulları için: http://www.toki.gov.tr/basvuru-sartlari, 22.12.2015

http://www.toki.gov.tr/basvuru-sartlari


97

desteklenmiş efektif talebe dönüşebilmesine imkan verecek bir finansal model geliştirmek olduğu belirtilmiştir.

Söz konusu finansal model kurgulanırken, modelin dayanacağı

hipotezler, konut talebini belirlediği varsayılan değişkenlere dayandırılmıştır. Değişkenler 2009-2014 dönemi aylık verileri esas alınmak suretiyle, konut talebini ifade etmek üzere satın alınan konut sayısı ile asgari ücret - hanehalkı geliri, konut kredisi faiz oranı, konut fiyat seviyesi, konut kredisi vadesi, kredi skor puan değeri ve nihayet LTV veya diğer bir ifadeyle kredilendirme oranı olarak belirlenmiştir.

Bu defa, anılan değişkenler muvacehesinde, konut talebi ile söz konusu

diğer değişkenler arasındaki ilişkinin varlığı, varsa ilişkinin yönü ve derecesi korelasyon analizleri ile sınanmış; yine söz konusu değişkenler arasında fonksiyonel ilişkinin mevcudiyeti regresyon analizleriyle test edilmiştir.

Yapılan ekonometrik analiz sonuçları, konut talebi ile hanehalkı geliri

arasında pozitif yönlü, konut talebi ile kredi faiz oranı arasında negatif yönlü, konut kredisi faiz oranı ile konut fiyatı arasında negatif yönlü, konut talebi ile konut fiyatı arasında pozitif yönlü, konut talebi ile konut kredisi vadesi arasında pozitif yönlü, konut talebi ile kredi skoru arasında pozitif yönlü ve nihayet konut talebi ile LTV arasında pozitif yönlü bir ilişkinin varlığını ortaya koymuştur.

Öte taraftan yine söz konusu çalışmalar sonucunda, konut talebi ile

konut kredisi faiz oranı, konut fiyat seviyesi, konut kredisi vadesi ve nihayet kredi skor puan değeri arasında fonksiyonel bir ilişki olduğu tespit edilmiştir.

Nihayet, söz konusu analiz sonuçlarının ortaya koyduğu bulgular

ışığında, konut erişim imkânı sınırlı hanehalklarının söz konusu yeteneklerini geliştirmek amacıyla bir finansal model geliştirilmiştir.

Söz konusu finansal model, ihtiyaçlar ve olanaklar bağlamında

temellendirilmiş; bu çerçevede hanehalklarının gelirinde artış ihtiyacı, hanehalklarının üzerindeki maliyet yükünün azaltılması ihtiyacı ve nihayet hanehalklarının konut kredisine kolay erişim ihtiyacı değerlendirilmek suretiyle, mevcut olanakların söz konusu ihtiyaçları karşılamaya optimum seviyede kanalize edilmesi hedeflenmiştir. Dolayısıyla, örneğin hanehalklarının konut kredisi taksitlerini ödemek amacıyla, kullanılabilir gelirlerinin veya en minimum seviyede asgari ücretin arzu edilir seviyeye çıkarılmasına yönelik bir artış imkanı söz konusu edilemeyecekse; bu defa hanehalklarının konut edinmelerine imkan verecek taksit tutarını, mevcut gelirleri ile ödemelerine imkan verecek seviyeye çekecek enstrümanları geliştirmenin imkanı araştırılmıştır.


98

Söz konusu model kurgulanırken, ekonometrik analizlere esas veri tabanına sadık kalınmış; dolayısıyla model, 2009-2014 dönemini oluşturan 72 aylık zaman serisinin ortalama değerleri üzerine bina edilmiştir.

Bu bağlamda, önce Türkiye’de ortalama konut büyüklüğü, ortalama

konut inşa maliyeti ve bu bağlamda ortalama konut fiyatı, ortalama konut kredisi tutarı ve ortalama konut kredi vadesi belirlenmiş; böylece bir hanehalkının konut sahibi olmak için biriktirmesi gereken minimum peşinat ve ödemesi gereken minimum aylık taksit tutarı ortaya konmuştur.

Dolayısıyla kurgulanan bu yeni finansal model, 2009-2014 dönemi esas

alınmak kaydıyla, bu çalışma ile ortaya konan konut ve kredi büyüklükleri ışığında, hanehalklarına konut erişim imkanı sağlayacak yeni bir konut inşa maliyetlendirme yöntemi ile bu çerçevede yeni bir ödeme planı ve yeni bir kredi fonlama yöntemi önermektedir.

Önerilen yeni konut inşa maliyet hesaplama yöntemi ile yeni ödeme

planı ve yeni fonlama metodu, sosyal devlet anlayışı kapsamında, kârı öteleyen ancak bunun yerine toplumsal ihtiyaçları, sosyal barış ve refahı öncelikleyen bir yapının tesis edilmesi gerekliliği ile gerekçelendirmektedir.

Dolayısıyla, konut inşaat maliyeti, kredi geri ödeme planı ve fonlama

yöntemi olarak özetlenebilecek olan yeni finansal modelin sacayaklarını oluşturan bu üç unsur; hanehalklarının peşinat ödeme zorunluluğunu ortadan kaldıracak şekilde, bugüne kadar Türkiye’de uygulanmamış ve bu çalışmada ifade edildiği şekliyle farazi bir maliyet unsuru olan arsa maliyetinden feragat edilmesi, kredi taksitleri içindeki faiz tutarının gelir matrahından mahsup edilmesi ve kamu borçlanma maliyeti üzerinden hanehalklarının kredilendirilmesi gibi üç yeni paratmetre ortaya koymaktadır.

Nihayet, önerilen yeni finansal model ile bu kez milli gelirden en çok

payı alan 5. Yüzde 20’lik grup dışında sırasıyla 4. Yüzde 20’lik Grup, 3. Yüzde 20’lik Grup ve 72 TL ek destekle 2. Yüzde 20’lik Grup için de, çalışmada ortaya konan özellikleri haiz bir konuta sahip olmanın imkan dahilinde olduğu ispatlanmıştır.

Yine, konut erişim imkanı çok sınırlı olan ve milli gelirden en düşük payı

alan 1. Yüzde 20’lik Grup için de konut büyüklüğünün aşağıya çekilmesi halinde, önerilen finansal model kapsamında konut sahipliğinin mümkün olduğu ortaya konmuştur.

Nitekim modelin yapısı ve matematiksel sonuçları açıklanırken,

kamunun mevcut konut edindirme politika ve uygulamalarına da yer verilmek suretiyle, mevcut model ile bu çalışmada önerilen finansal modelin mukayeseli farklılıkları ortaya konmuştur.


99

Diğer taraftan, bu çalışma toplumsal ihtiyaçlar ve finansal dinamikler paralelinde yeniden üretilmeye ve geliştirilmeye muhtaçtır. Ancak, ana fikri itibariyle bu modelin esas amacı, konut sahiplik oranının artırılması yoluyla ya da kamu tarafından koordine edilen ve desteklenen diğer yöntemler aracılığıyla, barınma hakkının herkes için mümkün olduğunu ortaya koymaktır.

Dolayısıyla bu çalışmada, sınırlı kaynak ve olanakların, daha iyi

kurgulanması ve daha verimli kullanılması halinde; barınma hakkının tüm topluma şamil olacak şekilde gerçekleştirilmesinin, mevcut ve geçmiş uygulamalara nazaran çok daha fazla imkan dahilinde olabileceği mukayeseli olarak ispatlanmaya çalışılmıştır.

Esas itibariyle bu ispat çabasının altında, kamu konut politikalarının gelir

dağılımına, özellikle dar gelirlilere yönelik olarak sosyal adalet ve refahın yeniden dağıtımı bağlamında, etki ettiği değerlendirmesi yatmaktadır.

Nitekim yukarıda ayrıca vurgulandığı üzere, bu değerlendirme

çerçevesinde yapılan istatistiki ve matematiksel çalışmalar, konut sorununun kaynağında hanehalklarının gelir yetersizliğinden kaynaklanan tasarruf etme ve kredi taksidi geri ödeme yeteneğindeki zayıflık olduğunu ortaya koymuştur.

Bunun da ötesinde, gelir dağılımındaki adaletsizliğin iyileştirilmesi

bağlamında; yine bu çalışmayla ortaya konduğu üzere, Türkiye’de ortalama büyüklükte ve ortalama değerde bir konutu satın alma gücünün, milli gelirden en yüksek payı alan 5. Yüzde 20’lik Gruba dahil hanehalkları ile sınırlı olması; konut sorununun bir kamu politikası olarak değerlendirilmesi ve kamu eliyle çözülmesi gerekliliğine işaret etmektedir.

Keza bu çalışmada sıklıkla vurgulandığı üzere, gelir dağılımındaki

eşitsizliğin azaltılması, toplumsal barışa olumlu katkı yapması kuvvetle muhtemel bir unsur olarak değerlendirilmektedir. Nitekim, bu doğrultuda yapılan çeşitli çalışmalar, gelir dağılımında eşitsizliğin görece az olduğu toplumlarda, toplumsal uyum ve barış halinin daha belirgin olduğunu ortaya koymuştur. Gerçekten de, hane halklarının minimum hayat standartlarını sağlayacak kalitede bir konuta sahip olmaları, sosyal barışa ve erişilen sosyal refah düzeyine işaret etmektedir.

Nitekim, başta uluslararası belgeler ve devletlerin anayasaları olmak

üzere, sosyal devlet tanımının muhtelif kaynaklarda, “sosyal barış, sosyal adalet ve sosyal güvenliği sağlamakla ve herkes için insan haysiyetine yaraşır asgari bir hayat düzeyini gerçekleştirmekle yükümlü devlet” bağlamında tanımlanması; ve nihayet söz konusu asgari gerekliliklerin sağlanmasında, devletin kolaylaştırıcı müdahale fonksiyonuna vurgu


100

yapılması; esas itibariyle konut hakkını sosyal devletin minimum standardı olarak değerlendirmenin de dayanağı olmaktadır.

Dolayısıyla, sosyal bir devlet olduğu anayasasında açık bir hüküm

olarak yer alan Türkiye’de, konut hakkının da yine anayasasında ayrı bir başlık olarak yer aldığı da dikkate alındığında; barınma amaçlı konut erişimi sınırlı ya da hiç olmayan hanehalkları lehine devletin kolaylaştırıcı müdahalesinin gerekliliği, bir sosyal ödev olarak ortaya çıkmaktadır.

Diğer taraftan, devletin bir ödevi olarak değerlendirilen konut sorunun

çözümüne yönelik olarak; sorunun çözümünde kullanılacak kaynakların sınırlı, ancak soruna kaynaklık eden ihtiyacın sürekli artan bir özellik göstermesi; mevcut sınırlı kaynakların önceliklendirilmesi zorunluğunu ortaya çıkarmaktadır. Bu zorunluluk, özellikle gelir dağılımında adaletsizliğin belirgin şekilde yaşandığı toplumlarda, uzun vadeli, stratejik ve uygulanabilir planlama yapılması ihtiyacını gerekli kılmaktadır.

Sonuç olarak, otuz dört OECD ülkesi arasında en yüksek gelir

eşitsizliğine sahip üçüncü ülke olan Türkiye’de; kıt kaynakların gelir dağılımındaki adaletsizliğin iyileştirilmesine, sosyal adaletin sağlanmasına ve nihayet sosyal barışın güçlendirilmesine katkı sunacak biçimde önceliklendirilmesi önem arz etmektedir.

Nihayet, bu çalışma kapsamında ortaya konan bulgular ve söz konusu

bulgular çerçevesinde kurgulanan finansal model de, aynı öncelik muvacehesinde değerlendirilmektedir.


101

KAYNAKLAR 1. Adam, E., Adam M, (1978), “İngiltere’de Toplu Konut”, Mimarlık Dergisi,

1978/3, 156, 60-62. 2. Akalın, G, (1994), “Türkiye’de Mahalli İdareler Hizmetleri ve Finansmanı

Reformu”, Çağdaş Yerel Yönetimler Dergisi, 3, 2, 9-24. 3. Alkan, A, (1999),“Türkiye’de 1980’den Sonra Dar Gelirlilerin Konut

Sorunu ve Konut Kooperatifleri”, Türkkent, Ankara, Türkiye. 4. Alkan, A. (1998), “Dar Gelirlilerin Konut Sorunu ve Konut

Kooperatifleri”, Türkkent, Ankara, Türkiye. 5. Aribigbola, A, (2008), “Housing Policy Formulation in Developing

Countries: Evidences of Programme Implementation from Akure, Ondo State Nigeria” Journal of Human Ecology, 23, 2, 125-134.

6. Anayasa Mahkemesi, (1988), “26 Ekim 1988 tarih ve E.1988/19,

K.1988/33 sayılı Karar”, Anayasa Mahkemesi Kararlar Dergisi, 24, 451-452.

7. Andersen, H.S, (2005), “Konut Alanlarında Bozulma ve Konut Alanları

Yenileme Stratejilerinde Avrupa ve Amerika Deneyimi”, Uluslararası KetselDönüşüm Uygulamaları Sempozyumu İstanbul 2004, 151-164.

8. Aydın, S, (2003), “Türkiye’de Konut Sorununun Ekonomik Boyutları”,

Yayınlanmamış Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Kamu Yönetimi ve Siyaset Bilimi Kent ve Çevre Bilimleri Anabilim Dalı, Ankara.

9. Badurlar, İ.Ö, (2008), “Türkiye’de Konut Fiyatları İle Makro Ekonomik

Değişkenler Arasındaki İlişkinin Araştırılması”, Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8, 1, 223–238.

10. Basten, C., Koch, C, (2015), “The Causal Effect of House Prices on

Mortgage Demand and Mortgage Supply: Evidence From Switzerland”, Journal of Housing Economics, 30, 1-22.

11. Batuman, B, (2006), “Turkish Urban Professionals and the Politics of

Housing”, Middle East Technical University Journal of the Faculty of the Faculty of the Architecture, 1, 59-81.

12. Bayat, K, (2001), “Türkiye’de Konut Sorunu ve Politikası”,

Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara.


102

13. BDDK, (2014), “Türk Bankacılık Sektörü Genel Görünümü”, Ankara. 14. Beck, U, (1992), “Risk Society: Towards a New Modernity”, Sage,

London, UK 15. Bekmez, S., Özpolat, A, (2013), “Gelir Esnekliğinin ve Kentsel

Dönüşüm Uygulamalarının Konut Talebine Etkisinin VECM Yöntemi İle Tahmin Edilmesi”, Akdeniz I.l.B.F. Dergisi, 27, 99-113.

16. Berberoğlu, M.G. ve Teker, S, (2005), “Konut Finansmanı ve Türkiye’ye

Uygun Bir Model Önerisi”, İTÜ Dergisi,1, 58-68. 17. BIS-Basel Committee on Banking Supervision, (1999), Credit Risk

Modeling: Current Practices and Applications, Basel Committee Publications

18. Blanco, A., Gilbert, A., Kim, J, (2016), “Housing Tenure in Latin

American Cities: The Role of Household Income”, Habitat International, 51, 1-10

19. Blumenfeld, H, (1944), “A Neglected Factor in Estimating Housing

Demand”, The Journal of Land & Public Utility Economics, 20, 3, 264–270.

20. Bocutoğlu, E., Ertürk, Z, (1992), “Supply and Demand Analysis in

Housing Market: A Case study in Turkey as a Developing Country”, Management Quality and Economics, 203-210.

21. Cai, W, Lu, X, (2015), “Housing Affordability: Beyond the Income and

Price Terms, Using China as a Case Study”, Habitat International, 47, 169–175.

22. Can, A. (1990), “Measurement of Neighborhood Dynamics in Urban

House Prices”, Economic Geography, 66, 254-272. 23. Cansızlar, D, (2005), “Gayrimenkul Sektöründe Kurumsallaşma,

YabancıSermaye ve Uzun Vadeli Konut Finansmanı”, Gayrimenkul Zirvesi-V,www.spk.gov.tr/HaberDuyuru/ basinaciklamalari/gayrimenkul_zirvesi.pdf

24. Carliner, G, (1973),“Income Elasticity of Housing Demand”, Review of

Economics & Statistics, 55(4), 528-532. 25. Castells, M , (1996), “The Rise of the Network Society”, Blackwell,

Oxford, UK

http://proxy.okan-elibrary.com/MuseSessionID=0210203g8/MuseProtocol=http/MuseHost=www.sciencedirect.com/MusePath/science/journal/01973975

http://proxy.okan-elibrary.com/MuseSessionID=0210203g8/MuseProtocol=http/MuseHost=www.sciencedirect.com/MusePath/science/journal/01973975/47/supp/C


103

26. Chan, S. T, (1999), “Residential Construction and Credit Market Imperfection”, Journal of Real Estate Finance and Economics, 18, 1, 125-139.

27. Chetty, R., Szeidl, A, (2004), “Consumption Commitments and Asset

Prices”, PaperPresented at the 2004 SED Meeting. 28. Çoban, A,(2012), “Cumhuriyetin İlanından Günümüze Konut Politikası”,

SBF Dergisi, 67, 3, 75-108. 29. ÇŞB-Çevre ve Şehircilik Bakanlığı, (2015), “Mimarlık ve Mühendislik

Hizmet Bedellerinin Hesabında Kullanılacak 2015 Yılı Yapı Yaklaşık Birim Maliyetleri Hakkında Tebliğ”, Resmi Gazete, 29300, Ankara.

30. Davis, M., Heathcote, J, (2005), “Housing and the Business Cycle”,

International Economic Review, 46, 3, 751-784. 31. De Leeuw, F, (1971), “The Demand for Housing: A Review of Cross

Section Evidence”, This REVIEW, 53, February, 1-10. 32. DCLG-Department for Communities and Local Government, (2015),

English Housing Survey Households Report 2013-2014, London. 33. Dipasquale, D, (1999), “Why Don’t We Know More About Housing

Supply?”, Journal of Real Estate Finance and Economics, 18, 1, 9-23. 34. Dispasquale, D, William C.W, (1994), “Housing Market Dynamics and

the Future of Housing Prices”, Journal of Urban Economics, 3, 1, 1-27. 35. Doling, J, (1999), “Housing Policies and the Little Tigers: How Do They

Compare With Other Industrialised Countries”, Housing Studies, 14, 2, 229-250.

36. Dornbusch, R.,Fischer, S, (1994),“Makro Ekonomi”, Literatür, İstanbul. 37. Durkaya, M., Yamak, R,(2004), “Türkiye’de Konut Piyasasının Talep

Yönlü Analizi”, İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 217, 75-83. 38. Elder, W.H., Zumpano, V.L. (1991), “Tenure Choice, Housing Demand

and Residential Location”, The Journal of Real Estate Research, 6, 3, 341-356

39. Engle, R.F, Clive W.J.G, (1987), “Co-integration and Error Correction:

Representation, Estimation, and Testing” Econometrica, 55, 251-276.


104

40. Eraydın, A., Türel, A., Güzel, A, (1996),“Konut Yatırımlarının Ekonomik Etkileri”, T.C. Başbakanlık TOKİ Başkanlığı, Konut Araştırmaları Dizisi, 3, Ankara.

41. Ermisch, J.F, (1996), “The Demand for Housing in Britain and

Population Ageing: Microeconometric Evidence”, Economica, New Series, 63, 251,383-404.

42. Ermisch, J.F., Findlay, J.,Gibb, K, (1996), “The Price Elasticity Of Housing Demand in Britain: Issues Of Sample Selection”, Journal of Housing Economics, 5, 1, 64-86.

43. Ertürk, H, (1996), Kent Ekonomisi, Ekin Kitabevi, Bursa. 44. Esteban, M, Altuzarra, A, (2008), “A Model of the Spanish Housing

Market”, Journal of Post Keynesian Economics, 30, 3, 353-373 45. Esping, A.O, (1990), “Three Worlds of Welfare Capitalism”, Polity

Press, Cambridge, UK. 46. Eşkinat, R, (2012), “Türk İnşaat Sektöründe (TOKİ’nin) Yeri ve Etkisi”,

Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 32, 159-172. 47. Fisher, J.D.M, (2007), “Why Does Household Investment Lead

Business Investment Over the Business Cycle?”, Journal of Political Economy, 115, 141-168.

48. Gan, Q., Hill, R.J, (2009), “Measuring Housing Affordability: Looking

Beyond the Median”, Journal of Housing Economics, 18, 2, 115-125. 49. GB-German Bausparkassen European Office, (2013) “The ‘Bauspar’

System in Germany”, Brussels. 50. Ge, C., Liu, Z, (2010), “The Global Economic Crisis in the Perspective

of Keynesian Business Cycle Theory”, International Business Research, 3, 2, 21-23.

51. Gelfand, J.E. (1966), “The Credit Elasticity of Lower-Middle Income

Housing Demand”, Land Economics, 42(4), 464–472. 52. Geray, C, (1996), “Habitat-2: Herkese Yeterli Konut ve Ülkemizde

Konut Politikaları”,Yeni Türkiye, 151, 149-152 53. Gilchrista, S., Leahy, J.V, (2002), “Monetary Policy and Asset Prices”,

Journal of Monetary Economics, 49, 75–97


105

54. Goetzmann, W.N., Eduardas, V, (2006), “Simulating Real Estate in the Investment Portfolio: Model Uncertainty and Inflation Hedging”, Yale International Center for Finance Working Paper, 06-04, 1-39.

55. Goodman, A.C., (2005), “Central Cities and Housing Supply: Growth

and Decline in US Cities”, Journal of Housing Economics, 14, 4, 315-335.

56. Göymen, K, (1982), “Yerel Ölçekte Bir Kamu Siyasası Uygulaması

Olarak Batıkent KonutProjesi”, Türkiye Birinci Şehircilik Kongresi, 2.Kitap, 107-140.

57. Granger, C.W.J, (1988),“Some Recent Developments in a Concept of

Causality”, Journal of Econometrics, 39, 199-211 58. Guerra, I, (2008), “Europe and Housing Policies. Changes Underway”,

Cidades: Comunidades e Territórios, 17, 1-27. 59. Güriş, S., Çağlayan, E., Ün, T, (2011), “Estimating of Probability of

Homeownership in Rural and Urban Areas: Logit, Probit and Gompit Model”, European Journal of Social Sciences, 21, 405-411.

60. Hacker, R.S., Hatemi-J, A, (2006), “Tests for Causality Between

İntegrated Variables Using Asymptotic and Bootstrap Distributions: Theory and Application”, Applied Economics, 38, 13, 1489-1500.

61. Halıcıoğlu, F, (2007), “The demand for new housing in Turkey: an

application of ARDL model”, Global Business and Economics Review, 9, 1, 62-74.

62. Hausman, J.A., Wise A.D, (1980), “Discontinuous Budget Constraints

and Estimation: The Demand for Housing”, The Review of Economic Studies, 47, 1, 75–96.

63. Hatemi-J, A., Roca, E, (2006), “A Re-Examination of International

Portfolio Diversification Based on Evidence From Leveraged Bootstrap Methods”, Economic Modelling, 23, 6, 993-1007.

64. Iacoviello, M., Raoul M, (2000), “The Credit Channel of Monetary Policy

and Housing Markets: International Empirical Evidence”, Bank of Finland Working Paper, 14.

65. I-Chun, T, (2013), “Housing Affordability, Self-Occupancy Housing

Demand and Housing Price Dynamics”, Habitat International, 40, 73-81.


106

66. Igan, D., Loungani, P, (2012), “Global Housing Cycles”, IMF Working Paper, 12/217.

67. Jean D., Gerald G, (1990) “Housing: Current Issues”, Government of

Canada Publications, Ottawa-Ontario. 68. Jin, Y., Zhixiong, Z, (2007), “Real Estate and Optimal Public Policy in a

Credit- Constrained Economy”, Journal of Housing Economics, 16, 2, 143-166.

69. Johansen, S., Juselius, K, (1990), “Maximum Likelihood Estimation and

Inference on Cointegration-with Application to the Demand for Money”, Oxford Bulletin of Economics and Statistics, 52, 169-210.

70. Jos, V.O., Marloes, G.D.Z, (2013), “Estimating Household Demand for

Housing Attributes in Rent-Controlled Markets”, Journal of Housing Economics, 22, 1, 11-19.

71. Kaboğlu, İ. Ö, (1995-1996), “Yerleşme Özgürlüğü ve Konut Hakkı”, İnsan Hakları Yıllığı, 17-18, 149-169.

72. Kapan, G, (1997), “Kamu Toprakları ve Belediyeler”, Çağdaş Yerel

Yönetimler Dergisi, 6, 3, 22-44. 73. Karasu, M.A, (2005), “Türkiye’de Konut Sorununun Çözümünde Farklı

Bir Yaklaşım; Belediye-Toplu Konut İdaresi-Konut Kooperatifleri İşbirliği Modeli”, Ekonomik ve Sosyal Araştırmalar Dergisi, Güz, 1, 56-87.

74. Karayalçın, Murat (2009), “Konut Bunalımı, Kent Rantları ve Proje

Muhafızları”, Mediform, Ankara, Türkiye. 75. Kartman, A.E, (1972), “New Evidence on the Demand for Housing”,

Southern Economic Journal, 38, 4, 525-530. 76. Kasman, S, (2006), “Hisse Senetlerinin Fiyatları ve Makroekonomik

Değişkenler Arasında Bir İlişki Var mı?”, İktisat, İşletme ve Finans Dergisi, 21, 238, 88-99

77. Keleş, R, (1964), “Sosyal Konut Politikası Kavramı Üzerine Bir Deneme

ve Türkiye’de Sosyal Konut Politikası”, SBF Dergisi, 21, 2, 167-234. 78. Keleş, R, (1983), “Toplu Konut, Konut Kooperatifleri ve Devlet”, Toplu

Konut Sorunları ve Siyasası, XIII. İskan ve Şehircilik Haftası Konferansları-1982, 11-32.

79. Keleş, R, (1987),“Konut Kesiminde Özellestirme Sorunları”, Konut’86,

KENT-KOOP Yayını, 72-91.


107

80. Keleş, R., Geray, C., Emre, C., Mengi, A, (1999), “Kentsel Toprak Rantının Kamuya Kazandırılması”, Öteki, Ankara, Türkiye.

81. Keleş, R, 2000, “Yerinden Yönetim ve Siyaset”, Cem, İstanbul, Türkiye. 82. Keleş, R, (2007), “İnsan Hakkı Olarak Barınma Hakkı ve Kentsel

Dönüşüm”, Ceylan-Ataman, Berrin (der.), Cahit Talas Anısına: Güncel Sosyal Politika Tartışmaları, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler FakültesiYayınları, 429-443.

83. Keleş, R., Hamamcı, C., Çoban, A, (2009), Çevre Politikası, İmge,

Ankara, Türkiye. 84. Keleş, Ruşen (2010), “Kentleşme Politikası”, İmge, Ankara, Türkiye. 85. Kılıç, S., Özel, M, (2006), “Yerel Yönetimlerin Konut Politikaları Üzerine

Bir İnceleme - Çeşitli Ülke Deneyimleri ve Türkiye”, Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 15, 1, 207-228.

86. Lau, K.M, Li, S.M, (2006), “Commercial Housing Affordability in Beijing,

1992–2002”, Habitat International, 30, 614–627. 87. Lebe, F, Yiğit, B, (2009), “Analysis Short and Long Run Housing

Demand in Turkey”, The 7th International Symposium of the Romanian Regional Science Association, June 12-13, Baia Mare, Romania.

88. Lebe, F.,Ersungur, Ş.M, (2011), “Türkiye’de Doğrudan Yabancı Sermaye Yatırımını Etkileyen Ekonomik Faktörlerin Ampirik Analizi”, Atatürk Üniversitesi İİBF Dergisi, 25, 10. Ulusal Ekonometri ve İstatistik Sempozyumu Özel Sayısı, 321-339.

89. Lebe F., Akbaş Y.E, (2014), “Türkiye’nin Konut Talebinin Analizi: 1970-

2011”, Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari bilimler Dergisi, 28, 1. 90. Lee, T.H, (1963), “Demand for Housing: A Cross-Section Analysis”, The

Reviewof Economics and Statistics, 45, 2, 190-196. 91. Leung, C, (2004), “Macroeconomics and Housing: A Review of

Literature”, Journal of Housing Economics, 13, 4, 249-267. 92. Lin, Y.J., Chang, C.O., Chen, C.L, (2014), “Why Homebuyers Have a

High Housing Affordability Problem: Quantile Regression Analysis”, Habitat International, 43, 41-47.

93. Lim, C-G., Follain, J. and Renaud, B. (1980), “Determinants of Home-

Ownership in a Developing Economy: The Case of Korea”, Urban Studies, 17, 13-23.


108

94. Lopez, J.A, Saidenberg, M.R, (2000), “Evaluating Credit Risk Models”, Journal of Banking & Finance 24, 151-165.

95. Love, Jim, Chandra, R, (2005), “Testing Export-led Growth in South

Asia”, Journal of Economic Studies, 32, 2, 132-145. 96. Maisel, S. and Winnick, L. (1960), “Family Housing Expenditures:

Elusive Laws and Intrusive Variances”, Proceedings of the Conference on Consumption and Saving, University of Pennsylvania Press, Philadelphia.

97. Mankiw, N.G., David N.W, (1989), “The Baby Boom, the Baby Bust,

and the Housing Market”, Regional Science and Urban Economics, 19, 235-258.

98. Martin, P, (1966),“Aggregate Housing Demand: Test Model, Southern

California”, Land Economics, 42, 4, 503-513. 99. Mulliner, E., Smallbone, K., Maliene, V, (2013), “An Assessment of

Sustainable Housing Affordability Using a Multiple Criteria Decision Making Method”, Omega, 41, 2, 270-279.

100. Murray, M.P, (1983), “Subsidized and Unsubsidized Housing Starts:

1961-1977”, Review of Economics and Statistics, 64, 4, 590-597. 101. Nordvik, V, (2006); “Selective Housing Policy in Local Housing Markets

and TheSupply of Housing”, Journal of Housing Economics, 15, 4, 279-292.

102. OECD (2014), “Income Inequality Update, Rising Inequality: Youth and

Poor Fall Furher Behind”, June 2014. 103. Özbudun, E, (1986), “Türk Anayasa Hukuku”, Tetkin Yayıncılık, Ankara. 104. Özgüven, A. (1998), İktisadi Büyüme: İktisadi Kalkınma, Sosyal

kalkınma Planlama ve Japon Kalkınması, Filiz Kitabevi Yayınları, İstanbul.

105. Özlük, S, (2014), “Türkiye’de Konut Sektöründe Talep ve Arzı

Belirleyen Faktörler”, Yayınlanmamış Doktora Tezi, Maltepe Üniversitesi/İktisat Anabilim Dalı, İstanbul, Türkiye.

106. Öztürk, N., Fitöz, E, (2009), “Türkiye’de Konut Piyasasının

Belirleyicileri: Ampirik Bir Uygulama”, ZKÜ Sosyal Bilimler Dergisi, 5, 10, 21-46.


109

107. Paskov, M., Dewilde, C, “Income inequality and solidarity in Europe”, Research in Social Stratification and Mobility, 30, 415–432.

108. Painter, G., Christian L.R, (2002), “The Role of Interest Rates in

Influencing Long-Run Homeownership Rates”, Journal of Real Estate Financeand Economics, 25, 2-3, 243-267.

109. Piet, E., Thies, L, (2014), “Demographics, Human Capital, and The

Demand For Housing”, Journal of Housing Economics, 26, 19-32. 110. Poterba, J.M, (1984), “Tax Subsidies to Owner Occupied Housing: An

Asset Market Approach”, Quarterly Journal of Economics, 99, 4, 729-752.

111. Ruud, H.K, Geert, R, (1997), “Rent Assistance and Housing Demand”,

Journal of Public Economics, 66, 1, 1-31, 112. Quigley, J.M, (2001), “Real Estate and The Asian Crisis”, Journal of

Housing Economics, 10, 2, 129-161. 113. Sarıoğlu, P. G., (2007), “Hollanda’da Konut Politikaları ve İpotekli Kredi

Sistemi”, METU JFA, 24, 2, 1-16. 114. Shaqra'a, E.A.A, Badarulzaman, (2015), N, Roosli, R, “Residents’

Perception of the Affordability of Private Housing Schemes: Lessons from Aden, Yemen” Procedia - Social and Behavioral Sciences 202, 389 – 399.

115. Serrano, L.D., (2005), “On the Negative Relationship between Labor

Income Uncertainty and Homeownership: Risk-Aversion vs. Credit Constraints”, Journal of Housing Economics, 14, 109–126.

116. Şengül, H. T, (2009), “Kentsel Çelişki ve Siyaset,Kapitalist Kentleşme

Süreçlerinin Eleştirisi”, İmge, Ankara, Türkiye. 117. Shi, S., Jou, J-B., Tripe, D, (2014), “Can Interest Rates Really Control

House Prices? Effectiveness and İmplications for Macroprudential Policy” Journal of Banking & Finance, 47, 15-28.

118. Trimbath, S, Juan, M, (2002), “A New Kind of Gold? Investment in

Housing under Economic Uncertainty”, Milken Institute Working Paper Series, 30, 1-17.

119. Tekeli, İ, (2009), “Konut Sorununu Konut Sunum Biçimleriyle

Düşünmek”, Tarih Vakfı Yurt Yayınları, İstanbul.


110

120. Tekeli, İ, (1999),“Kent Planlaması Konuşmaları”, TBMOB Mimarlar Odası Yayınları, Ankara.

121. Tiwari, P, (2000), “Housing Demand in Tokyo”, International Real

Estate Review, 3, 1, 65-92. 122. Tiwari, P., Parikh, K., Parikh, J, (1999), “Effective Housing Demand in

Mumbai (Bombay) Metropolitan Region”, Urban Studies, 36, 10, 1783-1809.

123. TOKİ, (2010), Konut Edinme Rehberi-2010, Ankara. 124. Topel, R., Shermin, R, (1988), “Housing Investment in United States”,

Journal Political Economy, 96, 4, 718-740. 125. Tsai, I.C, (2013), “Housing Affordability, Self-Occupancy Housing

Demand and Housing Price Dynamics”, Habitat International, 40, 73-81.

126. Turan, M, (2009), “Türkiye’de Kentsel Rant Devlet Mülkiyetinden Özel

Mülkiyete”, Tan, Ankara. 127. TÜİK, (2013), “Nüfus ve Konut Araştırması 2011”, Ankara. 128. Yavuz, F, (1980), “Kentsel Topraklar”, Ankara Üniversitesi Siyasal

Bilgiler Fakültesi Yayınları, Ankara. 129. Yavuz, F., Ruşen, K., Geray C, (1978), “Şehircilik: Sorunlar - Uygulama

ve Politika”, Ankara Üniversitesi Siyasal Bilgiler Fakültesi Yayınları, Ankara, Türkiye.

130. Yong, C., John M.C., Doğan, T, (2011), “Hedonic Estimation of Housing

Demand Elasticity with a Markup over Marginal Costs”, Journal of Housing Economics, 20, 4, 233-248.

131. Yaylalı, M., Lebe, F,(2011), “Beşeri Sermaye ile İktisadi Büyüme

Arasındaki İlişkinin Ampirik Analizi”, Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, XXX, I, 23-51.

132. Zoete, R.P, (2005), “Değişen Toplumda Sosyal Konut Hedefleri Nasıl

Gerçekleştirilir”, Uluslararası Ketsel Dönüşüm Uygulamaları Sempozyumu İstanbul 2004, 165-170.


111

Internet Kaynakları

1. WEB_1, (1948), İnsan Hakları Evrensel Beyannamesi, TBMM Web Sitesi, http://www.tbmm.gov.tr/komisyon/insanhaklari/pdf01/203-208.pdf, 17.12.2014.

2. WEB_2, (1966), TBMM Web Sitesi, Ekonomik, Sosyal ve Kültürel

Haklara İlişkin Uluslararası Sözleşmesi, http://www.tbmm.gov.tr/komisyon/insanhaklari/pdf01/83-93.pdf, 17.12.2014.

3. WEB_3, (1989), TBMM Web Sitesi, Çocuk Haklarına Dair Sözleşme,

http://www.tbmm.gov.tr/komisyon/insanhaklari/pdf01/137-160.pdf, 17.12.2014.

4. WEB_4, (1965), TBMM Web Sitesi, Irk Ayrımcılığının Her Biçiminin

Ortadan Kaldırılmasına İlişkin Uluslararası Sözleşme, http://www.tbmm.gov.tr/kanunlar/k4750.html, 17.12.2014.

5. WEB_5 (1979), Birleşmiş Milletler UNICEF Web Sitesi, Kadınlara Karşı

Tüm Ayrımcılık Biçimleri’nin Ortadan Kaldırılmasına İlişkin Sözleşme, http://www.unicef.org/turkey/cedaw/_gi18.html, 17.12.2014.

6. WEB_6, (1959), Humanium Web Sitesi, Çocuk Hakları Beyannamesi,

http://www.humanium.org/en/convention/text/,17.12.2014.

7. WEB_7, (1969), Birleşmiş Milletler Web Sitesi, Sosyal Alanda İlerleme ve Gelişme Hakkında Beyanname, http://daccess-dds-ny.un.org/doc/RESOLUTION/GEN/NR0/256/76/IMG/NR025676.pdf?OpenElement

8. WEB_8, (1976), Birleşmiş Milletler Web Sitesi, Vancouver İnsan

Yerleşimleri Beyannamesi, http://unhabitat.org/the-vancouver-declaration-on-human-settlements-from-the-report-of-habitat-united-nations-conference-on-human-settlements-vancouver-canada-31-may-to-11-june-1976/,17.12.2014

9. WEB_9, (1986), Birleşmiş Milletler Sitesi, Gelişme Hakkı

Beyannamesi, http://legal.un.org/avl/ha/drd/drd.html

10. WEB_10, (1996), Birleşmiş Milletler Web Sitesi, İnsan Yerleşimleri İstanbul Deklarasyonu,http://daccess-dds-ny.un.org/doc/UNDOC/GEN/G96/025/00/PDF/G9602500.pdf?OpenElement

http://www.tbmm.gov.tr/komisyon/insanhaklari/pdf01/203-208.pdf




http://www.tbmm.gov.tr/kanunlar/k4750.html

http://www.unicef.org/turkey/cedaw/_gi18.html

http://www.humanium.org/en/convention/text/

http://daccess-dds-ny.un.org/doc/RESOLUTION/GEN/NR0/256/76/IMG/NR025676.pdf?OpenElement



http://unhabitat.org/the-vancouver-declaration-on-human-settlements-from-the-report-of-habitat-united-nations-conference-on-human-settlements-vancouver-canada-31-may-to-11-june-1976/




http://legal.un.org/avl/ha/drd/drd.html

http://daccess-dds-ny.un.org/doc/UNDOC/GEN/G96/025/00/PDF/G9602500.pdf?OpenElement




112

11. WEB_10, (1979), İranonline Web Sitesi, http://www.iranonline.com/iran/iran-info/government/constitution-3.html, 31.12.2014

12. WEB_11, (1992), Vietnam Sosyalist Cumhuriyeti Ulusal Meclisi Web

Sitesi, http://www.na.gov.vn/htx/English/C1479/default.asp?Newid=24753#TEWWf8FAfZTw 31.12.2014

13. WEB_12, (1948), Kore Cumhuriyeti Anayasa Mahkemesi Web Sitesi,

http://www.ccourt.go.kr/home/att_file/download/Constitution_of_the_Republic_of_Korea.pdf, 31.12.2014

14. WEB_13, (1982), TBMM Web Sitesi, http://www.tbmm.gov.tr/anayasa/anayasa_2011.pdf , 31.12.2014

15. WEB_14, (2105), Ekodialog Web Sitesi,

http://www.ekodialog.com/kent-ekonomileri/turkiyede-konut-sorunu.html, 21.10.2015

16. WEB_15, (2007), Resmi Gazete Web Sitesi, http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2007/03/20070306-1.htm, 30.12.2014

17. WEB_16, (2004), TCMB Web Sitesi,

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/1a218e0c-1a21-4165-8fc5-d9cdfc15295e/aralik_2004.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=1a218e0c-1a21-4165-8fc5-d9cdfc15295e, 30.12.2014

18. WEB_17, (2014 ve 2015), TCMB Web Sitesi,

(http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/finansal+istikrar+raporu, 30.12.2014 ve

19. http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/88dbf6ad-e521-4600-b9d6-

588071ea9235/Fir_TamMetin21.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE88dbf6ad-e521-4600-b9d6-588071ea9235, 28.12.2015

20. WEB_18, (2013), TİSK WEB Sitesi,

http://www.tisk.org.tr/upload_duyuru_ek/2013/27032013151837-tiskaylikekonomibulteni-mart2013.pdf, 30.12.2014


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/b2b4db77-c834-4b8e-8ec7-4e9549261cab/dthvade.html?MOD=AJPERES, 30.12.2014 ve 28.12.2015

http://www.iranonline.com/iran/iran-info/government/constitution-3.html

http://www.iranonline.com/iran/iran-info/government/constitution-3.html

http://www.na.gov.vn/htx/English/C1479/default.asp?Newid=24753#TEWWf8FAfZTw

http://www.na.gov.vn/htx/English/C1479/default.asp?Newid=24753#TEWWf8FAfZTw

http://www.ccourt.go.kr/home/att_file/download/Constitution_of_the_Republic_of_Korea.pdf

http://www.ccourt.go.kr/home/att_file/download/Constitution_of_the_Republic_of_Korea.pdf

http://www.tbmm.gov.tr/anayasa/anayasa_2011.pdf

http://www.ekodialog.com/kent-ekonomileri/turkiyede-konut-sorunu.html

http://www.ekodialog.com/kent-ekonomileri/turkiyede-konut-sorunu.html

http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2007/03/20070306-1.htm

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/1a218e0c-1a21-4165-8fc5-d9cdfc15295e/aralik_2004.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=1a218e0c-1a21-4165-8fc5-d9cdfc15295e



http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/finansal+istikrar+raporu

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/finansal+istikrar+raporu

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/88dbf6ad-e521-4600-b9d6-588071ea9235/Fir_TamMetin21.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=ROOTWORKSPACE88dbf6ad-e521-4600-b9d6-588071ea9235



http://www.tisk.org.tr/upload_duyuru_ek/2013/27032013151837-tiskaylikekonomibulteni-mart2013.pdf

http://www.tisk.org.tr/upload_duyuru_ek/2013/27032013151837-tiskaylikekonomibulteni-mart2013.pdf

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/b2b4db77-c834-4b8e-8ec7-4e9549261cab/dthvade.html?MOD=AJPERES

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/b2b4db77-c834-4b8e-8ec7-4e9549261cab/dthvade.html?MOD=AJPERES


113

22. WEB_20, (2015), TBB Web Sitesi, http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/veri-sorgulama-sistemi/mali-tablolar/71, 30.12.2014 ve 28.12.2015


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/reel+sektor+istatistikleri/konut+fiyat+endeksi/veri+%28tablolar%29, 22.12.2014 ve 20.12.2015

file:///C:/Users/bulento/Downloads/REIDIN%20T%C3%BCrkiye%20Konut%20Fiyat%20Endeksleri-%202015%20Kas%C4%B1m%20Ay%C4%B1%20Sonu%C3%A7lar%C4%B1.pdf, 20.12.2015

24. WEB_22, (2015), TÜİK Web Sitesi,

http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=18633, 27.09.2015

25. WEB_23, (2007), Resmi Gazete Web Sitesi, http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2007/03/20070306-1.htm, 03.09.2015

26. WEB_24, (2015), TBB Web Sitesi, https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-

sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/59, 03.09.2015 ve 08.01.2016

27. WEB_25, (2015), Dünya Bankası Web Sitesi, http://wdi.worldbank.org/table/1.1, 14.12.2015


http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=18633, 21.10.2015

29. WEB_27, (2015), TÜİK Web Sitesi, http://www.tuik.gov.tr/VeriBilgi.do?alt_id=1056, 28.10.2015


http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, 29.10.2015

31. WEB_29, (2009), TCMB Web Sitesi, http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/--2009---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/930, 31.10.2015

32. WEB_30, (2015), FED, ECB ve TCMB Web Siteleri,

http://www.federalreserve.gov/releases/h15/current/, 31.10.2015

33. https://www.ecb.europa.eu/stats/keyind/html/index.en.html, 31.10.2015

http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/veri-sorgulama-sistemi/mali-tablolar/71

http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/veri-sorgulama-sistemi/mali-tablolar/71

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/reel+sektor+istatistikleri/konut+fiyat+endeksi/veri+%28tablolar%29



http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=18633




http://wdi.worldbank.org/table/1.1


http://www.tuik.gov.tr/VeriBilgi.do?alt_id=1056


http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/--2009---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/930



http://www.federalreserve.gov/releases/h15/current/

https://www.ecb.europa.eu/stats/keyind/html/index.en.html


114

34. http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TCMB+TR/TCMB+TR/Main+Menu/Para+Politikasi/Merkez+Bankasi+Faiz+Oranlari, 31.10.2015

35. WEB_31, (2015), KKB Web Sitesi, http://www.kkb.com.tr/kkb-

hakk%C4%B1nda/kkbyi-tan%C4%B1y%C4%B1n/tarih%C3%A7e.aspx, 31.10.2015

36. WEB_32, (2015), KKB Web Sitesi, https://www.findeks.com/findeks-

hakkinda, 9.11.2015

37. WEB_33, (2010), BDDK Web Sitesi, http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/BDDK_Kurul_Kararlari/88813980.pdf, 10.09.2015


http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, 24.12.2015 http://www.tuik.gov.tr/UstMenu.do?metod=temelist, 24.12.2015 http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1055, 24.12.2015

39. WEB_35, (2010), BDDK Web Sitesi, http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/Basin_Aciklamalari/8870basinaciklamasi1712.pdf, 26.10.2015

40. WEB_36, (2014), TBMM, Resmi Gazete ve TBB Web Sitesi,

https://pbk.tbmm.gov.tr/dokumanlar/orta_vadeli_program_2015_2017.pdf, 28.10.2015 http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2014/11/20141101M1-1.pdf, 28.10.2015 https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/Dokuman/1448/TBB_arastirma_ozlale_kararkurt_1.pdf, 28.10.2015


http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1012, 28.10.2015

42. WEB_38, (2015), MoneyUnder30 ve Bankrete Web Sitesi, http://www.moneyunder30.com/percentage-income-mortgage-payments, 27.10.2015

43. http://www.bankrate.com/finance/mortgages/how-much-house-can-you-buy--1.aspx, 27.10.2015



http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TCMB+TR/TCMB+TR/Main+Menu/Para+Politikasi/Merkez+Bankasi+Faiz+Oranlari

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/TCMB+TR/TCMB+TR/Main+Menu/Para+Politikasi/Merkez+Bankasi+Faiz+Oranlari

http://www.kkb.com.tr/kkb-hakk%C4%B1nda/kkbyi-tan%C4%B1y%C4%B1n/tarih%C3%A7e.aspx



https://www.findeks.com/findeks-hakkinda

https://www.findeks.com/findeks-hakkinda

http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/BDDK_Kurul_Kararlari/88813980.pdf

http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/BDDK_Kurul_Kararlari/88813980.pdf




http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/Basin_Aciklamalari/8870basinaciklamasi1712.pdf

http://www.bddk.org.tr/WebSitesi/turkce/Duyurular/Basin_Aciklamalari/8870basinaciklamasi1712.pdf

https://pbk.tbmm.gov.tr/dokumanlar/orta_vadeli_program_2015_2017.pdf

https://pbk.tbmm.gov.tr/dokumanlar/orta_vadeli_program_2015_2017.pdf

http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2014/11/20141101M1-1.pdf

https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/Dokuman/1448/TBB_arastirma_ozlale_kararkurt_1.pdf

https://www.tbb.org.tr/Content/Upload/Dokuman/1448/TBB_arastirma_ozlale_kararkurt_1.pdf


http://www.moneyunder30.com/percentage-income-mortgage-payments

http://www.moneyunder30.com/percentage-income-mortgage-payments

http://www.bankrate.com/finance/mortgages/how-much-house-can-you-buy--1.aspx

http://www.bankrate.com/finance/mortgages/how-much-house-can-you-buy--1.aspx



115

45. WEB_40, (2015), TOKİ Web Sitesi, http://www.toki.gov.tr/AppResources/UserFiles/files/FaaliyetOzeti/ozet.pdf, 19.12.2015

46. WEB_41, (2007), TBMM Plan Bütçe Komisyonu Web Sitesi,

https://pbk.tbmm.gov.tr/TasariTeklifRaporlari, 22/12/2015 ve

47. WEB_42, (2015), REIDIN Web Sitesi, http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/view/17892802, http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/view/19177583, http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/view/18710002, 23.12.2015

48. muhasebenet.net WEB Sitesi,

http://www.muhasebenet.net/mh_2202_mortgage%20de%20vergi%20tesviki%20yok.html, 22.12.2015 ve

49. Resmi Gazete Web Sitesi,

http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2007/03/20070306-1.htm, 22.12.2015


https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=84&locale=tr, 23.12.2015

51. WEB_44, (2015), TOKİ Web Sitesi, http://www.toki.gov.tr/ , 26.01.2015 ve

52. http://www.toki.gov.tr/AppResources/UserFiles/files/Satis/Agri/Merkez/il

an.pdf, 22.12.2015

53. WEB_45, TÜİK Web Sitesi, http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=18624, 09.01.2016


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/doviz+kurlari/gosterge+niteligindeki+merkez+bankasi+kurlarii, 03.09.2015

55. WEB_47, (2003), Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel

Müdürlüğü Web Sitesi, http://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.4857.pdf, 04.09.2015

56. WEB_48, (2006), Başbakanlık Mevzuatı Geliştirme ve Yayın Genel

Müdürlüğü Web Sitesi, http://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.5510.pdf, 04.09.2015

http://www.toki.gov.tr/AppResources/UserFiles/files/FaaliyetOzeti/ozet.pdf

http://www.toki.gov.tr/AppResources/UserFiles/files/FaaliyetOzeti/ozet.pdf

https://pbk.tbmm.gov.tr/TasariTeklifRaporlari

http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/view/17892802






http://www.muhasebenet.net/mh_2202_mortgage%20de%20vergi%20tesviki%20yok.html

http://www.muhasebenet.net/mh_2202_mortgage%20de%20vergi%20tesviki%20yok.html


https://biruni.tuik.gov.tr/medas/?kn=84&locale=tr

http://www.toki.gov.tr/

http://www.toki.gov.tr/AppResources/UserFiles/files/Satis/Agri/Merkez/ilan.pdf

http://www.toki.gov.tr/AppResources/UserFiles/files/Satis/Agri/Merkez/ilan.pdf


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/doviz+kurlari/gosterge+niteligindeki+merkez+bankasi+kurlarii



http://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.4857.pdf

http://www.mevzuat.gov.tr/MevzuatMetin/1.5.5510.pdf


116

57. WEB_49, (2014), Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı Web Sitesi, http://www.csgb.gov.tr/csgbPortal/ShowProperty/WLP%20Repository/csgb/dosyalar/istatistikler/net_brut_asgari_uc, 04.09.2015



59. WEB_51, (2015), TCMB Web Sitesi, http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/aylik+fiyat+gelismeleri, 04.09.2015


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/istatistikler/reel+sektor+istatistikleri/konut+fiyat+endeksi, 08.09.2015


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/26e3c246-8d58-4b75-a5cf-09ae6fa18543/KFE_+Yontemsel_+Aciklama.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=26e3c246-8d58-4b75-a5cf-09ae6fa18543, 08.09.2015

62. WEB_54, (2015), REIDIN WEB Sitesi, http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/reidinTrends, 08.09.2015

63. WEB_55, (2015), TCMB Web Sitesi, http://evds.tcmb.gov.tr/,

13.09.2015

64. WEB_56, (2015), TCMB Web Sitesi [Bankalarca Açılan Kredilere Uygulanan Ağırlıklı Faiz Oranları/Faiz İstatistikleri], http://evds.tcmb.gov.tr/, 23.09.2015

65. WEB_57, (2015), TÜİK Web Sitesi, http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=18558, 10.09.2015

66. WEB_58, (2012), TKGM Web Sitesi, http://www.tkgm.gov.tr/tr/TAKBIS,

10.09.2015

67. WEB_59, (2013), TÜİK Web Sitesi, http://www.tuik.gov.tr/PreHaberBultenleri.do?id=13514, 10.09.2015

68. WEB_60, (2015), TBB Web Sitesi, http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-

sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/mart--2014---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/1342 ve http://www.tbb.org.tr/doc/tr/TBB_%C4%B0statistikleri_Yay%C4%B1nlama_Takvimi.pdf, 23.09.2015

http://www.csgb.gov.tr/csgbPortal/ShowProperty/WLP%20Repository/csgb/dosyalar/istatistikler/net_brut_asgari_uc

http://www.csgb.gov.tr/csgbPortal/ShowProperty/WLP%20Repository/csgb/dosyalar/istatistikler/net_brut_asgari_uc


http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/aylik+fiyat+gelismeleri

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/yayinlar/raporlar/aylik+fiyat+gelismeleri

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/26e3c246-8d58-4b75-a5cf-09ae6fa18543/KFE_+Yontemsel_+Aciklama.pdf?MOD=AJPERES&CACHEID=26e3c246-8d58-4b75-a5cf-09ae6fa18543



http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/reidinTrends

http://www.reidin.com/tr-TR/Indicators/reidinTrends




http://www.tkgm.gov.tr/tr/TAKBIS


http://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/mart--2014---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/1342



http://www.tbb.org.tr/doc/tr/TBB_%C4%B0statistikleri_Yay%C4%B1nlama_Takvimi.pdf

http://www.tbb.org.tr/doc/tr/TBB_%C4%B0statistikleri_Yay%C4%B1nlama_Takvimi.pdf


117

69. WEB_61, (2015), KKB Web Sitesi, http://www.kkb.com.tr/kkb-hakk%C4%B1nda/kkbyi-tan%C4%B1y%C4%B1n/faaliyet-konular%C4%B1.aspx, 12.09.2015

70. WEB_62, (2015), KKB Web Sitesi, http://www.kkb.com.tr/kurumsal-

%C3%BCyelik/%C3%9Cyelerimiz.aspx, 12.09.2015

71. WEB_63, (2015), KKB-Findeks Web Sitesi, https://www.findeks.com/urunler/findeks-kredi-notu, 12.09.2015

Ekler Ek A Veri Seti ve Durağanlık Analizi

Ek B Korelasyon Analizi

Ek C Basit Regresyon Analizi

Ek D Çoklu Regresyon Analizi

Ek E Konut Kredisi Aylık Basit ve Eşleneği Yıllık Bileşik Faiz Oranı İle Yeni Verilen Konut Kredisi Tutarı

Ek F 10 Yıllık Hazine Bonosu Gösterge Faizi 2009-2014 Dönemi Haftalık Detay

Ek G Örnek Konut Kredisi Fonlama ve Geri Ödeme Tablosu

http://www.kkb.com.tr/kkb-hakk%C4%B1nda/kkbyi-tan%C4%B1y%C4%B1n/faaliyet-konular%C4%B1.aspx



http://www.kkb.com.tr/kurumsal-%C3%BCyelik/%C3%9Cyelerimiz.aspx

http://www.kkb.com.tr/kurumsal-%C3%BCyelik/%C3%9Cyelerimiz.aspx

https://www.findeks.com/urunler/findeks-kredi-notu


118

Özgeçmiş Dr. Mithat Bülent Özmen, 1988-1992 yılları arasında Ankara Üniversitesi

Siyasal Bilgiler Fakültesi’nde siyaset bilimi ve kamu yönetimi okudu. Bankacılık hayatına Türkiye İş Bankası Teftiş Kurulu’nda başlayan Dr.

Özmen, çeşitli banka ve finansal kuruluşların satın alma, birleşme, kuruluş ve tasfiye gibi kritik süreçlerinde aktif görevler üstlendi. 1994 yılında Hazine Müsteşarlığı’nca Türkiye İş Bankası’na verilen TYT Bank’ın tasfiye işlemlerinde, 1999-2001 yıllarında TMSF gözetim ve denetiminde Etibank, Interbank ve Esbank’ın birleşme ve tasfiye çalışmalarında görev alan Dr. Özmen; 2003 yılında Dışbank adına TMSF bünyesinde yer alan Pamukbank’ın satın alınması ve yine söz konusu banka adına Vakıfbank’ın özelleştirilmesi projelerinde, yine aynı yıl içerisinde Novabank ve Millenium bcp iştiraki olan BankEuropa’nın kuruluş ve faaliyete geçme çalışmasında yer aldı.

2005 yılında Avrupa Birliği Jean Monnet Burs Programı çerçevesinde

University of Kent, Brussels School of International Studies’de Uluslararası İlişkiler Teorileri yüksek lisans derecesi alan Dr. Özmen, aynı yıl içerisinde Millenium bcp’nin Lizbon’da yerleşik yasal uyum merkez grubuna katıldı.

Millenium bcp bünyesindeki BankEuropa’nın yasal uyum departmanını

kurup yöneten Dr. Özmen; 2007 yılında Deutsche Bank iştiraki ve Türkiye’nin ilk konut finansman şirketi olan DD Mortgage’ın kuruluş çalışmaları kapsamında, söz konusu bankanın İngiltere ve İspanya’da yerleşik mortgage merkezlerinde süreç yönetimi çalışmalarına katıldı.

Bu süreçte ABD’de ortaya çıkan ve tüm dünya ekonomilerini etkileyen

mortgage esaslı küresel krizin, özellikle dar ve orta gelirli ailelerde yarattığı telafisi güç olumsuzluklara yakından tanıklık eden Dr. Özmen; Türkiye’de dar ve orta gelirli hanehalklarının barınma sorununun çözümüne yönelik ekonometrik ve finansal modeller üzerine çalışmaya başladı. Bu amaçla geliştirdiği modelleme çalışmalarını, Okan Üniversitesi Bankacılık Finans Doktora Programı kapsamında akademik düzleme taşıyan Dr. Özmen, üniversitelerde ve başta Finansal Kurumlar Birliği olmak üzere çeşitli mesleki platformlarda, konut ve kredi politikaları üzerine düzenli seminerler vermektedir.

Dr. Özmen’in, konut finansmanı, kredi ve kredi risk yönetimi üzerine

ulusal basında yayınlanmış çok sayıda makalesi bulunmaktadır.


119

EK - A İlgili Bölüm: 2.3. Veri, Veri Temini ve Hesaplama Yöntemi Konu: Veri Seti ve Durağanlık Analizi

1. ABD Dolar Kuru ABD Doları Türk Lirası karşılığı değer için, Gösterge Niteliğindeki

Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru esas alınmış; söz konusu değerlerin aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle veri listesi oluşturulmuştur (WEB_46, 2015).

A. Veri Listesi Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları

Döviz Satış Kuru esas alınarak; söz konusu değerlerin aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle elde edilen, 72 dönemlik seri çerçevesinde ABD Dolar Kuru değişkeni için değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 1 ABD Dolar Kuru Aylık Aritmetik Ortalama Değerler

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 1,6021 1,4732 1,5643 1,8413 1,7713 2,2272

Şubat 1,6630 1,5155 1,5902 1,7583 1,7778 2,2139

Mart 1,7119 1,5335 1,5798 1,7895 1,8111 2,2191

Nisan 1,6076 1,4930 1,5219 1,7872 1,7991 2,1294

Mayıs 1,5569 1,5469 1,5751 1,8098 1,8301 2,0934

Haziran 1,5461 1,5782 1,6031 1,8232 1,8999 2,1210

Temmuz 1,5186 1,5406 1,6574 1,8127 1,9342 2,1230

Ağustos 1,4869 1,5097 1,7561 1,7957 1,9635 2,1634

Eylül 1,4915 1,4922 1,8002 1,8030 2,0210 2,2130

Ekim 1,4694 1,4246 1,8309 1,8028 1,9913 2,2587

Kasım 1,4872 1,4403 1,8175 1,7937 2,0267 2,2380

Aralık 1,5070 1,5221 1,8700 1,7877 2,0667 2,2969

B. Linear Grafik Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları

Döviz Satış Kuru esas alınarak, söz konusu değerlerin aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle elde edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde, ABD Dolar Kuru değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.


120

Şekil 1 ABD Dolar Kuru Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 1’deki grafikten görüleceği üzere, aylık ortalama değer olarak

hazırlanan ABD Doları Kuru değişkeninin linear grafiği, 2009 Ocak - 2014 Aralık dönemi için artış eğilimi göstermektedir. Söz konusu 72 dönemlik seri için yine söz konusu değişken bağlamında trendin “y = 0,0107x + 1,3844” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu anlaşılmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 1’deki grafikten görüleceği üzere, ABD Dolar

Kuru değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları

Döviz Satış Kuru esas alınarak, söz konusu değerlerin aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle elde edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde, ABD Dolar Kuru değişkeni için Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 0.0107x + 1.3844

1.00

1.20

1.40

1.60

1.80

2.00

2.20

2.40

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


121

Tablo 2 ABD Dolar Kuru Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_USD_ORT__KUR) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.719176 0.0000

Test critical values: 1% level -2.598416 5% level -1.945525 10% level -1.613760 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_USD_ORT__KUR,2) Method: Least Squares Date: 07/29/15 Time: 11:47 Sample (adjusted): 2009M03 2014M12 Included observations: 70 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(L_USD_ORT__KUR(-1)) -0.783118 0.116550 -6.719176 0.0000 R-squared 0.395502 Mean dependent var -0.000162

Adjusted R-squared 0.395502 S.D. dependent var 0.032058 S.E. of regression 0.024925 Akaike info criterion -4.531727 Sum squared resid 0.042866 Schwarz criterion -4.499606 Log likelihood 159.6105 Hannan-Quinn criter. -4.518968 Durbin-Watson stat 1.984804

D(L_USD_ORT__KUR), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını

gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

2. Asgari Ücret (Brüt – TL) Asgari Ücret, bir işçinin bir günlük normal çalışma karşılığında asgari

temel ihtiyaçlarını karşılaması öngörülen ve işveren tarafından ödenmesi zorunlu en düşük ücreti ifade eder.

Türkiye’de aylık olarak ödenen asgari ücret, 16 yaşından büyük işçiler

için brüt asgari ücretten vergi ve diğer yasal kesintilerin mahsup


122

edilmesinden sonra kalan net ücreti ifade eder. Her sektör ve her bölge için aynı ve tek brüt ve net asgari ücret söz konusudur.

Brüt asgari ücret, her yıl 1 Ocak-30 Haziran ve 1 Temmuz-31 Aralık

olacak şekilde iki altı aylık dönem için bir sabit değer üzerinden belirlenir (WEB_47, 2003), (WEB_48, 2006).

Bu çalışmanın bağımsız değişkeni olarak Asgari Ücret, daha önce

çerçevesi çizilen 72 dönemlik zaman serisi için Brüt Asgari Ücret’in TL cinsinden değerini ifade etmektedir (WEB_49, 2014).

Bu çalışmada, hanehalkı geliri ile konut talebi arasındaki ilişki

değerlendirilirken, bağımsız değişken olarak Asgari Ücret TL ve USD brüt değerleri esas alınmıştır.

Ancak, modellemelerde anlamlı bir sonuç elde edilememesi halinde,

aşağıda 72 dönemlik zaman serisinde aldığı değerlere ayrıca yer verilen Hanehalkları Yıllık Kullanılabilir Geliri değerlerinin de, bağımsız bir değişken olarak çalışılacağı not edilmektedir.

A. Veri Listesi Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin

edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde, yıllara sari Asgari Ücret – TL değişkeni için değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 3 Yıllara Sari Asgari Ücret - TL

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 666,00 729,00 796,50 886,50 978,60 1.071,00

Şubat 666,00 729,00 796,50 886,50 978,60 1.071,00

Mart 666,00 729,00 796,50 886,50 978,60 1.071,00

Nisan 666,00 729,00 796,50 886,50 978,60 1.071,00

Mayıs 666,00 729,00 796,50 886,50 978,60 1.071,00

Haziran 666,00 729,00 796,50 886,50 978,60 1.071,00

Temmuz 693,00 760,50 837,00 940,50 1.021,50 1.134,00

Ağustos 693,00 760,50 837,00 940,50 1.021,50 1.134,00

Eylül 693,00 760,50 837,00 940,50 1.021,50 1.134,00

Ekim 693,00 760,50 837,00 940,50 1.021,50 1.134,00

Kasım 693,00 760,50 837,00 940,50 1.021,50 1.134,00

Aralık 693,00 760,50 837,00 940,50 1.021,50 1.134,00


123

B. Linear Grafik Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin

edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde, Asgari Ücret – TL değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir. Şekil 2 Asgari Ücret - TL Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 2’deki grafikten görüleceği üzere, Asgari Ücret - TL değişkeninin linear grafiği, 2009 Ocak - 2014 Aralık dönemi için enflasyona bağlı olarak artış eğilimi göstermektedir. Bir diğer ifadeyle, söz konusu 72 dönemlik seri için yine söz konusu değişken bağlamında trendin “y = 7,0439x + 619,07 TL” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu anlaşılmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 2’deki grafikten anlaşılacağı üzere, Asgari Ücret

- TL serisi ortalamada ve varyansta durağandır. Ancak bu durağanlıkta, stokastik olmayan determinist mevsimsellikten söz etmek mümkündür. Keza, artışlar her dönem aynı zamanda gerçekleşmektedir. Dolayısıyla mevsimsellik etkisinden arındırmak amacıyla kullanılacak kuklaların da her bir iniş ve çıkış zamanına denk gelecek şekilde hangi aylar için konması gerektiği kolaylıkla belirlenebilmektedir.

Sonuç olarak, bu zaman serisinde logaritma almak suretiyle ölçek

daraltmayı gerektirecek bir durum söz konusu değildir. Öyleyse doğrudan Dickey Fuller-1979 Birim Kök Testi ile birim kök olup olmadığı sınanacaktır.

y = 7.0439x + 619.07

250.00

500.00

750.00

1,000.00

1,250.00

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


124

C. Durağanlık Testi Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin

edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde, Asgari Ücret – TL değişkeni için Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 4 Asgari Ücret – TL Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(ASGARI__CRET__TL_,2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 4 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ASGARI__CRET__TL_,3) Method: Least Squares Date: 07/15/15 Time: 14:56 Sample (adjusted): 2009M08 2014M12 Included observations: 65 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(ASGARI__CRET__TL_(-1),2) -6.175991 0.100284 -61.58479 0.0000

D(ASGARI__CRET__TL_(-1),3) 4.164258 0.087999 47.32181 0.0000

D(ASGARI__CRET__TL_(-2),3) 3.140793 0.068802 45.65004 0.0000

D(ASGARI__CRET__TL_(-3),3) 2.105594 0.046158 45.61718 0.0000

D(ASGARI__CRET__TL_(-4),3) 1.058664 0.022939 46.15160 0.0000

R-squared 0.994647 Mean dependent var -0.415385

Adjusted R-squared 0.994291 S.D. dependent var 44.27293 S.E. of regression 3.345313 Akaike info criterion 5.326801 Sum squared resid 671.4672 Schwarz criterion 5.494062 Log likelihood -168.1210 Hannan-Quinn criter. 5.392796 Durbin-Watson stat 1.923833

D(ASGARI__CRET__TL_,2), serinin logaritmalı halinin 2. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak


125

değerce en büyüktür. Öyleyse H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 2. farkında durağan bir seridir.

3. Asgari Ücret - USD Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin

edilen Asgari Ücret - TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle Asgari Ücret - USD elde edilmiştir. Böylece enflasyon etkisi görece olarak ortadan kaldırılmış ve böylelikle daha durağan bir seri elde edilmeye çalışılmıştır.

A. Veri Listesi Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin

edilen Asgari Ücret - TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret - USD değişkeni için, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde oluşturulan yıllara sari değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 5 Yıllara Sari Asgari Ücret – USD

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 415,70 494,84 509,17 481,45 552,48 480,87

Şubat 400,48 481,03 500,88 504,18 550,46 483,76

Mart 389,04 475,38 504,18 495,39 540,33 482,63

Nisan 414,28 488,28 523,36 496,03 543,94 502,96

Mayıs 427,77 471,27 505,68 489,83 534,72 511,61

Haziran 430,76 461,92 496,85 486,23 515,08 504,95

Temmuz 456,34 493,64 505,01 518,84 528,13 534,15

Ağustos 466,07 503,74 476,62 523,75 520,24 524,17

Eylül 464,63 509,65 464,95 521,63 505,44 512,43

Ekim 471,62 533,83 457,15 521,69 512,98 502,06

Kasım 465,98 528,01 460,52 524,34 504,02 506,70

Aralık 459,85 499,64 447,59 526,09 494,27 493,71


126

B. Linear Grafik Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin

edilen Asgari Ücret - TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret - USD değişkeni için, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 3 Asgari Ücret - USD Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 3’teki grafik çerçevesinde Aylık Asgari Ücret - USD değişkeninin

linear dağılımı değerlendirildiğinde, Asgari Ücret - TL dağılımından çok farklı seyrettiği gözlemlenmektedir. ABD Doları Kuru değişkenindeki dönemsel iniş çıkışların, sabit seyreden asgari ücretin alım gücünü önemli ölçüde değiştirdiği gözlenmekte; Aylık Asgari Ücret - USD değişkenindeki trendin “ y = 0,0315x + 455,23” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu; Aylık Asgari Ücret - TL değişkenine göre yaklaşık 1/7 oranında daha düşük gerçekleştiği hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 3’teki grafikten görüleceği üzere, Asgari Ücret -

USD değişkeni için serideki yayılımın, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

y = 1.0315x + 455.23

250.00

350.00

450.00

550.00

650.00

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


127

C. Durağanlık Testi

Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin edilen Asgari Ücret - TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret – USD değişkeni için, Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 6 Asgari Ücret – USD Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_ASGARI_CRET_USD_) has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 5 (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic -3.013458 0.0031

Test critical values: 1% level -2.601024

5% level -1.945903

10% level -1.613543

*MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation

Dependent Variable: D(L_ASGARI_CRET_USD_,2)

Method: Least Squares

Date: 07/15/15 Time: 15:05

Sample (adjusted): 2009M08 2014M12

Included observations: 65 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

D(L_ASGARI_CRET_USD_(-1)) -0.879233 0.291769 -3.013458 0.0038

D(L_ASGARI_CRET_USD_(-1),2) -0.063611 0.250533 -0.253901 0.8005


D(L_ASGARI_CRET_USD_(-3),2) 0.096689 0.198619 0.486808 0.6282




Adjusted R-squared 0.645995 S.D. dependent var 0.043790

S.E. of regression 0.026054 Akaike info criterion -4.369499

Sum squared resid 0.040051 Schwarz criterion -4.168786

Log likelihood 148.0087 Hannan-Quinn criter. -4.290305

Durbin-Watson stat 1.975231


128

D(ASGARI__CRET__USD_), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

Öte taraftan, yukarıda ifade edildiği üzere, modellemelerde anlamlı bir

sonuç elde edilememesi halinde, bağımsız bir değişken olarak ayrıca çalışılacağı not edilen Hanehalkları Yıllık Kullanılabilir Gelirinin 72 dönemlik zaman serisinde aldığı sırasıyla TL ve USD değerler aşağıdaki gibidir.

Tablo 7 Yıllara Sari Hanehalkları Yıllık Kullanılabilir Geliri – TL

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Şubat 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Mart 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Nisan 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Mayıs 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Haziran 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Temmuz 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Ağustos 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Eylül 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Ekim 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Kasım 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Aralık 1.774 1.839 2.029 2.215 2.457 2.667

Tablo 8 Yıllara Sari Hanehalkları Yıllık Kullanılabilir Geliri - USD

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 1.108 1.248 1.297 1.203 1.387 1.197

Şubat 1.067 1.213 1.276 1.260 1.382 1.205

Mart 1.037 1.199 1.284 1.238 1.356 1.202

Nisan 1.104 1.231 1.333 1.239 1.365 1.252

Mayıs 1.140 1.189 1.288 1.224 1.342 1.274

Haziran 1.148 1.165 1.265 1.215 1.293 1.257

Temmuz 1.168 1.193 1.224 1.222 1.270 1.256

Ağustos 1.193 1.218 1.155 1.233 1.251 1.233

Eylül 1.190 1.232 1.127 1.228 1.216 1.205

Ekim 1.208 1.291 1.108 1.229 1.234 1.181

Kasım 1.193 1.277 1.116 1.235 1.212 1.192

Aralık 1.177 1.208 1.085 1.239 1.189 1.161


129

4. TÜFE – Aylık Tüketici Fiyatları Endeksi (TÜFE), Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK)

tarafından Metaveri başlığı altında aşağıdaki şekilde tanımlanmakta ve sınıflandırılmaktadır (WEB_50, 2015).

TÜFE hanehalklarının tüketimine yönelik mal ve hizmet fiyatlarının

zaman içindeki değişimini ölçmektedir. 2003 temel yıllı TÜFE'nin temel amacı; piyasada tüketime konu olan mal ve hizmetlerin fiyatlarındaki değişimi ölçerek enflasyon oranını hesaplamaktır. Bu amaca yönelik olarak hanehalklarının, yabancı ziyaretçilerin ve kurumsal nüfusun yurtiçinde yaptığı tüm nihai parasal tüketim harcamaları dikkate alınmışır. Ağırlıkların tespitinde ve endeks hesaplamasında [...] harcamalar 12 ana grup 44 alt grup altında toplanmıştır. Endekste 426 madde kapsama alınmıştır.

Veri derleme sistemi: Taze sebze ve meyveler, futbol maçına giriş

ücreti, LPG, tüp gaz, altın ve seçilmiş 15 gıda ürünü haftada bir kez ve diğer ürünler ayda iki kez; kiralar ve seçilmiş 83 madde çeşidi ayda bir kez derlenmektedir. Benzin ve mazot fiyatları ise günlük olarak takip edilmektedir.

Yine aynı TÜİK’in referans kaynağında, TÜFE’nin hesaplanmasına esas

verinin kapsamı aşağıdaki şekide açıklanmaktadır. Ağırlıkların kaynağı: Tüm sosyo-ekonomik gruplardan yaklaşık yıllık

13.248 (3 yıl toplamı 39.744) hanehalkı ile yapılan Hanehalkı Bütçe Anketi, kurumsal nüfus anketi, yabancı uyrukluların Türkiye’de yapmış oldukları harcamalar için turizm anketi ve idari kayıtlardan elde edilen harcama ve ciro bilgileridir.

Kapsanan işlemler: 2003=100 temel yıllı TÜFE’de, yurtiçinde mal ve hizmet tüketmek amacıyla yapılan, tüm nihai parasal tüketim harcamaları esas alınmaktadır. Endekste tüm il merkezlerinden ve 74 ilçeden fiyat derlenmektedir. Ayda 27.198 işyerinden 390.984 fiyat derlenmekte ve 4290 kiracı endeks kapsamında takip edilmektedir. İşyeri ve fiyat sayıları mevsimsel yapıya göre yıl içerisinde değişkenlik gösterebilmektedir.

Nüfus kapsamı: Endeksin nüfus kapsamı; nüfusun gelir gruplarına veya coğrafi bölgelere göre herhangi bir ayırım yapılmadan, Türkiye içinde yaşayan toplam nüfus olarak belirlenmiştir.

Coğrafi kapsam: Hanehalklarının, yabancı ziyaretçilerin ve kurumsal nüfusun yurtiçinde yaptığı tüm nihai parasal tüketim harcamaları dikkate alınmıştır.

Fiyat kapsamı: Endeksin fiyat kapsamı, satın alış fiyatları olarak tespit edilmektedir. Fiyatlar, vergiler dahil peşin ödemeler olarak belirlenerek, taksitli satışlar üzerinden fiyatlandırmalar veya anlaşmalı fiyatlar dikkate alınmamaktadır.


130

TÜFE sonuçları, hafta sonuna denk gelen günlerde takip eden ilk iş gününde olmak kaydıyla her ayın 3. günü saat 10:00 itibariyle TÜİK tarafından açıklanmaktadır (WEB_49, 2015). Yine, TCMB de TÜİK tarafından sonuçların ilan edilmesinin ertesi iş günü içinde Aylık Fiyat Gelişmeleri Raporu başlığı altında bir rapor yayımlamakta ve para politikaları çerçevesinde söz konusu sonuçları değerlendirmektedir (WEB_51, 2015).

Yukarıda da zikredildiği üzere, cari TÜFE için baz yıl olarak 2003 yılı

esas alınmıştır (2003 = 100). Sonraki aylarda ve yıllarda hesaplanan TÜFE ile bir önceki dönem değeri karşılaştırılmak suretiyle dönemsel fiyat değişimleri hesaplanmaktadır. Buna göre örneğin, 2011 yılının Aralık ayında TÜFE 200,85 olarak, 2012 yılının Ocak ayında ise 201,98 olarak hesaplanmıştır. Bu durumda, 2012 yılı Ocak ayında tüketici enflasyonu bir önceki aya göre ((201,98 – 200,85) / 200,85 x 100 =)) yüzde 0,56 artmış olmaktadır. Diğer taraftan, 2011 yılının Ocak ayında TÜFE 182,60’dir. Dolayısıyla, 2012 Ocak ayında yıllık TÜFE artışı ((201,98 – 182,60) / 182,60 x 100 = )) yüzde 10,61 olarak gerçekleşmiştir.

A. Veri Listesi TCMB ve TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, TÜFE - Aylık değişkeni için yüzdesel değişim tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 9 Yıllara Sari TÜFE – Aylık

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 0,29 1,85 0,41 0,56 1,65 1,98

Şubat -0,34 1,45 0,73 0,56 0,30 0,43

Mart 1,10 0,58 0,42 0,41 0,66 1,13

Nisan 0,02 0,60 0,87 1,52 0,42 1,34

Mayıs 0,64 -0,36 2,42 -0,21 0,15 0,40

Haziran 0,11 -0,56 -1,43 -0,90 0,76 0,31

Temmuz 0,25 -0,48 -0,41 -0,23 0,31 0,45

Ağustos -0,30 0,40 0,73 0,56 -0,10 0,09

Eylül 0,39 1,23 0,75 1,03 0,77 0,14

Ekim 2,41 1,83 3,27 1,96 1,80 1,90

Kasım 1,27 0,03 1,73 0,38 0,01 0,18

Aralık 0,53 -0,30 0,58 0,38 0,46 -0,44


131

B. Linear Grafik TCMB ve TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, TÜFE - Aylık değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 4 TÜFE - Aylık Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 4’teki grafik çerçevesinde TÜFE - Aylık değişkeninin linear dağılımı

değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 0,0008x + 0,5661” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 4’teki grafikten görüleceği üzere, TÜFE - Aylık

değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta durağan olmadığı, ancak ortalamada durağan olduğu gözlemlenmektedir. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla logaritmasının alınması ve akabinde birim kök testi yapılması gerekmektedir. Ancak, fiyat değişimindeki negatif yönlü verilerin varlığı, logaritma alınmasına imkan vermemektedir. Bu sebeple, veri listesinin içindeki negatif değerlerin mutlak değeri alınarak pozitif değere çekilmesi sağlanacak; böylece logaritma alınmasına ve durağanlık tesisinde daha kesin bir bilgiye ulaşılmasına çalışılacaktır.

C. Durağanlık Testi TCMB ve TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, TÜFE - Aylık değişkeni için Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 0.0008x + 0.5661

-1.50

-1.00

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

3.50

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


132

a. Mutlak Değeri Alınmamış Tablo 10 TÜFE - Aylık Durağanlık Testi-1

Null Hypothesis: T_FE__AYL_K_ has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(T_FE__AYL_K_) Method: Least Squares Date: 07/29/15 Time: 12:00 Sample (adjusted): 2009M02 2014M12 Included observations: 71 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. T_FE__AYL_K_(-1) -0.541890 0.106341 -5.095794 0.0000 R-squared 0.270517 Mean dependent var -0.010282

Adjusted R-squared 0.270517 S.D. dependent var 1.083038 S.E. of regression 0.925020 Akaike info criterion 2.695983 Sum squared resid 59.89640 Schwarz criterion 2.727851 Log likelihood -94.70738 Hannan-Quinn criter. 2.708656 Durbin-Watson stat 2.037790

T_FE__AYL_K_ ifadesi serinin düzey halini göstermektedir. Prob*

değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse Ho reddedilir ve seri düzey halinde durağan bir seridir.


133

b. Mutlak Değeri Alınmış

Tablo 11 TÜFE - Aylık Durağanlık Testi-2

Null Hypothesis: D(MUT_TUFE_AYLK) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(MUT_TUFE_AYLK,2) Method: Least Squares Date: 07/29/15 Time: 12:04 Sample (adjusted): 2009M04 2014M12 Included observations: 69 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(MUT_TUFE_AYLK(-1)) -2.026776 0.182159 -11.12643 0.0000

D(MUT_TUFE_AYLK(-1),2) 0.468519 0.110865 4.226027 0.0001



S.E. of regression 0.770655 Akaike info criterion 2.345406

Sum squared resid 39.79196 Schwarz criterion 2.410163

Log likelihood -78.91652 Hannan-Quinn criter. 2.371098


D(MUT_TUFE_AYLK), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını

gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.


134

5. TÜFE – Yıllık

A. Veri Listesi TCMB ve TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, TÜFE - Yıllık değişkeni için yüzdesel değişim tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 11 Yıllara Sari TÜFE – Yıllık

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 9,50 8,19 4,90 10,61 7,31 7,75

Şubat 7,73 10,13 4,16 10,43 7,03 7,89

Mart 7,89 9,56 3,99 10,43 7,29 8,39

Nisan 6,13 10,19 4,26 11,14 6,13 9,38

Mayıs 5,24 9,10 7,17 8,28 6,51 9,66

Haziran 5,73 8,37 6,24 8,87 8,30 9,16

Temmuz 5,39 7,58 6,31 9,07 8,88 9,32

Ağustos 5,33 8,33 6,65 8,88 8,17 9,54

Eylül 5,27 9,24 6,15 9,19 7,88 8,86

Ekim 5,08 8,62 7,66 7,80 7,71 8,96

Kasım 5,53 7,29 9,48 6,37 7,32 9,15

Aralık 6,53 6,40 10,45 6,16 7,40 8,17

B. Linear Grafik TCMB ve TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, TÜFE - Yıllık değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 5 TÜFE - Yıllık Yıllara Sari Değişim Trendi

y = -0.0015x + 0.8199

0.000.250.500.751.001.251.501.752.002.252.502.753.003.253.50

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


135

Şekil 5’deki grafik çerçevesinde TÜFE - Yıllık değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = -0,0015x + 0,8199” denklemli ve azalan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 5’deki grafikten görüleceği üzere, serideki

yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla logaritmasının alınması; bunun da akabinde birim kök testi yapılması gerekmektedir.

Öte taraftan, yine Şekil 4’teki grafikten görüleceği üzere, TÜFE - Aylık

değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin ortalamada durağan, ancak varyansta durağan olmadığını gözlemlenmektedir. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla logaritmasının alınması; bunun da akabinde birim kök testi yapılması gerekmektedir. Ancak, fiyat değişimindeki negatif yönlü verilerin varlığı, logaritma alınmasına imkan vermemektedir.

C. Durağanlık Testi TCMB ve TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, TÜFE - Yıllık değişkeni için Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 12 TÜFE - Yıllık Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(LOG_T_FE__Y_LL_K_) has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11) t-Statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.015346 0.0000


5% level -1.945525

10% level -1.613760 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.

Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG_T_FE__Y_LL_K_,2) Method: Least Squares Date: 07/29/15 Time: 12:10 Sample (adjusted): 2009M03 2014M12



136

Tablo 12 Devamı

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LOG_T_FE__Y_LL_K_(-1)) -0.820372 0.116940 -7.015346 0.0000 R-squared 0.416282 Mean dependent var 0.001327






D(LOG_T_FE__Y_LL_K_) ), serinin logaritmalı halinin 1. farkının

alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

6. Metrekare Konut Fiyat – TL Metrekare Konut Fiyatı – TL değişkeni için iki kaynaktan faydalanmak

mümkündür. Bunlardan REIDIN firmasına ait Satılık Konut Fiyat Endeksi serileri Haziran 2007 ve endekse ilişkin veri tabanı Ocak 2003’ten itibaren başlamaktayken, TCMB tarafından oluşturulan ve Türkiye’de konut kredisi veren kredi kuruluşlarına değerleme firmalarınca yapılan değerleme raporları esas alınmak suretiyle oluşturulan Türkiye Konut Fiyat Endeksi serileri ve endekse ilişkin veri tabanı Ocak 2010’dan itibaren başlamaktadır (WEB_52, 2015) ve (WEB_53, 2010).

Bu çalışmanın Ocak 2009 ve Aralık 2014 tarihleri arasındaki bir dönemi

kapsaması nedeniyle Reidin firmasına ait veri tabanı esas alınmıştır. Reidin, Satılık Konut Fiyat Verisini, “ilgili bölge ve dönem içindeki satılık

konut fiyatlarından faydalanılarak belirlenen medyan konut satış fiyatı” olarak tanımlamaktadır. Bu çerçevede söz konusu verinin kapsamı, belli bir bölge veya coğrafi pazardaki emlak fiyatları ile bunların değişimlerini ifade etmektedir. Ocak 2003’de 7 büyükşehir (Adana, Ankara, Antalya, Bursa, İstanbul, İzmir ve Kocaeli) ile bu şehirlere bağlı 71 ilçe ve 481 mahalleyi kapsayacak şekilde oluşturulan veriler, Ocak 2012 itibariyle 62 şehir, 221 ilçe ve 1.083 mahalleyi kapsayacak şekilde genişletilmiştir (WEB_54, 2015).

Reidin Satılık Konut Fiyat Veri güncellemeleri aylık olarak

gerçekleştirilirmekte; her ayın 15’inde saat 10:00 itibariyle “Haber Bülteni” şeklinde yayınlanmaktadır.


137

A. Veri Listesi Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, Metrekare Konut Fiyat – TL değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 13 Yıllara Sari Metrekare Konut Fiyatı – TL Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 985 1.030 1.062 1.147 1.344 1.537

Şubat 975 1.035 1.070 1.156 1.345 1.555

Mart 962 1.038 1.074 1.167 1.355 1.573

Nisan 968 1.037 1.076 1.177 1.364 1.595

Mayıs 984 1.036 1.080 1.190 1.376 1.612

Haziran 1.001 1.038 1.087 1.204 1.394 1.632

Temmuz 1.012 1.040 1.096 1.232 1.418 1.655

Ağustos 1.017 1.041 1.102 1.262 1.438 1.679

Eylül 1.024 1.045 1.110 1.292 1.458 1.706

Ekim 1.027 1.048 1.119 1.308 1.477 1.733

Kasım 1.029 1.050 1.127 1.321 1.497 1.753

Aralık 1.028 1.055 1.137 1.334 1.516 1.772

B. Linear Grafik

Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri çerçevesinde, Metrekare Konut Fiyat – TL değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 6 Metrekare Konut Fiyat – TL Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 6’daki grafik çerçevesinde Metrekare Konut Fiyat – TL değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 10,764x + 846,28” denklemli ve pozitif eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

y = 10.764x + 846.28

750.00

1,000.00

1,250.00

1,500.00

1,750.00

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


138

Öte taraftan, yine Şekil 6’daki grafikten görüleceği üzere, serideki yayılımının, yani değişimin farklılık göstermediği; dolayısıyla serinin varyansta durağan, ancak ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla logaritmasının alınmasına gerek bulunmamaktadır. Bu durumda, Metrekare Konut Fiyat – TL değişkeni için birim kök testi yapılması, birim kök tespiti halinde fark almak suretiyle ortalamada durağanlığın sağlanması yeterli olacaktır.

C. Durağanlık Testi Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen 72 dönemlik seri

çerçevesinde, Metrekare Konut Fiyat – TL değişkeni için Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 14 Metrekare Konut Fiyatı – TL Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(KONUT_FIYAT__TL_M2,2) has a unit root

Exogenous: None




5% level -1.945596

10% level -1.613719



Dependent Variable: D(KONUT_FIYAT__TL_M2,3)


Date: 07/15/15 Time: 15:16



Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(KONUT_FIYAT__TL_M2(-1),2) -0.880734 0.120082 -7.334458 0.0000

R-squared 0.441669 Mean dependent var 0.028986







139

D(KONUT_FIYAT__TL_M2,2), serinin ikinci farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05 ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 rededilir ve seri 2. farkında durağan bir seridir.

7. Metrekare Konut Fiyatı – USD Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen ilgili aydaki Metrekare

Konut Fiyatı - TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle Metrekare Konut Fiyatı - USD elde edilmiştir. Böylece enflasyon etkisi görece olarak ortadan kaldırılmış ve böylelikle daha durağan bir seri elde edilmeye çalışılmıştır.

A. Veri Listesi Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen Metrekare Konut Fiyatı -

TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Metrekare Konut Fiyatı – USD değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde oluşan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 15 Yıllara Sari Metrekare Konut Fiyatı – USD

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 614,82 699,16 678,90 622,93 758,76 690,10

Şubat 586,29 682,94 672,87 657,45 756,55 702,38

Mart 561,95 676,88 679,83 652,14 748,16 708,85

Nisan 602,14 694,57 707,01 658,57 758,16 749,04

Mayıs 632,03 669,73 685,67 657,53 751,87 770,04

Haziran 647,44 657,71 678,06 660,38 733,72 769,45

Temmuz 666,40 675,06 661,28 679,65 733,12 779,56

Ağustos 683,97 689,54 627,53 702,79 732,37 776,09

Eylül 686,56 700,31 616,60 716,58 721,43 770,90

Ekim 698,92 735,65 611,17 725,54 741,73 767,26

Kasım 691,90 729,01 620,08 736,47 738,64 783,29

Aralık 682,15 693,12 608,02 746,21 733,54 771,47

B. Linear Grafik Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen Metrekare Konut Fiyatı -

TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle


140

bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Metrekare Konut Fiyatı – USD değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 7 Metrekare Konut Fiyat – USD Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 7’deki grafik çerçevesinde Metrekare Konut Fiyatı – USD değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 1,7593x + 631,17” denklemli ve pozitif eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır. Yine, söz konusu trendin, Metrekare Konut Fiyatı – TL değişkeni ile ilintili olarak Şekil 3.7’de yer verilen trende kıyasla daha düşük eğimde olduğu anlaşılmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 7’deki grafikten görüleceği üzere, Metrekare

Konut Fiyatı – USD değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi Reidin veri kaynakları kullanılarak temin edilen Metrekare Konut Fiyatı -

TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Metrekare Konut Fiyatı – USD değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 1.7593x + 631.17

500.00

550.00

600.00

650.00

700.00

750.00

800.00

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


141

Tablo 16 Metrekare Konut Fiyat – USD Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_KONUT_FIYAT__USD_M2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_KONUT_FIYAT__USD_M2,2) Method: Least Squares Date: 07/15/15 Time: 15:21 Sample (adjusted): 2009M03 2014M12 Included observations: 70 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(L_KONUT_FIYAT__USD_M2(

-1)) -0.780632 0.115350 -6.767478 0.0000 C 0.003162 0.003050 1.036845 0.3035 R-squared 0.402454 Mean dependent var 0.000462

Adjusted R-squared 0.393667 S.D. dependent var 0.032489 S.E. of regression 0.025298 Akaike info criterion -4.487989 Sum squared resid 0.043521 Schwarz criterion -4.423746 Log likelihood 159.0796 Hannan-Quinn criter. -4.462471 F-statistic 45.79876 Durbin-Watson stat 1.993864 Prob(F-statistic) 0.000000

D(L_KONUT_FIYAT__USD_M2), serinin logaritmalı halinin 1.farkının

alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

8. Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – TL TCMB referans olarak alınan dönem üzerinden 4 iş günü geçtikten

sonraki her perşembe günü saat 14:30 itibariyle kendi Internet sitesinden


142

geçici nitelikte olmak kaydıyla para ve banka istatistiklerini yayımlamaktadır (WEB_55).

Haftalık Para ve Banka istatistikleri başlığıyla yayımlanan veriler,

diğerlerinin yanısıra mevduat, kredi ve menkul kıymet kalemlerine ilişkin bankacılık istatistiki tablolarını içermektedir. Finansman şirketlerine ilişkin rakamlar başka başlık altında ayrıca raporlanmaktadır.

Yayımlanan istatistiklerin haftalık değerleri içermesi münasebetiyle, söz

konusu değerleri tez çalışmasına uygun hale getirmek amacıyla aylık toplamları hesaplanmak suretiyle kullanılmıştır. Takvime bağlı olarak bazı aylar dört haftalık bazı aylar beş haftalık değerlerle oluşmuştur.

A. Veri Listesi TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 17 Yıllara Sari Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – (Bin) TL

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 594.309 2.479.094 3.031.142 1.175.337 3.460.810 3.773.975

Şubat 875.429 2.053.031 3.044.710 1.374.163 3.769.014 2.232.069

Mart 1.004.249 2.260.026 3.254.140 2.253.275 5.105.363 2.295.740

Nisan 1.157.340 3.074.172 4.232.248 1.931.328 4.501.644 1.819.819

Mayıs 1.343.729 2.222.156 3.190.079 2.119.000 6.666.785 3.194.935

Haziran 1.256.697 2.235.543 3.422.561 2.768.930 5.751.559 2.730.817

Temmuz 1.527.146 2.656.642 2.578.236 1.833.908 4.230.191 2.760.539

Ağustos 2.001.759 2.037.742 1.856.770 2.215.763 4.164.178 3.303.442

Eylül 2.467.673 1.768.768 2.066.083 2.387.449 3.483.282 3.500.966

Ekim 3.368.876 4.206.677 2.087.080 3.057.481 2.521.711 3.873.380

Kasım 2.745.468 2.451.192 1.270.978 3.796.835 4.311.045 3.699.827

Aralık 2.416.721 4.659.420 1.921.401 3.474.717 3.124.532 3.844.730

B. Linear Grafik TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.


143

Şekil 8 Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – TL Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 8’deki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı

– TL değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “y = 3E+07x + 2E+09” denklemli ve pozitif eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 8’deki grafikten görüleceği üzere, Konut Kredisi

Sektör Kullandırım Tutarı – TL değişkeni için serideki yayılımın, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 3E+07x + 2E+09

500,000,000 1,000,000,000 1,500,000,000 2,000,000,000 2,500,000,000 3,000,000,000 3,500,000,000 4,000,000,000 4,500,000,000 5,000,000,000 5,500,000,000 6,000,000,000 6,500,000,000 7,000,000,000

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


144

Tablo 18 Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – TL Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_KONUT_KREDIS_SEKTR_KUL) has a unit root

Exogenous: None




5% level -1.945525

10% level -1.613760



Dependent Variable: D(L_KONUT_KREDIS_SEKTR_KUL,2)


Date: 07/15/15 Time: 15:50




D(L_KONUT_KREDIS_SEKTR_KUL(-1)) -1.421782 0.107474 -13.22909 0.0000








145

D(L_KONUT_KREDIS_SEKTR_KUL), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

9. Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD değeri elde edilmiştir.

A. Veri Listesi TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 19 Yıllara Sari Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – (Bin) USD

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 526.416 1.354.689 1.914.671 781.529 2.120.044 1.694.493

Şubat 586.628 1.473.770 2.059.843 1.259.165 2.818.929 1.008.207

Mart 719.918 2.059.057 2.780.898 1.080.645 2.502.164 1.034.537

Nisan 863.080 1.436.522 2.025.318 1.170.848 3.642.853 854.616

Mayıs 812.817 1.416.514 2.134.964 1.518.720 3.027.296 1.526.194

Haziran 1.005.628 1.724.420 1.555.591 1.011.700 2.187.049 1.287.514

Temmuz 1.346.263 1.349.766 1.057.326 1.233.927 2.120.793 1.300.301

Ağustos 1.654.491 1.185.342 1.147.696 1.324.154 1.723.544 1.526.968

Eylül 2.292.688 2.952.883 1.139.920 1.695.962 1.266.364 1.582.000

Ekim 1.846.065 1.701.862 699.300 2.116.761 2.127.125 1.714.871

Kasım 1.603.664 3.061.179 1.027.487 1.943.680 1.511.846 1.653.185

Aralık 1.682.795 1.937.699 638.319 1.953.825 1.694.493 1.673.878

B. Linear Grafik TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet


146

Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 9 Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 9’daki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı

– USD değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “y = 6E+06x + 1E+09” denklemli ve pozitif eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD değişkeni

için serideki yayılımın, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sektör

Kullandırım Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Sektör Kullandırım Tutarı – USD değişkeni için, 72

y = 6E+06x + 1E+09

200000000

700000000

1200000000

1700000000

2200000000

2700000000

3200000000

3700000000

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


147

dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 20 Metrekare Konut Fiyatı – USD Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_KONUT_KREDSI_SEKT_R_01) has a unit root

Exogenous: None




5% level -1.945525

10% level -1.613760



Dependent Variable: D(L_KONUT_KREDSI_SEKT_R_01,2)


Date: 07/15/15 Time: 15:43




D(L_KONUT_KREDSI_SEKT_R_01(-1)) -1.457834 0.106942 -13.63202 0.0000

R-squared 0.729232 Mean dependent var -

1925228.

Adjusted R-squared 0.729232 S.D. dependent var 8.90E+08

S.E. of regression 4.63E+08 Akaike info criterion 42.75919

Sum squared resid 1.48E+19 Schwarz criterion 42.79131



D(L_KONUT_KREDSI_SEKT_R_01) _), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

10. Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı TCMB, bankaların ağırlıklı kredi faiz oranlarını, ihtiyaç, taşıt, konut, ticari

ve tüketici kredisi ana başlıkları altında ve farklı döviz ve alt kredi cinslerini de içerecek şekilde, her hafta Cuma günü ilan etmektedir.


148

04.01.2002 tarihinden bu yana yayımlanan söz konusu veriler, ilgili hafta içinde banka bazında fiilen kullandırılan kredi tutarlarının kredi türleri itibariyle müşteri bazında her bir krediye uygulanan faiz oranları ile ilişkilendirilmesi ve yıl bazına getirilmesi suretiyle hesaplanmaktadır (WEB_56, 2015).

A. Veri Listesi TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi

Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 21 Yıllara Sari Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 0,0150 0,0096 0,0076 0,0113 0,0078 0,0090

Şubat 0,0141 0,0095 0,0076 0,0109 0,0077 0,0102

Mart 0,0141 0,0093 0,0077 0,0105 0,0074 0,0106

Nisan 0,0135 0,0091 0,0079 0,0103 0,0073 0,0106

Mayıs 0,0131 0,0091 0,0082 0,0100 0,0070 0,0102

Haziran 0,0127 0,0091 0,0083 0,0099 0,0067 0,0097

Temmuz 0,0125 0,0088 0,0091 0,0098 0,0071 0,0094

Ağustos 0,0120 0,0086 0,0098 0,0096 0,0078 0,0088

Eylül 0,0104 0,0085 0,0099 0,0095 0,0085 0,0087

Ekim 0,0101 0,0083 0,0098 0,0090 0,0087 0,0085

Kasım 0,0096 0,0080 0,0104 0,0085 0,0084 0,0087

Aralık 0,0097 0,0078 0,0113 0,0080 0,0084 0,0087

B. Linear Grafik TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi

Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.


149

Şekil 10 Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 10’daki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz

Oranı değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = -4E-05x + 0,011” denklemli ve azalan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 10’daki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi

Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni için serideki yayılım varyansta durağan, ancak azalan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan değildir. Dolayısıyla Dickey-Fuller Birim Kök Testi düzey halinde, yani logaritması alınmadan gerçekleştirilecektir.

C. Durağanlık Testi Serinin logaritması alındığında, değerler negatif gerçekleşmektedir.

Dolayısıyla, serinin hem logaritmalı hem de logaritmasız haline birimkök testi uygulanmıştır.

TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi

Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde, logaritması alınmadan yapılan Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = -4E-05x + 0.011

0.000

0.005

0.010

0.015

0.020

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


150

Tablo 22 Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı Durağanlık Testi-1

Null Hypothesis: D(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_) has a unit root

Exogenous: None




5% level -1.945596

10% level -1.613719



Dependent Variable: D(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_,2)


Date: 07/15/15 Time: 15:28




D(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_(-1)) -0.431410 0.109892 -3.925751 0.0002

D(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_(-1),2) 0.045650 0.116527 0.391754 0.6965

R-squared 0.207996 Mean dependent var 9.54E-07



Sum squared resid 8.23E-06 Schwarz criterion -12.98084




151

D(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_), serinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce büyüktür. Öyleyse, H0 rededilir ve seri 1. farkında durağan bir seridir.

Öte taraftan, TCMB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde, logaritması alınmak suretiyle yapılan Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 23 Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı Durağanlık Testi-2

Null Hypothesis: D(L_KONUT_KREDSI_KULLAND_R) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic Prob.*



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(L_KONUT_KREDSI_KULLAND_R,2) Method: Least Squares Date: 07/15/15 Time: 15:32 Sample (adjusted): 2009M04 2014M12 Included observations: 69 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(L_KONUT_KREDSI_KULLAND_R(-1)) -0.467397 0.111468 -4.193088 0.0001

D(L_KONUT_KREDSI_KULLAND_R(-1),2) 0.120797 0.120099 1.005810 0.3182

C -0.003314 0.004465 -0.742206 0.4606






F-statistic 9.301114 Durbin-Watson stat 1.943061

Prob(F-statistic) 0.000276


152

D(L_KONUT_KREDSI_KULLAND_R)), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

11. Satın Alınan Toplam Konut Sayısı TÜİK, Türkiye genelinde yapılan konut satış işlemlerini Tapu ve

Kadastro Genel Müdürlüğü (TKGM) verilerini esas alarak İllere ve Yıllara Göre Konut Satış Sayıları başlığı ile bir önceki ayın verilerini içerecek şekilde 2013 yılından itibaren aylık olarak yayınlamaktadır (WEB_57). Ancak, TÜİK’in ilan ettiği satış adetleri 2008-2012 yılları arasında sadece il merkez ve merkez ilçe verilerini kapsamaktadır. Oysa, 2013 yılından itibaren önceki yılların aksine sadece il merkezleri ve merkez ilçelerdeki satışlar değil beldeler dahil tüm satışlar TÜİK tarafından yayınlanmaya başlamıştır.

Bu durum TKGM’nin, ülke sathındaki tüm tapu ve kadastro kayıtlarını

bilgisayar ortamına aktarmayı amaçlayan Tapu ve Kadastro Bilgi Sistemi (TAKBİS) projesini ancak Mayıs 2012 itibariyle devreye almasından kaynaklanmaktadır (WEB_58, 2012).

Nitekim TÜİK bu durumu şu şekilde ifade etmektedir (WEB_59, 2013):

Konut satış istatistikleri, Türkiye İstatistik Kurumu ve Tapu Kadastro Genel Müdürlüğü işbirliği çerçevesinde, Tapu ve Kadastro Bilgi Sistemi (TAKBİS) verileri kullanılarak, İstatistiki Bölge Birimleri Sınıflaması (İBBS) Düzey 2’ye göre 2008 yılından itibaren üçer aylık dönemler itibariyle, il merkezleri ve merkez ilçelerdeki konut satışlarını kapsayacak şekilde 2012 yılı sonuna kadar yayımlanmıştır. 2012 yılının ikinci yarısından itibaren tüm yerleşim yerlerindeki konut satışlarının TAKBİS’e işlenmesi ile 2013 yılı I. çeyreğinden itibaren konut satış istatistikleri, tüm Türkiye’yi kapsayacak şekilde il düzeyinde üretilmeye başlanmıştır. Konut satış istatistiklerinde, satışın gerçekleşmesi için konut sahipliğinin para karşılığında değişmesi koşulu aranmış, 2008-2012 dönemine ilişkin istatistikler bu ölçütlere göre yayımlanmıştır. Ancak, 2009 Ağustos ayından itibaren TAKBİS’de ipotek konularak yapılan konut satışı ayrı bir başlık altında tutulmaya başlanmıştır. 2009-2012 dönemi konut satış istatistikleri ipotekli satışları da içerecek şekilde güncellenmiş ve konut satış istatistiklerindeki bu kapsam eksikliği giderilmiştir.


153

A. Veri Listesi16

TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen Satın Alınan Toplam

Konut Sayısı değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 24 Yıllara Sari Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 46.641 52.961 74.527 62.057 90.828 85.496

Şubat 46.190 52.449 73.807 61.458 89.951 84.670

Mart 47.827 54.308 76.422 63.636 93.138 87.670

Nisan 82.470 66.922 82.532 73.479 96.708 87.484

Mayıs 84.938 68.924 85.001 75.677 99.601 90.101

Haziran 84.217 68.339 84.280 75.035 98.756 89.337

Temmuz 48.533 61.822 68.786 72.036 96.032 100.324

Ağustos 48.356 61.597 68.535 71.774 95.681 99.958

Eylül 51.389 65.459 72.833 76.274 101.681 106.227

Ekim 54.610 71.554 70.562 84.986 91.067 103.202

Kasım 58.565 76.737 75.673 91.141 97.663 110.677

Aralık 63.612 83.349 82.193 98.995 106.078 120.214

B. Linear Grafik TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen Satın Alınan Toplam

Konut Sayısı değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

16

TÜİK'ten tarafımızca temin edilen 2013 il merkez ve merkez ilçe satış adedi 895.594 ve yeni eklenen belde satış rakamı 261.596'dır. Buradan toplam satışların il merkez il ve merkez ilçe satışlarına oranı (1157190/898594) 1,292092 olarak hesaplanmıştır. Bu katsayı 2012'ye kadar olan il merkez ve merkez ilçe sayıları ile çarpılmak suretiyle muhtemel gerçek satışlar öngörülmüştür. Nitekim TÜİK'ten ayrıca taleple elde edilen küsüratlar da düzeltilmiş en güncel haliyle 2013 (895594/1159203), 2014 (883033/1167395) ve 2015/3 (225796/299233) rakamlarının da belde hariç tutulduğunda toplam satışa oranı 0,77, 0,76 ve 0,76 olmuş; bu haliyle katsayının bir sağlaması yapılmıştır.


154

Şekil 11 Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 11’deki grafik çerçevesinde Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 687,19x + 53334” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 11’deki grafikten görüleceği üzere Satın Alınan

Toplam Konut Sayısı değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi TÜİK veri kaynakları kullanılarak temin edilen Satın Alınan Toplam

Konut Sayısı değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 687.19x + 53334

45000

55000

65000

75000

85000

95000

105000

115000

125000

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


155

Tablo 25 Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(LOGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT,2) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 10 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT,3) Method: Least Squares Date: 07/29/15 Time: 11:40 Sample (adjusted): 2010M02 2014M12 Included observations: 59 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LOGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT(-1),2) -6.644595 1.557686 -4.265683 0.0001

D(LOGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT(-1),3) 4.576988 1.518710 3.013734 0.0041
















D(LOGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT,2), serinin logaritmalı halinin 2.

farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 2. farkında durağan bir seridir.


156

12. Konut Kredisi Sayısı TBB "Bankaların Muhasebe Uygulamalarına ve Belgelerin

Saklanmasına İlişkin Usul ve Esaslar Hakkında Yönetmelik" gereğince Mart, Haziran ve Eylül dönemlerinin bitişini takip eden 45 gün içinde üye bankalardan temin ettiği bilgileri her çeyrek dönemi takip eden ilk hafta içerisinde Tüketici Kredileri ve Konut Kredileri başlığı altında yayınlamaktadır (WEB_60, 2015).

A. Veri Listesi TBB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sayısı

değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 26 Yıllara Sari Konut Kredisi Sayısı

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 13.601 31.703 44.819 22.080 50.565 28.384

Şubat 13.469 31.396 44.386 21.866 50.077 28.110

Mart 13.947 32.508 45.958 22.641 51.851 29.106

Nisan 21.184 35.402 40.847 28.790 64.905 27.176

Mayıs 21.817 36.461 42.069 29.651 66.847 27.989

Haziran 21.632 36.152 41.713 29.400 66.280 27.752

Temmuz 31.686 31.894 24.569 27.937 42.666 35.103

Ağustos 31.571 31.777 24.479 27.835 42.510 34.975

Eylül 33.551 33.770 26.014 29.581 45.176 37.168

Ekim 41.623 46.770 24.457 41.088 35.489 33.257

Kasım 44.638 50.158 26.228 44.064 38.060 35.666

Aralık 48.484 54.480 28.488 47.861 41.339 38.739


157

B. Linear Grafik TBB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sayısı

değişkeni için yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 12 Konut Kredisi Sayısı Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 12’deki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Sayısı değişkeninin

linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 138,77x + 30431” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 12’deki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi

Sayısı değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi TBB veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut Kredisi Sayısı

değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 138.77x + 30431

10000

20000

30000

40000

50000

60000

70000

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


158

Tablo 27 Konut Kredisi Sayısı Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_KONUT_KREDISI_SAY_S_) has a unit root

Exogenous: None



5% level -1.945525



Dependent Variable: D(L_KONUT_KREDISI_SAY_S_,2)


Date: 07/15/15 Time: 15:37


Included observations: 70 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(L_KONUT_KREDISI_SAY_S_(-1)) -0.968408 0.120543 -8.033702 0.0000 R-squared 0.483285 Mean dependent var 0.001320






D(L_KONUT_KREDISI_SAY_S_), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

13. Konut Kredisi Ortalama LTV LTV İngilizce bir terim olup, açılımı Loan to Value’dur. LTV, kredi

tutarının teminat tutarına oranını ifade etmektedir. Dolayısıyla konut kredisi kapsamında değerlendirildiğinde, LTV konut kredisi tutarının, konut kredisine konu konutun bir ekspertiz firması tarafından takdir edilen değerine olan oranını belirten değerdir.

Türkiye’de daha evvel kredi kuruluşunun risk iştahına bağlı olarak

konutun beyan edilen veya ekspertiz firması tarafından takdir edilen


159

değerinin tamamına kadar konut kredisi verilebilmekteyken; 2010 yılında BDDK, 2007’de ABD’de başlayıp zaman içerisinde tüm dünyaya yayılan ve küresel bir nitelik kazanan ekonomik krizin etkilerini azaltmak ve tedbir amaçlı olarak LTV oranı 1 Ocak 2011’den itibaren geçerli olacak şekilde en fazla yüzde 75 ile sınırlandırmıştır. BDDK bununla da yetinmeyip; konutun değerinin tespitini belli kurallara bağlamıştır (WEB_33, 2010). Söz konusu BDDK Kurul Kararı tez yazım tarihi itibariyle yürürlüktedir.

Türkiye’de kredi kuruluşlarınca kullandırılan konut kredilerinin LTV

ortalamalarını yayımlayan herhangi bir kurum bulunmamaktadır. Bu çalışmada bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisine ilişkin LTV’ler alt örneklem olarak kullanılmıştır.

A. Veri Listesi Bir kredi kuruluşunun veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut

Kredisi Ortalama LTV değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 28 Yıllara Sari Konut Kredisi Ortalama LTV

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 46 63 61 63 61 62

Şubat 48 57 67 57 63 60

Mart 56 63 68 64 63 60

Nisan 53 59 67 58 63 66

Mayıs 55 55 66 60 64 58

Haziran 21 62 69 57 64 60

Temmuz 53 59 67 51 64 61

Ağustos 46 61 65 57 62 65

Eylül 56 64 62 58 60 63

Ekim 52 66 65 61 61 64

Kasım 50 61 64 61 58 60

Aralık 61 58 60 59 63 59

B. Linear Grafik Bir kredi kuruluşunun veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut

Kredisi Ortalama LTV değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.


160

Şekil 13 Konut Kredisi Ortalama LTV Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 13’deki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Ortalama LTV

değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 0,1324x + 54,833” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Gerçekten de, bir taraftan tüketicinin alım gücü ve tasarruf yeteneği;

diğer taraftan konut fiyatlarında yaşanan artışlar konut kredisinde ortalama LTV’lerin anlık değişimler göstermesine sebep olabilmektedir. Nitekim, Şekil 13’deki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi Ortalama LTV değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi Bir kredi kuruluşunun veri kaynakları kullanılarak temin edilen Konut

Kredisi Ortalama LTV değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 0.1324x + 54.833

20

25

30

35

40

45

50

55

60

65

70

75

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


161

Tablo 29 Konut Kredisi Ortalama LTV Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(LOG_LTV) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG_LTV,2) Method: Least Squares Date: 07/15/15 Time: 15:56 Sample (adjusted): 2009M03 2014M12 Included observations: 70 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LOG_LTV(-1)) -1.412450 0.109540 -12.89436 0.0000


Adjusted R-squared 0.706700 S.D. dependent var 0.119290 S.E. of regression 0.064604 Akaike info criterion -2.626897 Sum squared resid 0.287984 Schwarz criterion -2.594775 Log likelihood 92.94138 Hannan-Quinn criter. -2.614138 Durbin-Watson stat 2.098046

D(LOG_LTV), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir.

Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

14. Konut Kredisi Ortalama Vadesi Türkiye’de kredi kuruluşlarınca kullandırılan konut kredilerinin vade

bilgilerini yayınlayan herhangi bir kurum bulunmamaktadır. Bu çalışmada bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisine ilişkin ortalama vade bilgileri alt örneklem olarak kullanılmıştır.


162


Kredisi Ortalama Vadesi değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 30 Yıllara Sari Konut Kredisi Ortalama Vadesi

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 72 82 99 99 99 122

Şubat 67 76 103 85 95 106

Mart 55 70 103 99 101 108

Nisan 85 72 104 92 102 115

Mayıs 92 72 94 91 108 107

Haziran 59 75 104 90 108 115

Temmuz 68 90 103 86 100 109

Ağustos 65 90 96 98 104 121

Eylül 58 91 90 79 103 118

Ekim 73 79 92 79 108 132

Kasım 88 91 92 82 102 119

Aralık 67 97 95 97 112 111


Kredisi Ortalama Vadesi değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 14 Konut Kredisi Ortalama Vadesi Yıllara Sari Değişim Trendi

y = 0.6521x + 69.408

50

60

70

80

90

100

110

120

130

140

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


163

Şekil 14’deki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Ortalama Vadesi değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 0,6521x + 69,408” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Gerçekten de, bir taraftan tüketicinin alım gücü ve tasarruf

yeteneğindeki erozyon; diğer taraftan kredi kuruluşlarının fonlama yeteneğinin artmasıyla birlikte daha uzun vadeli kredi kullanma imkanının oluşması ortalama kredi vadesinin artmasına yol açmıştır. Öte taraftan faiz ve kurda yaşanan dalgalanmalar tüketicinin ödeme kapasitesini gözetmek suretiyle kredi vade kararını önemli ölçüde etkilemiştir.

Nitekim, şekil 14’deki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi Ortalama

Vadesi değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.


Kredisi Ortalama Vadesi değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 31 Konut Kredisi Ortalama Vadesi Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(LOG_VADE) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 0 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(LOG_VADE,2) Method: Least Squares


164

Tablo 31 Devam

Date: 07/29/15 Time: 11:49 Sample (adjusted): 2009M03 2014M12 Included observations: 70 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LOG_VADE(-1)) -1.333374 0.113420 -11.75609 0.0000 R-squared 0.666997 Mean dependent var 0.000123






D(LOG_VADE), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir.

Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

15. Konut Kredisi Ortalama Tutarı – TL Türkiye’de kredi kuruluşlarınca kullandırılan konut kredilerinin ortalama

tutarını yayımlayan herhangi bir kurum bulunmamaktadır. Bu çalışmada bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisine ilişkin Konut Kredisi Ortalama Tutarı alt örneklem olarak kullanılmıştır.


Kredisi Ortalama Tutarı değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 32 Yıllara Sari Konut Kredisi Ortalama Tutarı

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 43696 78197 67631 53231 68443 132961

Şubat 64996 65391 68596 62845 75264 79405

Mart 72005 69522 70807 99522 98462 78875

Nisan 54633 86836 103612 67083 69357 66964

Mayıs 61591 60946 75830 71465 99732 114150

Haziran 58094 61837 82050 94181 86777 98401

Temmuz 48196 83296 104939 65644 99147 78641

Ağustos 63405 64126 75852 79603 97958 94452


165

Tablo 32 Devam

Eylül 73550 52377 79422 80709 77105 94193

Ekim 80938 89944 85337 74413 71056 116468

Kasım 61505 48869 48459 86166 113270 103735

Aralık 49846 85525 67446 72600 75583 99247


Kredisi Ortalama Tutarı değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 15 Konut Kredisi Ortalama Tutarı Yıllara Sari Değişim Trendi

Metrekare Konut Fiyatı - TL değişkeninde yıllara sari artış, tasarruf

yeteneğinin yıllara sari düşük seyretmesi de dikkate alındığında, esas itibariyle kullanılan konut kredisi ortalama tutarının artmasına doğrudan etki etmektedir.

Gerçekten de, Şekil 15’deki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Ortalama

Tutarı değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 524,14x + 58736” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Nitekim, şekil 15’deki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi Ortalama

Tutarı değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir.

y = 524.14x + 58736

40000

60000

80000

100000

120000

140000

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


166

Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.


Kredisi Ortalama Tutarı değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 33 Konut Kredisi Ortalama Tutarı Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(ORTALAMA_KREDI_TUTAR___T) has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)



Augmented Dickey-Fuller Test Equation Dependent Variable: D(ORTALAMA_KREDI_TUTAR___T,2) Method: Least Squares Date: 07/15/15 Time: 16:05 Sample (adjusted): 2009M04 2014M12 Included observations: 69 after adjustments

Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(ORTALAMA_KREDI_TUTAR___T(-1)) -2.261331 0.196415 -11.51302 0.0000

D(ORTALAMA_KREDI_TUTAR___T(-1),2) 0.416092 0.109828 3.788588 0.0003


Adjusted R-squared 0.832016 S.D. dependent var 40646.80 S.E. of regression 16659.43 Akaike info criterion 22.30790 Sum squared resid 1.86E+10 Schwarz criterion 22.37265 Log likelihood -767.6224 Hannan-Quinn criter. 22.33359 Durbin-Watson stat 2.143819

D(ORTALAMA_KREDI_TUTAR_T ), serinin 1. farkının alındığını

gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri 1. farkında durağan bir seridir.


167

16. Konut Kredisi Ortalama Tutarı – USD Bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisi

esas alınarak hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Tutarı’nın, ilgili aydaki Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle Konut Kredisi Ortalama Tutarı - USD elde edilmiştir.

A. Veri Listesi Bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisi

esas alınarak hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Tutarı’nın, ilgili aydaki Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Tutarı - USD değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 34 Yıllara Sari Konut Kredisi Ortalama Tutarı – USD

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 27.274 53.080 43.234 28.909 38.640 59.699

Şubat 39.083 43.148 43.137 35.742 42.336 35.866

Mart 42.061 45.336 44.820 55.614 54.366 35.544

Nisan 33.984 58.162 68.081 37.535 38.551 31.447

Mayıs 39.560 39.399 48.143 39.488 54.495 54.528

Haziran 37.575 39.182 51.182 51.657 45.674 46.394

Temmuz 31.737 54.067 63.315 36.214 51.260 37.042

Ağustos 42.642 42.476 43.193 44.330 49.889 43.659

Eylül 49.313 35.100 44.118 44.764 38.152 42.563

Ekim 55.082 63.136 46.609 41.276 35.683 51.564

Kasım 41.356 33.930 26.662 48.038 55.889 46.352

Aralık 33.076 56.189 36.067 40.611 36.572 43.209

B. Linear Grafik Bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisi

esas alınarak hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Tutarı’nın, ilgili aydaki Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Tutarı – USD değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.


168

Şekil 16 Konut Kredisi Ortalama Tutarı – USD Yıllara Sari Değişim Trendi

ABD Doları Kuru değişkenindeki açıklamalardan da görüleceği üzere,

bu değişkendeki artış trendi Konut Kredisi Ortalama Tutarı – USD değişkeninde düşüş yönünde bir trendin oluşmasına neden olmuştur. Nitekim, Şekil 16’daki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Ortalama Tutarı - USD değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = -3,8863x + 865,16” denklemli ve azalan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine şekil 16’daki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi

Ortalama Tutarı – USD değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve azalan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi Bir kredi kuruluşu tarafından kullandırılan 5 bin 864 adet konut kredisi

esas alınarak hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Tutarı’nın, ilgili aydaki Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Tutarı

y = -3.8863x + 865.16

400

600

800

1000

1200

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


169

– USD değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 35 Konut Kredisi Ortalama Tutarı - USD Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(L_ORTALAMA_KREDI_TUTAR_U) has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic Prob.*



5% level -1.945596

10% level -1.613719



Dependent Variable: D(L_ORTALAMA_KREDI_TUTAR_U,2)


Date: 07/29/15 Time: 11:26




D(L_ORTALAMA_KREDI_TUTAR_U(-1)) -2.240400 0.192484 -11.63938 0.0000 D(L_ORTALAMA_KREDI_TUTAR_U(-1),2) 0.423186 0.108195 3.911313 0.0002








170

D(ORTALAMA_KREDI_TUTAR_U ), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

17. Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle, Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL değişkeni hesaplanmıştır.

A. Veri Listesi Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 36 Yıllara Sari Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 994 1.384 973 897 998 1.799

Şubat 1.508 1.207 961 1.141 1.117 1.228

Mart 1.889 1.351 998 1.619 1.389 1.230

Nisan 1.084 1.646 1.462 1.132 965 1.011

Mayıs 1.157 1.158 1.158 1.203 1.321 1.755

Haziran 1.408 1.142 1.181 1.589 1.133 1.423

Temmuz 1.056 1.345 1.576 1.134 1.386 1.157

Ağustos 1.404 1.023 1.224 1.259 1.380 1.271

Eylül 1.689 830 1.335 1.458 1.126 1.279

Ekim 1.576 1.558 1.413 1.325 1.018 1.477

Kasım 1.042 761 820 1.465 1.660 1.401

Aralık 1.011 1.259 1.162 1.081 1.045 1.401

B. Linear Grafik Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.


171

Şekil 17 Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL Yıllara Sari Değişim Trendi

Şekil 17’deki grafik çerçevesinde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit

Tutarı – TL değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 0,7103x + 1238,3” denklemli ve yatay eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine şekil 17’deki grafikten görüleceği üzere Konut Kredisi

Ortalama Taksit Tutarı – TL değişkeni için serideki yayılımın farklı olmadığı; yani ortalamada ve varyansta durağan olduğu anlaşılmaktadır.

C. Durağanlık Testi Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

y = 0.7103x + 1238.3

600

800

1000

1200

1400

1600

1800

2000

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


172

Tablo 37 Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı - TL Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___) has a unit root

Exogenous: None




5% level -1.945823

10% level -1.613589



Dependent Variable: D(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___,2)


Date: 07/29/15 Time: 11:35




D(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___(-1)) -4.168551 0.540961 -7.705824 0.0000

D(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___(-1),2) 2.216525 0.477042 4.646397 0.0000







Sum squared resid 3588062. Schwarz criterion 14.05874




173

D(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___) ), serinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri 1. farkında durağan bir seridir.

18. Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeni elde edilmiştir.

A. Veri Listesi Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 38 Yıllara Sari Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 620 939 622 487 563 808

Şubat 907 796 604 649 628 555

Mart 1.103 881 632 905 767 554

Nisan 674 1.103 961 634 536 475

Mayıs 743 748 735 665 722 839

Haziran 911 724 737 872 596 671

Temmuz 695 873 951 626 717 545

Ağustos 944 678 697 701 703 587

Eylül 1.132 556 742 808 557 578

Ekim 1.073 1.094 772 735 511 654

Kasım 701 529 451 817 819 626

Aralık 671 827 622 605 505 610

B. Linear Grafik Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış


174

Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 18 Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD Yıllara Sari Değişim Trendi

ABD Doları Kuru değişkenindeki açıklamalardan da görüleceği üzere,

bu değişkendeki artış trendi Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeninde düşüş yönünde bir trendin oluşmasına neden olmuştur. Nitekim, Şekil 18’deki grafik çerçevesinde Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 3,8863x + 865,16” denklemli ve azalan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 18’den görüleceği üzere Konut Kredisi Ortalama

Taksit Tutarı değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve azalan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi Konut Kredisi Ortalama Tutarı, Konut Kredisi Ortalama Vadesi ve Konut

Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri kullanılmak suretiyle

y = -3.8863x + 865.16

400

550

700

850

1000

1150

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


175

hesaplanan Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 39 Konut Kredisi Ortalama Taksit Tutarı - USD Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS) has a unit root

Exogenous: None

Lag Length: 1 (Automatic - based on SIC, maxlag=11)

t-Statistic Prob.*



5% level -1.945596

10% level -1.613719



Dependent Variable: D(LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS,2)


Date: 07/29/15 Time: 11:32



Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. D(LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS(-1)) -2.220732 0.187620 -11.83634 0.0000

D(LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS(-1),2) 0.425575 0.106176 4.008199 0.0002

R-squared 0.824543 Mean dependent var -0.003212 Adjusted R-squared 0.821924 S.D. dependent var 0.510047 S.E. of regression 0.215235 Akaike info criterion -0.205617 Sum squared resid 3.103844 Schwarz criterion -0.140860 Log likelihood 9.093793 Hannan-Quinn criter. -0.179926 Durbin-Watson stat 2.101051

D(LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS), serinin logaritmalı halinin 1.

farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri


176

mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

19. Kredi Skor Puanı 1999 yılında Skor Puan uygulamasını Kredi Referans Sistemi (KRS) adı

altında faaliyete geçiren Türkiye’nin ilk ve halihazırda tek kredi bürosu Kredi Kayıt Bürosu A.Ş.’nin kuruluş amacı ve üye olma şartı, kurum tarafınca aşağıdaki gibi açıklanmaktadır (WEB_61, 2015).

Kredi Kayıt Bürosu A.Ş., 5411 sayılı Bankacılık Kanununda öngörüldüğü üzere (md.73/4) kredi kuruluşları (mevduat bankaları ile katılım bankaları) ile finansal kuruluşlar (kredi kuruluşları dışında kalan ve sigortacılık, bireysel emeklilik veya sermaye piyasası faaliyetlerinde bulunmak veya Bankacılık Kanununda yer alan faaliyetlerden en az birini yürütmek üzere kurulan kuruluşlar ile kalkınma ve yatırım bankaları ve finansal holding şirketleri) arasında her tür bilgi ve belge alışverişini sağlamak üzere kurulmuş bir şirket olup; üyemiz olan kuruluşlar da müşterilerine ait kredi bilgilerini bu Kanun’un aynı maddesi uyarınca birbirleriyle paylaşmaktadırlar.

Halihazırda bu niteliği haiz 152 kuruluş KRS’ye bilgi aktarmakta ve aynı

şekilde bilgi havuzundan faydalanabilmektedir (WEB_62, 2015). KKB söz konusu üye kuruluşların aktardığı bilgiler çerçevesinde, her bir kredi müşterisi için bir skor puan hesaplamaktadır. Söz konusu skor puan, kredi müşterisinin üye kuruluşlardan kullanmış olduğu bireysel nitelikli kredi ve kredi kartı hesaplarının tamamı üzerinden ve kredi müşterisinin tüm geçmiş verileri değerlendirmek suretiyle oluşturulmaktadır. Diğer kriterlerin yanısıra, esas itibariyle kredi müşterisinin kredi yüküne, kredi kullanma ve geri ödeme alışkanlığına, kredi talep etme sıklığına göre hesaplanan kredi skor puanı, bu özelliği itibariyle sürekli güncellenmeye tabi olup, dinamik bir değerdir.

Bir gerçek kişinin kredi skor puanının hesaplanması için, açık bireysel

nitelikli kredi, kredi kartı veya kredili mevduat hesabının bulunması veya kapalı da olsa geriye doğru 5 yıl içerisinde bu nitelikte bir kredi hesabına sahip olması gerekmektedir. Halihazırda en riskli kredi müşterisini ifade eden kredi skor puanı 1, en risksiz kredi müşterisini ifade eden kredi skor puanı ise 1900’dür (WEB_63, 2015).

Bu çalışmada, bir kredi kuruluşundan konut kredisi kullanan 5 bin 864

adet kredi müşterisinin kredi skor puanları esas alınmak suretiyle, aylık periyotta aritmetik ortalama ile Kredi Skor Puanı değişkeni elde edilmiştir.


177

A. Veri Listesi Bir kredi kuruluşundan konut kredisi kullanan 5 bin 864 adet kredi

müşterisinin kredi skor puanlarının aylık aritmetik ortalaması ile elde edilen Kredi Skor Puanı değişkeni için oluşturulan değerler tablosu aşağıdaki gibidir.

Tablo 40 Yıllara Sari Kredi Skor Puanı

Ay / Yıl 2009 2010 2011 2012 2013 2014

Ocak 1137 1289 1046 1221 1340 1376

Şubat 1275 1276 1068 1275 1468 1492

Mart 1386 1253 1057 1220 1330 1512

Nisan 1341 1311 1163 1230 1395 1465

Mayıs 1337 1291 1199 1240 1350 1476

Haziran 1256 1291 1242 1270 1350 1561

Temmuz 1314 938 1150 1235 1451 1509

Ağustos 1361 890 1248 1236 1478 1504

Eylül 1244 1044 1238 1297 1448 1413

Ekim 1348 1195 1232 1310 1424 1476

Kasım 1299 1050 1115 1255 1443 1415

Aralık 1263 758 1294 1277 1425 1312

B. Linear Grafik Bir kredi kuruluşundan konut kredisi kullanan 5 bin 864 adet kredi

müşterisinin kredi skor puanlarının aylık aritmetik ortalaması ile elde edilen Kredi Skor Puanı değişkeni için, yıllara sari değişim trendini gösterir linear grafik aşağıdaki gibidir.

Şekil 19 Kredi Skor Puanı Yıllara Sari Değişim Trendi

y = 3.9352x + 1143.6

600

750

900

1050

1200

1350

1500

2009-01 2010-01 2011-01 2012-01 2013-01 2014-01


178

Şekil 19’daki grafik çerçevesinde Kredi Skor Puanı değişkeninin linear dağılımı değerlendirildiğinde, söz konusu değişkendeki trendin “ y = 3,9352x + 1143,6” denklemli ve artan eğimli bir süreç olduğu hesaplanmaktadır.

Öte taraftan, yine Şekil 19’daki grafikten görüleceği üzere Kredi Skor

Puanı değişkeni için serideki yayılımının, yani değişimin farklı olduğu; dolayısıyla serinin varyansta ve artan trendli olması sebebiyle ortalamada durağan olmadığı anlaşılmaktadır. Öyleyse, değişimin durağanlaştırılması, bir başka ifadeyle serinin varyansta durağan hale gelmesi için ölçek daraltmak amacıyla öncelikle logaritmasının alınması gerekmektedir. Akabinde, logaritma alınmasına rağmen ortalamada durağanlığın sağlanamadığının gözlemlenmesi halinde serinin farkının da alınması gerekecektir.

C. Durağanlık Testi Bir kredi kuruluşundan konut kredisi kullanan 5 bin 864 adet kredi

müşterisinin kredi skor puanlarının aylık aritmetik ortalaması ile elde edilen Kredi Skor Puanı değişkeni için, 72 dönemlik seri çerçevesinde Dickey-Fuller Birim Kök Testi sonuçlarını gösterir tablo aşağıdaki gibidir.

Tablo 41 Kredi Skor Puanı Durağanlık Testi

Null Hypothesis: D(LOG_SKOR) has a unit root

Exogenous: None



5% level -1.945669



Dependent Variable: D(LOG_SKOR,2)


Date: 07/29/15 Time: 11:43


Included observations: 68 after adjustments Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.


179

Tablo 41 Devam

D(LOG_SKOR(-1)) -2.117011 0.258331 -8.194959 0.0000

D(LOG_SKOR(-1),2) 0.726446 0.185571 3.914645 0.0002

D(LOG_SKOR(-2),2) 0.284932 0.116844 2.438571 0.0175 R-squared 0.682821 Mean dependent var -0.000630






D(LOG_SKOR), serinin logaritmalı halinin 1. farkının alındığını gösterir. Prob* değeri 0,05’ten küçük ve t-Statistic değeri mutlak değerce en büyüktür. Öyleyse, H0 reddedilir ve seri logaritmik halinin 1. farkında durağan bir seridir.

20. Sonuç 2.3. Veri, Veri Temini ve Hesaplama Yöntemi başlığı altında açıklandığı

üzere, alt hipotezler altında kurulan basit regresyonların uygun formuna karar verebilmek için, her bir değişken için line grafik oluşturulmuştur.

Bu çerçevede, yine 2.2. Anakütle ve Örneklem başlığı altında belirtildiği

üzere, 2009 yılının 1. ayı başlangıç alınarak 2014 yılının 12. ayı da dahil edilmek 72 aylık bir zaman serisi esas alınmak suretiyle, her bir değişken için durağanlık analizi bu kapsamda gereçekleştirilmiş; böylece söz konusu değişkenlerin hem ortalamada hem de varyansta durağan olup olmadıkları sınanmıştır.

Bu çerçevede, serilerin durağan halleriyle regresyon modelleri tahmin

edildiğinde, t (istatistiksel anlamlılık) ve F (genel anlamlılık) hesaplarında ve katsayıların istatistiki anlamlılığında sapmalar, R2’lerinde ciddi düşüklükler görülmüştür.

Dolayısıyla, çalışmaya esas 7 hipotez için serilerin durağan değil, düzey

yani durağanlaştırılmamış halleriyle çalışılması gerektiğine karar verilmiştir.


180

EK - B İlgili Bölüm: 2.4.2. Korelasyon Analizi Konu: Hipotez ve Hipotez Harici Korelasyon Çalışması

1. Korelasyon Tablosu – Hipotez Değişkenleri Konut talebini temsil eden Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

değişkeninin çalışmaya esas hipotezler bağlamında ilgili değişkenlerle olan ilişkisi, bu ilişkinin yönü ve şiddetini gösterir tablolar aşağıdaki gibidir.

a. Konut Talebi ile Hanehalkı Geliri İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Asgari Ücret

Değişkenler Satın Alınan Konut Asgari Ücret - TL

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

1.0000

Asgari Ücret – TL 0.8050 1.0000

Değişkenler Satın Alınan Konut Asgari Ücret - USD


1.0000

Asgari Ücret – USD 0.5379 1.0000

b. Konut Talebi ile Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

Değişkenler Satın Alınan Konut Konut Kredisi

Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı


1.0000

Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

(-) 0.5287 1.0000


181

c. Kredi Faiz Oranı ile Konut Fiyatı İlişkisi Değişken 1- Konut m2 Fiyatı Değişken 2- Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

Değişkenler Konut m2 Fiyatı TL Konut Kredisi


Konut m2 Fiyatı TL 1.0000


(-) 0.3522 1.0000

Değişkenler Konut m2 Fiyatı

USD

Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı

Faiz Oranı

Konut m2 Fiyatı USD 1.0000


(-) 0.6642 1.0000

d. Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Konut m2 Fiyatı

Değişkenler Satın Alınan Konut Konut m2 Fiyat - TL


1.0000

Konut m2 Fiyat - TL 0.8095 1.0000

Değişkenler Satın Alınan Konut Konut m2 Fiyat - USD


1.0000

Konut m2 Fiyat - USD 0.6905 1.0000

e. Konut Talebi ile Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Ortalama Taksit Tutarı


182

Değişkenler Satın Alınan Konut Ortalama Taksit Tutarı –

TL


1.0000

Ortalama Taksit Tutarı – TL (-) 0.0448 1.0000

Değişkenler Satın Alınan Konut Ortalama Taksit Tutarı –

USD


1.0000

Ortalama Taksit Tutarı – USD

(-) 0.4753 1.0000

f. Konut Talebi ile Kredisi Vadesi İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Kredi Vadesi

Değişkenler Satın Alınan Konut Kredi Vadesi


1.0000

Kredi Vadesi 0.7595 1.0000

g. Konut Talebi ile Kredi Skoru İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- Kredi Skoru

Değişkenler Satın Alınan Konut Kredi Skoru

Satın Alınan Konut 1.0000

Kredi Skoru 0.4362 1.0000

h. Konut Talebi ile LTV İlişkisi Değişken 1- Satın Alınan Toplam Konut Sayısı Değişken 2- LTV

Değişkenler Satın Alınan Konut LTV


1.0000

LTV 0.4163 1.0000


183

2. Korelasyon Tablosu – Diğer Değişkenler Konut talebini temsil eden Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

değişkeninin, çalışmaya esas hipotezler bağlamında ilgili değişkenlerle ilişkisini ortaya koyan korelasyon analizlerinin yanısıra; korelasyon tablosunda yer alan 20 farklı değişkene ilişkin farklı korelasyon analizleri yapılmıştır. Sonuçları itibariyle bu çalışmada yer verilmesinde fayda olduğu sonucuna ulaşılan analizlere ilişkin tablolara aşağıda yer verilmiştir.

a. Konut m2 Fiyatı ve Asgari Ücret İlişkisi

Değişkenler Konut m2 Fiyatı TL Asgari Ücret TL

Konut m2 Fiyatı TL 1.0000

Asgari Ücret TL 0.9697 1.0000

Değişkenler Konut m2 Fiyatı USD Asgari Ücret USD

Konut m2 Fiyatı USD 1.0000

Asgari Ücret USD 0.7972 1.0000

Hem Konut m2 Fiyatı TL ve Asgari Ücret TL değişkenleri arasında hem

de Konut m2 Fiyatı USD ve Asgari Ücret USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

b. Konut Kredisi Kullandırım ve Asgari Ücret İlişkisi

Değişkenler Konut Kredisi

Kullandırım TL Asgari Ücret TL

Konut Kredisi Kullandırım TL

1.0000



Kullandırım USD Asgari Ücret USD

Konut Kredisi Kullandırım USD

1.0000


Hem Konut Kredisi Kullandırım TL ve Asgari Ücret TL değişkenleri

arasında hem de Konut Kredisi Kullandırım USD ve Asgari Ücret USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.


184

c. Konut Kredisi Kullandırım ve Konut m2 Fiyat İlişkisi


Kullandırım TL Konut m2 Fiyat TL

Konut Kredisi Kullandırım TL

1.0000

Konut m2 Fiyat TL 0.4494 1.0000


Kullandırım USD Konut m2 Fiyat USD

Konut Kredisi Kullandırım USD

1.0000

Konut m2 Fiyat USD 0.5504 1.0000

Hem Konut Kredisi Kullandırım TL ve Konut m2 Fiyatı TL değişkenleri

arasında hem de Konut Kredisi Kullandırım USD ve Konut m2 Fiyatı değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

d. Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı ve Konut Kredisi

Kullandırımı İlişkisi

Değişkenler Konut Kredisi Kullandırım

Ağırlıklı Faiz Oranı

Konut Kredisi Kullandırımı TL


1.0000


(-) 0.8033 1.0000

Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı ve Konut Kredisi

Kullandırımı değişkenleri arasında negatif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

e. LTV ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı İlişkisi

Değişkenler LTV Konut Kredisi


LTV 1.0000


(-) 0.6582 1.0000


185

LTV ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

f. Kredi Vadesi ve Asgari Ücret İlişkisi

Değişkenler Kredi Vadesi Asgari Ücret TL

Kredi Vadesi 1.0000


Değişkenler Kredi Vadesi Asgari Ücret USD

Kredi Vadesi 1.0000


Kredi Vadesi ve Asgari Ücret - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü

ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktayken, Kredi Vadesi ve Asgari Ücret - TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

g. Kredi Vadesi ve Konut m2 Fiyatı İlişkisi

Değişkenler Kredi Vadesi Konut m2 Fiyat – TL

Kredi Vadesi 1.0000

Konut m2 Fiyat - TL 0.7729 1.0000

Değişkenler Kredi Vadesi Konut m2 Fiyat – USD

Kredi Vadesi 1.0000

Konut m2 Fiyat - USD 0.5684 1.0000

Kredi Vadesi ve Konut m2 Fiyatı - USD değişkenleri arasında pozitif

yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktayken, Kredi Vadesi ve Konut m2 Fiyatı - TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

h. Kredi Vadesi ve Konut Kredisi Sektör Kullandırımı İlişkisi

Değişkenler Kredi Vadesi Konut Kredisi

Kullandırımı TL

Kredi Vadesi 1.0000


0.4882 1.0000


186

Kredi Vadesi ve Konut Kredisi Sektör Kullandırımı TL değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

i. Kredi Vadesi ve Konut Kredisi Kullandırımı Ağırlıklı Faiz Oranı

İlişkisi

Değişkenler Kredi Vadesi Konut Kredisi

Kullandırımı Ağırlıklı Faiz Oranı

Kredi Vadesi 1.0000

Konut Kredisi Kullandırımı Ağırlıklı Faiz Oranı

(-) 0.5096 1.0000

Kredi Vadesi ve Konut Kredisi Kullandırımı Ağırlıklı Faiz Oranı

değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır. j. Kredi Vadesi ve Konut Kredisi Sayısı İlişkisi

Değişkenler Kredi Vadesi Konut Kredisi Sayısı

Kredi Vadesi 1.0000

Konut Kredisi Sayısı 0.2577 1.0000

Kredi Vadesi ve Konut Kredisi Sayısı değişkenleri arasında pozitif yönlü

ve düşük şiddetli bir ilişki bulunmaktadır. k. Kredi Vadesi ve LTV İlişkisi

Değişkenler Kredi Vadesi LTV

Kredi Vadesi 1.0000

LTV 0.5686 1.0000

Kredi Vadesi ve LTV değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli

bir ilişki bulunmaktadır. l. Konut Kredisi Sayısı ve Asgari Ücret İlişkisi

Değişkenler Konut Kredisi Sayısı Asgari Ücret TL

Konut Kredisi Sayısı 1.0000



187


Sayısı Asgari Ücret USD



Konut Kredisi Sayısı ve Asgari Ücret - TL değişkenleri arasında pozitif

yönlü ve düşük şiddetli bir ilişki bulunmaktayken, Konut Kredisi Sayısı ve Asgari Ücret - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

m. Konut Kredisi Sayısı ve Konut m2 Fiyat İlişkisi


Sayısı Konut m2 Fiyat TL


Konut m2 Fiyat TL 0.1865 1.0000


Sayısı Konut m2 Fiyat USD


Konut m2 Fiyat USD 0.6032 1.0000

Konut Kredisi Sayısı ve Konut m2 Fiyat - TL değişkenleri arasında

pozitif yönlü ve düşük şiddetli bir ilişki bulunmaktayken, Konut Kredisi Sayısı ve Konut m2 Fiyat - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

n. Konut Kredisi Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırımı İlişkisi


Sayısı Konut Kredisi

Kullandırımı TL



0.8392 1.0000


Sayısı Konut Kredisi

Kullandırımı USD


Konut Kredisi Kullandırımı USD

0.8780 1.0000


188

Hem Konut Kredisi Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırımı - TL değişkenleri arasında hem de Konut Kredisi Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırımı - USD değişkenleri arasında pozitif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

o. Konut Kredisi Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz

Oranı İlişkisi

Değişkenler Konut Kredisi Sayısı Konut Kredisi




(-) 0.8063 1.0000

Konut Kredisi Sayısı ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

değişkenleri arasında negatif yönlü ve yüksek şiddetli bir ilişki bulunmaktadır. p. Konut Kredisi Sayısı ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

İlişkisi

Değişkenler Konut Kredisi Sayısı Satın Alınan Toplam

Konut Sayısı



0.4533 1.0000

Konut Kredisi Sayısı ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkenleri

arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

q. Ortalama Kredi Tutarı ve Asgari Ücret İlişkisi

Değişkenler Ortalama Kredi Tutarı

– TL Asgari Ücret – TL

Ortalama Kredi Tutarı – TL 1.0000

Asgari Ücret – TL 0.5980 1.0000

Ortalama Kredi Tutarı - TL ve Asgari Ücret - TL değişkenleri arasında

pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.


189

r. Ortalama Kredi Tutarı TL ve Konut m2 Fiyat İlişkisi

Değişkenler Ortalama Kredi

Tutarı – TL Konut m2 Fiyat – TL


Konut m2 Fiyat – TL 0.5915 1.0000

Ortalama Kredi Tutarı - TL ve Konut m2 Fiyatı - TL değişkenleri

arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

s. Ortalama Kredi Tutarı TL ve Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı İlişkisi


Tutarı – TL

Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz

Oranı



(-) 0.4271 1.0000

Ortalama Kredi Tutarı TL – Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı

değişkenleri arasında negatif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

t. Ortalama Kredi Tutarı ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı İlişkisi


Tutarı – TL Satın Alınan Toplam

Konut Sayısı



0.5044 1.0000

Ortalama Kredi Tutarı TL – Satın Alınan Toplam Konut Sayısı

değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

u. Ortalama Kredi Tutarı ve Kredi Vadesi İlişkisi


Tutarı – TL Kredi Vadesi


Kredi Vadesi 0.5746 1.0000


190

Ortalama Kredi Tutarı TL ve Kredi Vadesi değişkenleri arasında pozitif yönlü ve orta şiddetli bir ilişki bulunmaktadır.

v. Kredi Skoru ve Konut Kredisi Sayısı İlişkisi

Değişkenler Kredi Skoru Satın Alınan Toplam

Konut Sayısı

Kredi Skoru 1.0000

Konut Kredisi Sayısı

(-) 0.0246 1.0000

Kredi Skoru ve Konut Kredisi Sayısı değişkenleri arasında beklendiğinin

aksine, Kredi Skoru ve Satın Alınan Toplam Konut Sayısı değişkenleri arasında olduğu gibi pozitif yönlü ve en azından orta şiddetli bir ilişki ortaya çıkmamış; aksine negatif yönlü ve düşük şiddetli bir ilişki bulunduğu anlaşılmaktadır.


191

EK - C İlgili Bölüm: 2.4.3. Basit Regresyon Analizi Konu: Anlamlılık-Fonksiyonel Biçim Sınamaları ile Normallik, Yapısal Kırılma, Tanımlama Hatası, Otokorelasyon ve Değişen Varyans Sınamaları

Çalışmaya esas teşkil eden bütün hipotezler, her bir fonksiyonel biçim

çerçevesinde, yani hem Doğrusal hem Logaritmik hem Logaritmik Doğrusal hem de Doğrusal Logaritmik düzeyde tek tek denenmiş; her bir fonksiyonel biçim için regresyonun t hesabına, F hesabına, katsayıların istatistiki anlamlılığına, R2’ye ve öngörü başarısına bakılmıştır.

Sonuç olarak, istatistiksel anlamlılık, genel anlamlılık, R2 ve öngörü

başarısına göre en uygun formun “Doğrusal Logaritmik” olduğuna karar verilmiştir.

1. Konut Talebi ile Hanehalkı Geliri İlişkisi A. Fonksiyonel Biçim Sınamaları a. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 1 FBS-DBR Hane Halkı Geliri-TL

Dependent Variable: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA


Date: 07/28/15 Time: 15:16

Sample: 2009M01 2014M12

Included observations: 72


C -4361.310 7394.336 -0.589818 0.5572

ASGARI__CRET__TL_ 94.47672 8.322295 11.35224 0.0000









192

Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,64’tür. Asgari Ücret TL değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı, ancak sabit katsayı anlamsızdır.

b. Tam Logaritmik Regresyon

Tablo 2 FBS-TLR Hane Halkı Geliri-TL

Dependent Variable: LOG(SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA)


Date: 07/28/15 Time: 15:19

Sample: 2009M01 2014M12



C 3.901049 0.683588 5.706727 0.0000

ASGARI__CRET__TL_ 1.085996 0.101070 10.74497 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı, bağımsız değişkenin

bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,62’dir. Asgari Ücret TL değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

c. Logaritmik Doğrusal Regresyon

Tablo 3 FBS-LDR Hane Halkı Geliri –TL



Date: 07/28/15 Time: 15:19

Sample: 2009M01 2014M12


193

Tablo 3 Devam



C 10.15748 0.102723 98.88180 0.0000

ASGARI__CRET__TL_ 0.001240 0.000116 10.72490 0.0000









bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,62’dir. Asgari Ücret TL değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

d. Doğrusal Logaritmik Regresyon

Tablo 4 FBS-DLR Hane Halkı Geliri-TL



Date: 07/28/15 Time: 15:23

Sample: 2009M01 2014M12



C -477022.1 49849.56 -9.569234 0.0000

LOG(ASGARI__CRET__TL_) 82148.59 7370.388 11.14576 0.0000







194

Tablo 4 Devam




bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,63’tür. Asgari Ücret TL değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

e. Ara Sonuç Asgari Ücret - TL serisi için Ek 1- Şekil 2’de yer alan linear grafik

çerçevesinde, yılda iki kez ve aynı dönemlerde söz konusu olan artışlar sebebiyle, stokastik olmayan determinist mevsimsellikten söz edilmişti.

Dolayısıyla çalışmaya Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı veri

kaynakları kullanılarak temin edilen Asgari Ücret - TL’nin, Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret - USD üzerinden tekrarlanmasında fayda görülmektedir. Böylece bağımsız değişken üzerindeki enflasyon etkisinin görece ortadan kaldırılması mümkün olacaktır.

Buna göre, hanehalkı geliri ile konut talebi arasındaki ilişkiyi

öngörebilmek amacıyla, bağımlı değişkeni yine Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni bu defa Asgari Ücret – USD olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulmuştur.

Yi = α + β1X + ɛi (1)

Konut Talebi = α + β(Asgari Ücret – USD) + ɛ

f. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 5 FBS-DBR Hane Halkı Geliri-USD



Date: 07/28/15 Time: 19:10

Sample: 2009M01 2014M12



C -56161.73 25271.89 -2.222300 0.0295

ASGARI__CRET__USD_ 273.0458 51.15181 5.337950 0.0000


195

Tablo 5 Devam








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız

değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,28’dir. Yine, Asgari Ücret - USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak, sabit terim iktisadi olarak anlamsızdır.

g. Tam Logaritmik Regresyon

Tablo 6 FBS-TLR Hane Halkı Geliri-USD



Date: 07/28/15 Time: 19:11

Sample: 2009M01 2014M12


Variable Coefficien

t Std. Error

t-Statistic Prob.

C 0.014327

1.978807

0.007240 0.9942

LOG(ASGARI__CRET__USD_)

1.811879 0.31925

7 5.67530

2 0.0000

R-squared 0.315129 Mean dependent var

11.24390




Log likelihood 16.68727

Hannan-Quinn criter. -0.382803




196

Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,31’dir. Yine, Asgari Ücret - USD değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak, sabit katsayı istatistikksel olarak anlamsızdır.

h. Logaritmik Doğrusal Regresyon

Tablo 7 FBS-LDR Hane Halkı Geliri-USD



Date: 07/28/15 Time: 19:12

Sample: 2009M01 2014M12



C 9.350898 0.331536 28.20479 0.0000

ASGARI__CRET__USD_ 0.003841 0.000671 5.723430 0.0000









değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,31’dir. Yine, Asgari Ücret - USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

i. Doğrusal Logaritmik Regresyon

Tablo 8 FBS-DLR Hane Halkı Geliri-USD



Date: 07/28/15 Time: 19:17

Sample: 2009M01 2014M12



197

Tablo 8 Devam


C -717465.2 150971.2 -4.752332 0.0000

LOG(ASGARI__CRET__USD_) 128414.7 24357.40 5.272102 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,28’dir. Yine, Asgari Ücret - USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

B. Normallik Sınaması H0: Hata terimleri normal dağılır. HA: Hata terimleri normal dağılmaz. Hipotez testlerinin uygulanabilmesi için hata terimlerinin (artıkların)

normal dağılım göstermesi gerekir. Söz konusu gereklilik, Jarque Bera Testi ile sınanır.

Aşağıda Şekil 1’de görüleceği üzere, olasılık değeri (probability)

0,341946 0,05’den büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, hata terimleri normal dağılır.


198

Şekil 1 Normallik Sınaması Hane Halkı Geliri

C. Yapısal Kırılma Sınaması Modelde regresyon parametrelerindeki değişimler olarak

tanımlanabilecek yapısal kırılmaların varlığı Cusum Testi ile sınanır.

Şekil 2 Yapısal Kırılma Sınaması Hane Halkı Geliri

0

2

4

6

8

10

12

-20000 -10000 0 10000 20000

Series: Residuals

Sample 2009M01 2014M12

Observations 72

Mean 8.38e-11

Median -259.8183

Maximum 25569.67

Minimum -18442.55

Std. Dev. 10203.01

Skewness 0.390888

Kurtosis 2.677156

Jarque-Bera 2.146203

Probability 0.341946

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60

I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

2009 2010 2011 2012 2013 2014

CUSUM 5% Significance


199

Yukarıda Şekil 2’de görüleceği üzere, 2012 yılının 11. ayında yapısal kırılma vardır. Bahsi geçen kırılmayı ortadan kaldırmak için, kukla değişken eklenmek suretiyle, model tekrar tahmin edilir.

Aşağıda, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş

Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 9 FBS-DLR Hane Halkı Geliri-USD - 2



Date: 07/26/15 Time: 01:25

Sample: 2009M01 2014M12


Variable Coefficien

t Std. Error t-Statistic Prob.

C -227677.4 119441.4 -1.906184

0.0608

LOG(ASGARI__CRET__USD_) 47926.40 19351.12 2.476673 0.0157

Dummy – 1 25084.76 2894.618 8.666000 0.0000

R-squared 0.657258 Mean dependent var 78416.83 Adjusted R-squared 0.647323 S.D. dependent var 17427.88







200

Şekil 3 Yapısal Kırılma Sınaması Hane Halkı Gelir İlişkisi - 2

Yukarıda Şekil 3’de görüleceği üzere, yapısal kırılma ortadan kalkmıştır.

Dolayısıyla, Tablo 3’de izlenebileceği haliyle model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,65’tir. Yine, Asgari Ücret - USD değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı, ancak sabit katsayı anlamsızdır.

Öte taraftan, model 0,10 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı, Asgari

Ücret - USD değişkeni ve sabit katsayı ise istatistiksel olarak anlamlıdır. D. Tanımlama Hatası Sınaması H0: Tanımlama hatası yoktur. HA: Tanımlama hatası vardır. Modelde tanımlama hatasının varlığı Ramsey Reset Testi ile sınanır.

Aşağıda Tablo 10’da görüleceği üzere, F-statistic prob. değeri 0,3069 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, tanımlama hatası yoktur.

Tablo 10 Tanımlama Hatası Sınaması Hane Halkı Geliri

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LOG(ASGARI__CRET_

_USD_ ) DUMMY1

Omitted Variables: Squares of fitted values

-15

-10

-5

0

5

10

15

IV I II III IV I II III IV

2013 2014



201

Tablo 10 Devam

Value df Probability

t-statistic 1.029552 68 0.3069

F-statistic 1.059977 (1, 68) 0.3069

Likelihood ratio 1.113671 1 0.2913

E. Otokorelasyon Sınaması H0: Otokorelasyon yoktur. HA: Otokorelasyon vardır. Modelde otokorelasyonun varlığı LM Testi ile sınanır. Aşağıda Tablo

11’de görüleceği üzere, Prob. Chi-Square 0,0000 değeri 0,05’ten küçük; dolayısıyla H0 reddedilir, otokorelasyon vardır.

Tablo 11 Otokorelasyon Sınaması Hane Halkı Geliri

Breusch-Godfrey Serial Correlation LM Test:

F-statistic 30.27141 Prob. F(1,68) 0.0000

Obs*R-squared 22.17880 Prob. Chi-Square(1) 0.0000

F. Değişen Varyans Sınaması H0: Sabit varyans vardır. HA: Değişen varyans vardır. Değişen varyans sınaması için Breusch-Pagan-Godfrey testi yapılır.

Prob. Chi-Square (2) 0,0002 değeri 0,05’ten küçük, dolayısıyla H0 reddedilir, değişen varyans vardır.

Tablo 12 Değişen Varyans Sınaması Hane Halkı Geliri

Heteroskedasticity Test: Breusch-Pagan-Godfrey



Scaled explained SS 13.20154 Prob. Chi-Square(2) 0.0014


202

2. Konut Talebi ile Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı İlişkisi

A. Fonksiyonel Biçim Sınamaları a. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 13 FBS-DBR Kredi Faiz



Date: 07/28/15 Time: 19:18

Sample: 2009M01 2014M12



C 128279.0 9728.478 13.18593 0.0000

KONUT_KREDISI_KULLAND_R_ -5251971. 1007870. -5.210958 0.0000









değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,27’dir. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 14 FBS-TLR Kredi Faizi



Date: 07/28/15 Time: 19:19

Sample: 2009M01 2014M12


203

Tablo 14 Devam


Variable Coefficient Std. Error

t-Statistic Prob.

C 7.713387 0.622643 12.38814 0.0000

LOG(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_) -0.755593 0.133166 -5.674052 0.0000












Tablo 15 FBS-LDR Kredi Faizi



Date: 07/28/15 Time: 19:20

Sample: 2009M01 2014M12



C 11.94852 0.127491 93.72082 0.0000

KONUT_KREDISI_KULLAND_R_ -74.21774 13.20802 -5.619140 0.0000






204

Tablo 15 Devam







Tablo 16 FBS-DLR Kredi Faizi



Date: 07/28/15 Time: 19:21

Sample: 2009M01 2014M12



C -173732.5 47357.39 -3.668540 0.0005


R-squared 0.288529 Mean dependent var 78416.83 Adjusted R-squared 0.278365 S.D. dependent var 17427.88


Sum squared resid 1.53E+10

Schwarz criterion 22.13392







205

B. Normallik Sınaması H0: Hata terimleri normal dağılır. HA: Hata terimleri normal dağılmaz. Şekil 4’de görüleceği üzere, Jarque Bera Testi sonucunda Prob. değeri


Şekil 4 Normallik Sınaması Kredi Faizi

C. Yapısal Kırılma Sınaması Aşağıda Şekil 5’de görüleceği üzere, 2013 yılının 1. ayında yapısal

kırılma vardır. Bahsi geçen kırılmayı ortadan kaldırmak için, kukla değişken eklenmek suretiyle, model tekrar tahmin edilir.

Şekil 5 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Faizi

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60


2009 2010 2011 2012 2013 2014



206

Aşağıda, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 17 FBS-DLR Kredi Faizi -2



Date: 07/26/15 Time: 01:47

Sample: 2009M01 2014M12



C -66378.90 36647.54 -1.811279 0.0745

LOGKONUT_KREDISI_KULLAND -29318.67 7915.672 -3.703876 0.0004

Dummy - 2 23412.37 2892.598 8.093888 0.0000








Şekil 6 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Faizi - 2

-15

-10

-5

0

5

10

15

20

I II III IV I II III IV

2013 2014



207

Yukarıda Şekil 6’da görüleceği üzere eklenen kukla değişkene rağmen 2014 yılı 11. ayında yapısal kırılma vardır. Dolayısıyla, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle aşağıda yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 18 FBS-DLR Kredi Faizi -3



Date: 07/26/15 Time: 01:50

Sample: 2009M01 2014M12



C -68857.31 34957.57

-1.969740 0.0529

LOGKONUT_KREDISI_KULLAND -29854.47 7550.651

-3.953893 0.0002

Dummy - 3 21576.85 2834.761 7.611526 0.0000

Dummy - 4 21122.33 7524.012 2.807323 0.0065








Sonuç olarak, yukarıda Tablo 18’de izlenebileceği haliyle model, 0,05

anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,67’dir. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

D. Tanımlama Hatası Sınaması H0: Tanımlama hatası yoktur. HA: Tanımlama hatası vardır.


208

Modelde tanımlama hatasının varlığı Ramsey Reset Testi ile sınanır. Aşağıda Tablo 19’da görüleceği üzere, F-statistic prob. değeri 0,5525 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, tanımlama hatası yoktur.

Tablo 19 Tanımlama Hatası Sınaması Kredi Faizi

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LOGKONUT_KREDISI

_KULLAND DUMMY2 DUMMY3



t-statistic 0.596978 67 0.5525

F-statistic 0.356382 (1, 67) 0.5525




Tablo 20 Otokorelasyon Sınaması Kredi Faizi







209

Tablo 21 Değişen Varyans Sınaması Kredi Faizi





3. Konut Kredisi Faiz Oranı ile Konut Fiyatı İlişkisi A. Fonksiyonel Biçim Sınamaları a. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 22 FBS-DBR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - TL

Dependent Variable: KONUT_FIYAT__TL_M2


Date: 07/28/15 Time: 20:01

Sample: 2009M01 2014M12



C 1690.241 145.6443 11.60527 0.0000



Adjusted R-squared 0.111563

S.D. dependent var 236.6347

S.E. of regression 223.0447

Akaike info criterion 13.68001

Sum squared resid 3482425.

Schwarz criterion 13.74325

Log likelihood -490.4802

Hannan-Quinn criter. 13.70518

F-statistic 9.915592






210


Tablo 23 FBS-TLR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - TL

Dependent Variable: LOG(KONUT_FIYAT__TL_M2)


Date: 07/28/15 Time: 20:02

Sample: 2009M01 2014M12


Variable Coefficient Std.

Error t-

Statistic Prob.

C 5.313272 0.546142 9.728741 0.0000

LOG(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_) -0.383529 0.116805 -3.283503

R-squared 0.133464 Mean dependent var

Adjusted R-squared 0.121085 S.D. dependent var

S.E. of regression 0.170734 Akaike info criterion

Sum squared resid 2.040517 Schwarz criterion

Log likelihood 26.12109 Hannan-Quinn criter.

F-statistic 10.78139 Durbin-Watson stat


Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,13’tür. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 24 FBS-LDR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - TL

Dependent Variable: LOG(KONUT_FIYAT__TL_M2)


Date: 07/28/15 Time: 20:04

Sample: 2009M01 2014M12



C 7.481934 0.110675 67.60247 0.0000


211

Tablo 24 Devam










değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,14’tür. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 25 FBS-DLR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı

Dependent Variable: KONUT_FIYAT__TL_M2


Date: 07/28/15 Time: 20:05

Sample: 2009M01 2014M12



C -901.5453 718.0476 -1.255551 0.2135





Sum squared resid 3527247. Schwarz criterion 13.75604





212

Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,11’dir. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı, ancak sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamsızdır.

e. Ara Sonuç EK-1’de açıklandığı şekliyle, Asgari Ücret – TL değerleri yerine,

Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret - USD değerlerinin dikkate alınmasının; regresyon modelinin bu değişken üzerinden oluşturulmasının uygun olacağı sonucuna varılmıştı.

Dolayısıyla hem aynı gerekçelerle hem de hanehalkı geliri ile konut fiyatı

arasında aynı döviz cinsi üzerinden bir model kurmanın mukayeseli gerekliliği açısından, bağımlı değişkeninin bu defa Konut m2 Fiyatı – USD ve bağımsız değişkeninin yine Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı olduğu yeni bir model kurulması ihtiyacı doğmuştur.


Tablo 26 FBS-DBR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - USD

Dependent Variable: KONUT_FIYAT__USD_M2


Date: 07/28/15 Time: 20:11

Sample: 2009M01 2014M12



C 881.7959 25.49698 34.58432 0.0000










213


değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,44’tür. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 27 FBS-TLR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - USD

Dependent Variable: LOG(KONUT_FIYAT__USD_M2)


Date: 07/28/15 Time: 22:22

Sample: 2009M01 2014M12



C 5.179899 0.182044 28.45412 0.0000

LOG(KONUT_KREDISI_KULLAND_R_) -0.291443 0.038934

-7.485533 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,44’tür. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 28 FBS-LDR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - USD

Dependent Variable: LOG(KONUT_FIYAT__USD_M2)


Date: 07/28/15 Time: 22:23

Sample: 2009M01 2014M12


214

Tablo 28 Devam



C 6.819860 0.036655 186.0536 0.0000










değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,45’tir. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 29 FBS-DLR Kredi Faizi ve Konut Fiyatı - USD

Dependent Variable: KONUT_FIYAT__USD_M2


Date: 07/28/15 Time: 22:24

Sample: 2009M01 2014M12



t-Statistic

Prob.

C -219.2072 126.2851 -1.735813 0.0870


R-squared 0.428676

Mean dependent var 695.3888




Akaike info criterion 10.21681


215

Tablo 29 Devam


Log likelihood -365.8050

Hannan-Quinn criter. 10.24198




değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,42’dir. Yine, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı değişkeni 0,05 anlam düzeyinde ve sabit katsayı 0,10 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.



Şekil 7 Normallik Sınaması Kredi Faizi ve Konut Fiyatı

0

2

4

6

8

10

-80 -60 -40 -20 0 20 40 60 80 100

Series: Residuals

Sample 2009M01 2014M12

Observations 72

Mean -5.16e-14

Median 1.076013

Maximum 91.49992

Minimum -74.17943

Std. Dev. 39.20013

Skewness 0.376072

Kurtosis 2.677004




216

C. Yapısal Kırılma Sınaması Aşağıda Şekil 8’de görüleceği üzere, doğrusal logaritmik model

kalıntılarının dağılımına bakıldığında, ilgili zaman serisi içerisinde herhangi bir yapısal kırılmanın söz konusu olmadığı anlaşılmaktadır.

Şekil 8 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Faizi ve Konut Fiyatı

D. Tanımlama Hatası Sınaması H0: Tanımlama hatası yoktur. HA: Tanımlama hatası vardır. Modelde tanımlama hatasının varlığı Ramsey Reset Testi ile sınanır.


Tablo 30 Tanımlama Hatası Sınaması Kredi Faizi ve Konut Fiyatı

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: KONUT_FIYAT__USD_M2 C LOGKONUT_KREDISI_KULLA

ND



t-statistic 1.369507 69 0.1753

-30

-20

-10

0

10

20

30


2009 2010 2011 2012 2013 2014



217

Tablo 30 Devam

F-statistic 1.875549 (1, 69) 0.1753




Tablo 31 Otokorelasyon Sınaması Kredi Faizi ve Konut Fiyatı





Prob. Chi-Square (1) 0,7495 değeri 0,05’ten büyük, dolayısıyla H0 reddedilmez, sabit varyans vardır.

Tablo 32 Değişen Varyans Sınaması Kredi Faizi ve Konut Fiyatı






218

4. Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi

A. Fonksiyonel Biçim Sınamaları

a. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 33 FBS-DBR Konut Fiyatı - TL



Date: 07/28/15 Time: 22:27

Sample: 2009M01 2014M12



C 4540.388 6518.448 0.696544 0.4884

KONUT_FIYAT__TL_M2 59.61851 5.168299 11.53542 0.0000









değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,65’tir. Yine, Konut m2 Fiyatı - TL değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak, sabit katsayı istatiksel olarak anlamsızdır.


Tablo 34 FBS-TLR Konut Fiyatı - TL



Date: 07/28/15 Time: 22:29

Sample: 2009M01 2014M12



C 4.089844 0.674581 6.062790 0.0000


219

Tablo 34 Devam

KONUT_FIYAT__TL_M2 1.006860 0.094910 10.60861 0.0000









değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,61’dir. Yine, Konut m2 Fiyatı – TL değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 35 FBS-LDR Konut Fiyatı - TL



Date: 07/28/15 Time: 22:30

Sample: 2009M01 2014M12



C 10.29739 0.094199 109.3152 0.0000

KONUT_KREDISI_KULLAND_R_ 0.000764 7.47E-05 10.22701 0.0000

R-squared 0.599065

Mean dependent var 11.24390




Akaike info criterion -0.943409

Sum squared resid 1.552434

Schwarz criterion -0.880169



F-statistic 104.5917




220

Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,59’dur. Yine, Konut m2 Fiyatı – TL değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 36 FBS-DLR Konut Fiyatı - TL



Date: 07/28/15 Time: 22:31

Sample: 2009M01 2014M12



C -476228.1 47027.09 -10.12668 0.0000

LOG(KONUT_FIYAT__TL_M2) 78060.59 6616.439 11.79798 0.0000









değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,66’dır. Yine, Konut m2 Fiyatı – TL değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret - USD değerinin dikkate alınmasının; regresyon modelinin bu değişken üzerinden oluşturulmasının uygun olacağı sonucuna varılmıştı.

Yine gerekçeleri yukarıda 3.2.5.3 Konut Kredisi Faiz Oranı ile Konut

Fiyatı İlişkisi başlığı altında açıklandığı üzere, Konut m2 Fiyatı bağımsız


221

değişkeninin TL değeri yerine USD değerinin esas alındığı yeni bir model kurulması ihtiyacı vurgulanmıştı.

Bu kez, yukarıda yer verilen başlıklarda söz konusu edilen benzer

gerekçelerle ve konut talebi ile konut fiyatları arasındaki ilişkiyi öngörebilmek amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Konut m2 Fiyatı – USD olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulması gerektiği kanaati oluşmuştur.

Yi = α + β1X + ɛi (2)

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı = α + β(Konut m2 Fiyatı – USD) + ɛ


Tablo 37 FBS-DBR Konut Fiyatı – USD



Date: 07/28/15 Time: 22:33

Sample: 2009M01 2014M12



C -82930.02 20259.54 -4.093382

0.0001

KONUT_FIYAT__USD_M2 232.0239 29.05454 7.985806 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,47’dir. Yine, Konut m2 Fiyatı – USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak, sabit terim iktisadi olarak anlamsızdır.


222


Tablo 38 FBS-TLR Konut Fiyatı – USD



Date: 07/28/15 Time: 22:34

Sample: 2009M01 2014M12



C -1.973302 1.817623 -1.085650 0.2814

LOG(KONUT_FIYAT__USD_M2) 2.020463 0.277835 7.272176 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,43’tür. Yine, Konut m2 Fiyatı – USD değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır. Ancak, sabit katsayı hem 0,05 hem de 0,10 anlam düzeyinde istatiksel olarak anlamsızdır.


Tablo 39 FBS-LDR Konut Fiyatı – USD



Date: 07/28/15 Time: 22:35

Sample: 2009M01 2014M12



C 9.160276 0.280137 32.69922 0.0000

KONUT_FIYAT__USD_M2 0.002996 0.000402 7.458224 0.0000



223

Tablo 39 Devamı







Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,44’tür. Yine, Konut m2 Fiyatı – USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 40 FBS-DLR Konut Fiyatı – USD



Date: 07/28/15 Time: 22:37

Sample: 2009M01 2014M12



C -941534.0 132051.5 -7.130052 0.0000

LOG(KONUT_FIYAT__USD_M2) 155916.0 20184.87 7.724398 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,46’dır. Yine, Konut m2 Fiyatı – USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


224

B. Normallik Sınaması H0: Hata terimleri normal dağılır. HA: Hata terimleri normal dağılmaz.

Şekil 9’da görüleceği üzere, Jarque Bera Testi sonucunda Prob. değeri 0,499018 0,05’den büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, hata terimleri normal dağılır.

Şekil 9 Normallik Sınaması Konut Fiyatı

C. Yapısal Kırılma Sınaması Aşağıda Şekil 10’da görüleceği üzere, 2011 yılının 9. Ayında yapısal


Şekil 10 Yapısal Kırılma Sınaması Konut Fiyatı

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

-20000 -10000 0 10000 20000

Series: Residuals

Sample 2009M01 2014M12

Observations 72

Mean -2.11e-11

Median -1001.344

Maximum 26553.28

Minimum -19869.66

Std. Dev. 10571.05

Skewness 0.282934

Kurtosis 2.621579



-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

60


2009 2010 2011 2012 2013 2014



225

Aşağıda, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 41 FBS-DLR Konut Fiyatı – USD – 2



Date: 07/26/15 Time: 02:00

Sample: 2009M01 2014M12



C -679518.2 124341.3

-5.464945 0.0000

LOG_KONUT_FIYAT__USD_M2 114605.8 19109.24 5.997404 0.0000

Dummy – 5 14798.93 2895.602 5.110831 0.0000








Şekil 11 Yapısal Kırılma Sınaması Konut Fiyatı – 2

-20

-10

0

10

20

30

IV I II III IV I II III IV I II III IV

2011 2012 2013 2014



226

Yukarıda Şekil 11’de görüleceği üzere eklenen kukla değişkene rağmen 2013 yılı 9. Ayında yapısal kırılma vardır. Dolayısıyla, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle aşağıda yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

FBS-DLR Konut Fiyatı – USD – 3



Date: 07/26/15 Time: 02:26

Sample: 2009M01 2014M12



C -562334.2 133699.8 -4.205946 0.0001


Dummy – 6 12739.95 2993.575 4.255764 0.0001

dummy – 7 8033.538 3839.382 2.092404 0.0401








Şekil 12 Yapısal Kırılma Sınaması Konut Fiyatı – 3

-12

-8

-4

0

4

8

12

M10 M11 M12 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12

2013 2014



227

Yukarıda Şekil 12’de görüleceği üzere, yapısal kırılma ortadan kalkmıştır. Dolayısıyla, yine yukarıda Tablo 42’de izlenebileceği haliyle model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,63’tür. Yine, Konut m2 Fiyat – USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Aşağıda Tablo 43’de görüleceği üzere, F-statistic prob. değeri 0,0543 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, tanımlama hatası yoktur.

Tablo 43 Tanımlama Hatası Sınaması Konut Fiyatı

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LOG_KONUT_FIYAT__

USD_M2 DUMMY5 DUMMY6



t-statistic 1.959093 67 0.0543

F-statistic 3.838047 (1, 67) 0.0543




Tablo 44 Otokorelasyon Sınaması Konut Fiyatı





228



Tablo 45 Değişen Varyans Sınaması Konut Fiyatı





5. Konut Talebi ile Ortalama Taksit Tutarı İlişkisi A. Fonksiyonel Biçim Sınamaları a. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 46 FBS-DBR Ortalama Taksit Tutarı – TL



Date: 07/26/15 Time: 03:35

Sample: 2009M01 2014M12



C 82452.79 10951.91 7.528623 0.0000

ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___ -3.192508 8.507542 -0.375256 0.7086


Adjusted R-squared -0.012249 S.D. dependent var 17427.88







229

Modele ilişkin olarak, 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel anlamlılık, genel anlamlılık hesapları ile katsayıların istatistiki anlamlılığında sapmalar, bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranında ciddi düşüklük görülmüştür.


Tablo 47 FBS-TLR Ortalama Taksit Tutarı – TL



Date: 07/26/15 Time: 03:36

Sample: 2009M01 2014M12



C 11.61577 1.020064 11.38730 0.0000

LOG(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___) -0.052202 0.143141 -0.364690 0.7164










Tablo 48 FBS-LDR Ortalama Taksit Tutarı – TL



Date: 07/26/15 Time: 03:36

Sample: 2009M01 2014M12


230

Tablo 48 Devam



C 11.32801 0.146543 77.30172 0.0000

ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___ -6.65E-05 0.000114 -0.584482 0.5608










Tablo 49 FBS-DLR Ortalama Taksit Tutarı – TL



Date: 07/26/15 Time: 03:37

Sample: 2009M01 2014M12



C 89861.98 76185.79 1.179511 0.2422

LOG(ORTALAMA_TAKSIT_TUTAR___) -1606.642 10690.83 -0.150282 0.8810









231



Gösterge Niteliğindeki Türkiye Cumhuriyet Merkez Bankası ABD Doları Döviz Satış Kuru aylık aritmetik ortalaması hesaplanmak suretiyle bulunan ilgili aydaki ABD Doları Kuru’na bölünmesiyle elde edilen Asgari Ücret – USD değerinin dikkate alınmasının; regresyon modelinin bu değişken üzerinden oluşturulmasının uygun olacağı sonucuna varılmıştı.

Yine gerekçeleri yukarıda 3.2.5.3 Konut Kredisi Faiz Oranı ile Konut

Fiyatı İlişkisi başlığı altında açıklandığı üzere, Konut m2 Fiyatı bağımsız değişkeninin TL değeri yerine USD değerinin esas alındığı yeni bir model kurulması ihtiyacı vurgulanmıştı.

Son olarak, 3.2.5.4 Konut Talebi ile Konut Fiyatı İlişkisi başlığı altında

açıklandığı üzere, konut talebi ile konut fiyatları arasındaki ilişkiyi öngörebilmek amacıyla, Konut m2 Fiyatı bağımsız değişkeninin TL değeri yerine öncekilerle benzer gerekçeler çerçevesinde USD değerinin esas alındığı yeni bir model kurulmasına karar verilmişti.

Bu kez, yukarıda yer verilen başlıklarda söz konusu edilen benzer

gerekçelerin yanısıra, bağımsız değişken Ortalama Taksit Tutarı’nın TL değeri esas alınarak kurulan modelde istatistiksel anlamlılık, genel anlamlılık hesapları ile katsayıların istatistiki anlamlılığında sapmalar, bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranında ciddi düşüklükler görülmüştür. Dolayısıyla, bu kez konut talebi ile konut kredisi ortalama taksit tutarı arasındaki ilişkiyi öngörebilmek amacıyla, bağımlı değişkeni Satın Alınan Toplam Konut Sayısı ve bağımsız değişkeni Ortalama Taksit Tutarı – USD olan aşağıdaki gibi bir basit regresyon modeli oluşturulması gerektiği sonucuna varılmıştır.

Yi = α + β1X + ɛi (3)

Satın Alınan Konut = α + β(Ortalama Taksit Tutarı - USD) + ɛ


232


Tablo 50 FBS-DBR Ortalama Taksit Tutarı - USD



Date: 07/26/15 Time: 03:28

Sample: 2009M01 2014M12



C 115203.0 8340.773 13.81203 0.0000

ORTALAMA_TAKSIT_TUTARUS -50.85809 11.25352 -4.519305 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,22’dir. Yine, Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 51 FBS-TLR Ortalama Taksit Tutarı - USD



Date: 07/26/15 Time: 03:27

Sample: 2009M01 2014M12



t-Statistic Prob.

C 14.52213 0.743142 19.54152 0.0000

LOG(ORTALAMA_TAKSIT_TUTARUS) -0.499730 0.113222 -4.413714 0.0000


233

Tablo 51 Devam










Tablo 52 FBS-LDR Ortalama Taksit Tutarı - USD



Date: 07/26/15 Time: 03:27

Sample: 2009M01 2014M12



C 11.74413 0.111276 105.5409 0.0000

ORTALAMA_TAKSIT_TUTARUS -0.000692 0.000150 -4.606460 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,23’tür. Yine, Ortalama Taksit Tutarı – USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


234

i. Doğrusal Logaritmik Regresyon Tablo 53 FBS-DLR Ortalama Taksit Tutarı – USD



Date: 07/26/15 Time: 03:28

Sample: 2009M01 2014M12



t-Statistic Prob.

C 320371.7 55628.38 5.759141 0.0000

LOG(ORTALAMA_TAKSIT_TUTARUS) -36883.35 8475.318 -4.351855 0.0000












235

Şekil 13 Normallik Sınaması Ortalama Taksit Tutarı

C. Yapısal Kırılma Sınaması Aşağıda Şekil 14’de görüleceği üzere, 2011 yılının 5. Ayında yapısal


Şekil 14 Yapısal Kırılma Sınaması Ortalama Taksit Tutarı


Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle yeniden

0

2

4

6

8

10

12

-20000 -10000 0 10000 20000

Series: Residuals

Sample 2009M01 2014M12

Observations 72

Mean -2.74e-11

Median -299.6220

Maximum 22158.75

Minimum -24921.33

Std. Dev. 11839.79

Skewness 0.065282

Kurtosis 2.066438



-40

-20

0

20

40

60

80


2009 2010 2011 2012 2013 2014



236

oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 54 FBS-DLR Ortalama Taksit Tutarı – USD - 2



Date: 07/26/15 Time: 02:42

Sample: 2009M01 2014M12



C 188702.3 52741.33 3.577883 0.0006

LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS -18589.04 7891.872 -2.355467 0.0213

Dummy - 8 19077.84 3505.206 5.442717 0.0000








Şekil 15 Yapısal Kırılma Sınaması Ortalama Taksit Tutarı - 2

-20

-10

0

10

20

30

II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

2011 2012 2013 2014



237

Yukarıda Şekil 15’de görüleceği üzere eklenen kukla değişkene rağmen 2013 yılı 11. ay itibariyle yapısal kırılma problemi devam etmektedir. Dolayısıyla, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle aşağıda yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 55 FBS-DLR Ortalama Taksit Tutarı – USD - 3



Date: 07/26/15 Time: 02:45

Sample: 2009M01 2014M12



C 161951.4 49195.68 3.291984 0.0016

LOGORTALAMA_TAKS_TUTARUS -14581.78 7361.507 -1.980814 0.0517

Dummy – 9 15269.17 3399.118 4.492097 0.0000

Dummy – 10 14352.58 3960.742 3.623710 0.0006








Şekil 16 Yapısal Kırılma Sınaması Ortalama Taksit Tutarı - 3

-12

-8

-4

0

4

8

12

M12 M1 M2 M3 M4 M5 M6 M7 M8 M9 M10 M11 M12

2013 2014



238

Yukarıda Şekil 16’da görüleceği üzere, yapısal kırılma ortadan kalkmıştır. Dolayısıyla, yine yukarıda Tablo 55’de izlenebileceği haliyle model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,53’tür. Yine, Ortalama Taksit Tutarı - USD değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.



Tablo 56 Tanımlama Hatası Sınaması Ortalama Taksit Tutarı

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LOGORTALAMA_TAKS

_TUTARUS DUMMY7 DUMMY8



t-statistic 0.488509 67 0.6268

F-statistic 0.238641 (1, 67) 0.6268




Tablo 57 Otokorelasyon Sınaması Ortalama Taksit Tutarı





239



Tablo 58 Değişen Varyans Sınaması Ortalama Taksit Tutarı





6. Konut Talebi ile Kredi Vadesi İlişkisi



Tablo 59 FBS-DBR Kredi Vadesi



Date: 07/28/15 Time: 22:44

Sample: 2009M01 2014M12



C 3669.675 7768.332 0.472389 0.6381

VADE 801.9310 82.08357 9.769689 0.0000









240

Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,57’dir. Yine, Kredi Vadesi değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı, ancak sabit katsayı anlamsızdır.


Tablo 60 FBS-TLR Kredi Vadesi



Date: 07/28/15 Time: 22:45

Sample: 2009M01 2014M12



C 6,981603 0,436601 15,99079 0

LOG(VADE) 0,943369 0,09655 9,77077 0








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,57’dir. Yine, Kredi Vadesi değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 61 FBS-LDR Kredi Vadesi



Date: 07/28/15 Time: 22:46

Sample: 2009M01 2014M12



C 10.23467 0.103001 99.36435 0.0000


241

Tablo 61 Devam

VADE 0.010828 0.001088 9.948539 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,58’dir. Yine, Kredi Vadesi değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 62 FBS-DLR Kredi Vadesi



Date: 07/28/15 Time: 22:47

Sample: 2009M01 2014M12



C -234106.2 33344.70 -7.020793 0.0000

LOG(VADE) 69170.38 7373.851 9.380496 0.0000








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,55’tir. Yine,


242

Kredi Vadesi değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.



Şekil 17 Normallik Sınaması Kredi Vadesi

C. Yapısal Kırılma Sınaması Aşağıda Şekil 18’de görüleceği üzere, 2013 yılının 5. Ayında yapısal


0

2

4

6

8

10

12

-10000 0 10000 20000 30000

Series: Residuals

Sample 2009M01 2014M12

Observations 72

Mean 1.11e-11

Median 640.2902

Maximum 30908.34

Minimum -16570.89

Std. Dev. 10582.31

Skewness 0.509557

Kurtosis 2.933696




243

Şekil 18 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Vadesi


Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 63 FBS-DLR Kredi Vadesi - 2



Date: 07/26/15 Time: 02:53

Sample: 2009M01 2014M12



C -142737.8 39224.91 -3.638958 0.0005

LOG_VADE 48104.64 8820.088 5.453987 0.0000

Dummy - 11 13716.15 3676.902 3.730354 0.0004








-30

-20

-10

0

10

20

30

40


2009 2010 2011 2012 2013 2014



244

Şekil 19 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Vadesi – 2

Yukarıda Şekil 19’da görüleceği üzere, yapısal kırılma ortadan

kalkmıştır. Dolayısıyla, yine yukarıda Tablo 63’de izlenebileceği haliyle model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,63’tür. Yine, Kredi Vadesi değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.



Tablo 64 Tanımlama Hatası Sınaması Kredi Vadesi

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LOG_VADE DUMMY9




t-statistic 0.243164 68 0.8086

F-statistic 0.059128 (1, 68) 0.8086


-15

-10

-5

0

5

10

15

II III IV I II III IV

2013 2014



245



Tablo 65 Otokorelasyon Sınaması Kredi Vadesi






Tablo 66 Değişen Varyans Sınaması Kredi Vadesi






246

7. Konut Talebi ile Kredi Skoru İlişkisi



Tablo 67 FBS-DBR Kredi Skoru



Date: 07/28/15 Time: 22:50

Sample: 2009M01 2014M12



C 13569.11 16097.76 0.842919 0.4021

SKOR 50.35960 12.41739 4.055572 0.0001








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,19’dur. Yine, Kredi Kayıt Bürosu Skoru değişkeni 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlı, ancak sabit katsayı anlamsızdır.


Tablo 68 FBS-TLR Kredi Skoru



Date: 07/28/15 Time: 22:53

Sample: 2009M01 2014M12



247

Tablo 68 Devamı


C 6.530634 1.466527 4.453128 0.0000

LOG(SKOR) 0.658912 0.204988 3.214394 0.0020








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,12’dir. Yine, Kredi Kayıt Bürosu Skoru Oranı değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 69 FBS-LDR Kredi Skoru



Date: 07/28/15 Time: 22:55

Sample: 2009M01 2014M12



C 10.45686 0.220210 47.48578 0.0000

SKOR 0.000611 0.000170 3.598179 0.0006









248

Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,15’tir. Yine, Kredi Kayıt Bürosu Skoru değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 70 FBS-DLR Kredi Skoru



Date: 07/28/15 Time: 22:56

Sample: 2009M01 2014M12



C -312798.9 107513.1 -2.909403 0.0049

LOG(SKOR) 54691.81 15027.95 3.639339 0.0005








Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,15’tir. Yine, Kredi Kayıt Bürosu Skoru değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.




249

Şekil 20 Normallik Sınaması Kredi Skoru

C. Yapısal Kırılma Sınaması Aşağıda Şekil 21’de görüleceği üzere, 2011 yılının 5. ayında yapısal


Şekil 21 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Skoru


Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle yeniden

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

-20000 -15000 -10000 -5000 0 5000 10000 15000 20000

Series: Residuals

Sample 2009M01 2014M12

Observations 72

Mean -7.48e-12

Median -437.7926

Maximum 21740.41

Minimum -19262.91

Std. Dev. 11746.24

Skewness 0.212803

Kurtosis 1.903205



-40

-20

0

20

40

60

80


2009 2010 2011 2012 2013 2014



250

oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 71 FBS-DLR Kredi Skoru -2



Date: 07/26/15 Time: 03:00

Sample: 2009M01 2014M12



C -53134.03 101759.5 -0.522153 0.6032

LOG_SKOR 16637.10 14374.08 1.157438 0.2511

Dummy - 12 20526.68 3721.658 5.515466 0.0000








Şekil 22 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Skoru - 2

-20

-10

0

10

20

30

40


2011 2012 2013 2014



251

Yukarıda Şekil 22’de görüleceği üzere eklenen kukla değişkene rağmen 2013 yılı 8. ayında yapısal kırılma vardır. Dolayısıyla, bu çalışma için en uygun biçimsel fonksiyon olarak belirlenmiş Doğrusal Logaritmik model kukla değişken eklenmiş haliyle aşağıda yeniden oluşturulmuş; akabinde, yapısal kırılmanın ortadan kalkıp kalkmadığını tespit amacıyla bir kez daha Cusum Testi yapılmıştır.

Tablo 72 FBS-DLR Kredi Skoru -3



Date: 07/26/15 Time: 03:03

Sample: 2009M01 2014M12



C 146950.7 101224.9 1.451724 0.1512

LOG_SKOR -11634.84 14299.48 -0.813655 0.4187

Dummy – 13 16968.65 3404.939 4.983540 0.0000

Dummy – 14 18303.16 4159.746 4.400067 0.0000








Şekil 23 Yapısal Kırılma Sınaması Kredi Skoru - 3

-12

-8

-4

0

4

8

12

III IV I II III IV

2013 2014



252

Yukarıda Şekil 23’de görüleceği üzere, yapısal kırılma ortadan kalkmıştır. Dolayısıyla, yine yukarıda Tablo 72’de izlenebileceği haliyle model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,54’tür. Ancak Kredi Kayıt Bürosu Skoru değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamsızdır.



Tablo 73 Tanımlama Hatası Sınaması Kredi Skoru

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LOG_SKOR

DUMMY10 DUMMY11



t-statistic 1.394691 67 0.1677

F-statistic 1.945164 (1, 67) 0.1677





253

Tablo 74 Otokorelasyon Sınaması Kredi Skoru





Prob. Chi-Square (3) 0,1808 değeri 0,05’ten büyük, dolayısıyla H0 reddedilmez, sabit varyans vardır. Tablo 75 Değişen Varyans Sınaması Kredi Skoru





8. Konut Talebi ile LTV İlişkisi A. Fonksiyonel Biçim Sınamaları a. Doğrusal Basit Regresyon

Tablo 76 FBS-DBR LTV



Date: 11/28/15 Time: 19:44

Sample: 2009M01 2014M12



C -8426.533 22744.77 -0.370482 0.7121

LTV 1446.026 377.4255 3.831289 0.0003


254

Tablo 76 Devamı









değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,17’dur. Yine, LTV değişkeni 0,05 anlam düzeyinde ve sabit katsayı 0,10 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 77 FBS-TLR LTV



Date: 11/28/15 Time: 19:44

Sample: 2009M01 2014M12



C 9.953508 0.297345 33.47464 0.0000

LOG(LTV) 0.021486 0.004934 4.354621 0.0000







Prob(F-statistic) 0.000045 Model, 0,05 anlam düzeyinde genel olarak anlamlı ve bağımsız

değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,21’dir. Yine,


255

LTV değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 78 FBS-LDR LTV



Date: 11/28/15 Time: 19:45

Sample: 2009M01 2014M12



C 6.045978 1.146639 5.272781 0.0000

LTV 1.270380 0.280177 4.534201 0.0000








değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,22’dir. Yine, LTV değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.


Tablo 79 FBS-DLR LTV



Date: 11/28/15 Time: 19:46

Sample: 2009M01 2014M12



C -271706.0 87870.18 -3.092130 0.0029


256

Tablo 79 Devamı

LOG(LTV) 85570.59 21470.76 3.985447 0.0002








değişkenin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,18’dir. Yine, LTV değişkeni ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

B. Tanımlama Hatası Sınaması H0: Tanımlama hatası yoktur. HA: Tanımlama hatası vardır. Modelde tanımlama hatasının varlığı Ramsey Reset Testi ile sınanır.

Aşağıda Tablo 80’de görüleceği üzere, F-statistic prob. değeri 0,0264 0,05’ten küçük; dolayısıyla H0 reddedilir, tanımlama hatası vardır.

Tablo 80 Tanımlama Hatası Sınaması LTV

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: LOG(SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA) C LOG(LTV)



t-statistic 2.269445 69 0.0264

F-statistic 5.150380 (1, 69) 0.0264



257

C. Otokorelasyon Sınaması H0: Otokorelasyon yoktur. HA: Otokorelasyon vardır. Modelde otokorelasyonun varlığı LM Testi ile sınanır. Aşağıda Tablo

81’de görüleceği üzere, Prob. Chi-Square 0,0000 değeri 0,05’ten küçük; dolayısıyla H0 reddedilir, otokorelasyon vardır. Tablo 81 Otokorelasyon Sınaması LTV




D. Değişen Varyans Sınaması H0: Sabit varyans vardır. HA: Değişen varyans vardır. Değişen varyans sınaması için Breusch-Pagan-Godfrey testi yapılır.


Tablo 82 Değişen Varyans Sınaması LTV






258

EK - D İlgili Bölüm: 2.4.4. Çoklu Regresyon Analizi Konu: Anlamlılık, Yapısal Kırılma, Tanımlama Hatası, Otokorelasyon, Değişen Varyans ve Çoklu Doğrusal Bağlantı Sınamaları

1. Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı, Satın Alınan

Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmeli), Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmeli)

Tablo 1 Çoklu Regresyon Analizi – 1



Date: 07/28/15 Time: 11:58




t-Statistic

Prob.

LOGKONUT_KREDISI_KULLAND -11176.03 6792.529 -1.645341 0.1000

DUMMY2 11567.32 2947.051 3.925047 0.0002

DUMMY3 15498.66 5820.875 2.662601 0.0098

GL_SAT_NLN_TOPLM_KONT_SA 55239.32 8444.598 6.541380 0.0000

G2L_SAT_NLN_TPLM_KONT_SA -17926.84 8343.026 -2.148722 0.0354

C -397054.1 72304.38 -5.491425 0.0000









değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,80’dir. Yine, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı bağımlı değişkeni, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi), Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (İki Dönem Gecikmelisi) bağımsız değişkenleri ile sabit katsayı 0,05 anlam


259

düzeyinde, Konut Kredisi Kullandırım Ağırlıklı Faiz Oranı bağımsız değişkeni 0,10 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

A. Yapısal Kırılma Sınaması Modelde regresyon parametrelerindeki değişimler olarak


Şekil 1 Yapısal Kırılma Sınaması - 1

Yukarıda Şekil 1’den görüleceği üzere, yapısal kırılma yoktur. B. Tanımlama Hatası Sınaması H0: Tanımlama hatası yoktur. HA: Tanımlama hatası vardır. Modelde tanımlama hatasının varlığı Ramsey Reset Testi ile sınanır.

Aşağıda Tablo 2’de görüleceği üzere, F-statistic prob. değeri 0,1661 ile 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, tanımlama hatası yoktur.

Tablo 2 Tanımlama Hatası Sınaması - 1

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C DUMMY2 DUMMY3

LGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT LOGKONUT_KREDISI_KULLAND

G2SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT

-20

-10

0

10

20


2011 2012 2013 2014



260

Tablo 2 Devam


Value Df Probability

t-statistic 0.616822 63 0.5396

F-statistic 0.380469 (1, 63) 0.5396


C. Otokorelasyon Sınaması H0: Otokorelasyon yoktur. HA: Otokorelasyon vardır. Modelde otokorelasyonun varlığı LM Testi ile sınanır. Aşağıda Tablo

3’de görüleceği üzere, Prob. Chi-Square (1) değeri 0,5432 ile 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilmez, otokorelasyon yoktur.

Tablo 3 Otokorelasyon Sınaması - 1




D. Değişen Varyans Sınaması H0: Sabit varyans vardır. HA: Değişen varyans vardır. Değişen varyans sınaması için Breusch-Pagan-Godfrey testi yapılır.

Aşağıda Tablo 4’de görüleceği üzere, Prob. Chi-Square (5) değeri 0,639 ile 0,05’ten büyük, dolayısıyla H0 reddedilemez, sabit varyans vardır.

Tablo 4 Değişen Varyans Sınaması - 1






261

E. Çoklu Doğrusal Bağlantı Sınaması H0: Çoklu doğrusal bağlantı vardır. HA: Çoklu doğrusal bağlantı yoktur. Aşağıda Tablo 5’de görüleceği üzere, her bir değişken için VIF değeri

5’ten küçük olduğu için, H0 reddedilir, dolayısıyla çoklu doğrusal bağlantı yoktur.

Tablo 5 Çoklu Doğrusal Bağlantı Sınaması - 1

Variance Inflation Factors

Date: 07/28/15 Time: 12:01

Sample: 2009M01 2014M12


Coefficient Uncentered Centered

Variable Variance VIF VIF

LOGKONUT_KREDISI_KULLAND 46138445 1173.880 1.322513

DUMMY14 8685111. 3.303949 2.218366

DUMMY15 33882582 1.120822 1.088798

GL_SAT_NLN_TOPLM_KONT_SA 71311242 10443.17 4.037308

G2L_SAT_NLN_TPLM_KONT_SA 69606081 10171.21 4.052194

C 5.23E+09 6052.814 NA

2. TÜFE-Aylık, Konut Fiyat m2 USD, Kredi Vadesi, Kredi Skoru,

Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi)

Tablo 6 Çoklu Regresyon Analizi – 2



Date: 07/29/15 Time: 02:25




C -806966.8 91009.40 -8.866851 0.0000

LMT_FE__AYL_K_ -2299.048 884.6003 -2.598968 0.0116



262

Tablo 6 Devam

LGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT 41178.84 7163.459 5.748458 0.0000

LOG_VADE 19262.85 7976.967 2.414808 0.0186

LOG_SKOR 14520.87 8026.649 1.809083 0.0751









değişkenlerin bağımlı değişkendeki değişmeyi açıklama oranı 0,80’dir. Yine, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı bağımlı değişkeni ile TÜFE – Aylık, Konut m2 Fiyatı – USD, Kredi Vadesi, Satın Alınan Toplam Konut Sayısı (Bir Dönem Gecikmelisi) bağımsız değişkenleri ve sabit katsayı 0,05 anlam düzeyinde; Kredi Skoru ise 0,10 anlam düzeyinde istatistiksel olarak anlamlıdır.

F. Yapısal Kırılma Sınaması Modelde regresyon parametrelerindeki değişimler olarak


Şekil 2 Yapısal Kırılma Sınaması - 2

-30

-20

-10

0

10

20

30

III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV I II III IV

2009 2010 2011 2012 2013 2014



263

Yukarıda Şekil 2’den görüleceği üzere, yapısal kırılma yoktur. G. Tanımlama Hatası Sınaması H0: Tanımlama hatası yoktur. HA: Tanımlama hatası vardır. Modelde tanımlama hatasının varlığı Ramsey Reset Testi ile sınanır.

Aşağıda Tablo 7’de görüleceği üzere, F-statistic prob. değeri 0,2286 ile 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilemez, tanımlama hatası yoktur.

Tablo 7 Tanımlama Hatası Sınaması - 2

Ramsey RESET Test

Equation: UNTITLED

Specification: SAT_NLNA_TOPLAM_KONUT_SA C LMT_FE__AYL_K_

LOG_KONUT_FIYAT__USD_M2 LGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT LOG_VADE

LOG_SKOR


Value Df Probability

t-statistic 1.215504 64 0.2286

F-statistic 1.477451 (1, 64) 0.2286


H. Otokorelasyon Sınaması H0: Otokorelasyon yoktur. HA: Otokorelasyon vardır. Modelde otokorelasyonun varlığı LM Testi ile sınanır. Aşağıda Tablo

8’de görüleceği üzere, Prob. Chi-Square (1) değeri 0,2529 ile 0,05’ten büyük; dolayısıyla H0 reddedilmez, otokorelasyon yoktur.

Tablo 8 Otokorelasyon Sınaması - 2





264

İ. Değişen Varyans Sınaması H0: Sabit varyans vardır. HA: Değişen varyans vardır. Değişen varyans sınaması için Breusch-Pagan-Godfrey testi yapılır.

Aşağıda Tablo 9’da görüleceği üzere, Prob. Chi-Square (5) değeri 0,0762 ile 0,05’ten büyük, dolayısıyla H0 reddedilemez, sabit varyans vardır.

Tablo 9 Değişen Varyans Sınaması - 2





J. Çoklu Doğrusal Bağlantı Sınaması H0: Çoklu doğrusal bağlantı vardır. HA: Çoklu doğrusal bağlantı yoktur. Aşağıda Tablo 10’da görüleceği üzere, her bir değişken için VIF değeri

5’ten küçük olduğu için, H0 reddedilir, dolayısıyla çoklu doğrusal bağlantı yoktur.

Tablo 10 Çoklu Doğrusal Bağlantı Sınaması - 2

Variance Inflation Factors

Date: 07/29/15 Time: 02:27

Sample: 2009M01 2014M12


Coefficient Uncentered Centered

Variable Variance VIF VIF

C 8.28E+09 9465.227 NA

LMT_FE__AYL_K_ 782517.7 1.417011 1.020772

LOG_KONUT_FIYAT__USD_M2 2.75E+08 13480.94 1.744852

LGSAT_NLNA_TOPLAM_KONUT 51315146 7408.360 3.026067

LOG_VADE 63632003 1489.129 2.512680

LOG_SKOR 64427094 3770.074 1.175177


265

EK - E İlgili Bölüm: 2.4. Korelasyon ve Regresyon Analizleri / 2.4.1.2. Konut Talebi ile Kredi Faiz Oranı İlişkisi Konu: Konut Kredisi Aylık Basit ve Eşleneği Yıllık Bileşik Faiz Oranı ile Yeni Verilen Konut Kredisi Tutarı Tablo 1 Konut Kredisi Faiz Oranı ve Yeni Kredi Tutarı

Dönem Yeni Konut Kredisi

(Milyon TL) Konut Kredisi Yıllık

Bileşik Faiz Oranı % Konut Kredisi Faiz

Oranı Aylık %

Oca.09 594 17,60 1,36

Şub.09 875 18,03 1,39

Mar.09 1.004 18,03 1,39

Nis.09 1.157 17,09 1,32

May.09 1.344 16,55 1,28

Haz.09 1.257 16,26 1,26

Tem.09 1.527 15,69 1,22

Ağu.09 2.002 13,75 1,08

Eyl.09 2.468 12,94 1,02

Eki.09 2.932 12,29 0,97

Kas.09 2.745 12,09 0,96

Ara.09 3.097 12,21 0,96

Oca.10 1.927 11,96 0,95

Şub.10 2.053 11,87 0,94

Mar.10 2.260 11,63 0,92

Nis.10 2.788 11,52 0,91

May.10 2.222 11,61 0,92

Haz.10 2.236 11,10 0,88

Tem.10 2.372 10,88 0,86

Ağu.10 2.038 10,70 0,85

Eyl.10 2.156 10,66 0,85

Eki.10 3.382 10,24 0,82


266

Tablo 1 Devam




Oranı Aylık %

Kas.10 2.849 9,83 0,78

Ara.10 4.222 9,53 0,76

Oca.11 3.031 9,42 0,75

Şub.11 3.045 9,68 0,77

Mar.11 3.254 9,74 0,78

Nis.11 3.788 10,33 0,82

May.11 3.190 10,40 0,83

Haz.11 3.423 11,07 0,88

Tem.11 2.247 12,37 0,98

Ağu.11 1.857 12,72 1,00

Eyl.11 2.066 12,48 0,98

Eki.11 2.087 12,49 0,99

Kas.11 1.271 14,63 1,14

Ara.11 1.620 14,35 1,12

Oca 12 1.175 14,58 1,14

Şub 12 1.374 13,38 1,05

Mar 12 1.932 13,21 1,04

Nis 12 1.931 12,97 1,02

May 12 2.119 12,67 1,00

Haz 12 2.445 12,56 0,99

Tem 12 1.846 12,20 0,96

Ağu 12 1.892 12,05 0,95

Eyl 12 2.387 11,70 0,93

Eki 12 3.057 11,14 0,88

Kas 12 3.333 10,42 0,83

Ara 12 3.475 9,90 0,79

Oca 13 3.461 9,66 0,77


267

Tablo 1 Devam




Oranı Aylık %

Şub 13 3.769 9,56 0,76

Mar 13 4.566 9,07 0,73

Nis 13 4.502 8,99 0,72

May 13 5.959 8,48 0,68

Haz 13 5.752 8,30 0,67

Tem 13 4.230 9,31 0,74

Ağu 13 4.164 10,03 0,80

Eyl 13 3.275 10,89 0,87

Eki 13 2.522 10,90 0,87

Kas 13 4.311 10,51 0,84

Ara 13 3.125 10,70 0,85

Oca 14 3.774 11,65 0,92

Şub 14 2.144 13,28 1,04

Mart 14 2.296 13,63 1,07

May 14 3.195 13,69 1,07

Haz 14 2.731 12,02 0,95

Tem 14 2.761 11,24 0,89

Agu 14 3.303 11,03 0,88

Eyl 14 3.501 10,77 0,86

Eki 14 3.873 10,77 0,86

Kas 14 3.700 11,08 0,88

Ara 14 3.845 11,03 0,88

Oca 15 2.719 10,91 0,87

Sub 15 3.619 10,75 0,85

Mar 15 4.464 10,95 0,87

Nis 15 4.797 11,18 0,89

May 15 3.571 11,61 0,92 Kaynak: TCMB ve TBB Web Sitesi https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/mart--2015---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/2450 ve http://evds.tcmb.gov.tr/

https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/mart--2015---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/2450

https://www.tbb.org.tr/tr/banka-ve-sektor-bilgileri/istatistiki-raporlar/mart--2015---tuketici-kredileri-ve-konut-kredileri-/2450



268

EK - F İlgili Bölüm: 3.2. Finansal Model Kurgusu / 3.2.2.2. Ödeme Koşulları Konu: 10 Yıllık Hazine Bonosu Gösterge Faizi 2009-2014 Dönemi Haftalık Detay

Tablo 1 - 10 Yıllık Hazine Bonosu Gösterge Faizi 2009-2014

Tarih Faiz

Oranı Tarih Faiz

Oranı

02.01.2009 16,15 10.07.2009 11,6

09.01.2009 16,37 17.07.2009 11,63

16.01.2009 14,85 24.07.2009 11,5

23.01.2009 15,45 31.07.2009 10,63

30.01.2009 15,14 07.08.2009 10,16

06.02.2009 15,18 14.08.2009 9,89

13.02.2009 15,2 21.08.2009 9,54

20.02.2009 14,89 28.08.2009 9,6

27.02.2009 15,28 04.09.2009 9,47

06.03.2009 15,4 11.09.2009 9,35

13.03.2009 14,67 18.09.2009 9

20.03.2009 14,19 25.09.2009 8,84

27.03.2009 14,26 02.10.2009 8,53

03.04.2009 13,57 09.10.2009 7,96

10.04.2009 12,87 16.10.2009 8,16

17.04.2009 12,2 23.10.2009 8,37

24.04.2009 12,33 30.10.2009 8,58

01.05.2009 12,25 06.11.2009 8,72

08.05.2009 11,8 13.11.2009 8,73

15.05.2009 12,14 20.11.2009 8,89

22.05.2009 12,21 27.11.2009 8,92

29.05.2009 12,33 04.12.2009 8,91

05.06.2009 12,98 11.12.2009 9,12

12.06.2009 12,83 18.12.2009 9,31

19.06.2009 12,2 25.12.2009 9,55

26.06.2009 11,94 01.01.2010 9,06

03.07.2009 11,61 08.01.2010 8,7


269

Tablo 1 Devam

Tarih Faiz

Oranı Tarih Faiz

Oranı

15.01.2010 8,51 13.08.2010 8,25

22.01.2010 8,86 20.08.2010 8,08

29.01.2010 8,92 27.08.2010 8,14

05.02.2010 9,03 03.09.2010 8,1

12.02.2010 8,85 10.09.2010 8,08

19.02.2010 8,96 17.09.2010 8,1

26.02.2010 8,98 24.09.2010 8,2

05.03.2010 9,12 01.10.2010 8,02

12.03.2010 9,17 08.10.2010 7,88

19.03.2010 9,12 15.10.2010 7,7

26.03.2010 8,89 22.10.2010 7,7

02.04.2010 8,91 29.10.2010 7,61

09.04.2010 8,87 05.11.2010 7,64

16.04.2010 8,95 12.11.2010 7,74

23.04.2010 9,13 19.11.2010 7,69

30.04.2010 9,22 26.11.2010 7,59

07.05.2010 9,83 03.12.2010 7,66

14.05.2010 9,32 10.12.2010 7,69

21.05.2010 9,24 17.12.2010 7,36

28.05.2010 8,92 24.12.2010 7,26

04.06.2010 8,81 31.12.2010 7,08

11.06.2010 8,85 07.01.2011 6,98

18.06.2010 8,74 14.01.2011 7,31

25.06.2010 8,83 21.01.2011 7,69

02.07.2010 8,57 28.01.2011 8,07

09.07.2010 8,45 04.02.2011 8,38

16.07.2010 8,43 11.02.2011 8,42

23.07.2010 8,22 18.02.2011 8,32

30.07.2010 8,31 25.02.2011 8,65

06.08.2010 8,4 04.03.2011 8,95


270

Tablo 1 Devam

Tarih Faiz

Oranı Tarih Faiz

Oranı

11.03.2011 8,85 07.10.2011 8,36

18.03.2011 8,77 14.10.2011 8,39

25.03.2011 9,03 21.10.2011 9,56

01.04.2011 9,03 28.10.2011 9,76

08.04.2011 8,64 04.11.2011 9,77

15.04.2011 8,69 11.11.2011 9,89

22.04.2011 8,2 18.11.2011 10,54

29.04.2011 8,38 25.11.2011 11,07

06.05.2011 8,43 02.12.2011 10,26

13.05.2011 8,66 09.12.2011 10,31

20.05.2011 8,9 16.12.2011 10,29

27.05.2011 8,97 23.12.2011 10,43

03.06.2011 8,92 30.12.2011 11,48

10.06.2011 8,87 06.01.2012 11,43

17.06.2011 9,03 13.01.2012 11,05

24.06.2011 9,14 20.01.2012 10,55

01.07.2011 9,14 27.01.2012 9,6

08.07.2011 8,94 03.02.2012 9,29

15.07.2011 8,86 10.02.2012 9,46

22.07.2011 8,68 17.02.2012 9,21

29.07.2011 8,87 24.02.2012 9,18

05.08.2011 8,52 02.03.2012 9,24

12.08.2011 8,14 09.03.2012 9,19

19.08.2011 7,84 16.03.2012 9,33

26.08.2011 7,97 23.03.2012 9,7

02.09.2011 7,8 30.03.2012 9,36

09.09.2011 7,92 06.04.2012 9,39

16.09.2011 8,16 13.04.2012 9,38

23.09.2011 8,64 20.04.2012 9,5

30.09.2011 8,41 27.04.2012 9,36


271

Tablo 1 Devam

Tarih Faiz

Oranı Tarih Faiz

Oranı

04.05.2012 9,41 30.11.2012 5,96

11.05.2012 9,55 07.12.2012 5,76

18.05.2012 9,56 14.12.2012 5,75

25.05.2012 9,5 21.12.2012 6,02

01.06.2012 9,51 28.12.2012 6,17

08.06.2012 9,16 04.01.2013 6,39

15.06.2012 9,11 11.01.2013 5,9

22.06.2012 8,85 18.01.2013 6,02

29.06.2012 8,6 25.01.2013 5,88

06.07.2012 8,05 01.02.2013 5,8

13.07.2012 7,97 08.02.2013 5,69

20.07.2012 7,73 15.02.2013 5,78

27.07.2012 7,81 22.02.2013 5,67

03.08.2012 7,51 01.03.2013 5,75

10.08.2012 7,88 08.03.2013 5,78

17.08.2012 7,72 15.03.2013 5,94

24.08.2012 7,84 22.03.2013 6,22

31.08.2012 7,62 29.03.2013 6,35

07.09.2012 7,45 05.04.2013 6,1

14.09.2012 7,21 12.04.2013 5,73

21.09.2012 7,46 19.04.2013 5,56

28.09.2012 7,56 26.04.2013 5,38

05.10.2012 7,6 03.05.2013 5,14

12.10.2012 7,58 10.05.2013 5,03

19.10.2012 7,28 17.05.2013 4,79

26.10.2012 7,16 24.05.2013 5,27

02.11.2012 7,03 31.05.2013 6,07

09.11.2012 6,66 07.06.2013 6,55

16.11.2012 6,44 14.06.2013 6,21

23.11.2012 6,21 21.06.2013 8,05


272

Tablo 1 Devam

Tarih Faiz

Oranı Tarih Faiz

Oranı

28.06.2013 7,89 24.01.2014 10,97

05.07.2013 7,79 31.01.2014 11,03

12.07.2013 9,53 07.02.2014 10,6

19.07.2013 8,88 14.02.2014 10,75

26.07.2013 9,4 21.02.2014 10,89

02.08.2013 8,84 28.02.2014 11,07

09.08.2013 8,83 07.03.2014 11,17

16.08.2013 9,21 14.03.2014 11,38

23.08.2013 9,74 21.03.2014 11,48

30.08.2013 9,78 28.03.2014 10,79

06.09.2013 9,55 04.04.2014 10,6

13.09.2013 9,13 11.04.2014 9,94

20.09.2013 7,8 18.04.2014 9,69

27.09.2013 8,44 25.04.2014 9,62

04.10.2013 8,39 02.05.2014 9,12

11.10.2013 8,07 09.05.2014 9,07

18.10.2013 7,95 16.05.2014 9,2

25.10.2013 7,57 23.05.2014 8,76

01.11.2013 7,91 30.05.2014 8,49

08.11.2013 8,62 06.06.2014 8,15

15.11.2013 8,71 13.06.2014 8,33

22.11.2013 9,01 20.06.2014 8,63

29.11.2013 9,12 27.06.2014 8,25

06.12.2013 9,33 04.07.2014 8,38

13.12.2013 8,99 11.07.2014 8,28

20.12.2013 9,55 18.07.2014 8,25

27.12.2013 10,17 25.07.2014 8,15

03.01.2014 10,17 01.08.2014 8,74

10.01.2014 9,86 08.08.2014 9,36

17.01.2014 10,04 15.08.2014 9,36


273

Tablo 1 Devam

Tarih Faiz

Oranı

22.08.2014 9,27

29.08.2014 9,07

05.09.2014 8,87

12.09.2014 9,23

19.09.2014 9,18

26.09.2014 9,58

03.10.2014 9,72

10.10.2014 9,67

17.10.2014 8,82

24.10.2014 8,77

31.10.2014 8,56

07.11.2014 8,56

14.11.2014 8,23

21.11.2014 7,99

28.11.2014 7,56

05.12.2014 7,78

12.12.2014 8,28

19.12.2014 8,31

26.12.2014 7,88

02.01.2015 8,12

TCMB Web Sitesi http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/para+politikasi/merkez+bankasi+faiz+oranlari

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/para+politikasi/merkez+bankasi+faiz+oranlari

http://www.tcmb.gov.tr/wps/wcm/connect/tcmb+tr/tcmb+tr/main+menu/para+politikasi/merkez+bankasi+faiz+oranlari


274

EK - G İlgili Bölüm: 3.2. Finansal Model Kurgusu / 3.2.2.3. Fonlama Metodu Konu: Örnek Konut Kredisi Fonlama ve Geri Ödeme Tablosu Tablo 1 - Örnek Konut Fonlama Tablosu

Anapara 60.480,00 TL

Vade 240

10 Yıllık Tahvil Faizi 8,995%

Aylık Faiz oranı 0,743%

İlk Tavil Tutarı 60.480,00 TL

10. yıl sonunda tahvil yenileme 42.895,15 TL

Taksit No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi

0 -60.480,00 -60.480,00 0,00 0,00

1 540,86 0,00 540,86 0,00 540,86 0,00

2 540,86 0,00 1.085,78 4,05 1.085,78 0,00

3 540,86 1.360,04 274,74 8,14 1.634,78 1.360,04

4 540,86 0,00 817,66 2,06 2.177,71 1.360,04

5 540,86 0,00 1.364,65 6,13 2.724,70 1.360,04

6 540,86 1.360,04 555,70 10,23 3.275,79 2.720,09

7 540,86 0,00 1.100,73 4,17 3.820,82 2.720,09

8 540,86 0,00 1.649,85 8,25 4.369,93 2.720,09

9 540,86 1.360,04 843,03 12,37 4.923,17 4.080,13

10 540,86 0,00 1.390,22 6,32 5.470,35 4.080,13

11 540,86 0,00 1.941,50 10,42 6.021,63 4.080,13

12 540,86 1.360,04 1.136,87 14,55 6.577,05 5.440,18

13 540,86 0,00 1.686,26 8,52 7.126,43 5.440,18

14 540,86 0,00 2.239,76 12,64 7.679,94 5.440,18

15 540,86 1.360,04 1.437,37 16,79 8.237,59 6.800,22

16 540,86 0,00 1.989,01 10,77 8.789,23 6.800,22

17 540,86 0,00 2.544,78 14,91 9.345,00 6.800,22

18 540,86 1.360,04 1.744,67 19,08 9.904,94 8.160,26

19 540,86 0,00 2.298,62 13,08 10.458,88 8.160,26

20 540,86 0,00 2.856,71 17,23 11.016,97 8.160,26

21 540,86 1.360,04 2.058,94 21,41 11.579,25 9.520,31

22 540,86 0,00 2.615,24 15,43 12.135,55 9.520,31

23 540,86 0,00 3.175,71 19,60 12.696,01 9.520,31

24 540,86 1.360,04 2.380,33 23,80 13.260,68 10.880,35

25 540,86 0,00 2.939,04 17,84 13.819,39 10.880,35


275

Tablo 1 Devam

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

26 540,86 0,00 3.501,93 22,03 14.382,28 10.880,35

27 540,86 1.360,04 2.709,00 26,25 14.949,40 12.240,40

28 540,86 0,00 3.270,17 20,31 15.510,56 12.240,40

29 540,86 0,00 3.835,54 24,51 16.075,94 12.240,40

30 540,86 1.360,04 3.045,11 28,75 16.645,55 13.600,44

31 540,86 0,00 3.608,80 22,83 17.209,24 13.600,44

32 540,86 0,00 4.176,72 27,05 17.777,16 13.600,44

33 540,86 1.360,04 3.388,85 31,31 18.349,33 14.960,48

34 540,86 0,00 3.955,11 25,40 18.915,60 14.960,48

35 540,86 0,00 4.525,62 29,65 19.486,11 14.960,48

36 540,86 1.360,04 3.740,36 33,92 20.060,89 16.320,53

37 540,86 0,00 4.309,27 28,04 20.629,79 16.320,53

38 540,86 0,00 4.882,43 32,30 21.202,96 16.320,53

39 540,86 1.360,04 4.099,85 36,60 21.780,42 17.680,57

40 540,86 0,00 4.671,44 30,73 22.352,01 17.680,57

41 540,86 0,00 5.247,32 35,02 22.927,89 17.680,57

42 540,86 1.360,04 4.467,48 39,33 23.508,09 19.040,62

43 540,86 0,00 5.041,83 33,49 24.082,44 19.040,62

44 540,86 0,00 5.620,48 37,79 24.661,10 19.040,62

45 540,86 1.360,04 4.843,43 42,13 25.244,09 20.400,66

46 540,86 0,00 5.420,60 36,31 25.821,26 20.400,66

47 540,86 0,00 6.002,10 40,63 26.402,76 20.400,66

48 540,86 1.360,04 5.227,91 44,99 26.988,61 21.760,70

49 540,86 0,00 5.807,96 39,19 27.568,66 21.760,70

50 540,86 0,00 6.392,36 43,54 28.153,06 21.760,70

51 540,86 1.360,04 5.621,09 47,92 28.741,84 23.120,75

52 540,86 0,00 6.204,09 42,13 29.324,84 23.120,75

53 540,86 0,00 6.791,46 46,50 29.912,21 23.120,75

54 540,86 1.360,04 6.023,19 50,91 30.503,98 24.480,79

55 540,86 0,00 6.609,20 45,15 31.089,99 24.480,79

56 540,86 0,00 7.199,60 49,54 31.680,39 24.480,79

57 540,86 1.360,04 6.434,39 53,97 32.275,22 25.840,84

58 540,86 0,00 7.023,48 48,23 32.864,32 25.840,84

59 540,86 0,00 7.616,99 52,65 33.457,83 25.840,84

60 540,86 1.360,04 6.854,91 57,10 34.055,79 27.200,88

61 540,86 0,00 7.447,16 51,38 34.648,04 27.200,88

62 540,86 0,00 8.043,84 55,82 35.244,72 27.200,88

63 540,86 1.360,04 7.284,96 60,30 35.845,88 28.560,92

64 540,86 0,00 7.880,43 54,61 36.441,35 28.560,92

65 540,86 0,00 8.480,36 59,07 37.041,28 28.560,92

66 540,86 1.360,04 7.724,75 63,57 37.645,72 29.920,97

67 540,86 0,00 8.323,51 57,90 38.244,48 29.920,97


276

Tablo 1 Devam

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

68 540,86 0,00 8.926,77 62,39 38.847,74 29.920,97

69 540,86 1.360,04 8.174,50 66,91 39.455,51 31.281,01

70 540,86 0,00 8.776,64 61,27 40.057,65 31.281,01

71 540,86 0,00 9.383,29 65,79 40.664,30 31.281,01

72 540,86 1.360,04 8.634,45 70,34 41.275,50 32.641,06

73 540,86 0,00 9.240,03 64,72 41.881,09 32.641,06

74 540,86 0,00 9.850,16 69,26 42.491,21 32.641,06

75 540,86 1.360,04 9.104,81 73,84 43.105,91 34.001,10

76 540,86 0,00 9.713,92 68,25 43.715,02 34.001,10

77 540,86 0,00 10.327,60 72,81 44.328,70 34.001,10

78 540,86 1.360,04 9.585,83 77,41 44.946,98 35.361,14

79 540,86 0,00 10.198,55 71,85 45.559,70 35.361,14

80 540,86 0,00 10.815,86 76,45 46.177,01 35.361,14

81 540,86 1.360,04 10.077,76 81,07 46.798,94 36.721,19

82 540,86 0,00 10.694,16 75,54 47.415,35 36.721,19

83 540,86 0,00 11.315,19 80,16 48.036,37 36.721,19

84 540,86 1.360,04 10.580,82 84,82 48.662,05 38.081,23

85 540,86 0,00 11.201,00 79,31 49.282,23 38.081,23

86 540,86 0,00 11.825,82 83,96 49.907,05 38.081,23

87 540,86 1.360,04 11.095,28 88,64 50.536,56 39.441,28

88 540,86 0,00 11.719,32 83,17 51.160,59 39.441,28

89 540,86 0,00 12.348,03 87,85 51.789,30 39.441,28

90 540,86 1.360,04 11.621,40 92,56 52.422,72 40.801,32

91 540,86 0,00 12.249,38 87,11 53.050,70 40.801,32

92 540,86 0,00 12.882,06 91,82 53.683,38 40.801,32

93 540,86 1.360,04 12.159,44 96,56 54.320,81 42.161,36

94 540,86 0,00 12.791,45 91,15 54.952,82 42.161,36

95 540,86 0,00 13.428,20 95,88 55.589,56 42.161,36

96 540,86 1.360,04 12.709,67 100,66 56.231,08 43.521,41

97 540,86 0,00 13.345,81 95,27 56.867,21 43.521,41

98 540,86 0,00 13.986,71 100,04 57.508,12 43.521,41

99 540,86 1.360,04 13.272,37 104,84 58.153,82 44.881,45

100 540,86 0,00 13.912,72 99,49 58.794,17 44.881,45

101 540,86 0,00 14.557,87 104,29 59.439,32 44.881,45

102 540,86 1.360,04 13.847,81 109,12 60.089,31 46.241,50

103 540,86 0,00 14.492,48 103,80 60.733,97 46.241,50

104 540,86 0,00 15.141,98 108,63 61.383,47 46.241,50

105 540,86 1.360,04 14.436,30 113,50 62.037,84 47.601,54

106 540,86 0,00 15.085,37 108,21 62.686,91 47.601,54

107 540,86 0,00 15.739,31 113,08 63.340,85 47.601,54

108 540,86 1.360,04 15.038,11 117,98 63.999,70 48.961,58

109 540,86 0,00 15.691,70 112,72 64.653,28 48.961,58


277

Tablo 1 Devam

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

110 540,86 0,00 16.350,18 117,62 65.311,77 48.961,58

111 540,86 1.360,04 15.653,56 122,56 65.975,19 50.321,63

112 540,86 0,00 16.311,76 117,34 66.633,39 50.321,63

113 540,86 0,00 16.974,90 122,27 67.296,52 50.321,63

114 540,86 1.360,04 16.282,96 127,24 67.964,63 51.681,67

115 540,86 0,00 16.945,87 122,05 68.627,55 51.681,67

116 540,86 0,00 17.613,76 127,02 69.295,43 51.681,67

117 540,86 1.360,04 16.926,61 132,03 69.968,33 53.041,72

118 540,86 0,00 17.594,35 126,88 70.636,07 53.041,72

119 540,86 0,00 18.267,10 131,88 71.308,82 53.041,72

120 540,86 1.360,04 17.584,85 136,93 71.986,61 71.986,61

121 540,86 0,00 540,86 0,00 72.527,47 71.986,61

122 540,86 0,00 1.085,78 4,05 73.072,39 71.986,61

123 540,86 964,60 670,18 8,14 73.621,39 72.951,21

124 540,86 0,00 1.216,07 5,02 74.167,28 72.951,21

125 540,86 0,00 1.766,04 9,12 74.717,26 72.951,21

126 540,86 964,60 1.355,54 13,24 75.271,36 73.915,82

127 540,86 0,00 1.906,57 10,16 75.822,38 73.915,82

128 540,86 0,00 2.461,72 14,29 76.377,54 73.915,82

129 540,86 964,60 2.056,43 18,45 76.936,85 74.880,42

130 540,86 0,00 2.612,71 15,41 77.493,13 74.880,42

131 540,86 0,00 3.173,16 19,58 78.053,58 74.880,42

132 540,86 964,60 2.773,20 23,79 78.618,23 75.845,03

133 540,86 0,00 3.334,85 20,79 79.179,88 75.845,03

134 540,86 0,00 3.900,71 25,00 79.745,74 75.845,03

135 540,86 964,60 3.506,21 29,24 80.315,84 76.809,63

136 540,86 0,00 4.073,36 26,28 80.882,99 76.809,63

137 540,86 0,00 4.644,75 30,53 81.454,38 76.809,63

138 540,86 964,60 4.255,83 34,82 82.030,06 77.774,23

139 540,86 0,00 4.828,59 31,90 82.602,83 77.774,23

140 540,86 0,00 5.405,65 36,19 83.179,89 77.774,23

141 540,86 964,60 5.022,43 40,52 83.761,27 78.738,84

142 540,86 0,00 5.600,94 37,65 84.339,78 78.738,84

143 540,86 0,00 6.183,79 41,98 84.922,63 78.738,84

144 540,86 964,60 5.806,40 46,35 85.509,84 79.703,44

145 540,86 0,00 6.390,79 43,52 86.094,23 79.703,44

146 540,86 0,00 6.979,55 47,90 86.683,00 79.703,44

147 540,86 964,60 6.608,13 52,32 87.276,18 80.668,05

148 540,86 0,00 7.198,53 49,53 87.866,58 80.668,05

149 540,86 0,00 7.793,35 53,96 88.461,40 80.668,05

150 540,86 964,60 7.428,02 58,42 89.060,68 81.632,65

151 540,86 0,00 8.024,57 55,68 89.657,22 81.632,65


278

Tablo 1 Devam

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

152 540,86 0,00 8.625,58 60,15 90.258,24 81.632,65

153 540,86 964,60 8.266,50 64,66 90.863,76 82.597,26

154 540,86 0,00 8.869,32 61,96 91.466,58 82.597,26

155 540,86 0,00 9.476,67 66,48 92.073,93 82.597,26

156 540,86 964,60 9.123,96 71,04 92.685,83 83.561,86

157 540,86 0,00 9.733,22 68,39 93.295,08 83.561,86

158 540,86 0,00 10.347,04 72,96 93.908,91 83.561,86

159 540,86 964,60 10.000,86 77,56 94.527,33 84.526,47

160 540,86 0,00 10.616,69 74,96 95.143,16 84.526,47

161 540,86 0,00 11.237,13 79,58 95.763,60 84.526,47

162 540,86 964,60 10.897,62 84,23 96.388,70 85.491,07

163 540,86 0,00 11.520,17 81,69 97.011,25 85.491,07

164 540,86 0,00 12.147,39 86,35 97.638,46 85.491,07

165 540,86 964,60 11.814,70 91,05 98.270,38 86.455,68

166 540,86 0,00 12.444,13 88,56 98.899,81 86.455,68

167 540,86 0,00 13.078,27 93,28 99.533,95 86.455,68

168 540,86 964,60 12.752,56 98,03 100.172,84 87.420,28

169 540,86 0,00 13.389,02 95,59 100.809,30 87.420,28

170 540,86 0,00 14.030,24 100,36 101.450,52 87.420,28

171 540,86 964,60 13.711,67 105,17 102.096,56 88.384,89

172 540,86 0,00 14.355,31 102,78 102.740,20 88.384,89

173 540,86 0,00 15.003,78 107,61 103.388,67 88.384,89

174 540,86 964,60 14.692,51 112,47 104.042,00 89.349,49

175 540,86 0,00 15.343,50 110,13 104.692,99 89.349,49

176 540,86 0,00 15.999,38 115,01 105.348,87 89.349,49

177 540,86 964,60 15.695,56 119,93 106.009,66 90.314,10

178 540,86 0,00 16.354,08 117,65 106.668,18 90.314,10

179 540,86 0,00 17.017,53 122,59 107.331,63 90.314,10

180 540,86 964,60 16.721,35 127,56 108.000,05 91.278,70

181 540,86 0,00 17.387,55 125,34 108.666,26 91.278,70

182 540,86 0,00 18.058,75 130,33 109.337,45 91.278,70

183 540,86 964,60 17.770,38 135,37 110.013,68 92.243,31

184 540,86 0,00 18.444,44 133,20 110.687,75 92.243,31

185 540,86 0,00 19.123,56 138,26 111.366,87 92.243,31

186 540,86 964,60 18.843,17 143,35 112.051,08 93.207,91

187 540,86 0,00 19.525,28 141,25 112.733,19 93.207,91

188 540,86 0,00 20.212,50 146,36 113.420,41 93.207,91

189 540,86 964,60 19.940,27 151,51 114.112,78 94.172,52

190 540,86 0,00 20.630,60 149,47 114.803,11 94.172,52

191 540,86 0,00 21.326,11 154,64 115.498,62 94.172,52

192 540,86 964,60 21.062,22 159,86 116.199,34 95.137,12

193 540,86 0,00 21.760,96 157,88 116.898,08 95.137,12


279

Tablo 1 Devam

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

194 540,86 0,00 22.464,94 163,12 117.602,06 95.137,12

195 540,86 964,60 22.209,60 168,39 118.311,32 96.101,73

196 540,86 0,00 22.916,94 166,48 119.018,66 96.101,73

197 540,86 0,00 23.629,58 171,78 119.731,31 96.101,73

198 540,86 964,60 23.382,97 177,12 120.449,30 97.066,33

199 540,86 0,00 24.099,10 175,27 121.165,43 97.066,33

200 540,86 0,00 24.820,61 180,64 121.886,94 97.066,33

201 540,86 964,60 24.582,92 186,05 122.613,86 98.030,94

202 540,86 0,00 25.308,05 184,27 123.338,99 98.030,94

203 540,86 0,00 26.038,62 189,70 124.069,56 98.030,94

204 540,86 964,60 25.810,06 195,18 124.805,60 98.995,54

205 540,86 0,00 26.544,39 193,47 125.539,93 98.995,54

206 540,86 0,00 27.284,23 198,97 126.279,77 98.995,54

207 540,86 964,60 27.065,01 204,52 127.025,15 99.960,14

208 540,86 0,00 27.808,74 202,87 127.768,89 99.960,14

209 540,86 0,00 28.558,06 208,45 128.518,20 99.960,14

210 540,86 964,60 28.348,38 214,07 129.273,13 100.924,75

211 540,86 0,00 29.101,74 212,49 130.026,49 100.924,75

212 540,86 0,00 29.860,75 218,14 130.785,49 100.924,75

213 540,86 964,60 29.660,83 223,83 131.550,19 101.889,35

214 540,86 0,00 30.424,03 222,33 132.313,39 101.889,35

215 540,86 0,00 31.192,95 228,05 133.082,30 101.889,35

216 540,86 964,60 31.003,02 233,82 133.856,98 102.853,96

217 540,86 0,00 31.776,28 232,39 134.630,24 102.853,96

218 540,86 0,00 32.555,33 238,19 135.409,29 102.853,96

219 540,86 964,60 32.375,62 244,03 136.194,19 103.818,56

220 540,86 0,00 33.159,17 242,68 136.977,73 103.818,56

221 540,86 0,00 33.948,59 248,56 137.767,15 103.818,56

222 540,86 964,60 33.779,32 254,47 138.562,49 104.783,17

223 540,86 0,00 34.573,39 253,20 139.356,55 104.783,17

224 540,86 0,00 35.373,41 259,16 140.156,57 104.783,17

225 540,86 964,60 35.214,82 265,15 140.962,59 105.747,77

226 540,86 0,00 36.019,65 263,96 141.767,42 105.747,77

227 540,86 0,00 36.830,51 270,00 142.578,28 105.747,77

228 540,86 964,60 36.682,84 276,08 143.395,22 106.712,38

229 540,86 0,00 37.498,67 274,97 144.211,05 106.712,38

230 540,86 0,00 38.320,62 281,08 145.033,00 106.712,38

231 540,86 964,60 38.184,12 287,24 145.861,11 107.676,98

232 540,86 0,00 39.011,21 286,22 146.688,19 107.676,98

233 540,86 0,00 39.844,49 292,42 147.521,48 107.676,98

234 540,86 964,60 39.719,42 298,67 148.361,01 108.641,59

235 540,86 0,00 40.558,01 297,73 149.199,60 108.641,59


280

Tablo 1 Devam

Kümüle Kredi

Getirisi

Kümüle Tahvil

Ödemesi Taksit

No

Konut Kredisi

Ödemeleri

Tahvil Ödemeleri

Kümüle Fark

Aylık Nema

236 540,86 0,00 41.402,89 304,02 150.044,48 108.641,59

237 540,86 964,60 41.289,50 310,35 150.895,69 109.606,19

238 540,86 0,00 42.139,86 309,50 151.746,06 109.606,19

239 540,86 0,00 42.996,60 315,87 152.602,79 109.606,19

240 540,86 43.859,76 0,00 322,30 153.465,95 153.465,95

eriim İmkanı sınırlı hanehalklarının barınma amaçlı …...eriim İmkanı sınırlı...

Documents