In the literature, there are two basic approaches regarding the determination of house prices. One of them is the prediction of house price using macroeconomic variables in the country where the house is produced, and another one is the price prediction models, which we can express as micro-variables, by considering the features of the house. In this study, the price of the house was attempted to be predicted using machine learning methods by establishing a model with micro variables that reveal the features of the house. The study was conducted in Turkey’ Antalya province, where household housing demand of foreigners is also high. The house advertisements in locations belonging to the lower, middle- and upper-income groups were selected as the sample. In the results, it was observed that the artificial neural network (ANN) method made predictions with more meaningful results compared to support vector regression (SVR) and multiple linear regression (MLR). These results appear to be a viable model for institutions that supply housing, mediate housing sales, and provide housing financing and valuation. It is considered that this model, which can be used to predict fluctuating house prices, especially in developing countries, will regulate the housing market.

Bu çalışmada, OECD ile ilişkili ülkelerin NEET durumları ekonomik ve sosyokültürel değişkenlerin birlikteliğiyle ele alınmış ve bulanık küme nitel karşılaştırmalı analiz (fsQCA) yöntemi ile incelenmiştir. Çalışmada, raporlar, endeksler ve veri bankalarından alınan ikincil veriler kullanılmıştır. Çalışmadaki tüm konfigürasyonlar değerlendirildiğinde, ekonomik gelişmişlik düzeyi düşük/yüksek olmasına rağmen liberal veya muhafazakâr politika güden ülkelerde NEET olma durumu ortaya çıkarken, NEET olmama durumunun daha çok geniş sosyal politika önlemleri içeren ekonomik gelişmişlik düzeyi yüksek ve sosyal demokrat refah devleti politikaları günden ülkelerde ortaya çıktığı görülmüştür. Sosyal politikalar kapsamında korunması gereken bir örneklem olan NEET’lerin ancak devlet eliyle yapılan kapsamlı korumalarla ortadan kaldırılabileceği görülmüştür.

İktisat bilimi, ekonomik aktörlerin tercihlerini ve bu tercihlerin ekonomik göstergelere olan etkisini incelemektedir. Özelde, davranışsal iktisat okulu bu tercihlerin zaman zaman rasyonaliteden ayrıldığını ve bu irrasyonalitenin yol açtığı ekonomik krizleri de modelleyen çıkarımlar yapmaktadır. 2008 yılının sonlarında kripto para olan Bitcoin deneysel olarak kullanılmış, bu tarihten sonra bu kripto finans aracı hızla işlem görmeye başlamıştır. Ancak daha sonraki yıllarda Bitcoin’nin değerindeki dalgalanmalar onun finansal bir araç olmaktan daha çok bir deney aracı olduğu yönünde eleştirilmesine neden olmuştur. Bu çalışmada etkin piyasa hipotezi ve davranışsal iktisat öğretilerinden yola çıkarak bitcoin piyasasının fiyat balonlarıyla spekülatif ve rassal hareketlere açık olup olmadığı (Supremum Augmented Dickey-Fuller ) SADF testi ile analiz edilmiştir. Ampirik bulgulara göre 2015-2019 dönemine ait Bitcoin fiyatlarında ortaya çıkan şokların etkisi kalıcıdır ve rassal yürüyüş hipotezi geçerlidir.