Türkiye coğrafi konumundan dolayı birbirinden farklı iklim koşullarını içermektedir. Küresel ısınma nedeni ile iklim kuşakları bölgelerinde değişikliklerin olduğu varsayılmaktadır. İklim kuşağı haritasının hazırlanması, en az 30 yıllık veriler ile mümkün olabilmektedir. Bu nedenle iklim ve hava durumunun belirlenmesinde öncelikli işlem gözlem yapmaktır. Gözlem verileri için yeterli sayıda ve uygun dağılımda nitelikli veri toplayan meteorolojik istasyonlara ihtiyaç vardır. Mersin ili sınırları içerisinde 34 adet Otomatik Meteoroloji Gözlem İstasyonu (OMGİ) bulunmaktadır. Bu çalışmanın amacı, yeni kurulacak olan istasyonlar için en uygun yer seçiminin yapılmasıdır. Mersin ili, denizden sıfır metre yükseklik ile başlayıp yaklaşık üç bin metre yüksekliğe kadar çıkan bir topoğrafik yapıya sahiptir. Yükseklik farkları; sıcaklık, basınç, nem, yağış ve rüzgâr gibi iklim elemanlarının değişimine neden olmaktadır. Bu durum Mersin ilinde aynı anda farklı iklim özelliklerinin görülebilmesini sağlamaktadır. İklim elemanlarını etkileyen diğer faktörler arasında ise konum, bitki örtüsü ve denize uzaklık gibi kriterler yer almaktadır. Bu çalışmada iklim elemanlarını etkileyen faktörler, arazi kullanımları ve mevcut istasyonlar olmak üzere üç ana kriter ele alınmıştır. Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) yazılımı yardımıyla kriter verileri analiz edilmiş ve puan verilmiştir. Kriterlerin Analitik Hiyerarşi Prosesi (AHP) yöntemi ile ağırlıkları hesaplanmıştır. OMGİ yer seçimi haritası uygunluk derecesine göre elde edilmiş ve uygun olan alanlarda toplam 17 yeni istasyon noktası önerilmiştir.

The aim of this study is to develop a value-based GeoValueIndex with AHP weights and GIS for the criteria of the Mersin University (MEU) Çiftlikköy Campus real properties, and it is referred to as the “GeoValueIndex” in this study. GeoValueIndex is a symbolic value that combines geographic and non-geographic features of real properties. The data of the real properties on the campus were collected and arranged for mass appraisal. One of the Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) methodologies, Analytic Hierarchy Process (AHP), was used to weight the criteria. GeoValueIndex was calculated by multiplying each parcel’s geographic and non-geographic data by their weights and adding them. GeoValueIndex Map is obtained by associating GeoValueIndex and parcel in GIS software. GeoValueIndex of real properties save time, effort, and cost in mass appraisal processes. There are many techniques for doing GeoValueIndex operations, and the ones presented in this study are only proposals.

In real estate, mass appraisal is a very important subject in the valuation of two and more properties. It can be of benefit in a number of fields including taxation, banking transactions, expropriation, etc. The base problem is which criteria to use for mass appraisal. Because the number of criteria and the criteria themselves vary according to people, regions and countries, they are uncertain. They should be optimum in order to save on time, labor and cost. The aim of this study is to reduce the criteria by determining which ones affect the plot value. A survey which was answered by a total of 2,531 participants was conducted in Turkey. Principal Component Analysis (PCA), one of the criteria analysis methods, was applied to the survey data. The number of criteria was reduced to 14 with separation and to 30 according to the results of PCA. But they decreased in the model verification when criteria data for 558 samples were collected in the Konya study area. An index of the neighborhood and locational features of these criteria was created by using GIS. Three models were established using Multiple Regression Analysis (MRA) and the performance of the models was examined. The prediction values and the market value were integrated into the GIS to compare the spatial distributions of plot values.

Real estate is a form of immovable asset that enables individuals to exert their property rights and provides a form of material guarantee through its economic value. The economic value of real estate, which is reflected in the price, is an aspect that all countries emphasize today by identifying purchase and sale values in market conditions that are removed from large project rumors and speculations. The more the real estate market value is removed from reality, the more negative its effect will be on the cost-benefit of real estate management. This study aimed to identify the main criteria that affect parcel value, which constitutes a basis for real estate, narrow them down to the optimum level using questionnaires and standardize them. A total of 559 experts working in real estate valuation and 1,915 members of the public that play a role in real estate purchases and sales were contacted in Ankara, Konya and Kayseri, all of which are located in the Central Anatolia Region of Turkey. The factor analysis method was applied to the survey data. Grouping was carried out with 10 factors and the results were interpreted.

Taşınır ve taşınmaz bütün malların bir ekonomik değeri vardır. Taşınır malların değeri, üretim maliyeti üzerinden ne kadar edeceği hesaplanabilir iken arazi, arsa, konut gibi taşınmazların değeri karakteristik özelliklerine dayanmaktadır. Ayrıca üzerlerindeki hak, yükümlülük ve kısıtlılıklar da bu değere etki eden unsurlardandır.Taşınmazlar, ülke ekonomisinin lokomotifi konumunda olması nedeniyle projeler, sertifikalar, yatırım fonları ve ortaklıkları gibi olaylarda gündemden düşmeyen varlıklardır. Dolayısıyla taşınmaz değerleme konusu ülke ve aile ekonomisi için her daim önemi baki kalmıştır. Ülke ekonomisine katkısı açısından; vergiler, harçlar, sigorta gibi taşınmaz değeri üzerinden yapılan kesintilerde ve kira geliri ile değer artış kazancı vergilerinde tam fayda sağlanamamıştır. Taşınmaz değerlemenin önemi Mortgage Sistemi ile ortaya çıkmış ve 2008 yılı küresel ekonomik krizi ile daha belirginleşmiştir. 2018 yılında dünya çapında yaşanan ekonomik savaşlar ise ticari olup temelde taşınmazları da etkisi altına almaktadır.Bu çalışma için Yükseköğretim Kurulunun Ulusal Tez Merkezinde 1985-2017 (Nisan) yılları arasında yapılmış 227 adet taşınmaz değerleme konusu kapsamında lisansüstü tezine erişilmiştir. Tezlerin üniversite, yıl ve mesleklere göre dağılımlarının yanı sıra taşınmaz değerlemenin içerisindeki konu dağılımlarına göre incelenmiş ve grafiklerle görselleştirilmiştir. Taşınmaz (Gayrimenkul, Arazi); Değerleme, Geliştirme ve Yönetim adlarının farklı kombinasyonları ile üniversitelerin fen bilimleri enstitülerinde, tezli/tezsiz yüksek lisans programları eğitime başlamıştır. Bundan dolayı tez sayısının 2017 yılına doğru arttığı görülmüştür. Yapılan tez çalışmalarında, konu bakımından özellikle değerleme yönteminin çalışıldığı gözlenmiştir. Taşınmaz değerini etkileyen kriterler ise yeteri kadar ele alınamamıştır. Her bilim dalı kendi sahasına yakın konuları irdelemiş olup fen bilimlerinde yasal ve konum özellikleri; sosyal bilimlerde ekonomik özellikler üzerinde daha çok durulduğu tespit edilmiştir.

Taşınmaz değerleme; vergilendirme, sigortalama, kamulaştırma gibi birçok uygulamanın altlığını oluşturmakta ve gün geçtikçe önemi artmaktadır. Toplu değerleme sistemleri kurularak modern yöntemlerle otomatik değer kestirimleri yapılabilmektedir. Değer kestirimlerinin hassas bir şekilde en az hata ile yapılabilmesi, gerçekleşen alım-satım değeriyle mümkündür. Tarım arazilerinin toplu değerlemesi için kriterler çeşitlilik göstermekte olup taşınmaz değerini arazinin büyüklüğü, yapısı, verimi ve konumu etkilemektedir. Bu çalışmanın amacı, Mersin ili Erdemli ilçesi Sarıkaya Mahallesi’ndeki 2/B arazilerinin resmi değerleri yardımıyla istatistiki yöntemlerden Çoklu Lineer Regresyon (ÇLR) analizi ve modern değerleme yöntemlerinden Yapay Sinir Ağları (YSA) uygulanarak değer kestirimi yapmaktır. Orman vasfını yitirmiş 2/B arazilerinin tarım arazisine dönüşerek satışının gerçekleşmesi için tespit edilen toplam 414 parsele ait resmi değerler ile model oluşturulmuştur. Performans analizinde R2, Ortalama Mutlak Hata (OMH), Ortalama Mutlak Yüzde Hata (OMYH) ve Karesel Ortalama Hata (KOH) ele alınmıştır. ÇLR analizi için sırayla 0,72; 0,25; 0,20; 0,07 ve YSA için 0,88; 0,09; 0,07; 0,02 şeklinde bulunmuştur. Her iki modelin performansları incelendiğinde YSA modelinin resmi değere daha yakın olduğu tespit edilmiştir. Parsele ait konuma dayalı olarak resmi değerler, ÇLR ve YSA modellerinden elde edilen tahmin değerleri jeoistatistik analiz yapılarak değer haritaları üretilmiştir. Değer haritalarının görsel değerlendirmeleri sonucunda da resmi değerlere en yakın YSA tahmin değeri olmuştur.