Türkiye'de En Çok Satılan Otomobil Fiyatına Etki Eden Faktörlerin Hedonik Fiyat Modeli ve Yapay Sinir Ağları ile Analizi

Abstract

Bu çalışmada Türkiye'de en çok satılan otomobilin fiyatına etki eden faktörler üzerinde durulmuştur. Bilindiği gibi ikinci el otomobil fiyatlaması gerek satıcılar gerekse de alıcılar açısından oldukça zor bir durumdur. Çalışmanın temel amacı Türkiye'de en çok satılan otomobil fiyatlamasında etkili olan faktörleri istatistiksel yöntemlerle ortaya koymaktır. Diğer amaç ise iki istatistiksel modelin otomobil fiyatı belirleme noktasındaki tahmin performanslarını karşılaştırmaktır. Bundan dolayı çalışmada hedonik model ve yapay sinir ağları modeli kullanılmıştır. Hedonik modeller büyük veri setlerini analiz etmek için çoklu regresyon modellerinden yararlanır. Öte yandan hedonik fonksiyonların doğrusal olmama potansiyeline sahip olmaları nedeniyle çalışmada alternatif olarak yapay sinir ağlarına başvurulmuştur. Sonuç olarak çalışma, hem Türkiye'de en çok satılan otomobil fiyatlarının belirleyicilerini ortaya koymuş hem de yapay sinir ağlarının ikinci el otomobil fiyatlarının belirlenmesinde daha iyi bir yöntem olabileceğini göstermiştir. Çalışmanın örneklemi 2024 yılı Ocak-Şubat döneminde Türkiye'de satışa konu olan otomobillerden oluşmaktadır. Kullanılmış otomobil fiyatlandırmasında rol oynayan karakteristikler fiyata etki eden faktörler olarak modele dahil edilmiştir. Tahmin sonuçları, otomobilin motor gücü 101 hp ve üzerinde olması durumu, otomobil renginin siyah ve beyaz olması durumu, otomobilin garantisinin olması ve takasa elverişli olması durumu, otomobilde start-stop olması, geri görüş kamera sisteminin bulunması ve dijital klima bulunması durumu otomobil fiyatına pozitif yönde etki yaptığı sonucunu ortaya koymuştur. Bununla birlikte otomobilin yaşındaki 1 yıllık artış, yakıt türü anlamında benzinli ve benzin+lpg olması durumu, km'sindeki 1 birimlik artış, kasa tipinin hatchback olması, tramer kaydının bulunması, boyalı parçasının ve değişen parçaların bulunması durumları da otomobil fiyatına negatif yönde etki yaptığı sonucu ortaya konulmuştur.

This study focuses on the factors affecting the price of the best-selling automobile in Turkey. As it is known, second-hand car pricing is a very difficult situation for both sellers and buyers. The main purpose of the study is to reveal the factors affecting the pricing of the best-selling automobiles in Turkey using statistical methods. The other aim is to compare the prediction performances of two statistical models at the point of determining automobile prices. Therefore, hedonic model and artificial neural networks model were used in the study. Hedonic models use multiple regression models to analyze large data sets. On the other hand, since hedonic functions have the potential to be nonlinear, artificial neural networks were used as an alternative in the study. As a result, the study revealed the determinants of the best-selling car prices in Turkey and showed that artificial neural networks could be a better method in determining second-hand car prices. The sample of the study consists of automobiles that were sold in Turkey in the January-February period of 2024. Characteristics that play a role in used car pricing are included in the model as factors affecting the price. The prediction results show that the car's engine power is 101 hp and above, the car's color is black and white, the car has a warranty and is available for exchange, the car has a start-stop, a rear view camera system and a digital air conditioner, which will have a positive impact on the car price. showed that it had an effect. However, a 1-year increase in the age of the car, the fuel type being gasoline or gasoline+LPG, a 1-unit increase in mileage, the body type being a hatchback, having a trailer registration, having painted parts and replaced parts also have a negative impact on the price of the car. has been revealed.