Özet:
Bu tezin amacı, verileri birbirine benzer eğilimler gösteren zaman serileri şeklinde
kümelemek için model bazlı bir zaman serisi kümeleme yaklaşımı oluşturmak ve
her bir küme için kümeleri temsil eden tek bir model üretmektir. Böylece zaman
serileri için kurulan uygun modellerin öngörülmesi ve bunun için gerekli
işlemlerin daha etkin bir şekilde yapılabilmesi hedeflenmektedir.
Çalışmada otoregresif zaman serileri kümeleme yöntemi, tek, tam, grup ortalama,
ağırlıklı ortalama, merkez, medyan, Ward hiyerarşik, K-ortalamalar, SOM, bunalık
C-ortalamalar kümeleme algoritmaları ve Öklid, Minkowski, City Block, Chebyshev,
Cos, Korelasyon ve Cepstral bazlı uzaklık fonksiyonlarıyla birlikte kullanılmıştır.
Otoregresif model bazlı zaman serileri kümeleme yöntemi, Türkiye’nin beş büyük
ilinin (İstanbul, Ankara, İzmir, Bursa ve Kocaeli) 196 adet mahallesine ait aylık
gayrimenkul satış fiyatları endeks verilerine uygulanmıştır. Model parametre
tahmini ve öngörü performanslarını karşılaştırmak için her bir mahalleye ilişkin
endeks verileri, 2010 – 2016 yılları arası eğitim, 2017 yılı test dönemi olarak
seçilmiştir. Otoregresif model parametreleri tahmin edilen zaman serileri üzerinden elde
deneysel bulgulara göre, Öklid, Minkowski, City Block, Chebyshev, Cos, korelasyon
ve cepstral uzaklık benzerlik fonksiyonları kullanılan tek, tam, grup ortalama,
ağırlıklı ortalama, merkez, medyan, Ward hiyerarşik, K-ortalamalar, SOM; bunalık
C-ortalamalar kümeleme yöntemlerine göre daha başarılı sonuçlar vermiştir.
Bunun yanında, bireysel otoregresif zaman serileri model sonuçlarına kıyasla
bulanık c-ortalamalar kümeleme sonuçlarının daha başarılı olduğu görülmüştür.
Literatürde, Türkiye’deki beş büyük ilin mahalleri için gayrimenkul satış fiyat
değişimlerini kümeleyen ve öngörüde bulunan çalışmalar bulunmamaktadır. Bu
anlamda bu tez çalışması mahalle bazlı gayrimenkul piyasaları için yapılan ilk
kümeleme ve öngörü çalışmasıdır.
