Tarım Arazilerinin Değerini Etkileyen Faktörlerin BWM ve FUCOM Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Yıl 2024, Cilt: 11 Sayı: 3, 654 – 667, 24.07.2024

Tansu Alkan , Süleyman Savaş Durduran

https://doi.org/10.30910/turkjans.1437425

Öz

Determining the factors that influence the value of agricultural land is one of the most challenging stages in the agricultural valuation process. To determine the value of agricultural land objectively, it is essential to first identify the factors that influence its value. This study aims to analyze the factors that affect the value of agricultural lands using Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. The academic studies on agricultural valuation in Turkey have been analyzed and the most commonly used factors in these studies have been determined. The factors are classified into four main groups: environmental and social factors, physical and structural factors, agricultural factors, and spatial factors. These groups consist of twenty-three sub-factors. The importance levels of the factors were calculated using the Best-Worst Method (BWM) and the Full Consistency Method (FUCOM). The factor weights calculated according to both methods were analyzed and the main factors were ranked according to their importance as agricultural, physical and structural, spatial and environmental and social factors. The most important factor was irrigation status, a sub-factor of agricultural factors, while the least important factor was population, a sub-factor of environmental and social factors. The importance degrees of the factors were ranked using BWM and FUCOM, and the similarity between the rankings was tested by calculating Spearman’s rank correlation coefficient. According to the correlation coefficient calculated as 0.98, there is a very strong similarity between the two methods.

Anahtar Kelimeler

Agricultural valuation, factors affecting value, MCDM, BWM, FUCOM

Kaynakça

• Abdullah, A., Ahmad, S., Athar, M. A., Rajpoot, N., Talib, F. 2022. Healthcare performance management using integrated FUCOM‐MARCOS approach: The case of India. The International Journal of Health Planning and Management, 37(5), 2635-2668.
• Akar, G. S. 2022. Tedarik zincirlerinde sürdürülebilir imalatın önündeki engelleyici faktörlerin tam tutarlılık yöntemiyle (FUCOM) değerlendirilmesi. Bucak İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 298-318.
• Alkan, T., Durduran, S. S. 2021. Turizm kentlerinde taşınmaz değerlemenin CBS ve AHP yöntemi yardımıyla incelenmesi: Alanya kenti örneği. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(1), 178-187. Awasthi, M. K. 2014. Socioeconomic determinants of farmland value in India. Land use policy, 39: 78-83.
• Ayçin, E., Aşan, H. 2021. İş zekası uygulamaları seçimindeki kriterlerin önem ağırlıklarının FUCOM yöntemi ile belirlenmesi. KOCATEPEİİBFD, 23(2), 195-208.
• Badi, I., Muhammad, L. J., Abubakar, M., Bakır, M. 2022. Measuring sustainability performance indicators using FUCOM-MARCOS methods. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 5(2), 99-116.
• Başaran Caner, C., Engindeniz, S., Örük, G. 2022. Kentsel saçaklanmanın tarım arazisi değerlerine etkilerinin analizi: Aydın ili Efeler ilçesi örneği. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(4), 2590-2604.
• Bayramoğlu, Z., Özdemir, Ş. 2021. Analysis of factors affecting the value of agricultural lands: the case of Evren district of Ankara province. Turkish Journal of Agriculture -Food Science and Technology, 9(5), 848-854.
• Bilgiç, S., Torğul, B., Paksoy, T. 2021. Sürdürülebilir enerji yönetimi için BWM yöntemi ile yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 95-110.
• Borchers, A., Ifft, J., Kuethe, T. 2014. Linking the price of agricultural land to use values and amenities. American Journal of Agricultural Economics, 96(5), 1307-1320.
• Choumert, J., Phélinas, P. 2015. Determinants of agricultural land values in Argentina. Ecological Economics, 110: 134-140.
• Çalık, A. 2020. Hedef pazar seçimi için hibrit BWM-ARAS karar verme modeli. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), 196-210.
• Çevik Aka, D. 2023. Evaluation of the effects of industry 4.0 on organizational agility with FUCOM: Implementation in the textile industry. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (40), 33-48.
• Çınar, G., Altınok, A. C., Özcan, H., ve Aslan, F. 2018. Aydın ilinde tarımsal arazi değerini etkileyen faktörlerin hedonik fiyatlandırma modeli ile tahmin edilmesi. Ahtamara, 25-26 Ağustos 2018, Van.
• Demirel, B., Yelek, A., Alağaş, H. M., Eren, T. 2018. Taşınmaz değerleme kriterlerinin belirlenmesi ve kriterlerin önem derecelerinin çok ölçütlü karar verme yöntemi ile hesaplanması. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 665-682.
• Durmić, E. 2019. Evaluation of criteria for sustainable supplier selection using FUCOM method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(1), 91-107.
• Ecer, F. 2021. FUCOM sübjektif ağırlıklandırma yöntemi ile rüzgâr çiftliği yer seçimini etkileyen faktörlerin analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(1), 24-34.
• Ekin, E., Sarul, L. S. 2022. Investigation of smart city components by AHP-BWM-FUCOM and DEMATEL methods. Alphanumeric Journal, 10(2), 197-222.
• Demir, G., Bircan, H. 2020. Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinden BWM ve FUCOM yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170-185.
• Doldur, M., Alkan, R. M. 2021) Nominal değerleme yöntemi ile CBS destekli taşınmaz değer haritalarının oluşturulması: Avanos/Nevşehir örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(4), 846-863.
• Genc, V., Ozdagoglu, A., Keles, M. K. 2022. Otomobil motor yağı alternatiflerinin FUCOM, MAIRCA, MABAC ve BWM yöntemleri ile değerlendirilmesi. Journal of Transportation and Logistics, 7(1), 55-82.
• Ghaffari, S., Arab, A., Nafari, J., Manteghi, M. 2017. Investigation and evaluation of key success factors in technological innovation development based on BWM. Decision Science Letters, 6(3), 295-306.
• Hurma, H. (2007). Çevre kalitesinin tarımsal arazi değeri üzerine etkilerinin analizi: Trakya örneği. Doktora Tezi, Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Karaduman, H., Karataş, K. 2023. Real estate assessment of agricultural lands outside the zoning plan with artificial neural networks and multiple regression analysis methods: The case of Aksaray, Bahçesaray and Kırımlı rural districts. Turkish Journal of Geosciences, 4(1), 1-11.
• Karakayaci, Z. 2015. Using of analytic hierarchy process on evaluating the affecting factors in the value of farmlands. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 21(4), 719-724.
• Karakayacı, Z., Oğuz, C., Reis, S. 2016. Konya ili Çumra ilçesindeki tarım arazilerinin değerlerini etkileyen faktörlerin farklı yaklaşımlarla analizi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 22(2), 17-27.
• Karakayacı, Z. 2018. Regression analysis for the factor affecting on farm land/urban land value in urban sprawl. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 6(10), 1357-1361.
• Khan, S. A., Ojiako, U., Marshall, A., Dalalah, D., Ceylan, S., Ali Shabani, N. N., Al Sharqawi, S. I. 2023. The critical risk factors that influence production-oriented projects in the United Arab Emirates: a ‘best-worst method’(BWM) analysis. Engineering Management Journal, 35(2), 144-160.
• Koca, G., Akçakaya, E. D. U. 2021. Giyilebilir teknolojik ürünlerin tasarımında etkili olan faktörlerin best-worst metodu (BWM) ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 136-150.
• Mercan, T., Can, A. 2023. İşgören seçiminde etkili olan faktörlerin FUCOM yöntemi ile değerlendirilmesi: Bir havayolu işletmesinde uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(40), 1311-1329.
• Moslem, S., Farooq, D., Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T. 2020. Application of the AHP-BWM model for evaluating driver behavior factors related to road safety: A case study for Budapest. Symmetry, 12(2), 243.
• Nilsson, P., Johansson, S. 2013. Location determinants of agricultural land prices. Jahrbuch für Regional Wissenschaft, 33(1), 1-21.
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., Genç, V. 2021. FUCOM ve PROMETHEE yöntemleri ile ticari araç seçimi: peyzaj firmasında bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25 (Özel Sayı), 231- 253.
• Öztaş, T., Öztaş, G. Z. 2023. A comparative analysis of factors affecting the selection of english grammar checkers with FUCOM and BWM. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 1026-1051.
• Öztürk Çoşar, G., Engindeniz, S. 2013. Tarım arazisi değerlerinin hedonik analizi: İzmir’in Menemen ilçesi örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 50(3), 241-250.
• Öztürk, G., Engindeniz, S., Bayraktar, Ö. V. 2017. İzmir'deki sulanabilir tarım arazilerinin değerini etkileyen faktörlerin analizi. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 31(3), 75-87.
• Pamučar, D., Stević, Ž., Sremac, S. 2018. A new model for determining weight coefficients of criteria in mcdm models: Full consistency method (FUCOM). Symmetry, 10(9), 393.
• Peter, N. J., Okagbue, H. I., Obasi, E. C., Akinola, A. O. 2020. Review on the application of artificial neural networks in real estate valuation. International Journal, 9(3), 5-11.
• Rezaei, J. 2015. Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53: 49-57.
• Satılmışoğlu, Ö., Yılmaz, B., Kurt, M. 2022. Kentsel alanda değerleme haritalarına yönelik model geliştirme. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 8(1), 37-42.
• Sklenicka, P., Molnarova, K., Pixova, K. C., Salek, M. E. 2013. Factors affecting farmland prices in the Czech Republic. Land Use Policy, 30(1), 130-136.
• Susam Serez, B., Engindeniz, S., Örük, G. 2022. Tarım arazisi değerlerini etkileyen faktörlerin analizi: Yortanlı Baraj Havzası örneği. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 9(2), 320-329.
• Uematsu, H., Khanal, A. R., Mishra, A. K. 2013. The impact of natural amenity on farmland values: A quantile regression approach. Land Use Policy, 33: 151-160.
• Ulu, M., Türkan, Y. S., Mengüç, K. 2022. Trafik kazalarını etkileyen faktörlerin ağırlıklarının BWM ve SWARA yöntemleri ile belirlenmesi. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 227-238.
• Vural, H., Fidan, H. 2009. Land marketing and hedonic price model in Turkish markets: Case study of Karacabey district of Bursa province. African Journal of Agricultural Research, 4(2), 71–75.
• Yurdakul, Ö., Saklan, A., Durduran, S. S. 2023. Examination of today’s real estate valuation methods from legal and economic perspectives. Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 5(2), 299-308. Yücel, S., Bağdat, A. 2023. Üniversitelerde muhasebe eğitiminde akademisyenlerin paket program tercihini etkileyen faktörlerin incelenmesi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 6(2), 169-187.

Tarım Arazilerinin Değerini Etkileyen Faktörlerin BWM ve FUCOM Yöntemleri ile Değerlendirilmesi

Yıl 2024, Cilt: 11 Sayı: 3, 654 – 667, 24.07.2024

Tansu Alkan , Süleyman Savaş Durduran

https://doi.org/10.30910/turkjans.1437425

Öz

Tarımsal değerleme sürecinde değeri etkileyen faktörlerin belirlenmesi en zor aşamalardan biridir. Tarım arazilerinin değerinin objektif bir şekilde belirlenebilmesi için öncelikle değeri etkileyen faktörlerin tespit edilmesi gerekir. Bu çalışmanın amacı tarım arazilerinin değerini etkileyen faktörlerin Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) yöntemleri ile incelenmesidir. Ülkemizde tarımsal değerleme ile ilgili yapılan akademik çalışmalar incelenmiş ve bu çalışmalarda en çok kullanılan faktörler belirlenmiştir. Faktörler; çevresel ve sosyal faktörler, fiziksel ve yapısal faktörler, tarımsal faktörler ve konumsal faktörler olmak üzere dört ana grupta toplanmıştır ve yirmi üç alt faktörden oluşmaktadır. Faktörlerin önem dereceleri BWM (Best-Worst Method–En İyi En Kötü Yöntemi) ve FUCOM (Full Consistency Method–Tam Tutarlılık Yöntemi) kullanılarak hesaplanmıştır. Her iki yönteme göre hesaplanan faktör ağırlıkları incelenmiş ve ana faktörler önem derecelerine göre tarımsal, fiziksel ve yapısal, konumsal ve çevresel ve sosyal faktörler olarak sıralanmıştır. Tarımsal faktörlerin alt faktörü olan sulama durumu en önemli faktörken, çevresel ve sosyal faktörlerin alt faktörü olan nüfus en önemsiz faktördür. Faktörler BWM ve FUCOM ile elde edilen önem derecelerine göre sıralanmış ve aralarında benzerlik olup olmadığı Spearman’ın sıralama korelasyon katsayısı hesaplanarak test edilmiştir. 0.98 olarak hesaplanan korelasyon katsayısına göre iki yöntem arasında oldukça güçlü bir benzerlik vardır.

Anahtar Kelimeler

Tarımsal değerleme, değeri etkileyen faktörler, ÇKKV, BWM, FUCOM

Kaynakça

• Abdullah, A., Ahmad, S., Athar, M. A., Rajpoot, N., Talib, F. 2022. Healthcare performance management using integrated FUCOM‐MARCOS approach: The case of India. The International Journal of Health Planning and Management, 37(5), 2635-2668.
• Akar, G. S. 2022. Tedarik zincirlerinde sürdürülebilir imalatın önündeki engelleyici faktörlerin tam tutarlılık yöntemiyle (FUCOM) değerlendirilmesi. Bucak İşletme Fakültesi Dergisi, 5(2), 298-318.
• Alkan, T., Durduran, S. S. 2021. Turizm kentlerinde taşınmaz değerlemenin CBS ve AHP yöntemi yardımıyla incelenmesi: Alanya kenti örneği. Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 10(1), 178-187. Awasthi, M. K. 2014. Socioeconomic determinants of farmland value in India. Land use policy, 39: 78-83.
• Ayçin, E., Aşan, H. 2021. İş zekası uygulamaları seçimindeki kriterlerin önem ağırlıklarının FUCOM yöntemi ile belirlenmesi. KOCATEPEİİBFD, 23(2), 195-208.
• Badi, I., Muhammad, L. J., Abubakar, M., Bakır, M. 2022. Measuring sustainability performance indicators using FUCOM-MARCOS methods. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 5(2), 99-116.
• Başaran Caner, C., Engindeniz, S., Örük, G. 2022. Kentsel saçaklanmanın tarım arazisi değerlerine etkilerinin analizi: Aydın ili Efeler ilçesi örneği. Üçüncü Sektör Sosyal Ekonomi Dergisi, 57(4), 2590-2604.
• Bayramoğlu, Z., Özdemir, Ş. 2021. Analysis of factors affecting the value of agricultural lands: the case of Evren district of Ankara province. Turkish Journal of Agriculture -Food Science and Technology, 9(5), 848-854.
• Bilgiç, S., Torğul, B., Paksoy, T. 2021. Sürdürülebilir enerji yönetimi için BWM yöntemi ile yenilenebilir enerji kaynaklarının değerlendirilmesi. Verimlilik Dergisi, (2), 95-110.
• Borchers, A., Ifft, J., Kuethe, T. 2014. Linking the price of agricultural land to use values and amenities. American Journal of Agricultural Economics, 96(5), 1307-1320.
• Choumert, J., Phélinas, P. 2015. Determinants of agricultural land values in Argentina. Ecological Economics, 110: 134-140.
• Çalık, A. 2020. Hedef pazar seçimi için hibrit BWM-ARAS karar verme modeli. Manisa Celal Bayar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 18(3), 196-210.
• Çevik Aka, D. 2023. Evaluation of the effects of industry 4.0 on organizational agility with FUCOM: Implementation in the textile industry. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, (40), 33-48.
• Çınar, G., Altınok, A. C., Özcan, H., ve Aslan, F. 2018. Aydın ilinde tarımsal arazi değerini etkileyen faktörlerin hedonik fiyatlandırma modeli ile tahmin edilmesi. Ahtamara, 25-26 Ağustos 2018, Van.
• Demirel, B., Yelek, A., Alağaş, H. M., Eren, T. 2018. Taşınmaz değerleme kriterlerinin belirlenmesi ve kriterlerin önem derecelerinin çok ölçütlü karar verme yöntemi ile hesaplanması. Kırıkkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 8(2), 665-682.
• Durmić, E. 2019. Evaluation of criteria for sustainable supplier selection using FUCOM method. Operational Research in Engineering Sciences: Theory and Applications, 2(1), 91-107.
• Ecer, F. 2021. FUCOM sübjektif ağırlıklandırma yöntemi ile rüzgâr çiftliği yer seçimini etkileyen faktörlerin analizi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(1), 24-34.
• Ekin, E., Sarul, L. S. 2022. Investigation of smart city components by AHP-BWM-FUCOM and DEMATEL methods. Alphanumeric Journal, 10(2), 197-222.
• Demir, G., Bircan, H. 2020. Kriter ağırlıklandırma yöntemlerinden BWM ve FUCOM yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 21(2), 170-185.
• Doldur, M., Alkan, R. M. 2021) Nominal değerleme yöntemi ile CBS destekli taşınmaz değer haritalarının oluşturulması: Avanos/Nevşehir örneği. Afyon Kocatepe Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 21(4), 846-863.
• Genc, V., Ozdagoglu, A., Keles, M. K. 2022. Otomobil motor yağı alternatiflerinin FUCOM, MAIRCA, MABAC ve BWM yöntemleri ile değerlendirilmesi. Journal of Transportation and Logistics, 7(1), 55-82.
• Ghaffari, S., Arab, A., Nafari, J., Manteghi, M. 2017. Investigation and evaluation of key success factors in technological innovation development based on BWM. Decision Science Letters, 6(3), 295-306.
• Hurma, H. (2007). Çevre kalitesinin tarımsal arazi değeri üzerine etkilerinin analizi: Trakya örneği. Doktora Tezi, Namık Kemal Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü.
• Karaduman, H., Karataş, K. 2023. Real estate assessment of agricultural lands outside the zoning plan with artificial neural networks and multiple regression analysis methods: The case of Aksaray, Bahçesaray and Kırımlı rural districts. Turkish Journal of Geosciences, 4(1), 1-11.
• Karakayaci, Z. 2015. Using of analytic hierarchy process on evaluating the affecting factors in the value of farmlands. Bulgarian Journal of Agricultural Science, 21(4), 719-724.
• Karakayacı, Z., Oğuz, C., Reis, S. 2016. Konya ili Çumra ilçesindeki tarım arazilerinin değerlerini etkileyen faktörlerin farklı yaklaşımlarla analizi. Tarım Ekonomisi Dergisi, 22(2), 17-27.
• Karakayacı, Z. 2018. Regression analysis for the factor affecting on farm land/urban land value in urban sprawl. Turkish Journal of Agriculture-Food Science and Technology, 6(10), 1357-1361.
• Khan, S. A., Ojiako, U., Marshall, A., Dalalah, D., Ceylan, S., Ali Shabani, N. N., Al Sharqawi, S. I. 2023. The critical risk factors that influence production-oriented projects in the United Arab Emirates: a ‘best-worst method’(BWM) analysis. Engineering Management Journal, 35(2), 144-160.
• Koca, G., Akçakaya, E. D. U. 2021. Giyilebilir teknolojik ürünlerin tasarımında etkili olan faktörlerin best-worst metodu (BWM) ile değerlendirilmesi. Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 8(1), 136-150.
• Mercan, T., Can, A. 2023. İşgören seçiminde etkili olan faktörlerin FUCOM yöntemi ile değerlendirilmesi: Bir havayolu işletmesinde uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi Vizyoner Dergisi, 14(40), 1311-1329.
• Moslem, S., Farooq, D., Ghorbanzadeh, O., Blaschke, T. 2020. Application of the AHP-BWM model for evaluating driver behavior factors related to road safety: A case study for Budapest. Symmetry, 12(2), 243.
• Nilsson, P., Johansson, S. 2013. Location determinants of agricultural land prices. Jahrbuch für Regional Wissenschaft, 33(1), 1-21.
• Özdağoğlu, A., Keleş, M. K., Genç, V. 2021. FUCOM ve PROMETHEE yöntemleri ile ticari araç seçimi: peyzaj firmasında bir uygulama. Atatürk Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 25 (Özel Sayı), 231- 253.
• Öztaş, T., Öztaş, G. Z. 2023. A comparative analysis of factors affecting the selection of english grammar checkers with FUCOM and BWM. Çankırı Karatekin Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 13(3), 1026-1051.
• Öztürk Çoşar, G., Engindeniz, S. 2013. Tarım arazisi değerlerinin hedonik analizi: İzmir’in Menemen ilçesi örneği. Ege Üniversitesi Ziraat Fakültesi Dergisi, 50(3), 241-250.
• Öztürk, G., Engindeniz, S., Bayraktar, Ö. V. 2017. İzmir'deki sulanabilir tarım arazilerinin değerini etkileyen faktörlerin analizi. Selcuk Journal of Agriculture and Food Sciences, 31(3), 75-87.
• Pamučar, D., Stević, Ž., Sremac, S. 2018. A new model for determining weight coefficients of criteria in mcdm models: Full consistency method (FUCOM). Symmetry, 10(9), 393.
• Peter, N. J., Okagbue, H. I., Obasi, E. C., Akinola, A. O. 2020. Review on the application of artificial neural networks in real estate valuation. International Journal, 9(3), 5-11.
• Rezaei, J. 2015. Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53: 49-57.
• Satılmışoğlu, Ö., Yılmaz, B., Kurt, M. 2022. Kentsel alanda değerleme haritalarına yönelik model geliştirme. Anadolu Orman Araştırmaları Dergisi, 8(1), 37-42.
• Sklenicka, P., Molnarova, K., Pixova, K. C., Salek, M. E. 2013. Factors affecting farmland prices in the Czech Republic. Land Use Policy, 30(1), 130-136.
• Susam Serez, B., Engindeniz, S., Örük, G. 2022. Tarım arazisi değerlerini etkileyen faktörlerin analizi: Yortanlı Baraj Havzası örneği. Türk Tarım ve Doğa Bilimleri Dergisi, 9(2), 320-329.
• Uematsu, H., Khanal, A. R., Mishra, A. K. 2013. The impact of natural amenity on farmland values: A quantile regression approach. Land Use Policy, 33: 151-160.
• Ulu, M., Türkan, Y. S., Mengüç, K. 2022. Trafik kazalarını etkileyen faktörlerin ağırlıklarının BWM ve SWARA yöntemleri ile belirlenmesi. Akıllı Ulaşım Sistemleri ve Uygulamaları Dergisi, 5(2), 227-238.
• Vural, H., Fidan, H. 2009. Land marketing and hedonic price model in Turkish markets: Case study of Karacabey district of Bursa province. African Journal of Agricultural Research, 4(2), 71–75.
• Yurdakul, Ö., Saklan, A., Durduran, S. S. 2023. Examination of today’s real estate valuation methods from legal and economic perspectives. Necmettin Erbakan Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 5(2), 299-308. Yücel, S., Bağdat, A. 2023. Üniversitelerde muhasebe eğitiminde akademisyenlerin paket program tercihini etkileyen faktörlerin incelenmesi. Muhasebe ve Finans İncelemeleri Dergisi, 6(2), 169-187.

Toplam 45 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Kaynak Göster

Download or read online: Click here