Predicting the price of cars in Turkiye using machine learning technıques

Abstract

Bu araştırmanın amacı, Türkiyedeki Otomobil ve SUV kategorilerinde bulunan araçların gelecekteki altı aylık satış fiyatını tahmin etmektir. Araştırma sahibinden.com'da yayınlanan ilanlardan elde edilen bilgilerle yapılmıştır. Araçların marka, model, paket tipi, model yılı, yakıt tipi, vites tipi, kasa tipi ve kilometre özellikleri kullanılarak, geçmiş dönem satış fiyatları üzerinden gelecekteki altı aylık satış fiyatları tahmin edilmiştir. Bu amaçla bu araştırmada altı farklı algoritma (ANN, ARIMA, SARIMA, XGBOOST, TBATS, HOLT WINTERS Forecasting) çalışılmıştır. Bu algoritmaların ürettiği sonuçların başarılarına göre en iyi algoritma olan HOLT WINTERS seçilmiştir. HOLT WINTERS’ın ürettiği sonuçlar araştımanın çıktısı olarak kabul edilmiştir. Bu araştırmanın sonucunda temel olarak şu soruya cevap verilmiştir; içinde bulunan günün tarihinden sonraki altı ay içinde satılmak/ alınmak istenen araçların fiyatı ne olacaktır? Bu soruya cevap verilerek araç alım/ satım işlemlerinde araçların değerinin daha doğru ve güvenilir bir şekilde belirlenmesine ortam oluşturulmuştur. Artık, satıcı ve alıcılar ekonomik olarak durumlarını daha iyi değerlendirebilecek ve işlemlerini daha iyi gerçekleştirebileceklerdir.

The aim of this research is to estimate the prospective six months sales price of vehicles in the Automobile and SUV categories in Turkiye. This research was done with the information obtained from the classifieds posted on sahibinden.com. By using the vehicles’ brand, model, package type, model year, body type, gear type, fuel type and mileage characteristics for the future six months sales prices of the vehicle was estimated over the past selling prices of vehicles. For this regard, six different algorithms (ANN, ARIMA, SARIMA, XGBOOST, TBATS, HOLT WINTERS Forecasting) were studied in this research. According to the success of these algorithms, the best algorithm which is HOLT WINTERS was selected. The results of HOLT WINTERS were announced as output of the research. As a result of this research, basically the answer to the following question was sought; What will be the price of the vehicles to be sold/ desired to be purchased within the time frame six months after the current date? By answering this question, it was created an environment to determine the value of the vehicles more accurately and reliably during vehicle purchase/ sale transactions. Thus, sellers and buyers will be able to evaluate their situation economically better and be able to perform their transactions better.