Taşınmaz Geliştirmede Risk Analizi

Bostancý B., Demir H., Taþýnmaz Geliþtirmede Risk Analizihkm 2008/2 Sayý 99Çizelge 1. Risk Ölçüm Yöntemleri (WELLNER 2003)3.3. Risk Analizi YöntemleriBir projeye iliþkin riski analiz etmek ve ölçmek, projenin yaþamçevrimini kapsayan belirsizlikleri belirlemeyi gerektirdiðiiçin oldukça zor bir iþtir. Bu konuda bazý yaklaþýmlar geliþtirilmiþtir.Bir projenin riski, onun gelecekteki olasý getirilerinindeðiþkenliðini belirtmektedir. Risk analizi, bu deðiþkenliksorunu ile uðraþan bir metodoloji olduðundan, baþlangýç noktasý,projeye iliþkin riskin belirlenmesi olacaktýr (POULIQUEN1979, BRIGHAM 1990, SARIASLAN 1997).Bir yatýrým projesinin riski, projenin gelecekte beklenengetirilerini etkileyecek deðiþkenlerde meydana gelebilecekdeðiþmelere baðlýdýr. Dolayýsýyla projenin riskini belirleyebilmekiçin, yatýrýmýn beklenen getirisini etkileyen deðiþkenlerile bunlarýn deðiþme miktarý hesaplanmalýdýr (KARGÜL1996). Bu amaçla proje riskinin belirlenmesi için en yaygýnkullanýlan yöntemler þunlardýr:· Senaryo analizi· Duyarlýlýk analizi· Olasýlýk analizi· Simülasyon analizi3.3.1. Senaryo AnaliziSenaryolar, olasý gelecek alternatif olaylar, gelecekteki durumlarve de önemli yýkýcý etkilere karþý ön fikirler edinmemizi saðlar(WALDBURG 2006). Senaryo, bir olayýn sonucunu öncedenbilmek deðildir. Uzmanlar tarafýndan 3 duruma göre senaryooluþturulmasý önerilir:· En iyi durum· Temel durum· En kötü durumSenaryo analizi, ilgili varsayým deðerlerinin hedef deðerüzerindeki etkisini gösteren çok basit bir simülasyondur. Hangideðiþkenlerin kombinasyonunun belirli bir sonuç vereceðiniaraþtýrmanýza yardým eder. Senaryo analizi Çizelge 2’ye göregerçekleþtirilir.Senaryo analizi gerçekleþtirmek için öncelikle yapýlan yatýrýmlardanelde edilen kazançlarýn ve maliyetlerin bir modelüzerinde gösterilmesi gerekir. Tablo üzerinde analistin deneyimlerinegöre sonuç üzerinde etkili olabilecek anahtar faktörler(deðiþkenler) belirlenir. Ýlk aþamada, o günkü mevcut ekonomikkoþullara göre temel durum senaryo analizi gerçekleþtirilir.Uzmanlar tarafýndan daha önceki yýllarda yaþanmýþ ekonomikkriz durumlarýna ya da ekonomide yaþanabilecek olumlukoþullara göre anahtar faktörlerin nasýl etkilenebileceði hakkýndasenaryolar geliþtirilir. Anahtar faktörlere bilgi ve deneyimlerdenyola çýkýlarak çeþitli deðerler verilir. Geliþtirilensenaryolar doðrultusunda, anahtar faktörler için beklenen enkötü ve en iyi deðerlerden yola çýkýlarak yatýrýmdan beklenenverim hesaplanýr. Klasik bir senaryo analizi, modelimizin üreteceðien iyi, olasý ve en kötü sonuç deðerlerin sýnýrlarýný anlamadabize yardýmcý olacaktýr. Senaryo analizi ile kesin birsonuca ulaþýlamaz, ama yatýrýmýn kazanç veya kayýp aralýðýnýgörmemiz saðlanýr (BOSTANCI 2008).3.3.2. Duyarlýlýk AnaliziDuyarlýlýk analizi, bir projenin kapsamýnda yer alan deðiþkenve parametrelerin nasýl ve hangi derecede projenin getirilerinietkileyeceðini inceleyen bir yöntemdir (LUMBY 1991). Temelamacý, bir deðiþkenin (fiyat, satýþ miktarý, iskonto oraný, v.b.)deðiþim aralýðý içindeki deðiþmelerinin, projenin karlýlýðýüzerindeki etkilerini hesaplamaktýr. Böylece proje analisti,proje sonuçlarýný en çok etkileyen deðiþkenleri saptar ve budeðiþkenler üzerinde dikkatini yoðunlaþtýrýr. Projenin duyarlýolduðu bu deðiþkenlerdeki deðiþmeler, projenin karlýlýðýnýönemli ölçüde etkileyecektir. Bu kritik deðiþkenlere iliþkindaha doðru öngörüde bulunabilmek için daha fazla bilgitoplamak ve analiz etmek gerekir. Ayrýca, olasý deðiþkenlerekarþýlýk gerekli önlemlerin önceden alýnmasý olanaklý olabilecektir.Duyarlýlýk analizinde, bir deðiþkendeki deðiþmelerinprojenin karlýlýðý üzerindeki etkisi incelenirken diðer deðiþkenlerindeðerleri sabit tutulur. Baþka bir ifade ile duyarlýlýkanalizi, “diðerleri sabit kalma” koþulu altýnda bir deðiþkendekibelli bir deðiþmenin projenin karlýlýðý üzerinde tam olaraknasýl bir deðiþme meydana getireceðini bulmayý amaçlar(KARGÜL 1996, SARIASLAN 1997).3.3.3. Olasýlýk AnaliziBir projenin riski, projenin kritik deðiþkenlere olan duyarlýlýðýnave bu kritik deðiþkenlerin olasý deðiþme aralýðý ile olasýlýkdaðýlýmýna baðlýdýr (BRIGHAM 1990). Duyarlýlýk analizi,proje kapsamýnda yer alan deðiþkenlerin nasýl ve ne derecede-8-

hkm 2008/2 Sayý 99Bostancý B., Demir H., Taþýnmaz Geliþtirmede Risk AnaliziÇizelge 2. Senaryo Planlama (WALDBURG 2006)proje karlýlýðýný etkilediðini inceleyerek kritik olan deðiþkenleribelirlemeyi amaçlar. Ancak duyarlýlýk analizi, her deðiþkeninolasý deðiþme aralýðýný ve bu aralýk içindeki her deðerin olasýlýðýnýgöstermez. Bunlarý belirlemek olasýlýk analizinin temelamacýdýr. Yani olasýlýk analizi, her deðiþkenin olasý deðiþmearalýðýný ve bu aralýk içindeki her deðerin ortaya çýkma olasýlýðýnýya da söz konusu deðiþkenin olasýlýk daðýlýmýný belirlemeamacý taþýr. Deðiþme aralýðýndaki tüm deðiþmelerin olasýlýklarýtoplamý 1’e eþittir (SARIASLAN 1997).3.3.4. Simülasyon AnaliziProje deðerlendirmede kullanýmý HERTZ (1964)’ünuygulamasý ile hýz kazanan simülasyon tekniði, riskli yatýrýmprojelerinde duyarlýlýk ve olasýlýk analizlerini de birleþtirereken gözde teknik olmuþtur (KARGÜL 1996).Simülasyon, “teorik ya da gerçek fiziksel bir sisteme aitneden-sonuç iliþkilerinin gerçek sisteme ait davranýþlarýndeðiþik koþullar altýnda bilgisayar modelinde izlenmesinisaðlayan bir modelleme tekniðidir”. Bir simülasyon modeli,temel olarak “ne-eðer” analizlerinin yapýlmasýný saðlayan biraraç olarak ele alýnmalýdýr. Kullanýcýsýna, deðiþik tasarým veiþletim stratejilerinin genel sistem performansý üzerindekietkisini gösterir (URL 1).Bu yöntem, sonuçlarýn olasýlýk daðýlýmlarý görülmekistendiðinde kullanýlýr. Deðiþken deðerlerin seçimi, örnekleme;modelin her bir ayrý çözümü, deneme olarak adlandýrýlýr. Buyöntemle bilgisayar, tüm olasý sonuçlarý simüle etmek içingirdi deðiþken deðerlerinin tüm geçerli bileþimlerini denemektedir.Daha somut olarak belirtmek gerekirse simülasyon,aþaðýdaki aþamalardan oluþur (TEVFÝK 1997):· Örnekleme· Deneme sonuçlarýnýn alýnmasý· Sonuçlarýn olasýlýk daðýlýmlarýnýn yorumlanmasýÖrnekleme: Olasýlýk daðýlýmýndan rastlantýsal olarak deðerlerinçekilmesi, Monte Carlo örneklemesi aracýlýðý ile yapýlýr.Gerekli örnek sayýsýný belirlemek için yalýn kurallar yoktur.Ancak 500-1000 deneme, istenen çýktý deðiþkenini elde etmekiçin yeterli olabilir. Monte Carlo yöntemi ile, sistemde özellikgösteren deðiþkenlerin olasýlýk daðýlýmlarý belirlenir. Dahasonra bu daðýlýmdan rastlantýsal sayýlar aracýlýðý ile örnekleralýnarak, istenilen veriler üretilir. Bu nedenle araþtýrmacýlarkendilerine yapay veri üretme olanaðý saðlayan Monte Carlosimülasyonunu tercih etmektedir.Deneme Sonuçlarýnýn Alýnmasý: Bu aþamada girdi deðiþkenlerinintüm geçerli bileþenleri denenmektedir. Çýktý daðýlýmlarý,tüm denemelerden elde edilen tek deðerli sonuçlar birleþtirilerekoluþturulmaktadýr.Sonuçlarýn Olasýlýk Daðýlýmlarýnýn Yorumlanmasý: Eldeedilen sonuçlarýn olasýlýk daðýlýmlarý, olasý sonuçlarýn aralýðýnýve onlarýn gerçekleþme olasýlýklarýný gösterir. Sonuçlarýnaralýðý ve gerçekleþme olasýlýklarý bir olaya iliþkin risk düzeyiile doðrudan ilgilidir. Aralýk ve gerçekleþme olasýlýklarýna bakýlaraküstlenilmesi düþünülen riske göre kararlar alýnabilir.Riskten kaçýnan karar vericiler, olasý sonuçlarý küçük bir aralýðasahip olan olasýlýk daðýlýmýný tercih ederler. Risk almayýseven kiþiler daha geniþ bir aralýðý tercih edebilirler.Monte Carlo Simülasyonu“Monte Carlo Simülasyonu” terimi, Monte Carlo’da popülerolan þans oyunlarýna dayanarak S. Ulam ve Nicholas Metropolistarafýndan ortaya atýlmýþtýr. Monte Carlo Simülasyonu, problemçözmede geliþigüzel sayýlarýn ve olasýlýklarýn kullanýldýðý birtekniktir (METROPOLÝS ve ULAM 1949, HOFFMAN 1998).Bilgisayar simülasyonu, gerçek yaþamý taklit etme ya da öngörülerdebulunmada bilgisayar modelleri kullanýlarak gerçekleþtirilir.Hesap tablosuyla bir model yaratýldýðýnda, belirli sayýdagiriþ parametreleri ve bir dizi çýktý (veya yanýt deðiþkenler) vermeküzere, bu girdileri kullanan birkaç denklem olmalýdýr.Bu model tipi, genellikle belirleyici (deterministik), yani yenidenbir kaç kez hesaplasanýz da hep ayný sonuca vardýðýnýz bir modeltipidir. Bir parametrik deterministik model, bir dizi giriþ deðiþkenleriile bir dizi çýkýþ deðiþkenleri planýný verir (Þekil 3).-9-

Bostancý B., Demir H., Taþýnmaz Geliþtirmede Risk Analizihkm 2008/2 Sayý 99Þekil 3. Modelde giriþ ve çýkýþ deðiþkenleri (URL 2)Monte Carlo Simülasyonu, bir dizi geliþigüzel sayýyý girdiolarak kullanarak bir deterministik modeli defalarca deðerlendirmeyöntemidir. Bu yöntem, genellikle modelin karmaþýkve doðrusal olmadýðý hallerde veya birkaç belirsiz parametredenfazlasýný içerdiði hallerde sýkça kullanýlýr. Bir simülasyon,tipik olarak bir modelin binlerle ifade edilen deðerlendirmeleriniiçerir. Geliþigüzel girdiler kullanarak aslýnda deterministikolan bir modeli stokastik modele çevirir. Burada model girdisiolarak basit sabit rastlantýsal sayýlar kullanýlmaktadýr. Yinede, sabit bir daðýlým, belirsizliði temsil etmenin tek yolu deðildir.Monte Carlo Simülasyonu, geliþigüzel deðiþkenin, bilgisizliðinveya hatanýn, model alýnan sistemin hassasiyetini, performansýnýya da güvenilirliðini ne kadar etkilediðini belirlemeninamaç olduðu hallerde belirsizlik daðýlýmýný analiz eden pekçok yöntemden sadece biridir.Monte Carlo Simülasyonu bir “örnekleme yöntemi” olaraksýnýflandýrýlýr. Gerçek bir popülasyondan örnekleme iþleminisimüle etmek için, girdiler, olasýlýk daðýlýmlarýndan geliþigüzeloluþturulur. Bilgileri en iyi temsil eden ya da halihazýrda eldebulunan bilgilere en yakýn bir olasýlýk daðýlýmý seçmek gerekir.Simülasyon sonucu elde edilen veriler de, olasýlýk (veya histogram)daðýlýmý olarak temsil edilebilir veya hata çizgileri,güvenilirlik tahminleri, tolerans bölgeleri ve güven aralýklarýnadönüþtürülebilir (Þekil 4).Monte Carlo Simülasyonunda izlenecek adýmlar aþaðýdakigibidir:1) Bir deterministik model oluþturulur: y = f(x 1, x 2, ..., x q).2) Bir dizi geliþigüzel girdi oluþturulur: x i1, x i2, ..., x iq.3) Model deðerlendirilir ve sonuçlarý y i olarak saklanýr.4) i = 1 den n’ye kadar 2. ve 3. adým tekrarlanýr.5) Ýstatistik özetleri, güven aralýðý, vd. kullanýlarak sonuçlaranaliz edilir.Simülasyonun çalýþma biçimi Þekil 5.’te ayrýntýlý olarakgösterilmiþtir.Þekil 5. Monte Carlo Simülasyonunun çalýþma biçimi (TEVFÝK1997)3.4. Risk Analizi Yöntemlerinin TaþýnmazGeliþtirme Projelerine UygulanmasýÞekil 4. Monte Carlo Simülasyonunun temel prensibi “StokastikBelirsizlik Daðýlýmý” (URL 2)Taþýnmaz geliþtirme projelerinin deðerlendirilmesi, umulanverimin ve nakit akýmlarýnýn ölçülmesi ilkesine dayanmaktadýr.Taþýnmaz geliþtirmenin getirisi (verimi), harcamalarýn ve nakitgiriþlerinin ne zaman gerçekleþeceði bilinmeden hesaplanamaz.Taþýnmaz yatýrým seçeneklerinin karþýlaþtýrýlmasý, yatýrýmýnbüyüklüðü, nakit giriþ ve çýkýþlarýnýn zamanlamasýnda farklýlýkgibi nedenlerle karmaþýklaþýr. Bu nedenle karþýlaþtýrmalarýdaha saðlýklý yapmak için geri ödeme dönemi, iç verim oranýve net bugünkü deðer gibi yaklaþýmlar geliþtirilmiþtir. Ancakbu yaklaþýmlardaki hesaplamalar, matematiksel olarak kesinbir sonuç gösterirken; hesaplamalarýn dayandýðý veriler kesinliktenuzaktýr. Baþka bir ifade ile yatýrýma karar veren, beklenenverim oraný (net bugünkü deðer gibi) dýþýnda baþka þeyleribilmek zorundadýr. Taþýnmaz geliþtirmede sorun, matematiksel-10-

hkm 2008/2 Sayý 99Bostancý B., Demir H., Taþýnmaz Geliþtirmede Risk Analizihesaplamalarla ilgili olmayýp, verim oranýný elde etmek içinhesaplamaya giren deðiþkenlerin yüksek düzeyde belirsizlikiçermesinden kaynaklanýr. Örneðin, yatýrýmýn iskonto oranýnýkesin olarak bilmeye olanak yoktur. Ýskonto oraný, yatýrýmýnher yýlýnda deðiþiklik gösterir. Ýskonto oranýndaki küçük birdeðiþiklik, yatýrýmýn veriminde çok önemli deðiþikliklere yolaçabilir. Ayný durum, satýþ, gider, ekonomik ömür gibi deðiþkenleriçin de geçerlidir. Dolayýsýyla verim oraný, olabilecektüm sonuçlarý göstermeyip yalnýzca sürekli bir eðri üzerindekitek bir noktayý ortaya koymaktadýr. Duyarlýlýk analizi, temeldeðiþkenlerin, net þimdiki deðer (NÞD) veya iç verim oraný(ÝVO) gibi deðerleme ölçütüne olabilecek etkilerini gösterirve örnek olarak aþaðýdaki bilgiyi saðlar:· Taþýnmaz geliþtirmede iskonto oraný % y kadar deðiþirseNÞD % x’lik bir deðiþime uðrar.Bu bilgi, yararlý olmakla birlikte risk analizi açýsýndan yeterlideðildir. Karar verici, böyle bir durumun gerçekleþme olasýlýðýnýda haklý olarak bilmek isteyecektir. Böyle bir istek, net þimdikideðer veya iç verim oraný gibi deðerleme ölçütlerinin riskprofilinin çýkarýlmasýyla karþýlanabilir. Risk profilini çýkarmakiçin, risk simülasyonu yapmak gerekir. Risk simülasyonundaizlenen süreç aþaðýdaki biçimdedir (BERK 1995):· Taþýnmaz geliþtirme projesinde net þimdiki deðeri ve içverim oranýný etkileyen deðiþkenlerin belirlenmesi· Bu deðiþkenler için olasýlýk daðýlýmlarýnýn yapýlmasý· Bu deðiþkenler için rastlantýsal olarak bir sayýnýn seçilmesi· Üçüncü aþamada elde edilen veri kümesinden NÞD’lerinelde edilmesi· Son iki aþamayý çok sayýda yineleyerek NÞD için çok sayýdadeðerin elde edilmesi· Elde edilen NÞD’ler için sýklýk daðýlýmýnýn bir çizimlegösterilmesi· Bu sýklýk daðýlýmý için aritmetik ortalama, standart sapma,deðiþim katsayýsý ve ilgili diðer parametrelerin elde edilmesive sonuçlarýn yorumlanmasý.3.5. Taþýnmaz Geliþtirme Projelerinde Risk YönetimiProblemlerin, oluþmadan önce çok daha erken aþamalardaöngörülerek ortadan kaldýrýlmasý gerekir. Öngörülebilenproblemler ya da riskler, ayrýntýlý bir biçimde incelenerek kuruluþunya da yatýrýmýn baþarýsýna olumsuz etkileri en azaindirgenmelidir. Risklerin azaltýlmasý çalýþmalarý, yalnýzcaproblemlerin oluþmadan önlenmesini saðlamakla kalmayýpönemli fýrsatlarý yakalama olanaðý da sunar. Risk yönetimi ileiki açýdan yarar elde edilir: Birincisi, problemlerin oluþmadanönlenmesi ya da sonuca olumsuz etkilerinin en aza indirgenmesiyleperformans, maliyet ve þirketin karlýlýk hedeflerineulaþýlmasý, ikincisi; büyük risklerin temel nedenleri belirlenerekönleme çalýþmalarý ile atýlým niteliðinde kazançlara ulaþmaktýr.Yüksek riskli kararlar, risklerin iyi yönetilmemesi durumundaönemli kayýplara neden olur (FIKIRKOCA 2003).Çizelge 3. Risk Yönetimi Temel Faaliyetleri (FIKIRKOCA 2003)Risk yönetimi, proje kaynaklarýnýn etkin ve verimli bir þekildekullanýlmasýný saðlayan, bilgiye dayalý karar vermeyi destekleyen,belirsizlikleri ve belirsizliðin yaratacaðý olumsuz etkileridaha kabul edilebilir bir düzeye indirgemeyi amaçlayan birdisiplindir.Risk yönetimi, problemlerin oluþmadan önlenmesi içinriske karþý strateji ve planlarýn geliþtirilerek uygulandýðý biryaklaþýmdýr. Problem haline gelmeden, tehlikeye dönüþmedenönce; risklerin belirlenmesi ve risklerin oluþma olasýlýðý ve/veya etkisini en aza indirgeyen faaliyetlerin planlanmasý veyürütülmesini kapsar. Maliyet, kar ve performans parametreleriarasýnda en uygun dengenin kurulmasýný saðlar.Günümüzde taþýnmaz üreten þirketler, varlýklarýný, fýrsatlarýdeðerlendirerek ve bu fýrsatlarýn avantajlarýný ortaya çýkararaksürdürmektedir. Dolayýsýyla taþýnmaz projeleri, yeni ve farklýþeyler ortaya koymak için üstlenilir. Bu durumda da risk faktörü,taþýnmaz projelerinin kaçýnýlmaz bir parçasý haline gelir.Yönetim seviyelerindeki kiþiler, çeþitli konularda uygun vedoðru kararlar vermekle yükümlüdür. Bu kararlarýn verilmeaþamasýnda en ideal durum, tam belirlilik durumudur. Yanitüm gerekli bilgiler hazýrdýr ve bu bilgilere dayanarak güvenlekarar verilebilir. Ancak gerçek hayatta durum genelde buþekilde olmaz. Çoðu kararlar elde tam veri olmaksýzýn ve bellibir seviyedeki belirsizlik altýnda verilir. Elde hiçbir verininolmadýðý durumlarda ise tam belirsizlik söz konusudur. Projerisk yönetimi, tam belirlilik ile tam belirsizlik arasýnda biryerde bulunmaktadýr. Taþýnmaz geliþtirme projelerinde riskyönetiminin temel hedefi, “proje risklerini belirlemek ve burisklere karþý ya bu risklerin oluþma olasýlýklarýný düþürücüya da bu risklerden kaçýnmayý saðlayýcý stratejiler geliþtirmektir.”Proje risk yönetiminin temel amacý, belirsizliði risklerden fýrsatlaradoðru yönlendirmek olmalýdýr. Belirsizliðin taþýnmaz projesiüzerindeki tüm etkilerine biçilen deðer, saptanmasý gerekenproje riskini oluþturur (PMI 2000). Türkiye’de taþýnmaz geliþtirmeprojesi gerçekleþtiren firmalar için Çizelge 4’teki sistemibaz alan bir “risk yönetim sistemi” oluþturmak olanaklýdýr.Taþýnmaz geliþtirme yatýrýmý yapan þirketin ya da ortaklýðýn,kuruluþ ve yönetim süreci kapsamýnda þirket veya ortaklýkbüyüklüðüne göre deðerlendirilmesi gereken risk yönetimsüreci; bu süreçlerle bir bütün olarak ele alýnmalý, uygulayacaðýyöntemler, yapmasý gereken görevler ve alacaðý sorumluluklarnet bir þekilde yazýlý olarak tanýmlanmalýdýr. Bir þirket veyaortaklýðýn organizasyon þemasýnda risk yönetimi nerede yeralmalýdýr sorusuna Çizelge 5’te açýklama getirilmektedir.-11-

Bostancý B., Demir H., Taþýnmaz Geliþtirmede Risk Analizihkm 2008/2 Sayý 99Çizelge 4. Risk Yönetim Sistemi (HOMANN 2003)Çizelge 5. Kurum Organizasyonunda Risk Yönetimi (FIKIRKOCA 2003)Sonuç olarak proje risk yönetiminin amaçlarý (FIKIRKOCA2003):· Risk yönetiminin planlanmasý· Risklerin belirlenmesi· Risklerin oluþma olasýlýðý ve sonuca etkilerinin belirlenmesi· Risklerin önem derecesinin belirlenmesi· Risklerin nicellenmesi· En kritik risklerin belirlenmesi· Riskleri en aza indirgeyecek faaliyet ve önlemlerin planlanmasý,uygulanmasý· Risk azaltma ve yönetim faaliyetlerinin etkinliðinin izlenmesi· Risk yönetim sisteminin sürekli iyileþtirilmesiþeklinde özetlenebilir.4. Taþýnmaz Geliþtirme ve Risk AnalizindeJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliðinin YeriSCHULTE (2005), haritacýlýk mesleðinin taþýnmaz ile doðrudaniliþkili olduðunu vurgulamakta ve mesleðin klasik iþlevindenayrýlarak deðiþime uðradýðýný belirtmektedir. Bu deðiþiminbir teknolojik deðiþim olmasý yanýnda, haritacýlýðýn çok disiplinlibir meslek haline geldiði ve özellikle de finans (ekonomi)ve taþýnmazlara yönelik bilgi alanýna kaydýðýný vurgula-maktadýr. CURLEY ve BOYDELL (2004), Küresel AraziYönetimini tanýmlarken haritacýlar, taþýnmaz deðerlerininbelirlenmesinden, arazi yönetimi, arazi kullanýmý ve arazigeliþtirmeye en etkin rol oynayan meslek grubu olarak tanýmlanmýþtýr.Haritacýlýk mesleði, salt taþýnmaz ölçü ve kayýt iþlemleriile sýnýrlý bir meslek olmaktan öte taþýnmaza yöneliksosyal iþlevler, ekonomik etkenler, konumsal veriler, yasalarve yönetmelikler gibi taþýnmaz geliþtirme ve taþýnmazýndeðerine etki eden birçok konuda deneyim ve bilgi sahibidir(YOMRALIOÐLU ve NÝÞANCI 2006).Taþýnmaz geliþtirme, eski binalarýn restorasyonundan,binanýn yeniden düzenlenmesine; bir arazi satýn alýp üzerindekonut ve ticari amaçlý binalar oluþturmaya ya da hiç bina üretilmedenbir arazi parçasýnýn parselasyonunun yapýlarakbölümler halinde satýlmasýna kadar deðiþik þekillerde olabilir.Türkiye’deki taþýnmaz geliþtirme projelerinde haritacýlýkmesleði, satýn alýnan arsanýn fiziksel sýnýrlarýnýn belirlenmesi(kadastro ve imar durumu ile) ve yapým araþtýrmalarý kapsamýndateknik altyapý sisteminin belirlenmesi ve ölçülmesi iþlerindekýsýtlý bir alanda görev yapmaktadýr (GÜLSÜN 2002).Geliþmiþ ülkelerde taþýnmaz geliþtirme projelerinde haritacýlýkmesleðine bakýþ son derece farklýdýr. Bu ülkelerde yukarýdasayýlan görevlerin yaný sýra taþýnmaz deðerlemesi, arazikullaným ve planlamasý, kadastral veri tabanlarýnýn oluþumu-10-

hkm 2008/2 Sayý 99Bostancý B., Demir H., Taþýnmaz Geliþtirmede Risk Analizive kullanýma sunumu gibi alanlarda sorumlu olarak görevyapmaktadýr.Jeodezi ve Fotogrametri Mühendislerinin, özellikle taþýnmazlarýngeliþtirilmesi ve deðerlemesi konusunda taþýnmazailiþkin bilgilerin yaný sýra ekonomi ve istatistik ile ilgili bilgilerede yeteri kadar hakim olmasý gerekir. Çünkü risk analizlerinintemeli, istatistik ve ekonomi bilgisine dayanmaktadýr. Taþýnmazlargeliþtirilirken öncelikle yatýrýma iliþkin finansal uygulanabilirlikanalizlerinin gerçekleþtirilmesi gerekir. Bu analizler,yatýrýmýn durumunu gösterdiði gibi, risk analizleri yardýmýylayatýrýmýn riski hakkýnda bilgi edinmeyi de saðlar. Jeodezi veFotogrametri Mühendisliði, verilmekte olan istatistik eðitimiyanýnda taþýnmaz ekonomisine dair bilgilerle de desteklenirse,taþýnmaz geliþtirme yatýrýmlarýnda oluþan riskleri belirlemeve yönetme konusunda Türkiye’de söz sahibi meslek gruplarýiçinde yer alacaktýr.Kaynaklar:BERK N.: Finansal Yönetim, Türkmen Kitabevi, ISBN 9757337348,Ýstanbul, 1995BOLGÜN K.E. ve AKÇAY M.B.: Risk Yönetimi FinansalPiyasalarda Risk Ölçüm ve Yönetimine Türkiye PerspektifindenStratejik Bakýþ, Scala Yayýncýlýk, ISBN: 9758535285,Ýstanbul, 2003BONE-WINKEL S.: Das Strategische Management von OffenenImmobilienfonds Unter Besonderer Berücksichtigung derProjektentwicklung von Gewerbeimmobilien, Von ImmobilienInformationsverlag Rudolf Müller, ISBN: 978-3932687150,Köln, 1994BOSTANCI B.: Taþýnmaz Geliþtirmede Deðer Kestirim Analizlerive Ýstanbul Konut Alaný Örneðinde Bir Uygulama, DoktoraTezi, Ýstanbul, 2008BRIGHAM E.F.: Fundamentals of Financial Management, TheDryden Press, ISBN: 978-0030254826, New York, 1990CLIFTON D.S. ve FYFFE D.E.: Project Feasibility Analysis, JohnWiley and Sons Inc., ISBN: 978-0471016113, New York, 1977DIEDERICHS C.-J.: Grundkonzeption der Projektentwicklung,In: Schulte, Karl-Werner (Hrsg), Handbuch der Immobilien-Projektentwicklung. Rudolf Müller Verlag, 17-80, ISBN: 978-3932687693 Karlsruhe, 1996FIKIRKOCA M.: Bütünsel Risk Yönetimi, Kalder - PozitifYayýncýlýk, ISBN: 9752881297, Ankara, 2003GÜLSÜN R.: Gayrimenkul Geliþtirme Projeleri ve TürkiyeKoþullarýnda Belirlenen Problemlere Yönelik Bir GayrimenkulGeliþtirme Model Önerisi, Yüksek Lisans Tezi, Ýstanbul,2002GÜRLESEL C.F.: Gayrimenkul Sektörü ve Ýstanbul ÝçinÖngörüler 2015, Gayrimenkul Araþtýrma Raporu, GayrimenkulYatýrým Ortaklýðý Derneði, ISBN: 9944515205, Ýstanbul, 2006HERTZ D.B.: Risk Analysis in Capital Investment, HarwardBusiness Review, 42-1, (1964), January-February, 95-106, BostonHERTZ D.B. ve HOWARD T.: Practical Risk Analysis: AnApproach Through Case Histories, John Wiley and Sons Inc.,ISBN: 978-0471101444, New York, 1984HOFFMAN P.: The Man Who Loved Only Numbers: The Storyof Paul Erdos and the Search for Mathematical Truth, ISBN:978-0786884063, New York, 1998HOMANN K.: Risikomanagement im Ýmmobilienunternehmen,IHK Südwestsachsen Facylity Management Forum, 10.07.2003,Chemnitz, 2003KARGÜL Ý.D.: Yatýrýmlarda Proje Analizi, Rem Ofset, ISBN:9758027166, Ýstanbul, 1996LUMBY S.: Investment Appraisal and Financing Decisions,Chapman and Hall, ISBN: 978-0412588402, London, 1991METROPOLIS N. ve ULAM S.: The Monte Carlo Method, Journalof the American Statistical Association, 44-247, (1949),September, 335-341, AlexandriaPEISER R.B. ve SCHWANKE D.: Professional Real EstateDevelopment, Urban Land Institute, ISBN-13: , Washington,1992PEISER R.B. ve FREJ A.B.: Professional Real Estate Development,Urban Land Institute, ISBN: 978-0874208948, Washington, 2003PMI (Projeckt Management Institute),: A Guide to The ProjectManagement Body of Knowledge, Pmbok Handbook Series,Newtown Sguare, ISBN: 978-1880410233 Pennsylvania, 2000POULIQUEN L.Y.: Risk Analisys in Project Appraisal, WorldBank Staff Occasional Papers, ISBN: 978-0801811554,Washington, 1979SARIASLAN H.: Yatýrým Projelerinin Hazýrlanmasý veDeðerlendirilmesi, Turhan Kitabevi, ISBN: 9757425265, Ankara,1997TEVFIK A.T.: Risk Analizine Giriþ, Alfa Basým Yayým DaðýtýmLtd.Þti, ISBN: 9753160119, Ýstanbul, 1997WELLNER K.: Entwicklung eines Immobilien-Portfolio-Management-Systems, Herstellung Books on Demand GmbH,ISBN: 978-3833001123 Norderstedt, 2003WALDBURG H.: Risikomanagement bei Projektentwicklungen,Vorlesung im Rahmen des Seminars “ Real Estate Managementfür Architekten”, 23 Januar 2006, Berlin, 2006YOMRALIOÐLU T. ve NÝÞANCI R.: Türkiye’de HaritaMühendisliðinin Taþýnmaz Deðerlemesindeki Yeri ve Rolü,HKMO Taþýnmaz Deðerleme Raporu, Trabzon, 2006URL [1] UYTES Veri Analizi Destek ve Danýþmanlýk,http://www.uytes.com.tr/simulasyon/simulasyon.html, 16.04.2006URL [2] VERTEX42 Excel Templates, Calendars and Calculators,http://www.vertex42.com/ExcelArticles/mc/MonteCarloSimulation.html, 19.08.2006URL [3] ÝKG Ýstanbul Kurumsal Geliþim http://www.projeyonetimi.com/ downloads/ mak14.pdf, 06.04.2006-11-