ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ НАЛОГООБЛОЖЕНИИ И МАССОВОЙ ОЦЕНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ

www.sci-p.uz

III SON. 2025

807

КЎЧМАС МУЛКНИ СОЛИҚҚА ТОРТИШ ВА ОММАВИЙ БАҲОЛАШДА

ЭКОНОМЕТРИК МОДЕЛЛАШТИРИШ

PhD

Тўлаков Улуғбек

Термиз давлат университети

ORCID: 0000-0003-3151-1930

tulakov77@mail.ru

Аннотация.

Ушбу мақолада кўчмас мулк қийматини солиққа тортиш ва

баҳолашнинг илмий асосланган методологияси кўриб чиқилади. Солиққа тортиш

тизимининг самарадорлигини ошириш мақсадида кўчмас мулкнинг бозор қийматини
аниқлаш учун турли моделлар ва баҳолаш усуллари қўлланилади. Асосий диққат, нарх

шакллантирувчи омилларнинг таъсирини баҳолашда қиёсий, харажат ва даромадли

ёндашувларнинг фойдаланилишига қаратилади. Кўчмас мулкни солиққа тортиш ва

қийматини баҳолашда статистик таҳлил, эксперт баҳолаш ва математик
моделлаштириш усуллари кенг қўлланилади. Бу методология бозор ахборотлари ва

кўчмас мулк турлари бўйича маълумотларнинг тўғри танланишига асосланади, бу эса

солиқ юкламасини адолатли тақсимлашга хизмат қилади. Шунингдек, кўчмас мулкни

солиққа тортиш ва баҳолаш усуллари ва моделларини Ўзбекистонда жорий этиш бўйича
таклифлар ҳамда тавсиялар ишлаб чиқилган.

Калит сўзлар:

кўчмас мулкни баҳолаш, қийматни баҳолаш методологияси,

индивидуал баҳолаш, оммавий баҳолаш, қиёсий ёндашув, харажат ёндашуви, даромадли

ёндашув, математик моделлаштириш, бозор қиймати, эксперт баҳолаш, статистик
таҳлил.

ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРИ НАЛОГООБЛОЖЕНИИ

И МАССОВОЙ ОЦЕНКЕ НЕДВИЖИМОСТИ

PhD

Тулаков Улугбек

Термезский государственный университет

Аннотация.

В данной статье рассматривается научно обоснованная методология

налогообложения и оценки стоимости недвижимости. В целях повышения

эффективности системы налогообложения для определения рыночной стоимости

недвижимости применяются различные модели и методы оценки. Основное внимание
уделяется использованию сравнительного, затратного и доходного подходов при оценке

влияния ценообразующих факторов. При налогообложении и оценке стоимости

недвижимости широко применяются методы статистического анализа, экспертной

оценки и математического моделирования. Данная методология основана на
правильном отборе рыночной информации и данных по видам недвижимости, что

способствует справедливому распределению налоговой нагрузки. Также разработаны

предложения и рекомендации по внедрению методов и моделей налогообложения и

оценки недвижимости в Узбекистане.

Ключевые слова:

оценка недвижимости, методология оценки стоимости,

индивидуальная оценка, публичная оценка, сравнительный подход, затратный подход,

доходный подход, математическое моделирование, рыночная стоимость, экспертная

оценка, статистический анализ.

UOʻK:

336.226.212.1

807-847

www.sci-p.uz

III SON. 2025

808

ECONOMETRIC MODELING IN REAL ESTATE TAXATION AND MASS APPRAISAL

PhD

Tulakov Ulugbek

Termez State University

Abstract.

This article examines the scientifically based methodology for taxation and

valuation of real estate. In order to increase the efficiency of the taxation system, various models

and valuation methods are used to determine the market value of real estate. The main attention

is paid to the use of comparative, cost, and income approaches in assessing the influence of price-
forming factors. Statistical analysis, expert assessment, and mathematical modeling methods are

widely used in taxation and valuation of real estate. This methodology is based on the correct

selection of market information and data on types of real estate, which contributes to the fair

distribution of the tax burden. Also, proposals and recommendations have been developed for the
implementation of methods and models of taxation and valuation of real estate in Uzbekistan.

Keywords:

real estate valuation, valuation methodology, individual valuation, mass

valuation, comparative approach, cost approach, income approach, mathematical modeling,

market value, expert valuation, statistical analysis.

Кириш.

Кўчмас мулкнинг бозор қийматини тўғри ва адолатли баҳолаш солиққа тортиш

тизимининг самарадорлигини таъминлашда асосий аҳамият касб этади. Давлат

бюджети даромадларининг муҳим қисми кўчмас мулк солиқлари орқали шаклланади,
шунингдек, мулкдорлар ўртасида солиқ юкламасини адолатли тақсимлашда ҳам

баҳолаш жараёни муҳим рол ўйнайди. Шу сабабли, солиққа тортиш мақсадида кўчмас

мулк қийматини баҳолашнинг илмий асосланган методологиясини ишлаб чиқиш

долзарб вазифа ҳисобланади. Кўчмас мулк қийматини тўғри ва адолатли баҳолаш
солиққа тортиш тизимининг самарадорлигини таъминлашда муҳим аҳамият касб

этади. Солиқ ставкаларини белгилашда кўчмас мулкнинг бозор қийматини аниқлаш

нафақат давлат бюджетига даромад олиб келади, балки мулкдорлар орасида юкламани

адолатли тақсимлашда ҳам ёрдам беради. Шу сабабли, турли усуллар ва моделлардан
фойдаланиш лозим бўлади.

Солиққа тортиш мақсадида кўчмас мулк қийматини баҳолашнинг асосий вазифаси

шундаки, мулк нархи бозор шароитлари, ҳудудий ва сифат кўрсаткичлари, шунингдек,

мулкнинг индивидуал хусусиятлари билан мувофиқ бўлиши керак. Баҳолаш жараёнида
статистик таҳлил, эксперт баҳолаш ва математик моделлаштириш усуллари кенг

қўлланилади

(

Буйруқ, 2023)

.

1-

жадвал

Кўчмас мулк қийматини баҳолаш усуллари

Баҳолаш усули

Афзалликлари

Камчиликлари

Регрессия таҳлилига

асосланган усул

Нархни шакллантирувчи

омилларни аниқлаш ва прогноз

қилиш имконияти.

Модел учун кўп миқдордаги

маълумот талаб этилади.

Параллель кесимлар

усули

Ҳудудий хусусиятлар бўйича

алоҳида таҳлил қилиш имкони.

Ҳар бир кесим учун алоҳида модел

қўлланиши керак.

Изчил кесимлар

усули

Вақт ва ҳудудлар бўйича

ўзгарувчанликни таҳлил қилиш.

Давомий маълумотларга

боғлиқлиги.

Эксперт баҳолаш

усули

Маҳаллий шароит ва

хусусиятларни инобатга олади.

Субъективлик туфайли натижа

-

ларда ўзгариш бўлиши мумкин.

Кластерли таҳлил

усули

Ўхшаш хусусиятларга эга

гуруҳларни аниқлаш.

Кластер танлашда нотўғри

қарорлар қабул қилиниши мумкин.

www.sci-p.uz

III SON. 2025

809

Кўчмас мулк қийматини баҳолашда қуйидаги асосий усуллар кенг қўлланилади.

Ҳар бир усулнинг ўзига хос афзалликлари ва чекловлари мавжуд бўлиб, улар кўчмас

мулкнинг бозор қийматини адолатли ва аниқ баҳолашда муҳим аҳамият касб этади (1

-

жадвал)

.

Адабиётлар шарҳи

.

Кўчмас мулк қийматини баҳолаш ва солиққа тортиш соҳасида маҳаллий ва

хорижлик олимларнинг тадқиқотлари муҳим аҳамиятга эга. Ушбу йўналишда бир қанча

таниқли олимлар ўз ишлари билан кўчмас мулк қийматини баҳолашда илмий ва амалий
ёндашувларни ривожлантиришга ҳисса қўшган.

Майкл Миллер

(2008)

ўз тадқиқотларида қиёсий ёндашувни кўчмас мулк

қийматини аниқлашнинг асосий усули сифатида ўрганган. У бозордаги аналог

объектлар асосида нарх шаклланишини таҳлил қилишнинг ишончли усулларини
таклиф этган. Миллер ҳудудий омилларнинг (транспорт, инфратузилма) қийматга

таъсирини аниқлаш бўйича илмий асос яратиб, қиёсий ёндашувни маҳаллий бозорларга

мослаштириш имкониятларини баён этган.

Ричард Эллис

(2015)

ўз тадқиқотларида даромадли ёндашувга алоҳида эътибор

қаратган. У капитализация ставкаси ва унинг қиймат баҳолашдаги аҳамиятини ўрганиб,

ижарадан тушадиган даромадлар асосида қийматни прогноз қилиш учун статистик

моделлар ишлаб чиққан. Бу ёндашув айниқса инвестицион кўчмас мулк объектларини

баҳолашда муҳим аҳамиятга эга.

Жеймс Фишер

(2012)

харажат ёндашуви бўйича тадқиқотлари билан танилган. У

ўз ишларида янги қурилган бинолар учун харажат ёндашувини афзал кўриб,

амортизацияни аниқ ҳисоблаш учун аниқ моделлар ишлаб чиққан. Унинг тадқиқотлари

қурилиш харажатлари ва ернинг қийматини баҳолашда самарали методларни баён

этади.

Ўзбекистонлик олимлардан Исломбек Ниязметов

(2018)

мулкий солиқларни

маҳаллий шароитларга мослаштиришга йўналтирилган тадқиқотлари билан ажралиб

туради. Умулкий солиқларнинг ҳудудий хусусиятлар ва инфратузилма қиймат

шаклланишига қандай таъсир кўрсатишини ўрганиб, бу жараённи тизимлаштириш
йўлларини таклиф

этган.

Улуғбек Тўлаков

(2020)

эса кўчмас мулкни баҳолаш соҳасида катта изланишлар

олиб борган. Унинг ишлари маълумотларни тезкор ва самарали таҳлил қилиш учун

оммавий баҳолаш моделларини ривожлантиришга қаратилган. У кўчмас мулкни
оммавий баҳолаш орқали солиқ юкламасини адолатли тақсимлаш бўйича амалий

таклифлар ва тавсиялар ишлаб чиққан.

Ушбу олимларнинг ишлари солиққа тортиш мақсадида кўчмас мулк қийматини

баҳолашда назарий ва амалий асослар яратишга қаратилган бўлиб, улар тадқиқотга

муҳим аҳамият қўшади. Маҳаллий ва халқаро ёндашувларни уйғунлаштириш орқали
тадқиқот натижалари кўчмас мулк баҳолаш жараёнида самарадорликни оширишга

ёрдам беради.

Тадқиқот методологияси.

Солиққа тортиш мақсадида кўчмас мулк қийматини баҳолаш мураккаб жараён

бўлиб, бир қанча ёндашувлар ва услубларни ўз ичига олади. Ушбу тадқиқотда кўчмас

мулк қийматини тўғри баҳолаш учун маълумотларни йиғиш, таҳлил қилиш ва

моделлаштириш каби жараёнлар амалга оширилди.

Биринчидан, маълумотлар йиғиш жараёнида бозордаги мавжуд кўчмас мулк

объектлари бўйича маълумотлар, жойлашув, майдон, қурилиш материаллари ва бошқа

хусусиятлар инобатга олинди. Бунда турли ҳудудлардаги бозор нархлари ва солиққа

www.sci-p.uz

III SON. 2025

810

тортиш тизимидаги норматив

-

ҳуқуқий ҳужжатларга асосланилди. Булар нарх

шаклланишини тушуниш ва асосий омилларни аниқлаш учун асос бўлди.

Тадқиқот жараёнида қиёсий, харажат ва даромадли ёндашувлар қўлланилди.

Қиёсий ёндашувда ўхшаш хусусиятларга эга бўлган кўчмас мулк объектлари билан

солиштириш асосида қиймат аниқланди. Харажат ёндашувида қурилиш харажатлари,
амортизация ва ернинг қиймати ҳисобга олинди. Даромадли ёндашувда эса объект

келажакда келтириши мумкин бўлган даромадлар асос қилиб олинди.

Индивидуал ва оммавий баҳолаш методларига ҳам эътибор қаратилди.

Индивидуал баҳолаш ҳар бир объектни алоҳида ўрганиб, унинг ўзига хос
хусусиятларини баҳолаш имконини берди. Оммавий баҳолаш эса катта кўламли

маълумотлар билан ишлашда ва умумий баҳолашни самарали ташкил этишда

қўлланилди.

Моделлаштириш жараёнида регрессия таҳлили ва бошқа статистик усуллардан

фойдаланилди. Нарҳ шаклланишидаги омилларнинг кучини аниқлаш, улар ўртасидаги

боғлиқлик даражасини тушуниш ва турли ҳудудлардаги фарқларни ўрганиш мақсадида

корреляция ва вариация таҳлиллари амалга оширилди.

Таҳлил ва натижалар муҳокамаси.

Солиқ тортиш мақсадида кўчмас мулк қийматини оммавий баҳолашнинг бозор

усулларини уй

-

жой кўчмас мулкини баҳолаш мисолида, яъни кўп квартирали уйлардаги

квартираларни баҳолаш мисолида кўриб чиқамиз.

Солиқ тортиш

мақсадида турар жой кўчмас мулкини баҳолаш талаб этиладиган

Ўзбекистон Республикаси вилоятлари ва Қорақалпоғистон Республикаси марказидаги 1

кв. метрга нисбатан (АҚШ долларида) ўртача нархлари мисол қилиб олинди. Кўчмас

мулк турли хил материаллардан қурилган уйларда жойлашган ва нарх нуқтаи

назаридан шаҳарларнинг турли жойларида жойлашган квартиралардан иборат. Солиқ
солиш обекти квартира ҳисобланади. Вилоят марказларида уй

-

жой кўчмас мулк бозори

ривожланган.

Қийматни баҳолашнинг бозор моделларини қуриш учун бозор

ахборотининг етарли миқдори мавжуд. Ушбу вилоятлар ва Қорақалпоғистон

Республикаси маркази барча квартираларини қийматини ҳисоблаш учун баҳолаш
моделларини қуриш зарур бўлган квартираларнинг тўлиқ тўплами (бош тўплам)

сифатида кўриб чиқамиз.

Қийматни баҳолаш моделларини ишлаб чиқишни осонроқ ва тушунарли қилиш

учун мисол сифатида биз нархга таъсир этувчи учта омил билан чегараланамиз:
жойлашган жойи, девор материали ва хоналар сони.

Ушбу омилларнинг ҳар бирини фақат иккита қийматга эга бўлган сифат

ўзгарувчиси сифатида тақдим этамиз: 0 ёки 1. Бундай ўзгарувчилар иккилик (бинар)
ўзгарувчилар дейилади. Амалиёт шуни кўрсатадики, бундай ўзгарувчилардан

фойдаланадиган моделлар, биринчидан,

тушуниш учун содда, иккинчидан, улар

нархнинг нархни шакллантирувчи омилларга деярли ҳар қандай чизиқли бўлмаган

боғлиқлигини етарлича яхши яқинлаштириш қобилиятига эга ва ниҳоят учинчидан,

улар кўчмас мулк бозори операторлари ўзларининг амалий фаолиятларида амал

қиладиган нарх белгилаш моделларига жуда яқин. Статистик назарияда бундай
регрессион моделлар дисперцион таҳлил моделлари (ANOVA) деб аталади.

Ҳудудий жиҳатдан, нархлар нуқтаи назаридан, барча квартиралар тўпламини 13 та

ҳудудга бўламиз, аҳоли пунктларида квартиралар ёғоч, блок ва ғиштли уйларда

жойлашган ва квартиралардаги хоналар сони тўрттадан ошмайди.

Кўчмас мулк бозори таҳлили шуни кўрсатадики, унда нархлар нафақат аниқ таъсир

этувчи омиллар, балки ҳисобга олиш қийин бўлган омиллар, яъни тасодифий тарзда ҳам

шаклланади. Ушбу хулоса дастлабки бозор маълумотларини статистик қайта ишлашдан

фойдаланган ҳолда қийматни баҳолашнинг эконометрик моделларини қуриш

www.sci-p.uz

III SON. 2025

811

масалаларини қўйиш ва ҳал қилиш имконини беради. Бунда нарх шакллантирувчи
омилларни танлаш ва баҳолаш обектларини гуруҳлаш масаласини уларнинг қиймат

моделларини қуриш учун Ўзбекистон Республикаси Марказий банкининг кўчмас мулк

бозори

таҳлилидан фойдаланган ҳолда маҳаллий бозорнинг аниқ нарх шакллантирувчи

ахборотларини таҳлил қилиш асосида эксперт баҳолаш усули билан ҳал этиш мақсадга
мувофиқдир.

Маълумотларни йиғиш ва кузатув жадвалини шакллантириш моделлаштириш

-

нинг биринчи ва, эҳтимол, энг кўп меҳнат талаб қиладиган босқичидир. Бу босқични

баҳолаш обектини тавсифлаш ва солиқ солиш мақсадларида қийматини ҳисоблаш зарур
бўлган кўчмас мулк обектларининг бутун мажмуасини батафсил таҳлил қилишдан

бошлаш лозим.

Баҳолаш обектининг таҳлили барча баҳоланаётган обектларнинг хусусиятларини

ўрганишни ўз ичига олади: уй

-

жой турлари (квартиралар, алоҳида турган уйлар, ер

участкаларига эга бўлган ва эга бўлмаган уйлар ва бошқалар), жойлашган жойи,

қурилган йиллари ва бошқа хусусиятлар. Ушбу маълумотлар баҳолаш обектларининг

қийматини баҳолаш моделини қуриш учун аналог обектлар тўғрисида бозор

маълумотларини тўплаш бўйича ишларни мақсадли режалаштириш учун зарурдир.

Ахборотни тўплашдан олдин баҳолаш обектлари бозорини турлари бўйича

ўрганиш зарур: баҳоланаётган

обектларга

,

аналог

кўчмас мулк обектларига бўлган

талаб ва таклифни таҳлил қилиш, баҳолаш обектларининг барча турлари бўйича нархни

шакллантирувчи асосий омиллар рўйхатини аниқлаш. Бу вазифани матбуотда эълон

қилинаётган маълумотлар, кўчмас мулк обектларини сотиб олиш ёки сотиш бўйича
эълон қилинаётган таклифлар тўғрисидаги маълумотлар билан бирга келувчи нархни

шакллантирувчи омиллар таҳлили асосида амалга ошириш лозим. Нархни

шакллантирувчи омиллар рўйхатини шакллантириш учун омилларни баҳолашнинг

эксперт усулларидан фойдаланиш, яъни бу ишга баҳоланаётган кўчмас мулк бозори
мутахассисларини жалб қилиш мақсадга мувофиқ.

Тўпланган бозор маълумотлари кузатув жадвали кўринишида тақдим этилиши

керак. Пировардида шундай кузатувлар жадвалини шакллантириш талаб этиладики,

унда нархни шакллантирувчи омиллар тахминан бутун баҳоланаётган тўпламда намоён
бўладиган пропорцияда ёки бир хил частота билан ифодаланади.

Статистика нуқтаи назаридан бу босқичнинг вазифаси репрезентатив танланмани

шакллантиришдан иборат. Репрезентатив танланма

-

бу шундай танланма бўлиб, унда

ушбу танланма олинган бош тўпламнинг барча асосий белгилари ушбу бош тўпламда
аниқ белги намоён бўладиган тахминан бир хил нисбатда ёки бир хил частота билан

тақдим этилади. Репрезентатив танланмани шакллантириш, қоида тариқасида,

тажриба йўли билан сифат даражасида амалга оширилади. Танланманинг математик
репрезентативлиги якуний босқичда бош тўпламдан тасодифий равишда

шакллантирилган назорат танланмаларида қурилган модел ёрдамида кўчмас мулк
обектларини баҳолаш орқали текширилиши мумкин. Назорат намунасида баҳолашнинг

ёмон натижалари модел қурилган намуна тузилишини қайта таҳлил қилиш ва ушбу

намуна ва

моделга тегишли тузатишлар киритиш учун асос бўлиб хизмат қилиши керак.

Репрезентатив танланмани тузишнинг зарурий шарти бош тўплам ҳақида

маълумотга эга бўлиш, яъни бош тўплам бирликларининг (обектларининг) тўлиқ

рўйхати ёки унинг тузилиши ҳақида маълумотга эга бўлишдир.

Кўриб чиқилаётган мисолга нисбатан ахборотни йиғиш босқичида бош тўпламда

квартираларнинг ҳудудлар, деворларнинг турлари ва хоналар сони бўйича
тақсимланиши тўғрисидаги маълумотларга эга бўлиш керак. Ушбу маълумотлар

мавжуд, чунки солиқни ҳисоблаш учун ҳар қандай ҳолатда ҳам солиқ солиш обектлари

реестри ва нархни шакллантирувчи омиллар реестри (кўчмас мулк кадастри)

яратилади. Репрезентатив танловни шакллантириш учун реал битимлар ёки таклифлар

www.sci-p.uz

III SON. 2025

812

ҳақида бозор маълумотлари етишмай қолиши мумкин. Бундай ҳолда, баҳолаш
моделларини қуриш учун фойдаланиш мумкин бўлган кўчмас мулкнинг етишмаётган

обектларини баҳолаш учун баҳоловчи экспертларни ишга жалб қилиш мақсадга

мувофиқдир.

Кўриб чиқилаётган эконометрик моделни тузиш учун турли уйларда, турли нарх

ҳудудларида ва турли хил хоналар сонига эга бўлган

24

та квартиранинг 2023 йил

ҳолатига кўра нархлари тўғрисидаги маълумотлар тўпланган (

2-

жадвал). Йиғиш

жараёнида баҳолаш санасидан олдинги йил учун нарх ахбороти кўриб чиқилди, у кўчмас

мулк бозоридаги нархлар динамикасини акс эттирувчи индекслардан фойдаланган
ҳолда баҳолаш санасига келтирилди.

2-

жадвалда ҳар бир кузатув бўйича маълумотлар квартира умумий майдонининг

1

кв

.

метри

АҚШ долларида

(кейинги ўринларда

-

п

.

б.) нарх кўринишида келтирилган.

Маълумотларни йиғишда экспертлар моделни тузиш учун зарур бўлган
маълумотларнинг умумий сони нархни шакллантирувчи омиллар қийматларининг бир

бирликка оширилган сонидан камида уч баравар кўп бўлиши ва нархни

шакллантирувчи омилларнинг ҳар бир қиймати камида учта кузатув билан

ифодаланишига эътибор қаратиши лозим

.

Бошқа сўзлар билан айтганда, қуйидаги тенгсизлик бажарилиши талаб қилинади:

𝑛 ≥ 3 × (𝑚 + 1),

бунда:

n

–

маълумотлар бирликлари (кузатувлар) сони,

m

–

нархни белгилайдиган омиллар (масалан, ҳудуд, девор материали, хоналар

сони)нинг турли (такрорланмас) қийматлари сони.

Бу талаб шунга асосланадики, танланган кузатувлар ҳар бир омилнинг таъсирини

ўз ичига олган ҳолда моделни яратиш учун етарли статистик асосни таъминлаши керак.

2-

жадвал

Квартираларнинг тажрибавий танлови

Кузатув

рақами

Ҳудуд

Девор

материали

Хона сони

Нарх

1.

Самарқанд вилояти

Ғишт

1

1123

2.

Самарқанд вилояти

Ғишт

2

1150

3.

Самарқанд вилояти

Ғишт

3

1200

4.

Самарқанд вилояти

Ғишт

4

1250

5.

Самарқанд вилояти

Блок

1

980

6.

Самарқанд вилояти

Блок

2

1000

7.

Самарқанд вилояти

Блок

3

1050

8.

Самарқанд вилояти

Блок

4

1100

9.

Самарқанд вилояти

Ё ғоч

1

750

10.

Самарқанд вилояти

Ё ғоч

2

780

11.

Самарқанд вилояти

Ё ғоч

3

800

12.

Самарқанд вилояти

Ё ғоч

4

850

13.

Сурхондаре вилояти

Ғишт

1

450

14.

Сурхондаре вилояти

Ғишт

2

470

15.

Сурхондаре вилояти

Ғишт

3

490

16.

Сурхондаре вилояти

Ғишт

4

510

17.

Сурхондаре вилояти

Блок

1

430

18.

Сурхондаре вилояти

Блок

2

450

19.

Сурхондаре вилояти

Блок

3

470

20.

Сурхондаре вилояти

Блок

4

490

21.

Сурхондаре вилояти

Ё ғоч

1

410

22.

Сурхондаре вилояти

Ё ғоч

2

430

23.

Сурхондаре вилояти

Ё ғоч

3

450

24.

Сурхондаре вилояти

Ё ғоч

4

470

www.sci-p.uz

III SON. 2025

813

Барча квартиралар қийматини баҳолаш моделини қуриш учун мўлжалланган

кўчмас мулк объектлари тўғрисида тўпланган нарх маълумотларини экспериментал

танланма деб атаймиз. Нарх ва нархни шакллантирувчи маълумотларни статистик

таҳлил қилиш ва қийматни баҳолаш моделини қуриш учун нархни шакллантирувчи

сифат омилларини рақамлаштириш, яъни сонли кўринишда тақдим этиш зарур.

Бунинг

учун нархни шакллантирувчи омилнинг ҳар бир қийматига алоҳида устун ажратамиз,

унда омил қийматининг мавжудлигини 1, йўқлигини эса 0 билан ҳар бир ҳудудни 1 ва 2

рақамлари билан белгилаймиз (3

-

жадвал).

3-

жадвал

Рақамлаштирилган тажриба намунаси

Кузатув

рақами

1-ҳудуд

2-ҳудуд

Ғишт

Блок

Ёғоч

1 хонали

2 хонали

3 хонали

4 хонали

Нарх

1.

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1123

2.

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1150

3.

1

0

1

0

0

0

0

1

0

1200

4.

1

0

1

0

0

0

0

0

1

1250

5.

1

0

0

1

0

1

0

0

0

980

6.

1

0

0

1

0

0

1

0

0

1000

7.

1

0

0

1

0

0

0

1

0

1050

8.

1

0

0

1

0

0

0

0

1

1100

9.

1

0

0

0

1

1

0

0

0

750

10.

1

0

0

0

1

0

1

0

0

780

11.

1

0

0

0

1

0

0

1

0

800

12.

1

0

0

0

1

0

0

0

1

850

13.

0

1

1

0

0

1

0

0

0

450

14.

0

1

1

0

0

0

1

0

0

470

15.

0

1

1

0

0

0

0

1

0

490

16.

0

1

1

0

0

0

0

0

1

510

17.

0

1

0

1

0

1

0

0

0

430

18.

0

1

0

1

0

0

1

0

0

450

19.

0

1

0

1

0

0

0

1

0

470

20.

0

1

0

1

0

0

0

0

1

490

21.

0

1

0

0

1

1

0

0

0

410

22.

0

1

0

0

1

0

1

0

0

430

23.

0

1

0

0

1

0

0

1

0

450

24.

0

1

0

0

1

0

0

0

1

470

Солиққа тортиш мақсадида кўчмас мулкни баҳолаш учун фаол бозорларда

қуйидаги кўринишдаги мультипликатив моделдан фойдаланиш тавсия этилади:

𝑽 = С

Б

× 𝐊

𝟏

× … × 𝐊

𝒏

× 𝐀,

(1)

Бу ерда,

V

–

кўчмас мулк қиймати;

С

Б

–

объектнинг асосий базавий қиймати (одатда, норматив ёки бошланғич

қиймат);

К –

қийматга таъсир этувчи омиллар (майдон, жойлашув, девор материали,

хоналар сони);

n

–

қийматга таъсир этувчи омиллар сони;

A

–

майдон ёки ҳажм коэффициенти (масалан, квадрат метрлардаги майдон).

Келгусида ишни соддалаштириш мақсадида A

-

майдон параметри вақтинчалик

ҳисобга олинмайди, яъни нарх деганда майдон бирлигининг ўртача қиймати (АҚШ

www.sci-p.uz

III SON. 2025

814

долларида)

тушунилади, V –

кўчмас мулк объект қиймати ўзгарувчиси ўрнига эса унинг

математик аналогини –

𝑦̂

(баҳоланган қиймат) ишлатилади.

Юқорида келтирилган вазифа доирасида қийматни баҳолаш учун қуйидаги учта

мультипликатив моделларни қуриш алгоритмлари кўриб чиқилади:

регрессия таҳлили усулига асосланган модель;

параллель кесимлар усулига асосланган кластерли модель;

изчил кесимлар усулига асосланган кластерли модель

.

Кўчмас мулкни баҳолаш амалиёти шундан далолат берадики, қуйидаги

кўринишдаги мультипликатив регрессия модели юқори даражадаги аппроксимация
хусусиятларига эга:

𝒚

̂ = 𝒂

𝟎

  × 𝒂

𝟏

𝒙

𝟏

× 𝒂

𝟐

𝒙

𝟐

× … 𝒂

𝒎

𝒙

𝒎

(2)

бу ерда:

y

–

квартира майдонининг баҳоланган нархи;

a

0

,a

1

,…,

a

m

–

модел параметрлари;

x

1

,x

2

,…,

x

m

–

нархга таъсир этувчи омиллар.

Модель юқори изоҳлаш қобилиятига эга (R²

=

0.94) ва барча асосий омиллар

статистик жиҳатдан муҳим. Сурхондарёнинг базавий бозор даражаси Самарқандга

нисбатан анcha паст, материал ва хона сони қийматга кутилгандек таъсир қилади.

Модельни (2) тузиш учун 2

-

жадвалда келтирилган ҳар бир нарх шакллантирувчи

омилнинг битта қиймати базавий сифатида танланади ва жадвалдан чиқариб

ташланади. Яъни, ушбу қийматлар учун алоҳида ўзгарувчилар ажратилмайди. Базавий

қийматларга эга бўлган кўчмас мулк объекти эталон объект сифатида белгиланади.

Бозордаги кўчмас мулк турлари (1 хонали, ғиштли, ёғочли, ва ҳ.к.) орасида энг кенг

тарқалган ёки энг кўп савдолар амалга ошириладиган ҳамда энг кўп талабга эга тур

эталон сифатида танланиши керак.

Таҳлил қилинаётган ҳудудда эталон объект сифатида 1 хонали, ғиштли уйдаги

квартира, 1

-

ҳудудда жойлашган деб танлаймиз. Шу асосда нарх шакллантирувчи

омиллар белгиларининг қийматлари ва белгиланишини жамлаган жадвал (4

-

жадвал)

тузилади.

4-

жадвал

Нархни шакллантирувчи омиллар тавсифи

Нархни

шакллантирувчи

омилнинг номи

Нархни

шакллантирувчи

омилни белгилаш

Нархни шакллантирувчи омилнинг

аҳамияти

1-

ҳудуд

Самарқанд вилояти

мавжуд эмас

Базавий

2-

ҳудуд

Сурхондарё вилояти

X

1

Мавжудлиги: X

1

=1, мавжуд эмаслиги: X

1

=0

Ғишт

мавжуд эмас

Базавий

Блок

X

2

Мавжудлиги: X

2

=1, мавжуд эмаслиги:

X

2

=0

Ёғоч

X

3

Мавжудлиги: X

2

=1, мавжуд эмаслиги:

X

3

=0

1 хонали

мавжуд эмас

Базавий

2 хонали

X

4

Мавжудлиги: X

4

=1, мавжуд эмаслиги:

X

4

=0

3 хонали

X

5

Мавжудлиги: X

5

=1, мавжуд эмаслиги:

X

5

=0

4 хонали

X

6

Мавжудлиги: X

6

=1, мавжуд эмаслиги:

X

6

=0

Ҳақиқий нарх

y

Реал

Баҳоланадиган қиймати

𝑦̂

Ҳисобланадиган

www.sci-p.uz

III SON. 2025

815

4-

жадвалга мувофиқ, 3

-

жадвал асосида қисқартирилган (эталон объектга тегишли

базавий нарх шакллантирувчи омилларсиз) кузатувлар жадвали (5

-

жадвал) тузилади.

Ушбу жадвалда эталон объектга хос бўлган базавий омиллардан ташқари барча

омиллар қийматлари келтирилади.

5-

жадвал

Нархни шакллантирувчи омилларни кодлаш

5-

жадвалда келтирилган маълумотлардан келиб чиққан ҳолда, қийматни баҳолаш

модели қуйидаги кўринишга эга бўлади:

𝒚

̂ = 𝒂

𝟎

 х 𝒂

𝟏

𝒙

𝟏

х 𝒂

𝟐

𝒙

𝟐

х 𝒂

𝟑

𝒙

𝟑

х 𝒂

𝟒

𝒙

𝟒

х 𝒂

𝟓

𝒙

𝟓

х 𝒂

𝒎

𝒙

𝒎

(3)

бу ерда:

𝑦̂

-

квартиранинг ҳар бир квадрат метрининг бозор қийматини баҳолаш,

a

0

-

эталон объектнинг нархи (бир хонали, ғиштли уй, 1

-

ҳудудда жойлашган),

a

1

, a

2

… a

m

-

модел параметрлари, нарх шакллантирувчи омиллар бўйича коррекция

коэффициентлари (масалан, ҳудуд, девор материали ва хоналар сонига боғлиқ),

х

1

, х

2

,

…

х

m -

нарх шакллантирувчи омилларнинг бинар қийматлари (1 ёки 0).

𝑦̂

a

0

, 1-

ҳудудда жойлашган, ғиштли

деворга эга 1 хонали квартиранинг нархи.

Модель параметрларини

a

0

,a

1

,…,a

m

ҳисоблаш учун мультипликатив моделни

логарифмлаш орқали аддитив кўринишга келтирамиз:

Ln(

𝒚

̂

) Ln(a

0

) x

1

Ln(a

1

) x

2

Ln(a

2

)

…

x

m

Ln(a

m

)

(4)

бу

ерда

:

𝐿n(𝑦̂)

-

нархнинг логарифми,

𝐿 𝑛(𝑎

0

) , 𝐿 𝑛(𝑎

1

) , … , 𝐿 𝑛(𝑎

𝑚

)

-

моделнинг логарифмланган параметрлари,

Кузатув

рақами

2-

ҳудуд

X

1

Блок

X

2

Ёғоч

X

3

2 хонали

X

4

3 хонали

X

5

4 хонали

X

6

Нарх

y

1.

0

0

0

0

0

0

1123

2.

0

0

0

1

0

0

1150

3.

0

0

0

0

1

0

1200

4.

0

0

0

0

0

1

1250

5.

0

1

0

0

0

0

980

6.

0

1

0

1

0

0

1000

7.

0

1

0

0

1

0

1050

8.

0

1

0

0

0

1

1100

9.

0

0

1

0

0

0

750

10.

0

0

1

1

0

0

780

11.

0

0

1

0

1

0

800

12.

0

0

1

0

0

1

850

13.

1

0

0

0

0

0

450

14.

1

0

0

1

0

0

470

15.

1

0

0

0

1

0

490

16.

1

0

0

0

0

1

510

17.

1

1

0

0

0

0

430

18.

1

1

0

1

0

0

450

19.

1

1

0

0

1

0

470

20.

1

1

0

0

0

1

490

21.

1

0

1

0

0

0

410

22.

1

0

1

1

0

0

430

23.

1

0

1

0

1

0

450

24.

1

0

1

0

0

1

470

www.sci-p.uz

III SON. 2025

816

𝑥

1

, 𝑥

2

, … , 𝑥

𝑚

-

нарх шакллантирувчи омилларнинг бинар қийматлари (1 ёки 0).

Бу кўриниш параметрларни энг кичик квадратлар усули орқали ҳисоблаш учун

қулайдир. Ҳисоблашда қуйидаги қадамлар амалга оширилади:

5-

жадвал маълумотлари

асосида ҳар бир кузатув учун

y

қийматларининг логарифмлари ҳисобланади ва янги 6

-

жадвал тузилади.

6-

жадвал 5

-

жадвалдан шу билан фарқ қиладики, унда модел (4)га мувофиқ нархлар

ўрнига уларнинг логарифмлари қўлланилади. Бу логарифмланган қийматлар

параметрларни регрессия таҳлили орқали осонроқ ҳисоблаш учун зарурдир.

6-

жадвал

Аддитив «логарифмик» модель учун омилларни кодлаш

Модел (4) учун коэффициентлар компьютерда махсус дастурий пакетлар ёрдамида

ҳисобланади. Масалан, MS Excel муҳитидаги «Маълумотлар таҳлили» пакетида мавжуд
«Регрессия» функцияси модел (4) коэффициентларини ҳисоблаш имконини беради.

Ушбу маълумотлар учта жадвал шаклида тақдим этилади (7, 8 ва 9

-

жадваллар).

7-

жадвал

Регрессион статистика

Кўплик R

0,984

R-

квадрат

0,968

Меъёрланган R

-

квадрат

0,956

Стандарт хато

0,077

Кузатишлар

24

Кузатув

рақами

2-

ҳудуд

X

1

Блок

X

2

Ёғоч

X

3

2 хонали

X

4

3 хонали

X

5

4 хонали

X

6

Ln

нарх

Ln

y

1.

0

0

0

0

0

0

7024

2.

0

0

0

1

0

0

7048

3.

0

0

0

0

1

0

7090

4.

0

0

0

0

0

1

7131

5.

0

1

0

0

0

0

6888

6.

0

1

0

1

0

0

6908

7.

0

1

0

0

1

0

6957

8.

0

1

0

0

0

1

7003

9.

0

0

1

0

0

0

6620

10.

0

0

1

1

0

0

6659

11.

0

0

1

0

1

0

6685

12.

0

0

1

0

0

1

6745

13.

1

0

0

0

0

0

6109

14.

1

0

0

1

0

0

6153

15.

1

0

0

0

1

0

6194

16.

1

0

0

0

0

1

6234

17.

1

1

0

0

0

0

6064

18.

1

1

0

1

0

0

6109

19.

1

1

0

0

1

0

6153

20.

1

1

0

0

0

1

6194

21.

1

0

1

0

0

0

6016

22.

1

0

1

1

0

0

6064

23.

1

0

1

0

1

0

6109

24.

1

0

1

0

0

1

6153

www.sci-p.uz

III SON. 2025

817

8-

жадвал

Дисперсион таҳлил

(y натижанинг

вариацияси)

df

(эркинлик

даражалари

сони)

SS

(оғишлар

квадратлари

йиғиндиси)

MS

(бир

эркинлик

даражасига

дисперсия)

F

(F

мезоннинг

ҳисобланган

қиймати)

P

қиймат

(аҳамият

даражаси)

Регрессия

6

3,81903

0,63651

107,01

< 0,0001

Қолдиқ

17

0,10112

0,00595

—

—

Жами

24

3,92015

—

—

—

Ҳисоблаш натижаларини қабул қилиш қулай бўлиши учун 9

-

жадвални модель

омилларининг аниқ номларини очиб ва қийматли рақамлар сонини қисқартирган ҳолда

ўзгартирилган кўринишда тақдим этамиз.

9-

жадвал

Ҳар бир ўзгарувчи учун коэффициентлар таҳлили

Коэффи

-

циентлар

Стандарт

хатолик

t

статис

тика

P-

қиймати

95%

дан

паст

95%

дан

юқори

Эркин ҳад

6.9469

0.0417

166.78

< 0.0001

6.8590

7.0348

X

1

(Сурхондарё)

–

0.7670

0.0315

–

24.36

< 0.0001

–

0.8334

–

0.7005

X

2

(Блок)

–

0.0885

0.0386

–

2.29

0.0347

–

0.1699

–

0.0071

X

3

(Ёғоч)

–

0.2415

0.0386

–

6.26

< 0.0001

–

0.3228

–

0.1601

X

4

(2 хона)

0.0366

0.0445

0.82

0.4222

–

0.0573

0.1306

X

5

(3 хона)

0.0740

0.0445

1.66

0.1131

–

0.0199

0.1679

X

6

(4 хона)

0.1130

0.0445

2.54

0.0200

0.0191

0.2069

Логарифмик модель (4) учун 7‑жадвалнинг 3‑қаторида келтирилган меъёрланган

R² =

0,956 шуни англатадики, модел ҳисобга олган барча dummy‑омилларнинг

логарифмлари

танланма

бўйича

ўзгариши

турли

материал‑хона‑ҳудуд

комбинацияларидаги нархлар логарифми вариациясининг 95,6

%

ини тушунтиради. Бу

кўрсаткич 0,7 критик чегарадан анча юқори, демак модел бозор ўзгаришларини «яхши»

даражада изоҳлайди.

Регрессия тенгламаси ва боғланиш зичлиги кўрсаткичининг ишончлилигини

баҳолаш (кўплик

R

–

7-

жадвалнинг биринчи сатри). Фишернинг F мезони ёрдамида

ўтказилади. Ушбу мезонни қўллаш ўрганилаётган миқдорнинг (мазкур ҳолатда

-

бозор

нархларининг) нормал тақсимланишини назарда тутади, бу эса мезоннинг ҳисобланган

ва критик қийматлари яқин бўлган ҳолларда ушбу шартнинг ҳеч бўлмаганда тахминий
бажарилишини текшириш заруратини келтириб чиқаради. Танланма ҳажми катта

бўлганда мезондан ишончли фойдаланиш мумкин.

Унинг

ҳисобланган қиймати критик

(жадвалдаги) қийматдан катта бўлиши керак. Одатда 100 дан ортиқ кузатувлар ҳажми

учун

F

критнинг критик қиймати 2

-

3 бирлик даражасида бўлади.

Фишер F

-

мезонининг

аниқ қийматини Фишер тақсимоти критик қийматларининг маълумот жадвалидан ёки
MS Excel нинг ўрнатилган ФРАСПОБР функциясидан фойдаланиб, қуйидаги кириш

маълумотлари билан аниқлаш мумкин: эҳтимоллик = 0,05, эркинлик даражаси 1 = эркли

ўзгарувчилар сони, эркинлик даражаси 2 = танланма ҳажми минус эркли ўзгарувчилар

сони ва минус бирлик. Қаралаётган ҳолда Fкрит (α

= 0,05;

df₁

= 6,

df₂

=

17). Логарифмик

модель (4) учун Фишер мезонининг ҳисобланган қиймати 8

-

жадвалнинг 5

-

устунида

www.sci-p.uz

III SON. 2025

818

келтирилган: Fрасч= 107,0. У критик қийматдан бир неча тартиб катта. Бу регрессия
тенгламасининг статистик жиҳатдан ишончли эканлигини кўрсатади.

Критерийнинг

бундай F қийматини тасодифан олиш эҳтимоли қуйидагига тенг (қиймати P 8

-

жадвалнинг 6

-

устунига қаранг) чексиз кичик катталик P < 0.0001. Моделни статистик

аҳамиятга эга деб ҳисоблаш мумкин бўлган эҳтимоллик даражаси бирликдан P
қийматининг айирилиши билан аниқланади. Бу ҳолда бу эҳтимоллик амалда 1 га тенг.

Ушбу логарифмик модель юқори статистик ишончга эга ва уй

-

жой бозори нархларидаги

ўзгаришларнинг асосий қисмини тушунтиришга қодир.

Умуман олганда, (4) моделни статистик ишончли деб ҳисоблаш учун, масалан, 95%

дан кам бўлмаган эҳтимоллик билан қуйидаги тенгсизлик бажарилиши керак:

P = <

0.0001.

Агар статистик аҳамиятлиликни 90% даражасида қабул қилсак, у ҳолда

тенгсизликнинг бажарилишига эришиш керак.

Умуман олганда, регрессия тенгламасининг аҳамиятини текширишдан ташқари,

моделнинг алоҳида коэффициентларини олиш ишончлилигини баҳолаш мақсадга

мувофиқдир. Бошқача айтганда, моделлаштирилаётган катталик (объектнинг ўртача

нархи) ва аниқ таъсир этувчи омил

ўртасидаги аниқланган боғлиқликнинг статистик

ишончлилигини текшириш зарур. 9

-

жадвалда Стюдентнинг t

-

мезони ёрдамида

баҳоланган кўриб чиқилаётган модель коэффициентларининг аҳамияти ҳақида

маълумотлар келтирилган. Моделнинг ҳар бир коэффициенти аҳамиятли ҳисобланиши

учун ушбу коэффициент учун статистиканинг t абсолют қиймати бўлиши зарур (9

-

жадвалнинг 4

-

устуни) критик қийматдан ошди. Кўрилаётган ҳолда t

-

крит (0,05, 17) =

2,11.

9-

жадвалнинг

5

-

устунида

модель

коэффициентлари

қийматларининг

аҳамиятлилик даражаси бирлик улушларида келтирилган (Р

-

қиймат). Агар бу

кўрсаткич қабул қилинган даражадан кичик бўлса (одатда 0,05; бу 5% хатолик эҳтимоли

билан қарор қабул қилиш ишончлилигига мос келади), коэффициентнинг ушбу

қиймати тасодифий эмас, яъни у статистик аҳамиятга эга ва ишончли деган хулосага
келинади. Масалан, 90% дан кам бўлмаган эҳтимоллик коэффициенти статистик

ишончли деб ҳисобланиши учун аҳамиятлилик даражаси P ≤ 0,1 бўлиши керак.

Регрессия модели коэффициентлари қийматлари учун ишонч оралиғи

чегараларини баҳолаш белгиларининг мос келишига эътибор қаратиш лозим (9

-

жадвалларнинг 6 ва 7

-

устунлари). Агар модель коэффициенти учун ишончлилик

интервали чегаралари бўлган 95% дан қуйи ва 95% дан юқори катталикларнинг

ишоралари фарқ қилса, бу ишончлилик интервали текширилаётган коэффициентнинг

ноль қийматини ўз ичига олганлигини англатади. Бундай ҳолатни факторли белгининг
моделнинг асосий таъсир этувчи омиллари таркибига асоссиз киритилиши сифатида

кўриб чиқиш ва ушбу гуруҳни (ёки градацияни) моделнинг қиймати бўйича унга энг

яқин бўлган коэффициенти билан бирлаштириш керак. Бунда модель
коэффициентларини ҳисоблашни қайтадан амалга ошириш лозим.

Кўриб чиқилаётган мисолда барча таъсир этувчи омилларнинг аҳамияти шубҳа

уйғотмайди, аммо амалиёт шуни кўрсатадики, ишончлилиги мутлақ бўлмаган бозор

маълумотларининг чекланган ҳажми шароитида юқори ишончлилик кўрсаткичларини

олиш баъзан анча қийин бўлади.

Шунинг учун кўчмас мулк қийматини баҳолаш

моделларини қуришда умуман регрессия тенгламаси ва унинг алоҳида
коэффициентларининг 70

-

90% даражасидаги статистик ишончлилигини мақбул деб

ҳисоблаш мумкин.

Юқорида санаб ўтилган мезонларнинг бажарилиши қийматни баҳолашнинг тўғри

регрессион моделларини қуришнинг зарурий шарти ҳисобланади. Ушбу мезонларнинг
бажарилмаслиги кўплаб сабабларнинг оқибати бўлиши мумкин, уларнинг асосийлари

қуйидагилардир:

нархни

шакллантирувчи

омилларни

нотўғри

танлаш,

маълумотларнинг ишончсизлиги, экспериментал танлов ҳажмининг етарли эмаслиги.

Ҳар қандай ҳолатда ҳам, агар мезонлар бажарилмаса, коэффициентларни ҳисоблашдан

www.sci-p.uz

III SON. 2025

819

олдин ушбу сабабларни бартараф этишга ҳаракат қилиш керак. Хусусан, экспертлар
томонидан нархни шакллантирувчи омилларни танлаш ва уларни рақамли шаклда

тақдим этишнинг тўғрилигини расмий математик ёндашувлар ёрдамида текширишга

ҳаракат қилиш мумкин.

9-

жадвалда (4) модель коэффициентларини баҳолаш натижалари келтирилган: Ln

a

0

, Ln a

1

, Ln a

2

..., Ln a

m

. (3) моделнинг а

0

, а

1

, а

2

,..., а

m

параметрларига ҳақиқий ўтиш учун

олинган қийматларни ўзгартириб (кучайтириб), улардан экспонента олиш керак.

𝑦̂ = 1039.92 × 0.4644

𝑥

1

× 0.9153

𝑥

2

× 0.7855

𝑥

3

× 1.0373

𝑥

4

× 1.0810

𝑥

5

× 1.1313

𝑥

6

(5)

Бу формула кўчмас мулкнинг қийматини оммавий баҳолаш учун ишлатилади.

Моделнинг (5) тенгламасидан келиб чиқадики, эталон квартира квадрат

метрининг қиймати (1

-

нарх ҳудудидаги ғиштли уйда жойлашган бир хонали квартира)

1039,92 п.б.га тенг.

Ҳудудларда жойлашган шунга ўхшаш квартиралар эталон квартирага нисбатан

тахминан қуйидагича фарқ қилади (10

-

жадвал):

10-

жадвал

Ҳудудларда жойлашган шунга ўхшаш квартиралар нархларининг эталон

квартирага нисбатан фарқи

Ҳудуд

Қиймат ўзгариши

a (кўрсаткич)

Сурхондарё вилояти

53.6% га арзон

0.4644

Блокли уйлар

8.5% га арзон

0.9153

Ёғочли уйлар

21.5% га арзон

0.7855

2 хонали квартира

3.7% га қиммат

1.0373

3 хонали квартира

8.1% га қиммат

1.0810

4 хонали квартира

13.1% га қиммат

1.1313

Баҳоланаётган квартираларнинг умумий майдони бирлиги қийматининг

ҳисобланган қийматлари 6

-

жадвалда келтирилган ўзгарувчилар қийматларидан

фойдаланган ҳолда (5) формула бўйича аниқланган.

Баҳоланаётган квартираларнинг бозор қийматини ҳисоблаш натижалари 11

-

жадвалда келтирилган. У ерда ҳисобланган қиймат баҳосининг объектнинг бозордаги

нархига нисбатининг келгусида кўриб чиқиш учун зарур бўлган қийматлари

келтирилган.

11-

жадвал

Тажрибавий намунанинг бозор нархлари ва квартиралар қийматининг

регрессия модели бўйича ҳисобланган қийматлари

Кузатув

рақами

2-

ҳудуд

X

1

Блок

X

2

Ёғоч

X

3

2 хонали

X

4

3 хонали

X

5

4 хонали

X

6

Нарх

y

i

Баҳолаш
қиймати

𝑦̂

i

Қиймат/нар

х

нисбати

1.

0

0

0

0

0

0

1123

1039.92

0.93

2.

0

0

0

1

0

0

1150

1078.72

0.94

3.

0

0

0

0

1

0

1200

1124.11

0.94

4.

0

0

0

0

0

1

1250

1176.46

0.94

5.

0

1

0

0

0

0

980

951.85

0.97

6.

0

1

0

1

0

0

1000

987.40

0.99

7.

0

1

0

0

1

0

1050

1028.96

0.98

8.

0

1

0

0

0

1

1100

1076.85

0.98

9.

0

0

1

0

0

0

930

814.31

0.88

10.

0

0

1

1

0

0

950

844.72

0.89

11.

0

0

1

0

1

0

1000

880.27

0.88

12.

0

0

1

0

0

1

1050

921.21

0.88

www.sci-p.uz

III SON. 2025

820

Кузатув

рақами

2-

ҳудуд

X

1

Блок

X

2

Ёғоч

X

3

2 хонали

X

4

3 хонали

X

5

4 хонали

X

6

Нарх

y

i

Баҳолаш

қиймати

𝑦̂

i

Қиймат/нар

х

нисбати

13.

1

0

0

0

0

0

450

482.97

1.07

14.

1

0

0

1

0

0

470

500.98

1.07

15.

1

0

0

0

1

0

490

522.06

1.07

16.

1

0

0

0

0

1

510

546.38

1.07

17.

1

1

0

0

0

0

430

442.06

1.03

18.

1

1

0

1

0

0

450

459.74

1.02

19.

1

1

0

0

1

0

470

479.09

1.02

20.

1

1

0

0

0

1

490

501.32

1.02

21.

1

0

1

0

0

0

410

378.16

0.92

22.

1

0

1

1

0

0

430

394.56

0.92

23.

1

0

1

0

1

0

450

411.97

0.92

24.

1

0

1

0

0

1

470

431.34

0.92

Олинган ҳисобот маълумотлар таҳлилидан кўриниб турибдики, бутун танланма

бўйича «қиймат/нарх» нисбатининг ўртача қиймати 1,

0

, минимал қиймати

- 0,92,

максимал қиймати

- 1,07

ни ташкил этади.

Танланмадаги

24

та объектдан

8

та объектда бозор қиймати

нархдан юқори ва

16

та объектда тенг ва паст

(ҳаво рангда ажратилган).

Моделнинг сифатини баҳолаш нархларнинг ҳақиқий қийматлари фарқи ва

уларнинг баҳолари (статистик жиҳатдан

-

қолдиқлар) тўғрисидаги маълумотлар

асосида (5) модель бўйича қуйидаги кўрсаткичлар ёрдамида амалга оширилади:

детерминация коэффициенти;

баҳолаш моделининг умумлаштирилган хатоси;

ўртача аппроксимация хатоси;

модель қолдиқларининг тақсимоти таҳлили натижалари.

Детерминация коэффициенти баҳолаш моделининг умумлаштирилган сифат

ўлчовларидан бири ҳисобланади. У баҳолаш моделига киритилган омиллар бозор

нархлари ўзгаришининг қандай улушини изоҳлаб беришини кўрсатади ва қуйидаги
формула бўйича ҳисобланади:

𝑹

𝟐

= 𝟏 −

∑

(𝒚

𝒊

−𝒚

𝒊

̂ )

𝟐

𝒏

𝒊=𝟏

∑

(𝒚

𝒊

−𝒚

̅)

𝟐

𝒏

𝒊=𝟏

(6)

бу ерда:

𝑦

𝑖

-

бирлик нархнинг ҳақиқий қиймати,

𝑦̂

-

модел бўйича ҳисобланган бирлик нарх қиймати (бозор қийматининг баҳоси),

𝑦̅

-

ҳақиқий нархларнинг ўртача қиймати,

n -

ҳақиқий нархлар кузатувларининг сони.

11-

жадвал маълумотлари асосида детерминация коэффициенти қийматини

ҳисоблаймиз.

∑

(𝑦

𝑖

− 𝑦

𝑖

̂)

2

24

𝑖=1

= 56 756.1379;

∑

(𝑦

𝑖

− 𝑦̅)

2

24

𝑖=1

= 2 103 003.6250;

𝑅

2

= 1 −

56 756.1379

2

103

003.6250

= 0.973

Турли моделларнинг сифат баҳоларини тўғри таққослаш учун эркинлик

даражалари сонига (танланманинг чекли ҳажми n ва регрессия тенгламасидаги эркли

ўзгарувчилар

сони

m)

тузатилган

нормаллаштирилган

детерминация

коэффициентидан фойдаланиш мақсадга мувофиқ. Бу ҳолда

n=24, m=6:

𝑅

корр

2

= 1 − (1 − 𝑅

2

) 𝑥

(𝑛 − 1)

(𝑛 − 𝑚 − 1 )

= 1 − (1 − 0,973) 𝑥

24 − 1

24 − 6 − 1

= 0,963

www.sci-p.uz

III SON. 2025

821

Бу шуни англатадики, қийматни баҳолашнинг регрессион модели (5) тажриба

намунасидаги нархларнинг ўзгаришини тахминан

96

% га изоҳлайди. Танланма

нархларининг қолган

4

% вариацияси моделда ҳисобга олинмаган омиллар билан

боғлиқ.

Амалиётда ушбу коэффициентнинг минимал (критик) қиймати сифатида 0,7 га

тенг қиймат қабул қилинади.

Бошқа моделлар билан таққослаш имконини берувчи (3) кўринишдаги регрессия

моделининг умумлаштирилган хатоси қуйидаги формула бўйича ўртача квадратик

четланиш (ЎКчет) сифатида ҳисобланади:

𝑺

𝒚

= √𝑺

𝒐𝒄𝒎

𝟐

(7)

бунда

𝑆

ост

2

=

∑

(𝑦

𝑖

−𝑦

𝑖

̂ )

2

𝑛

𝑖=1

𝑛−𝑚−1

регрессион модель хатолигининг танланма дисперсияси,

n -

тажрибавий танланмадаги кузатувларнинг умумий сони,

m -

регрессия тенгламасидаги эркли ўзгарувчилар сони.

Қаралаётган ҳолда

n=24, m=6

. Шуни таъкидлаш керакки, моделнинг эркинлик

даражалари сони ҳақидаги маълумотлар 8

-

жадвалда келтирилган. MS Excel Регрессия

функцияси орқали шакллантирилган.

11-

жадвал маълумотлари асосида танланма дисперсия қийматини ҳисоблаймиз:

𝑆

ост

2

=

∑

(𝑦

𝑖

− 𝑦

𝑖

̂)

2

𝑛

𝑖=1

𝑛 − 𝑚 − 1

=

56

756.14

24 − 6 − 1

= 3344.48

Бундан келиб чиқадики, баҳолаш хатоси

𝑆

𝑦

= √3344.48 = 57.84

п

.

б

.

Моделларни таққослаш учун янада қулайроқ моделнинг нисбий хатолик

кўрсаткичи вариация коэффициенти ҳисобланади:

𝛿

𝛾

=

𝑆

𝑦

𝑦̅

× 100% =

57.84

731.38

× 100% = 7,91%

Аппроксимациянинг ўртача хатоси дастлабки бозор маълумотларини қайта

тиклаш бўйича моделнинг хусусиятларини акс эттиради ва қуйидаги формула бўйича

ҳисобланади:

𝑨 = 𝚫

̅

отн

=

𝟏

𝒏

∑

|𝒚

𝒊

−𝒚

𝒊

̂ |

𝒚

𝒊

𝒏

𝒊=𝟏

× 𝟏𝟎𝟎%

(8)

12-

жадвалда ушбу кўрсаткичнинг қийматига қараб баҳолаш моделининг аниқлиги

тавсифи келтирилган.

12-

жадвал

Ўртача аппроксимация хатоси даражаси бўйича эконометрик

моделларнинг аниқлик тавсифлари

Хатолик қиймати Δ нисб

Моделнинг аниқлик тавсифи

≤

5

Жуда юқори аниқлик

5

–

10

Юқори аниқлик

10

–

20

Ўртача аниқлик

20

–

30

Паст аниқлик

> 30

Жуда паст аниқлик

11-

жадвал маълумотлари асосида (8) формула бўйича ҳисобланган кўп регрессия

усулини амалга оширувчи баҳолаш моделининг ўртача аппроксимация хатоси

5,84

% га

тенг бўлиб, 1

2-

жадвал маълумотларига кўра баҳолашнинг юқори аниқлигига мос

келади.

www.sci-p.uz

III SON. 2025

822

11-

жадвал маълумотлари асосида MS Excel диаграммалар устаси ёрдамида

бошланғич координаталарда (1

-

расм) ва стандартлаштирилган (ўртача қиймат

катталигига силжиган ва стандарт оғиш (СО

)

улушларида ифодаланган)

координаталарда (2

-

расм) «баҳолаш қиймати/нарх» муносабатларининг частоталар

гистограммасини қурамиз.

1-

расм. Кўп ўлчовли регрессион моделнинг «баҳолаш қиймати/нарх

»

муносабатлари частоталари гистограммаси

Манба:

муаллиф томонидан MS Excel да тузилган

.

2-

расм. Кўп ўлчовли регрессия моделининг «баҳолаш қиймати/нарх

»

муносабатларининг стандартлаштирилган частоталари гистограммаси

Манба:

муаллиф томонидан MS Excel да тузилган

.

1 ва 2

-

расмлар таҳлили кўрсатмоқдаки, «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатининг

частота бўйича тақсимоти бир модалли (унимодал) шаклда бўлиб, у симметрик

“қанотлар”га эга, яъни тақсимот эгри чизиғи ўртасига нисбатан чап ва ўнг томонлар

деярли бир хил сўнади. Бу ҳолат модел орқали аниқланган баҳолаш қийматларининг

кўп ҳолларда бозор нархлари билан яқинлигини, яъни модель жуда мақбул

ишлаётганини кўрсатади.

Моданинг аниқ баҳоси қуйидаги формула орқали ҳисобланди:

𝐷 = 𝑈 +

𝑓

𝑢

− 𝑓

𝑢−1

2𝑓

𝑢

− 𝑓

𝑢−1

− 𝑓

𝑢+1

× 𝑏

бу ерда U

-

энг кўп қийматга эга интервалининг қуйи чегараси;

f

u

-

шу интервалдаги қийматлар сони;

f

u-1

ва

f

u+1

-

қўшни интервалдаги қийматлар сони;

b -

интервал кенглиги.

Бизнинг ҳолатимизда (1

-

расмга қаранг) D=1,37+ (41

-14) / (82-14-29) ×0,4 = 1,647

www.sci-p.uz

III SON. 2025

823

Бу натижа шундан далолат берадики, регрессия модели орқали баҳоланган

қийматлар энг эҳтимолий (мода) қийматлар билан мувофиқ келиб, ҳақиқий бозор

қийматларига яқинлашади.

2-

расмда тақдим этилган гистограмма –

стандартлаштирилган координаталарда

«баҳолаш қиймати/нарх» қолдиқларининг тақсимотини ифодалайди ва у стандарт
нормал тақсимот зичлик эгри чизиғи билан таққосланган. Бу эгри чизиқлар ўртасидаги

яқинлик регрессия моделининг статистик талаблари (қолдиқларнинг нормал

тақсимланиши) бажарилганини англатади ва модел натижаларининг ишончлилигини

тасдиқлайди.

Айтиш жоизки, танланмада марказдан ±3,5 стандарт оғишдан ташқарида

жойлашган ажралиб турувчи ҳолатлар аниқланмаган. 11

-

жадвал маълумотларига кўра,

барча кузатувлар статистик жиҳатдан қабул қилинадиган доира ичида жойлашган. Шу

сабабли, ушбу модель доирасидаги объектларнинг барчаси умумий тенденцияни акс
эттирадиган, ишончли маълумотлар деб ҳисобланиши мумкин.

Солиқ тўловчилар томонидан апелляция хавфини минималлаштириш учун солиқ

қийматини бозор қийматидан камроқ миқдорда белгиланиши мақсадга мувофиқдир.

Буни бозор қийматини маълум бир пасайтирувчи

-

солиқ коэффициентига кўпайтириш

орқали амалга ошириш таклиф этилади.

Қуйидаги қоида солиқ коэффициентининг қийматини аниқлаш учун таклиф

қилинади: солиқ коэффициенти шундай қийматга эга бўлиши керакки, у кўрсатилган

бозорда кўчмас мулкнинг бозор нархлари устидан олдиндан белгиланган р% дан ортиқ

бўлмаган даражада солиқ қиймати оширилишини таъминлайди.

Бу ерда р% дан ортиқ бўлган даража деганда, баҳоланган қийматларнинг тегишли

бозор қийматларидан сезиларли даражада юқори бўлган ҳолатларнинг сони назарда

тутилади. Бу миқдор олдиндан белгиланган фоиз нисбатига мос келади. Масалан, 3%

даражада ортиқ бўлиш шундай тушунилади: танланмада баҳоланган қийматлардан
тахминан уч фоизи ўзларига мос бозор қийматларидан сезиларли даражада юқори

бўлиши керак. Яъни, «баҳолаш қиймати/нарх» муносабатлари белгиланган муҳим

даражадан ортиқ бўлган ҳолатлар танланма ҳажмининг тахминан 3% ни ташкил этиши

керак.

Бу ерда аниқ мослик эмас, балки нисбий тенглик қўлланилади, чунки амалиётда

ишлов берилаётган танланмаларнинг ҳажми чекланган. Шу сабабли, бутун сонлар

нисбати бир фоизга тўғри келмаслиги мумкин.

Бу ерда қийматнинг нархдан сезиларли ошиб кетиши сифатида шундай ошиб

кетиш қабул қилинадики, унда «баҳолаш қиймати/нарх» нисбати олдиндан

белгиланган қийматдан кам бўлмайди.

Масалан, 5% ли сезиларли ошиб кетиш деганда, баҳоланган қийматларнинг

тегишли бозор нархларидан 5 ва ундан кўп фоизга ошиб кетиши тушунилади. Яъни,

сезиларли ошиб кетиш учун «баҳолаш қиймати/нарх» нисбати камида 1,05 ни ташкил
қилади.

Модель қийматларнинг тегишли бозор нархларидан сезиларли даражада ошиши

тушунчасидан фойдаланиш мақсадга мувофиқдир, чунки озгина ошишлар солиқ

тўловчиларнинг шикоятлари учун асос бўлиб хизмат қилмайди (жумладан, муқобил
индивидуал баҳолашнинг якуний аниқлиги билан боғлиқ ҳолда). Шу сабабли, шикоят

қилиш хавфи ҳақиқий деб баҳоланадиган сезиларли ошишлар миқдорини назорат

қилиш зарур.

Кўчмас мулк объектларининг шаклланган танлови, таърифга кўра, вакилликка эга,

шунинг учун ўрганилаётган тасодифий миқдорнинг (бозор нархларининг) танланма

тақсимот функцияси бош тўплам бўйича ўхшаш тақсимот функциясига яқин бўлиши

керак. Шундан келиб чиқиб, танланмадаги модель қийматларининг «четга чиқишлари»

www.sci-p.uz

III SON. 2025

824

даражаси (нисбий сони) ва аҳамиятига қўйиладиган талабларни белгилаш орқали, бош
тўплам учун ҳам берилган параметрларнинг сақланишини кутиш мумкин.

Р%

ли сезиларли ортиқлик даражасини экспериментал танланманинг умумий

ҳажмининг 1–3% оралиғида белгилаш тавсия этилади. Сезиларли ортиқлик сифатида

беш фоизлик ортиқликлар (баҳолаш қиймати/нарх ≥ 1,05) қабул қилиниши тавсия
этилади.

Солиқ коэффициентини ҳисоблаш алгоритми қуйидагича бўлади:

1. Танлов бўйича олинган «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатлари камайиш/ошиш

тартибида тартибга солинади (MS Excel дастурининг тартиблаш воситасидан
фойдаланиш мумкин).

2. Сезиларли ортиқликларнинг (баҳолаш қиймати/нарх ≥ 1,05) мавжудлиги ва

сони таҳлил қилинади.

3. Сезиларли ортиқликларнинг фактик даражаси шундай ҳисобланади: бундай

ортиқликлар сонини танлов ҳажмига бўлиш, сўнгра олинган қийматни олдиндан

белгиланган р%

ли ортиқлик даражаси билан таqqослаш.

Агар сезиларли ортиқликларнинг фактик даражаси белгиланган даражадан юқори

бўлса, солиқ баҳосининг пасайтирувчи коэффициенти ҳисобланади. Акс ҳолда, солиқ
коэффициенти Кн=1 га тенг қабул қилинади.

Солиқ баҳоси коэффициентини Кн, бирликдан кичик қилиб ҳисоблаш учун:

1. «Баҳолаш қиймати/нарх» нисбатининг р%

ли ортиқлик гуруҳига кирувчи

объектлар таҳлил қилинади. Ушбу сезиларли ортиқликлар гуруҳидаги энг кичик

«баҳолаш қиймати/нарх» ортиқлиги қиймати (Кпрmin) танланади.

2. Қолган танловдаги «баҳолаш қиймати/нарх» ортиқлигининг максимал қиймати

(Кпр

max

) белгиланади.

3. Солиқ коэффициенти Кн

р%

қуйидаги нисбатдан ҳисобланади: Кн

р%

×

Кпр

max

=1;

1.

Пасайтирувчи коэффициент ҳисобга олинган модель қийматларининг бозор

нархларидан ошиб кетиш даражаси таҳлил қилинади. Белгиланган р%

ли ортиқлик

даражаси бажарилиши текширилади (шарт: Кн

р%

×

Кпр

min

≥ 1,05). Зарур бўлса, солиқ

коэффициенти қиймати аниқлаштирилади.

Кўриб чиқилган масаланинг аналоги сифатида регрессия ва бошқа моделларнинг

классик қурилишида бош тўплам бирлиги сифатида кўчмас мулк объектининг бозор

қиймати учун ишончлилик интервали чегараларини ҳисоблаш хизмат қилиши мумкин.

Танланма бўйича баҳоланган

ўртача қийматнинг (бизнинг мисолимизда қийматнинг)

топилиши кафолатланадиган оралиқ берилган ишончлилик эҳтимоли учун аниқланади.
Яъни, ҳар доим ишончли эҳтимолликнинг бир (100%) гача тўлдирилишига сон

жиҳатдан тенг бўлган интервал чегарасидан чиқишнинг маълум бир эҳтимоли назарда

тутилади. Бу чиқиш эҳтимоли даражасини бериб ва бозор қийматини ўлчаш
хатоларининг тақсимот қонунини билган ҳолда унинг қиймати учун ишонч оралиғи

чегараларини миқдорий аниқлаш мумкин.

Агар модел қурилаётган маълумотлар нормал тақсимот қонунига бўйсунса, модел

хатоси 95% эҳтимоллик билан ±1,96 δy чегарасидан ошмаслиги, 99% эҳтимоллик билан

эса ±2,58 δy чегарасида бўлиши мумкин. Иқтисодий масалаларда одатда 5% ошиб кетиш

даражасига мос келадиган, 95% ишонч оралиғига эътибор қаратилади. Ушбу даража
«бахолаш/нарх»нинг аҳамиятсиз ошиб кетишларини ҳам ўз ичига олади. Шу ҳолатни

ҳисобга олган ҳолда, солиққа тортиш коэффициенти модел нисбий хатоси қиймати

асосида ишонч оралиғининг қуйи чегарасига мувофиқ аниқланиши мумкин (қаранг, 1.5

-

банд, Модел хатосининг умумий баҳоси): Кн

2δ

= 1

–

1,96 ×

δy.

Кўриб чиқилаётган мисолда баҳоланаётган объектлар қийматини ҳисоблаш

маълумотларини таҳлил қилиш (1

1-

жадвал) кўрсатадики, танловда 8 та объект мавжуд

бўлиб, улар «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатига кўра қийматлари нархлардан 1,05 ва

www.sci-p.uz

III SON. 2025

825

ундан кўп марта ошиб кетган объектлар категориясига киради (жадвалда сариқ рангда
белгиланган). Энг юқори ортиқлик қиймати

1,07.

Умумий танлов ҳажми 24 объектга тенг бўлганда, сезиларли ортиқликларнинг

фактик даражаси 8/24 = 33% ни ташкил қилади. Шунинг учун олдиндан белгиланган 1–

3% оралиғидаги р% ли сезиларли ортиқлик даражаси бўйича тавсияларни бажариш
учун пасайтирувчи солиқ коэффициентини қўллаш зарур.

Тавсия этилаётган оралиқ (1–3%) доирасида р% ли ортиқлик даражасини 3%

(икки фоизли ортиқлик даражаси) қилиб белгилайлик. Бу ҳолда ушбу даражага мос

солиқ коэффициентини (Кн

3%

) қуйидагича ҳисоблаш керак.

24 объектдан икки фоиз 3% × 24 =

1

объектни ташкил қилади. Бу шуни

англатадики, модель қийматлар солиқ коэффициентига кўпайтирилгандан сўнг,

сезиларли ортиқчиликлар қаторида «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатлари

13-

объект

қолиши керак.

Бундан шу хулоса чиқадики, солиқ коэффициентини ҳисоблашда кейинги объект

-

«баҳолаш қиймати/нарх» нисбати

1

,07 бўлган 1

4-

объект асос қилиб олиниши зарур.

Аниқланадиган солиқ коэффициенти қуйидаги тенгламадан топилиши мумкин:

1

,07 × Кн

3%

= 0,96

. Бундан Кн

3%

= 1/1,07 = 0,93

келиб чиқади.

13-

жадвал

Регрессия модели бўйича квартираларнинг бозор нархлари ва солиқ қийматлари

Кузатув

рақами

2-

ҳудуд

X

1

Блок

X

2

Ёғоч

X

3

2 хонали

X

4

3 хонали

X

5

4 хонали

X

6

Нарх

y

i

Солиқ

қиймати

Қиймат/

нарх

нисбати

1.

0

0

0

0

0

0

1123

967.13

0.86

2.

0

0

0

1

0

0

1150

1003.2

1

0.87

3.

0

0

0

0

1

0

1200

1045.4

2

0.87

4.

0

0

0

0

0

1

1250

1094.1

1

0.88

5.

0

1

0

0

0

0

980

885.22

0.90

6.

0

1

0

1

0

0

1000

918.08

0.92

7.

0

1

0

0

1

0

1050

957.95

0.91

8.

0

1

0

0

0

1

1100

1001.2

7

0.91

9.

0

0

1

0

0

0

750

757.30

1.01

10.

0

0

1

1

0

0

780

785.19

1.01

11.

0

0

1

0

1

0

800

818.66

1.02

12.

0

0

1

0

0

1

850

856.72

1.01

13.

1

0

0

0

0

0

450

449.16

1.00

14.

1

0

0

1

0

0

470

465.91

0.99

15.

1

0

0

0

1

0

490

485.52

0.99

16.

1

0

0

0

0

1

510

507.13

0.99

17.

1

1

0

0

0

0

430

411.10

0.96

18.

1

1

0

1

0

0

450

427.57

0.95

19.

1

1

0

0

1

0

470

445.34

0.95

20.

1

1

0

0

0

1

490

466.23

0.95

21.

1

0

1

0

0

0

410

351.49

0.86

22.

1

0

1

1

0

0

430

366.14

0.85

23.

1

0

1

0

1

0

450

382.12

0.85

24.

1

0

1

0

0

1

470

401.15

0.85

www.sci-p.uz

III SON. 2025

826

Белгиланган (3% ли) ортиқлик даражасини текширамиз. Солиқ коэффициентини

қўллаш ҳисобига «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатининг минимал қиймати ортиқлик

гуруҳида камида 1,05 бўлиши керак.

13-

объект учун:

1

,07 × Кн

3%

= 1,07 × 0,93 = 0,9951

1,05-

дан кичик бўлгани учун бу категориядан чиқиб кетади.

Натижада, баҳоларида нархлардан сезиларли ортиқчилиги бор объект қолмади,

қолган нисбатлар 1,05 чегара қийматига етмайди, яъни белгиланган 3% ли ортиқлик

даражаси таъминланади.

13-

жадвалда бозор қийматининг ҳисобланган қийматларини 0,93 солиқ

коэффициентига кўпайтириш орқали олинган квартираларнинг бозор нархлари ва
уларга мос келадиган солиқ қийматлари тўғрисида маълумотлар келтирилган. Шу

билан бирга, ҳар бир объектнинг солиқ қиймати ва бозор нархи ўртасидаги нисбат

қийматлари келтирилган.

Ҳисоб

-

китоблар шуни кўрсатадики, солиқ коэффициентининг қиймати Кн

3%

= 0,93

қўлланилганда, танланмада «солиқ қиймати/нарх» нисбати қийматлари 1,05 чегаравий

қийматдан ошадиган бирорта

объект қолмади. Қолган объектларнинг солиқ

қийматлари бозор қийматларидан паст. Бутун танланма бўйича «солиқ қиймати/нарх»

нисбатининг ўртача қиймати

0,93

ни, максимоал қиймати 1,02 минимал қиймати эса

0,85

ни ташкил этади.

(5) ифодага асосланиб, қуйидаги белгилашларни киритамиз:

С

Б

=1039,92 п.б.;

K

1

1,162

x

1 ;

K

2

0,887

x

2 1,083

x

3;

K

3

0,818

x

4 1,105

x

5 0,951

x

6;

У ҳолда мультипликатив регрессия моделининг (5) ифодасини (1)

ифода

кўринишидаги моделнинг оддий коэффициентлари кўпайтмаси кўринишида ифодалаш

мумкин: y

̂

С

Б

К

1

K

2

К

3

.

Шуни қайд қилиб ўтамизки, К

1

-

К

3

коэффициентларнинг ҳар бири кўпайтувчилар

билан ҳосил қилинади, бу кўпайтувчилар сони тегишли белгининг градациялар сонига

бир бирликка камайтирилган сонга тенг. Бунда

-

С

Б

тенгламасининг озод ҳади ҳар бир

белгининг «етишмаётган» градацияларидан бири қайд этилган таянч объект учун

аниқланган.

Параллел кесимлар усули

-

кластер таҳлили методологиясига асосланган кўчмас

мулк объектларини оммавий баҳолаш моделларини қуриш усули. У баҳоланаётган

объектлар мажмуасини умумий белгиларга эга бўлган гуруҳларга ажратишни, ҳар бир

гуруҳ ичида ягона гуруҳ қийматини топишни ва гуруҳ қийматларини таққослаш асосида
модель коэффициентларини ҳисоблашни назарда тутади. Параллел кесимлар

-

бошланғич танланмани индивидуал гуруҳ белгилари бўйича бир хил объектлар

гуруҳларига ажратиш. Изчил кесимлар

-

олдинги қадамда ҳосил бўлган ҳар бир

танланма кесимининг янги белги бўйича янги бир жинсли гуруҳларга бўлиниши.

Кластер таҳлилига асосланган қийматни баҳолаш моделлари (1) баҳолаш

моделининг умумий кўринишига ўхшаш ифода доирасида амалга оширилади:

𝒚

̂ = 𝑪

Б

× 𝑲

𝟏

× 𝑲

𝟐

× 𝑲

𝟑

(9)

бу ерда

С

Б

–

базавий қиймат ставкаси (базавий баҳолаш объекти умумий майдонининг

квадрат метр қиймати);

K

1

–

жойлашув коэффициенти;

K

2

–

девор материали коэффициенти;

K

3

–

хоналар сони коэффициенти.

Муаммони шакллантириш доирасида қийматни баҳолашнинг иккита кластерли

мультипликатив моделини қуриш алгоритмларини кўриб чиқамиз:

www.sci-p.uz

III SON. 2025

827

параллел кесимлар усулига асосланган модель

изчил

кесимлар усулига асосланган модель.

Параллел кесимлар усулида С

Б

қийматининг базавий ставкаси сифатида

экспериментал танланманинг барча объектлари бўйича квартиранинг умумий майдони

квадрат метрининг ўртача нархи олинади. 2 ёки 3

-

жадвалдан С

Б

= 731 п.б. эканлиги

келиб чиқади.

Жойлашув коэффициентининг қиймати нарх ҳудудига боғлиқ. Параллел кесимлар

усулида нарх ҳудудининг жойлашув коэффициенти қиймати ушбу ҳудуддаги барча

экспериментал танланма объектлари умумий майдонининг ўртача квадрат метр
нархининг бутун экспериментал танланма бўйича кўчмас мулк объекти умумий

майдонининг ўртача квадрат метр нархига нисбати сифатида ҳисобланади.

2-

ёки 3

-

жадвал маълумотларидан фойдаланиб, нарх ҳудудларидаги кўчмас мулк

объектларининг солиштирма нархларининг ўртача қийматлари қуйидагича (14

-

жадвал):

14-

жадвал

Ҳудудлардаги кўчмас мулк объектларининг солиштирма нархларининг

ўртача қийматлари

Ҳудудлар

С

Б

-

Базавий қиймат

1.

1003

2.

455

Ушбу маълумотлар жойлашув коэффициентининг қийматларини ҳисоблаш

имконини беради (15

-

жадвал).

15-

жадвал

К

1

жойлашув коэффициентини ҳисоблаш

Нарх ҳудуди

рақами

K

1

коэффициентнинг қиймати

1.

K₁¹

= 1003 / 731 = 1.37

2.

K₁

2

= 455 / 731 = 0.62

Параллел кесимлар усулига асосланган моделни қуриш процедурасига мувофиқ,

девор материали коэффициентининг қийматларини ҳисоблаш учун 2

-

жадвал

маълумотлари бўйича олдиндан ушбу девор материалига эга бўлган барча

экспериментал танланмалар учун солиштирма нархларнинг ўртача қийматларини
ҳисоблаш керак. Ғишт деворли объектлар нархининг ўртача қиймати

830

п.б

.

; блок

деворли объектлар

746

п.б

.

; ёғоч деворли объектлар

617

п.б

.

тенг.

Девор материали коэффициенти қийматларини ҳисоблаш учун маълум бир девор

материалига эга бўлган кўчмас мулк объектлари солиштирма нархларининг ўртача

қийматларини аҳоли пунктида жойлашган барча кўчмас мулк объектлари
нархларининг ўртача қийматларига бўлиш керак (1

6-

жадвал).

16-

жадвал

К

2

девор материали коэффициентини ҳисоблаш

Девор материали

K

2

коэффициентнинг қиймати

ғишт

K

21

=

830 / 731 = 1.13

блок

K

22

=

746 / 731 = 1.02

ёғоч

K

23

=

617 / 731 = 0.84

www.sci-p.uz

III SON. 2025

828

Параллел кесимлар усулига асосланган моделни қуриш тартибига кўра хоналар

сони коэффициентининг қийматларини ҳисоблаш учун 2

-

жадвал маълумотлари

асосида турли хил хоналарга эга бўлган кўчмас мулк объектларининг солиштирма

нархларининг ўртача қийматларини олдиндан ҳисоблаш керак. Буни бутун

экспериментал танланманинг маълумотлари бўйича (барча ҳудудлар ва девор
материаллари бўйича биргаликда) амалга ошириш керак. Ушбу ҳисоб

-

китоб

натижалари 1

7-

жадвалда келтирилган.

17-

жадвал

Кўчмас мулк объектларининг солиштирма нархларининг ўртача қийматлари

Хоналар сони

Ўртача қиймат, яъни

п.б.

1

690

2

713

3

743

4

778

Хоналар сони коэффициентларининг қийматларини ҳисоблаш учун маълум бир

хоналар сонига эга бўлган кўчмас мулк объектлари солиштирма нархларининг ўртача
қийматларини бутун танлов бўйича кўчмас мулк объектлари солиштирма

нархларининг ўртача қийматига бўлиш керак. Бундай ҳисоблаш 1

8-

жадвалда

кўрсатилган.

18-

жадвал

К

3

хоналар сони коэффициентини ҳисоблаш

Хоналар сони

К

3

коэффициентнинг қиймати

1

K

31

=

690 / 731 = 0.94

2

K

32

=

713 / 731 = 0.98

3

K

33

=

743 / 731 = 1.02

4

K

34

=

778 / 731 = 1.06

Баҳоланаётган квартиралар умумий майдони бирлиги қийматининг ҳисобланган

қийматлари 1

5, 16

ва 1

8-

жадвалларда келтирилган коэффициентлардан фойдаланган

ҳолда (9) формула бўйича олинган.

Масалан, 1

-

ҳудуд, ғиштли, бир хонали

объект учун

𝑦̂

С

Б

K₁¹

K

21

K

31

= 731 × 1,37 × 1,13 × 0,94 = 1064 п.б.,

1-

ҳудуд, ёғочли, 4 хонали объект учун

𝑦̂

С

К

1

K

3

К

4

= 731 × 1,37 × 0,85 × 1,06 = 903

п.б.

,

2-

ҳудуд, блокли

, 3

хонали

объект учун

𝑦̂

С

К

2

K

2

К

3

= 731 × 1,096 ×1,010 × 1,050 = 1066

п.б.

Баҳоланаётган квартираларнинг бозор нархларини ҳисоблаш натижалари 1

9-

жадвалда келтирилган.

Ҳисобланган қийматнинг объект нархига нисбати қийматлари ҳам шу ерда

келтирилган.

Бутун танлов бўйича «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатининг ўртача қиймати

0,99,

минимал қиймати

- 0,95

, максимал қиймати

-

1,1 ни ташкил этади. Танланмадаги

24

та

объектдан

4

тасида баҳо нархдан юқори,

20

тасида эса тенг ва паст.

www.sci-p.uz

III SON. 2025

829

19-

жадвал

Экспериментал танланманинг параллел кесимлар усули бўйича ҳисобланган

квартираларнинг бозор нархлари ва қийматлари

Кузатув

рақам

и

1

-

ҳу

дуд

2

-

ҳу

дуд

Ғиш

т

Бл

ок

Ёғо

ч

1

х

она

2

х

она

ли

3

х

она

ли

4

х

она

ли

Нарх

𝑦̂

𝑖

Баҳолаш

қиймати

𝑦̂

𝑖

Қиймат/

нарх

нисбати

1.

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1123.0

1074.86

0.96

2.

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1150.0

1110.4

0.97

3.

1

0

1

0

0

0

0

1

0

1200.0

1157.1

0.96

4.

1

0

1

0

0

0

0

0

1

1250.0

1211.58

0.97

5.

1

0

0

1

0

1

0

0

0

980.0

965.96

0.99

6.

1

0

0

1

0

0

1

0

0

1000.0

999.87

1.0

7.

1

0

0

1

0

0

0

1

0

1050.0

1040.15

0.99

8.

1

0

0

1

0

0

0

0

1

1100.0

1089.25

0.99

9.

1

0

0

0

1

1

0

0

0

750.0

799.53

1.07

10.

1

0

0

0

1

0

1

0

0

780.0

831.27

1.07

11.

1

0

0

0

1

0

0

1

0

800.0

873.42

1.09

12.

1

0

0

0

1

0

0

0

1

850.0

932.39

1.1

13.

0

1

1

0

0

1

0

0

0

450.0

430.13

0.96

14.

0

1

1

0

0

0

1

0

0

470.0

449.0

0.96

15.

0

1

1

0

0

0

0

1

0

490.0

468.24

0.96

16.

0

1

1

0

0

0

0

0

1

510.0

487.88

0.96

17.

0

1

0

1

0

1

0

0

0

430.0

440.29

1.02

18.

0

1

0

1

0

0

1

0

0

450.0

461.08

1.02

19.

0

1

0

1

0

0

0

1

0

470.0

481.64

1.02

20.

0

1

0

1

0

0

0

0

1

490.0

502.28

1.02

21.

0

1

0

0

1

1

0

0

0

410.0

388.38

0.95

22.

0

1

0

0

1

0

1

0

0

430.0

407.24

0.95

23.

0

1

0

0

1

0

0

1

0

450.0

427.07

0.95

24.

0

1

0

0

1

0

0

0

1

470.0

446.94

0.95

Моделнинг

(9) сифатини баҳолашни реал нарх қийматларининг фарқи ҳақидаги

маълумотлар ва уларни регрессия моделидаги каби бир хил кўрсаткичлар асосида
баҳолаш асосида амалга оширамиз: детерминация коэффициенти, баҳолаш моделининг

хатолари, ўртача аппроксимация хатоси, шунингдек, модель қолдиқларининг тақсимот

параметрлари.

19-

жадвал маълумотлари асосида детерминация коэффициенти қийматини

ҳисоблаймиз:

∑(𝑦

𝑖

− 𝑦

𝑖

̂)

2

𝑛

𝑖=1

= 36717.93; ∑(𝑦

𝑖

− 𝑦̅)

2

𝑛

𝑖=1

= 2103003.63

бу ерда

𝑅

2

= 1 −

36717.93

2103003.63

= 0.98

Эркинлик даражалари сонига (танланма ҳажми ва ҳисобга олинадиган таъсир

этувчи омиллар сонига) тузатилган детерминация коэффициентининг қийматини

ҳисоблаймиз. Ушбу ҳолатда

n=24, m=9 (2

ҳудуд

+ 3 турдаги деворлар + 4 турдаги

квартиралар):

𝑅

2

̂ = 1 − (1 − 𝑅

2

) ×

(𝑛 − 1)

(𝑛 − 𝑚 − 1)

= 1 − (1 − 0.98) ×

24 − 1

24 − 9 − 1

= 0.97

www.sci-p.uz

III SON. 2025

830

Бу шуни англатадики, параллел кесимлар усулида амалга оширилган қийматни

баҳолаш модели (9) тажриба

-

синов намунасидаги нархларнинг ўзгаришини 97 фоизга

изоҳлайди. Танланма нархларининг қолган 3% вариацияси моделда ҳисобга олинмаган

омиллар билан боғлиқ.

Баҳолаш моделининг хатоси (7) формула бўйича танланма ўртача квадратик

четланиш сифатида ҳисобланади. 1

9-

жадвал ва

n=24, m=9

маълумотларини ҳисобга

олган ҳолда моделнинг хатолик квадратини ҳисоблаймиз:

𝑆

ост

2

=

∑

(𝑦

𝑖

− 𝑦

𝑖

̂)

2

𝑛

𝑖=1

𝑛 − 𝑚 − 1

=

36717.93

24 − 9 − 1

= 2622.71

Бундан баҳолаш моделининг хатоси келиб чиқади

𝑆

𝑦

= √2622.71 = 51

Кўриб чиқилаётган моделнинг нисбий хатоси

δ

𝑦

=

𝑆

𝑦

𝑦

× 100% =

51

731.38

× 100% =

7.00%

катталиги бўйича регрессион моделнинг шунга ўхшаш кўрсаткичидан (5,5%)

бироз фарқ қилади.

Агар модель хатолари нормал тақсимот қонунига бўйсунса, 95% ишонч

даражасида қуйидагича деб айтиш мумкин: модель бўйича баҳолаш хатоси

±𝑡

𝑛

× 51 =

±2 × 51 = ±102

қийматдан ошмайди (731.38 п.б. ўртача қийматдан ±12%). Бу ерда

t

n

-

танланманинг миқдорига боғлиқ бўлган ва мазкур шароитларда тахминан 2 га тенг

бўлган Стъюдент коэффициенти. Бу ерда t

n

(0,97,14) = 2,14. Бошқа ҳолатларда, ишончли

интервал кенглигини ҳисоблаш учун хатолар тақсимотининг аниқ қонуни ҳақида

маълумот керак бўлади.

Ўртача аппроксимация хатоси моделнинг дастлабки бозор маълумотларини қайта

тиклаш хусусиятларини акс эттиради ва (8) формула бўйича ҳисобланади. 18

-

жадвал

маълумотларига асосланган ҳолда параллел кесимлар усулини амалга оширадиган

моделнинг ўртача аппроксимация хатолиги қиймати 2,5% ни ташкил этади. Бу

кўрсаткич регрессион моделнинг шунга ўхшаш кўрсаткичидан деярли фарқ қилмайди
ва 12

-

жадвалда кўрсатилганидек, баҳолаш моделининг юқори аниқлигига мос келади.

19-

жадвал маълумотлари асосида MS Excel диаграммалар устаси ёрдамида

бошланғич (3

-

расм) ва стандартлаштирилган (4

-

расм) координаталарда «баҳолаш

қиймати/нарх» муносабатларининг частоталар гистограммасини тузамиз.

3-

расм. Параллел кесимлар моделининг «баҳолаш қиймати/нарх»

нисбати частоталари гистограммаси

Манба:

муаллиф томонидан MS Excel да тузилган

.

www.sci-p.uz

III SON. 2025

831

4-

расм. Параллел кесимлар моделининг «баҳолаш қиймати/нарх» нисбатлари

частоталарининг стандартлаштирилган гистограммаси

Манба:

муаллиф томонидан MS Excel да тузилган

.

Расмлардан кўриниб турибдики, регрессия моделидаги каби «баҳолаш

қиймати/нарх» муносабатларининг частота тақсимоти унимодал бўлиб, симметрик

«қанотлар»га яқин сўнадиган «қанотлар»га эга. Мода қиймати ўртача (1,00) нисбатдан

деярли фарқ қилмайди.

Бизнинг ҳолатда (3

-

расм) D = 0,97 + (58–

14) / (116

–

14

–

27) × 0,05

= 0,97+0,029 = 0,999.

Бу модель томонидан баҳоланаётган нархларнинг ўртача

қийматлари энг эҳтимолий қийматларга, яъни объектларнинг бозор қийматларига

яхши мос келишини кўрсатади.

Солиқ коэффициентини регрессион модель учун 1.6

-

бандда тавсифланган

алгоритм бўйича ҳисоблаймиз.

Баҳоланаётган объектлар қийматини ҳисоблаш маълумотлари таҳлили (1

9-

жадвалга қаранг)

танланмада

4

та квартира мавжудлигини кўрсатади, уларнинг

«баҳолаш қиймати/нарх» нисбати уларни қийматларнинг нархлардан сезиларли

даражада ошишига эга бўлган объектлар тоифасига киритиш имконини беради (қиймат
қийматлари нархларнинг тегишли қийматларидан 1,05 ва ундан ортиқ марта ошади).

Танланманинг умумий ҳажми

24

та объектга тенг бўлганда, ҳақиқий сезиларли ошиб

кетиш даражаси

4/24 = 17

% ни ташкил қилади, шунинг учун берилган р%

-

сезиларли

ошиб кетиш даражаси бўйича тавсияларни бажариш учун 1

-

3% пасайтирувчи солиқ

коэффициентини қўллаш керак.

Регрессия моделига ўхшаб,

3

% ортиқлик даражасини ўрнатамиз.

24

та объектдан

танлаб олиш учун бу қийматларнинг модель қийматлари солиқ коэффициентига

кўпайтирилгандан сўнг, сезиларли ортиқликлар қаторида «баҳолаш қиймати/нарх»
нисбатининг максимал қийматлари мос равишда 1,

07, 1,09

ва 1,1 га тенг бўлган 4 та

объект –

9-10

ва

11-12-

сонли объектлар қолиши кераклигини англатади. Солиқ

коэффициентини ҳисоблаш ушбу

4

объектдан кейинги 1

2-

сонли объектга

йўналтирилган ҳолда амалга оширилиши керак, бу

«

баҳолаш қиймати/нарх

» 1,02

га

тегишли.

Солиқ коэффициентининг қийматини Кн

3%

, аввалгидек, тенгламадан топамиз

1,02

Кн

3%

= 1.

бу ерда Кн

3%

= 1/1,02 = 0,98

0,98.

Квартираларнинг бозор нархлари ва уларга мос келадиган солиқ қийматларини

бозор қийматининг ҳисобланган қийматларини 0,98 солиқ коэффициентига
кўпайтириш орқали олинган маълумотлар 20

-

жадвалда келтирилган. У ерда ҳар бир

объектнинг солиқ қиймати ва бозор баҳоси нисбатларининг қийматлари келтирилган.

www.sci-p.uz

III SON. 2025

832

20-

жадвал

Экспериментал танланманинг параллел кесимлар усули бўйича ҳисобланган

квартираларнинг бозор нархлари ва солиқ қийматлари

Кузатув

рақами

1

-

ҳу

дуд

2

-

ҳу

дуд

Ғиш

т

Бл

ок

Ёғо

ч

1

х

она

2

х

она

ли

3

х

она

ли

4

х

она

ли

Нарх

𝑦̂

𝑖

Солиқ

қиймати

𝑦̂

𝑖

Қиймат/

нарх

нисбати

1.

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1074.86 1053.36

0.98

2.

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1110.4 1088.19

0.98

3.

1

0

1

0

0

0

0

1

0

1157.1 1133.96

0.98

4.

1

0

1

0

0

0

0

0

1

1211.58 1187.35

0.98

5.

1

0

0

1

0

1

0

0

0

965.96

946.28

0.98

6.

1

0

0

1

0

0

1

0

0

999.87

979.87

0.98

7.

1

0

0

1

0

0

0

1

0

1040.15 1019.35

0.98

8.

1

0

0

1

0

0

0

0

1

1089.25 1067.47

0.98

9.

1

0

0

0

1

1

0

0

0

799.53

783.54

0.98

10.

1

0

0

0

1

0

1

0

0

831.27

814.05

0.98

11.

1

0

0

0

1

0

0

1

0

873.42

855.95

0.98

12.

1

0

0

0

1

0

0

0

1

932.39

913.74

0.98

13.

0

1

1

0

0

1

0

0

0

430.13

421.33

0.98

14.

0

1

1

0

0

0

1

0

0

449.0

440.02

0.98

15.

0

1

1

0

0

0

0

1

0

468.24

458.88

0.98

16.

0

1

1

0

0

0

0

0

1

487.88

478.12

0.98

17.

0

1

0

1

0

1

0

0

0

440.29

431.49

0.98

18.

0

1

0

1

0

0

1

0

0

461.08

451.86

0.98

19.

0

1

0

1

0

0

0

1

0

481.64

472.21

0.98

20.

0

1

0

1

0

0

0

0

1

502.28

492.24

0.98

21.

0

1

0

0

1

1

0

0

0

388.38

380.61

0.98

22.

0

1

0

0

1

0

1

0

0

407.24

399.09

0.98

23.

0

1

0

0

1

0

0

1

0

427.07

418.53

0.98

24.

0

1

0

0

1

0

0

0

1

446.94

438.0

0.98

Кутилганидек, бозор нархлари ва уларга мос келадиган солиқ қийматининг

моделлаштирилган қийматлари танловида «солиқ қиймати / нарх» нисбати

қийматлари 1,05 чегаравий қийматдан ошадиган бирорта

объект мавжуд эмас. Бутун

танланма бўйича «солиқ қиймати/нарх» нисбатининг ўртача қиймати 0,9

8

ни, минимал

ва максимал қийматлари 0,

98

ни ташкил этади.

Экспериментал танланманинг параллел кесимлар усулини амалга оширувчи

моделнинг базавий ставкалари ва коэффициентлари 2.1.

-

бандда олинган

маълумотларга мувофиқ аниқланади.

Қийматни баҳолаш модели, изчил (кетма

-

кет) кесимлар усулига асосланган ҳолда,

аввалги икки модел билан бир хил формула доирасида амалга оширилиши мумкин:

𝒚

̂ = СБ × К𝟏 × 𝑲𝟐 × К𝟑

(9)

Кетма

-

кет кесимлар усулида, параллел кесимлар усулида бўлгани каби, базавий

қиймат ставкаси (С

Б

) сифатида бутун экспериментал танланма бўйича кўчмас мулк

объектларининг умумий майдони квадрат метрининг ўртача нархи олинади: y = С

Б

= 731

п.б.

Жойлашув коэффициенти К

1

нинг қиймати нарх ҳудудига боғлиқ. Жойлашув

омили кўчмас мулк объекти учун энг муҳим омиллардан бири эканлигини ҳисобга олган

ҳолда, қоида тариқасида, айнан жойлашуви бўйича экспериментал танланмани бир хил

www.sci-p.uz

III SON. 2025

833

гуруҳларга ажратиш амалга оширилади. Кетма

-

кет кесим усулида, параллел усулдаги

каби, жойлашув коэффициенти (нарх ҳудуди) қиймати ушбу нарх ҳудудида жойлашган

кўчмас мулк объектлари умумий майдонининг ўртача квадрат метр нархининг бутун

экспериментал танланма бўйича ўртача квадрат метр нархга нисбати сифатида

ҳисобланади.

2-

ёки 3

-

жадвал маълумотларидан фойдаланиб, нарх ҳудудларидаги кўчмас мулк

объектларининг солиштирма нархларининг ўртача қийматларини аниқлаймиз. Ушбу

маълумотлар жойлашув коэффициентининг қийматларини ҳисоблаш имконини беради

(21-

жадвал).

21-

жадвал

K

1

жойлашув коэффициентини ҳисоблаш

Нарх ҳудуди

рақами

K

1

коэффициентнинг қиймати

1.

K₁¹

= 1003 / 731 = 1,37

2.

K₁

2

= 460 / 731 = 0,63

Девор материали коэффициенти К

2

нинг қийматларини ҳисоблаш учун 2 ёки 3

-

жадвал маълумотлари бўйича олдиндан турли девор материалларига эга бўлган кўчмас

мулк объектларининг ўртача солиштирма нархларини ҳисоблаш керак.

Кетма

-

кет кесимлар усулига асосланган қийматни баҳолаш моделини қуриш

тартибига мувофиқ, буни ҳудудлар бўйича алоҳида амалга ошириш керак:

Девор материали коэффициентларининг К

2

қийматларини ҳисоблаш учун турли

девор материалига эга бўлган кўчмас мулк объектларининг солиштирма нархларининг
ўртача қийматларини тегишли ҳудудларда жойлашган барча кўчмас мулк объектлари

нархларининг ўртача қийматларига бўлиш керак. Яъни, биринчи қадамда олинган ҳар

бир кесим ҳудудини олдиндан фақат девор материалини қизиқтирадиган объектларни

ўз ичига олган гуруҳларга ажратиш керак (22

-

жадвал)

22-

жадвал

Девор материали К

2

коэффициентини ҳисоблаш

Нарх ҳудуди

рақами

Девор материали

K

2

коэффициенти

қиймати

1

ғишт

K

21

=

1183/1003=1,18

1

блок

K

22

=

1033/1003=1,03

1

ёғоч

K

23

=

795/1003=0,79

2

ғишт

K

24

=

480/460=1,04

2

блок

K

25

=

460/460=1,00

2

ёғоч

K

26

=

440/460=0,96

Кетма

-

кет кесимлар усулига асосланган моделда хоналар сони коэффициенти

К

3

нинг қийматларини ҳисоблаш учун аввал 2, 3

-

жадвал маълумотлари асосида хоналар

сони турлича бўлган кўчмас мулк объектларининг солиштирма нархларининг ўртача
қийматларини ҳисоблаш лозим. Буни нарх ҳудудлари ва девор материаллари бўйича

алоҳида амалга ошириш

керак (2

3-

жадвал)

.

www.sci-p.uz

III SON. 2025

834

23-

жадвал

Хоналар сонига қараб квартиралар нархларининг ўртача қийматларини

ҳисоблаш

Нарх ҳудуди

рақами

Девор

материали

Хоналар сони

Нархнинг ўртача қиймати,

яъни п.б.

1

ғишт

1

1123

1

ғишт

2

1150

1

ғишт

3

1200

1

ғишт

4

1250

1

блок

1

980

1

блок

2

1000

1

блок

3

1050

1

блок

4

1100

1

ёғоч

1

750

1

ёғоч

2

780

1

ёғоч

3

800

1

ёғоч

4

850

2

ғишт

1

450

2

ғишт

2

470

2

ғишт

3

490

2

ғишт

4

510

2

блок

1

430

2

блок

2

450

2

блок

3

470

2

блок

4

490

2

ёғоч

1

410

2

ёғоч

2

430

2

ёғоч

3

450

2

ёғоч

4

470

К

3

хоналар сони коэффициентларининг қийматларини ҳисоблаш учун турли хил

хоналарга эга бўлган кўчмас мулк объектларининг солиштирма нархларининг ўртача
қийматларини турли хил девор материалларига эга бўлган кўчмас мулк объектлари

нархларининг ўртача қийматларига бўлиш керак. Бунда нарх ҳудудлари бўйича алоҳида

амалга ошириш лозим (24

-

жадвал).

24-

жадвал

К

3

хоналар сони коэффициентини ҳисоблаш

Нарх ҳудуди

рақами

Девор

материали

Хоналар сони

K

3

коэффициенти

қиймати

1

ғишт

1

K

31

=

1123/1183=0,949

1

ғишт

2

K

32

=

1150/1183=0,972

1

ғишт

3

K

33

=

1200/1183=1,014

1

ғишт

4

K

34

=

1250/1183=1,057

1

блок

1

K

35

=

980/1033=0,950

1

блок

2

K

36

=

1000/1033=0,968

1

блок

3

K

37

=

1050/1033=1,016

1

блок

4

K

38

=

1100/1033=1,065

www.sci-p.uz

III SON. 2025

835

Нарх ҳудуди

рақами

Девор

материали

Хоналар сони

K

3

коэффициенти

қиймати

1

ёғоч

1

K

39

=

750/795=0,943

1

ёғоч

2

K

310

=

780/795=0,981

1

ёғоч

3

K

311

=

800/795=1,006

1

ёғоч

4

K

312

=

850/795=1,069

2

ғишт

1

K

313

= 450/480 = 0,937

2

ғишт

2

K

314

= 470/480 = 0,979

2

ғишт

3

K

315

= 490/480 = 1,020

2

ғишт

4

K

316

= 510/480 = 1,062

2

блок

1

K

317

= 430/460 = 0,934

2

блок

2

K

318

= 450/460 = 0,978

2

блок

3

K

319

= 470/460 = 1,021

2

блок

4

K

320

= 490/460 = 1,065

2

ёғоч

1

K

321

= 410/440 = 0,931

2

ёғоч

2

K

322

= 430/440 = 0,977

2

ёғоч

3

K

323

= 450/440 = 1,022

2

ёғоч

4

K

324

= 470/440 = 1,068

Баҳоланаётган квартиралар умумий майдони бирлиги қийматининг ҳисобланган

қийматларини 21, 22 ва 24

-

жадвалларда келтирилган коэффициентлардан

фойдаланган ҳолда (9) формула бўйича олиш мумкин.

Масалан, 1

-

ҳудуд, ғиштли, бир хонали объект учун

𝑦̂

С

Б

×

K₁¹

×

K

21

×

K

31

= 731 × 1,37 × 1,18 × 0,949 = 1122

п.б.,

1-

ҳудуд, ёғоч, 4 хонали

объект учун

𝑦̂

С

Б

×

K₁¹

×

K

23

×

K

312

= 731 × 1,37 × 0,79 × 1,069 = 846

п.б.,

1-

ҳудуд, блокли, 3 хонали

объект учун

𝑦̂

С

Б

×

K₁

2

×

K

22

×

K

37

= 731 × 1,37 × 1,03 × 1,016 = 1049

п.б.,

Баҳоланаётган квартираларнинг бозор нархларини ҳисоблаш натижалари 2

5-

жадвалда келтирилган.

25-

жадвал

Экспериментал танланманинг кетма

-

кет кесимлари усули билан ҳисобланган

квартираларнинг бозор нархлари ва нархлари

Кузатув

рақами

1

-

ҳу

дуд

2

-

ҳу

дуд

Ғиш

т

Бл

ок

Ёғо

ч

1

х

она

2

х

она

ли

3

х

она

ли

4

х

она

ли

Нарх

𝑦̂

𝑖

Баҳолаш

қиймат

𝑦̂

𝑖

Қиймат

/нарх

нисбати

1.

1

0

1

0

0

1

0

0

0

1123

1122.05

1.00

2.

1

0

1

0

0

0

1

0

0

1150

1149.24

1.00

3.

1

0

1

0

0

0

0

1

0

1200

1198.90

1.00

4.

1

0

1

0

0

0

0

0

1

1250

1249.74

1.00

5.

1

0

0

1

0

1

0

0

0

980

980.45

1.00

6.

1

0

0

1

0

0

1

0

0

1000

999.02

1.00

7.

1

0

0

1

0

0

0

1

0

1050

1048.56

1.00

8.

1

0

0

1

0

0

0

0

1

1100

1099.13

1.00

9.

1

0

0

0

1

1

0

0

0

750

746.45

1.00

10.

1

0

0

0

1

0

1

0

0

780

776.53

1.00

11.

1

0

0

0

1

0

0

1

0

800

796.32

1.00

12.

1

0

0

0

1

0

0

0

1

850

846.19

1.00

13.

0

1

1

0

0

1

0

0

0

450

449.01

1.00