KO'CHMAS MULKNI BAHOLASHDA AVTOMATIK BAHOLASH MODELLARIDAN (AUTOMATED VALUATION MODELS) FOYDALANISH

Ushbu maqolada ko‘chmas mulkni baholash jarayonida Avtomatik Baholash Modellari (AVM)ning nazariy asoslari, amaliy qo‘llanilishi hamda samaradorligi kompleks tarzda tahlil qilinadi. Tadqiqotda raqamli texnologiyalar, katta hajmdagi ma’lumotlar (big data) va mashinaviy o‘rganish algoritmlarining baholash aniqligiga ta’siri statistik va taqqoslovchi usullar orqali o‘rganilgan. An’anaviy ekspert baholash usullari bilan solishtirganda, AVMlarning tezkorlik, obyektivlik va xarajatlarni optimallashtirishdagi ustunliklari asoslab beriladi. Shu bilan birga, model natijalariga hududiy heterogenlik, ma’lumotlar sifati va bozor o‘zgaruvchanligining ta’siri empirik dalillar asosida yoritiladi. Tadqiqot natijalari ko‘rsatadiki, rivojlanayotgan bozorlar sharoitida AVMlarni lokal ma’lumotlar bazasi bilan integratsiya qilish baholash aniqligini sezilarli darajada oshiradi. Maqolada shuningdek, regressiya modellari, neyron tarmoqlar va gibrid yondashuvlarning prognozlashdagi samaradorligi tahlil qilinib, ularning amaliy qo‘llanish doirasi bo‘yicha ilmiy xulosalar beriladi.本文对房地产评估流程中的自动评估模型（Automatic Valuation Models，缩写AVM）的理论基础、实际应用及综合效能展开了全面分析。本研究通过统计与对比分析方法，探究了数字技术、大数据（big data）及机器学习算法对评估精准度的影响。相较于传统专家评估方法，本文论证了AVM在评估效率、客观性及成本优化层面的显著优势。此外，本文基于实证依据，阐释了区域异质性、数据质量及市场波动性对模型评估结果的影响。研究结果表明，在新兴市场环境下，将AVM与本地数据库进行集成可显著提升评估精准度。本文还分析了回归模型、神经网络及混合方法在预测任务中的应用效能，并就其实际应用范围给出了学术结论。