Үл хөдлөх хөрөнгийн үнэлгээ болон орон сууцны үнэлгээ, хувийн хашаа байшингийн үнэлгээг мэдээллийн санд суурилж дата майнинг /фактор анализ/ болон регресийн шинжилгээгээр хийж үр дүнг харьцуулах, цаашид програмчлах боломж эрэлхийлэх зорилгоор энэхүү судалгааг хийсэн.
Судалгаа, загварчлалд ашиглагдах үл хөдлөх хөрөнгийн зах зээлийн мэдээллийг манай улсад түгээмэл ашиглагддаг Remax сайтан дээрээс авсан ба 2 сарын турш 20 гаран үзүүлэлтээр нийслэлийн 6 дүүрэг, хороо бүрт цуглуулж нийт 865 мөртэй 24 баганатай байхаар төлөвлөж мэдээллийн санг үүсгэв.
Мэдээллийн санг бүрдүүлэх явцад хэд хэдэн тодорхойгүй нөхцөлүүд үүсч байсан ба тухай бүрд хэрхэн шийдвэрлэх аргачлал хайж шийдвэрлэхийг эрмэлзэв.
Тухайлбал үл хөдлөх хөрөнгийн борлуулах зар мэдээллээ оруулахдаа манай борлуулагч, агентууд хөрөнгийн мэдээллээ тэр бүр бүрэн гүйцэд оруулдаггүй тухайлбал барилгын хийц, дотоод засал, цонхны тоо, хэдэн давхарт байрлаж байгаа гэх мэт зарим мэдээллүүд орхигддогоос тус үзүүлэлт missing value буюу гээгдэх, гээгдэх бүрт тус борлуулалтын мэдээллийг загварчлалдаа хэрхэн авч ашиглах талаар сонирхолтой асуулт үүсч байв.
Энэ асуудал дангаараа нэлээдгүй том судалгааны ажил болох бүрэн боломжтой бөгөөд орхигдсон утгуудыг хэрхэн орлуулах талаар missing value handling method буюу олон улсад хэрхэн тооцох, аргачлалуудыг үр дүнгээр нь харьцуулах давуу болон сул талыг оновчлох нь цаашид манай салбарын мэдээллийн санг бүрдүүлэх ажилд том хувь нэмэр оруулах байх. Бүрдүүлсэн сан маань дараах бүтэцтэй.
Tооцоололд ашиглагдах мэдээллийн сангийнхаа гээгдсэн утгуудыг орлуулахдаа дата майнингийн түгээмэл ашиглагддаг 5 аргаас хамгийн энгийн нь болох дундаж/медиан/моод-р орлуулах аргачлалыг сонгон авч ашиглалаа.
Мөн судалгаанд ашиглагдах нийт 867 мөрт мэдээллийн сангийн 80%-ийг санамсаргүй байдлаар таслан авч train дата үүсгэх түүнийгээ ашиглан хоёр аргачлал тус бүрээр тооцооллоо хийхээр төлөвлөв.
Үлдсэн 20%-ийн дата мэдээллээ ашиглан үр дүн хэрхэн гарч байгааг харуулахыг зорилоо. Үндсэн дата мэдээллийн тоон утгийг доор харуулав.
Фактор анализ /Decision tree method/
Фактор анализ ашиглан тооцоолж үр дүнг нэгжийн метр квадрат талбайн үнээр /мянгачилсан/ гаргасан. Тооцооллыг хийхэд хувьсагчидын ач холбогдол дараах байдлаар ангилагдаж байна.
Дээрх үр дүнгээс хархад шийдвэр гаргалтын модны үндэс буюу анхдагч зангилаа нь дүүргээр ангилж байна. Улаанбаатар хотын Баянгол Баянзүрх Сонгинохайрхан Чингэлтэй /анхаарах/ дүүрэг дэх үл хөдлөх хөрөнгүүдийн хувьд нэг ангилалд Хан-Уул, Сүхбаатар дүүрэг дэх үл хөдлөх хөр өнгүүд нөгөө ангилалд багтаж байгааг харж болно /тухайлбал Сүхбаатар /1-5-р хороо/, Хан-Уул /Зайсан, Хүннү, Маршал, Ривер гарден/ зэрэг үнэ цэнэтэй элит орон сууцнууд өгөгдлийн санд нилээдгүй жин дарж байгаатай холбоотой гэж таамаглав/. Анхдагч зангилаанаас хархад байршлын хүчин зүйл үл хөдлөх хөрөнгийн үнэлгээнд чухал нөлөөтэй байна.
Мөн дараагийн ач холбогдол бүхий хувьсагч нь орон сууцны талбай ба энэ нь орон сууцны талбай бага байх нь тухайн үл хөдлөх хөрөнгийн үнэ цэнэ, хөрвөх чадварт эерэг нөлөөлдөг гэж үзэж болохоор байна.
Гэх мэтчилэн дээрх загварын зангилаа бүрийг тайлбарлаж болно. Жишээ болгож www.unegui.mn сайтан дээрээс нэг үл хөдлөх хөрөнгө сонгон авч үнэлгээг гаргаж үзэе:
Үл хөдлөх хөрөнгийн үнийг мэдэхгүй тодорхойлох шаардлагатай байг. Өгөгдсөн зарлалд үнэлгээний зүйл Баянгол дүүрэгт байрлах 3 өрөө, 1 ариун цэврийн өрөөтэй 12 давхар барилгын 4 давхарт байрлаж байна.
Хорооны хувьд тодорхой бичигдээгүй /гээгдсэн утга боловч 25-р хорооноос бага байх нь тодорхой/. Бид шийдвэр гаргалтын модны тусламжтайгаар /доорх зурагт үзүүлэв/ үнэлгээний зүйлийн нэгж метр квадратын үнэ 1920 мянган төгрөг байгааг хялбархан харж болно.
Энэ загвар маань ерөнхий байдлаар үл хөдлөх хөрөнгийн үнэлгээг гаргаж байгаа ба хөрөнгийн зарим чухал үзүүлэлтүүд болох дотоод засал, биет элэгдэл зэрэг чухал үзүүлэлтүүд үнэлгээнд мэдэгдэхүйц нөлөөлөхгүй байна(1) энэ тохиолдолд хөрөнгийн үнэлгээчин тохируулга хийх замаар үнэлгээний дүнг нарийвчлах боломжтой юм.
