2857.Интеллектуальные технологии управления недвижимостью

чем полученные значения. В более ранних подразделах было предложено следующее «шкалирование» данного параметра: оценке 1 соответствовала доходность бизнеса, позволяющая лишь оплачивать арендные платежи, тогда как оценке 4 – возможность арендовать два требуемых помещения. Учитывая стоимость аренды, минимальная доходность предприятий составляет 15 000 руб. в месяц, а максимальная 30 000 руб. в месяц. Напомним, что эти значения учитывают лишь возможность аренды. В целом предполагается, что доходность выше, так как предприятие должно находиться всостояниибезубыточности.

Анализ может быть более детальным при наличии соответствующей информации: выручка малых предприятий, себестоимость реализуемой продукции, коммерческие и управленческие расходы и т.д. Подобная информация позволила бы определить, сколько в среднем тратит малое предприятие на аренду помещений, и более тщательно выстроить шкалу.

В представленной первоначальной шкале минимальный уровень доходности предпринимателей в количественном выражении (dmin) принят в размере 15 000 руб., что соответствует качественному значению (Dmin) 1, тогда как максимальный (dmax) – 30 000, что соответствует качественному значению (Dmax). Поиск физического значения уровня доходности (dx), соответствующего полученному опытным путём качественному значению (Dx) 1,72, может осуществляться в соответствии с формулой

Решение данного уравнения с подстановкой известных значений позволило выявить, что в соответствии с качественной оценкой и представленной шкалой приведения уровень доходности предпринимателей должен составлять 18 600 руб.

Поскольку полученная модель при условии соответствия количественных и качественных оценок шкал объёма сделок и цены отображает сложившееся рыночное равновесие, в случае несовпадения рассчитанного уровня доходности с результатами,

121

elib.pstu.ru

полученными в ходе маркетингового исследования рынка, напрашивается лишь одно решение – требуется пересмотреть шкалу приведения от физических параметров к качественным по показателю «уровень доходности бизнеса». При этом необходимо, чтобы полученная новая количественная оценка совпала с качественным значением 1,72.

Преобразование функции приведения предполагает изменение физических параметров dmin и dmax, соответствующих значе-

ниям 1 (Dmin) и 4 (Dmax).

Преобразуя выражение (4.6) таким образом, чтобы в результате можно было определить новое значение параметра dmax, получили результат, представленный выражением

Поскольку используется постоянная шкала [1, 4], выражение можно упростить до вида

Выражения (4.7) и (4.8) используются в случаях, если при изменении шкалы приведения предполагается оставить без изменений минимальное физическое значение шалы dmin.

С другой стороны, если требуется оставить без изменений максимальное количественное значение, то требуется применять выражение

упрощение которого в результате применения шкалы [1, 4] придаст ему вид

122

elib.pstu.ru

Представим гипотетическую ситуацию, при которой результаты маркетингового исследования показали, что в среднем доходность малого предпринимательства составили 19 000 руб. Применяя формулу (4.8), нетрудно определить, что при неизменности нижнего предела физической шкалы оценивания с целью сопоставления качественной оценки 1,62 с данным значением, требуется увеличить максимальное значение физической шкалы до уровня 31 666, 66 руб.

С другой стороны, в случае необходимости изменения шкалы приведения с неизменным параметром верхнего физического значения, использование формулы (4.10) позволит определить нижнее значение физической шкалы – 15 526,32 руб.

На рис. 4.9 представлена графическая интерпретация применения методики пересмотра шкал приведения: первоначальная шкала приведения с координатами [15000,1; 30000,4] и полученная в результате расчётов новая шкала с координатами [15000,1; 30000,3,7]. Качественное значение физического параметра в новой шкале было получено в результате применения выражения

Однако для рассмотрения примера применения изложенной в работе методики рационализации институциональных мер поддержки малого бизнеса в области арендных отношений примем, что все шкалы микромодели соответствуют действительности.

Учитывая потребности государства в увеличении доли малого бизнеса в региональной и федеральной экономике до указанных долей, на основе применения инструмента Декон с интеграцией функций чувствительности в качестве функций спроса и предложения были получены взвешенные решения, позволяющие воздействовать на объёмы совершаемых сделок без существенного влияния на сложившиеся цены.

123

elib.pstu.ru

Уровень доходности арендаторов х3 по результатам построения базовой модели составил 1,62, а для необходимого числа арендных сделок – 1,82, тогда как увеличение уровня уплаты составило ∆у2 = 0,07.

4.5. Типовые задачи управления рыночными отношениями

Используя представленные методические наработки, обучающийся может решать некоторый перечень актуальных рыночных задач. В конечном счёте каждая из них сводится к построению рыночной модели на основе кривых спроса и предложения, в частности:

моделирование спроса и предложения в любом рыночном сегменте;

прогнозирование динамики спроса и предложения в результате изменения какого-либо из факторов;

формирование оптимизированной бюджетной политики, направленной на регулирование рынка и рыночных отношений на основе прогноза изменений и степени затратности;

разработка комплексных рыночных мероприятий на нескольких сегментах в условиях динамической системы;

параметрическое прогнозирование тенденций и сценариев развития рынка.

В целом требуется отметить, что на данном этапе присутствуют некоторые блоки задач, требующие доработки с методологической позиции, которые могут являться отдельными исследованиями или дополнять существующие. В частности, к частично решённым задачам относятся:

– задача определения рыночных взаимосвязей на макроэкономических уровнях;

– задача построения моделей коллективных предпочтений;

– задача макроэкономического прогнозирования рыночных тенденций и т.д.

Рыночные исследования многогранны, и в качестве результатов могут быть представлены также исследования отдельных

126

elib.pstu.ru

рынков, учитывающие их особенности и принципиальные отличия от теоретизированных пониманий.

Контрольные вопросы

1.С какой целью учёные и аналитики осуществляют моделирование рынков и рыночных систем?

2.Какие положения приняты в концепции моделирования рынка недвижимости?

3.Какие детерминанты спроса и предложения целесообразно выбирать при моделировании рынков недвижимости?

4.Как строятся функции спроса и предложения?

5.Для чего выполняется процедура сертификации модели предпочтений участников рынка?

6.Какие существуют подходы для построения моделей рынка недвижимости в случае неоднородности участников рынка недвижимости?

7.Какие процессы составляют основу технологии моделирования рынков недвижимости?

8.Какими способами может быть осуществлена коррекция модели рынка?

9. Для чего выполняется линеаризация функций спроса

ипредложений?

10.Чем объясняется необходимость переходов от количественныхпараметровмодели кихкачественнымоценкам иобратно?

11.Для чего нужны системы поддержки принятия решений в задачах управления рыночными отношениями?

Формируемые компетенции в области моделирования рынков недвижимости

После изучения данной главы студент должен овладеть уникальными инжинирингово-управленческими компетенциями в области моделирования рынка недвижимости, состоящими из знаний в области теории рынка, рыночных отношений, законов рыночной динамики и конкуренциий, умений проводить маркетинговые исследования, определять доли рынка основных уча-

127

elib.pstu.ru

стников, определять деловые и потребительские индексы рынка недвижимости, владения интеллектуальными технологиями моделирования предпочтений основных участников рыночных отношений, методами анализа и моделирования рынка недвижимости и т.д.

В совокупности с личностными качествами обучающегося инжинирингово-управленческая компетенция определяет его способность к самостоятельной разработке и исследованию интеллектуальных технологий моделирования рынка недвижимости, а также выполнению научно-исследовательской работы по данной тематике.

Отдельно отмечается, что обучающийся, получивший данный набор компетенций к моменту окончания обучения являет собой полноценного профессионального участника рынка, способного моделировать и прогнозировать динамику спроса и предложения в любом рыночном сегменте, определяя безошибочно комбинацию возможных событий, вызвавших наблюдаемые тенденции, разрабатывать оптимизированный подход, направленный на регулирование рынка и рыночных отношений на основе прогноза изменений и степени затратности, а также формировать комплексные рыночные мероприятия на нескольких сегментах в условиях динамической системы.

128

elib.pstu.ru

СПИСОК РЕКОМЕНДУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ К ГЛАВЕ 4

1.Принцип многомодельности в задачах моделирования индивидуальных предпочтений / А.А. Белых [и др.] // Управление большими системами. Спец. вып. 30.1. Сетевые модели в управлении; Ин-тпроблемуправления РАН. – М., 2010. – С. 128–143.

2.Голубева О.С., Гуреев К.А., Марков Д.А. Систематизация теоретических основ интеллектуальной технологии моделирования инфляционных процессов // Казанская наука. – 2012. –

№2. – С. 70–74.

3.Гуреев К.А. Интеллектуальные технологии моделирования рынков в процессах поддержки предпринимательского сек-

тора // Управление экономическими системами. – 2012. –

№2 (38) [Электронный ресурс]. – URL: http://www.uecs.ru/ instrumentalnii-metody-ekonomiki/item/1062-2012-02-22-05-47-56 (дата публикации 22.02.2012 г.).

4.Гуреев К.А. Интеллектуальные технологии моделирования рынка аренды коммерческой недвижимости // Экономика и предпринимательство. – 2012. – № 2. – С. 255–262.

5.Гуреев К.А., Алексеев А.О. Голубева О.С. Интеллектуальные технологии в процессах моделирования цикличных инфляционных изменений // Вестник Самар. гос. экон. ун-та. Сер. Экономика. – Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2011. –

№84. – С. 25–29.

6.Гуреев К.А. Голубева О.С. Оценка возможностей использования новейших интеллектуальных технологий в процессах моделирования инфляционных факторов // Экономика и пред-

принимательство. – 2012. – № 4. – С. 61–64.

7.Харитонов В.А., Гуреев К.А. Регулирование арендных отношений в задачах поддержки малого бизнеса // Вестник Самар. гос. экон. ун-та. Сер. Экономика. – Самара: Изд-во Самар.

гос. экон. ун-та, 2010. – № 66. – С. 83–87.

8.Харитонов В.А., Гуреев К.А. Аналитические исследования моделей рынка арендных отношений на основе линеариза-

129

elib.pstu.ru

ции функций спроса и предложения // Вестник Самар. гос. экон. ун-та. Сер. Экономика. – Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2010. – № 69. – С. 101–106.

9.Харитонов В.А., Гуреев К.А. Проблема принятия решений

взадачах регулирования арендных отношений в интересах малого бизнеса // Вестник Перм. ун-та. Сер. Экономика. – Пермь: Изд-во Перм. гос. ун-та, 2009. – №2. – С. 24–33.

10.Интеллектуальные технологии обоснования инновационных решений: монография / В.А. Харитонов [и др.]; под науч. ред. В.А. Харитонова. – Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. – 342 с.

130

elib.pstu.ru