книги / Управление торгово-развлекательными комплексами и магазинами шаговой доступности

где xl – остаток деления по модулю аргумента свертки Xl [1,4]:

j6, j7, j8 и j9 – элементы матрицы свертки M, определенные на пересечении следующих строк и столбцов матрицы:

где [] – целая часть числа.

О требуемой непрерывности шкал, используемых в матричных механизмах комплексного оценивания, говорилось в работе В.Б. Гусева145, также отмечалось требование к функции свертки – ее кусочно-гладкость. Среди приведенных подходов к оцениванию условие кусочно-гладкости не выполняется только у максиминной нечеткой процедуры, однако подход А.О. Алексеева146 устраняет данный недостаток. Преимуществом нечетких процедур комплексного оценивания является возможность учета модальных суждений носителей предпочтений.

145Гусев В.Б. Верификация и применение непрерывных шкал при многокритериальном выборе // AIS-IT’09: тр. конгр. по интеллект. системам и информ. технологиям. –

М.: Физматлит, 2009. – Т. 1. – С. 145–151.

146Алексеев А.О. Исследование альтернативных подходов к теоретико-множествен- ным операциям над нечеткими множествами в процедуре нечеткого комплексного оценивания // Прикладная математика и вопросы управления. – 2015. – № 1. – С. 60–72.

61

Используя программные комплексы147, образующие класс программных продуктов ДЕКОН (аббревиатура от «Деревья комплексного оценивания объектов недвижимости»), можно оценить качество любого объекта коммерческой недвижимости по выбранным потребителями критериям. Данный программный продукт позволяет выбирать подход к комплексному оцениванию из перечисленных выше.

Квалиметрическая модель комплексного оценивания.

Квалиметрические модели148 получили широкое распространение в практике комплексного оценивания. Применение квалиметрии для экспертизы и оценки объектов недвижимости описано в работе В.М. Маругина и Г.Г. Азгальдова149. Результатом комплексного оценивания становится средневзвешенная оценка. Преимуществом данных методов является их простота и то, что данные методы разрабатывались специально для количественного оценивания качества.

В работе А.Г. Варжапетяна150 приводится ряд таких оценок с рекомендациями их прикладного использования. В работе В.С. Спириной и А.О. Алексеева151, где оценивалось качество ТРК, применялась геометрическая модель:

l 1

147Автоматизированная система комплексного оценивания объектов с возможностью выбора нечеткой процедуры свертки в соответствии со степенью неопределенности экспертной информации о параметрах их состояния: свид. о гос. рег. программы для ЭВМ

№2014660537 Рос. Федерация / А.О. Алексеев, В.А. Харитонов, Р.Ф. Шайдулин, М.И. Меле-

хин. – №2014618056; заявл. 12.08.2014; зарег. вРеестрепрограммдляЭВМ09.10.2014.

148Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров (основы квалиметрии). – М.: Экономика, 1982. – 256 с.; Варжапетян А.Г. Квалиметрия: учеб. пособие /

СПбГУАП. – СПб., 2005. – 176 с.

149Квалиметрическая экспертиза строительных объектов / под ред. В.М. Маругина и Г.Г. Азгальдова. – СПб.: Политехника, 2008. – 528 с.

150ВаржапетянА.Г. Квалиметрия: учеб. пособие/ СПбГУАП. – СПб., 2005. – 176 с.

151Спирина В.С., Алексеев А.О. Моделирование и прогнозирование посещаемости коммерческой недвижимости на основе оценки ее потребительской привлекательности (на примере торгово-развлекательных комплексов) // Актуальные проблемы экономики и права. – 2015. – № 1(33). – С. 209–217.

62

где ql – взвешенные коэффициенты (пример которых для ТРК приводится в работе В.С. Спириной и А.О. Алексеева152), сумма которых должна быть равна единице; Ql – значение l-й характеристики. Авторами проводилось исследование всех приведенных в работе А.Г. Варжапетяна153 методов, результаты которых оказались близкимидругк другу и реальным даннымо посещенииОКН.

Как и в предыдущем случае, оценки, полученные в результате опросов потребителей, должны быть приведены к используемой шкале, на которой определяется Ql, в данном случае к относительной шкале [0;1]. Приведем пример линейных функций приведения. Для монотонновозрастающихфункцийуравнениеимеетследующийвид:

для монотонно убывающих уравнение имеет следующий вид:

Результаты теоретических исследований показали154, что модифицированная модель оценки потребительской привлекательности, в которой качество ОКН определялось с помощью как матричных (38), так и квалиметрической (46) моделей155 , дает результаты прогнозирования посещаемости, более близкие к реальным данным, чем оригинальная модель Хаффа (1). При этом на точность прогнозирования выбор подхода к комплексному оцениванию влияет не существенно.

152Спирина В.С., Алексеев А.О. Моделирование и прогнозирование посещаемости коммерческой недвижимости на основе оценки ее потребительской привлекательности (на примере торгово-развлекательных комплексов) // Актуальные проблемы экономики и права. – 2015. – № 1(33). – С. 209–217.

153ВаржапетянА.Г. Квалиметрия: учеб. пособие/ СПбГУАП. – СПб., 2005. – 176 с.

154Спирина В.С., Алексеев А.О. Моделирование и прогнозирование посещаемости коммерческой недвижимости на основе оценки ее потребительской привлекательности (на примере торгово-развлекательных комплексов) // Актуальные проблемы экономики и права. – 2015. – № 1(33). – С. 209–217.

155Алгоритмические основы нечеткой процедуры комплексного оценивания объектов различной природы / А.О. Алексеев, А.С. Калентьева, А.В. Вычегжанин, Д.В. Климец // Фундаментальные исследования. – 2014. – № 3/3. – С. 469–474.

63

Преимуществом квалиметрических методов комплексного оценивания является их простота, что подтверждается применением их в прикладных исследованиях. Так, например, в работе О.О. Головань, С.В. Марковой и Я.Ю. Сокур156 используется линейная свертка

l 1

Преимущество матричных механизмов комплексного оценивания заключается в возможности формализации логических правил, по которым осуществляется свертка набора частных критериев в комплексную оценку, используя мнение потребителей. Это позволяет учесть мнения потребителей при моделировании и прогнозировании посещаемостиобъектов коммерческойнедвижимости.

Сравнение результатов моделирования выбора посетителей ТРК в агрегированном виде и индивидуально. Поскольку при выявлении потребительских предпочтений были учтены индивидуальные результаты оценки респондентов (в ходе маркетингового исследования), а также были доступны данные о том, какие конкретно ТРК они посещали, то целесообразно выполнить сравнительный анализ результатов моделирования выбора посетителей ТРК вагрегированном виде и индивидуально.

Под моделированием индивидуального выбора посетителей ТРК подразумевается, что выбор определяется качеством ТРК и характерным респонденту временем корреспонденции. В этом случае точность моделирования определяется как отношение количества совпадений предсказанных выборов и наблюдаемых посещений к общему числу посетителей, чей выбор моделировался.

Результаты исследований в области экспериментальной экономики показывают, что люди ведут себя иногда иррационально157,

156Головань О.О., Маркова С.В., Сокур Я.Ю. Особливості бізнес-адміністрування закладiв швидкого харчування з урахуванням оцiнки споживчої прибавливостi //

Економічний форум. – 2015. – № 4. – С. 229–235.

157Белянин А.В. Homo oeconomicus и homo postoeconomicus // Журнал новой экономической ассоциации. – 2017. – №1 (33). – С. 157–161.

64

а также существуют случаи, когда рациональные люди, склонные к стратегическому поведению, не во всех случаях придерживаются равновесных и/или оптимальных стратегий. При моделировании индивидуального выбора посетителей ТРК было обнаружено, что 19 % респондентов вели себя иррационально (табл. 4).

Приведем примеры иррационального поведения: респондентами оценивалось качество ТРК как высокое, но при этом для посещения выбирался другой объект; время корреспонденции занимало незначительное время, но в реальной жизни было отдано предпочтение более отдаленным ТРК при примерно таком же качестве объекта. Список подобных примеров может быть продолжен, в целом возможные ситуации представлены в табл. 4.

Таблица 4

Возможные ситуации отношения потребительской привлекательности ТРК

Примечание: A1 и A2 – привлекательности ТРК «Колизей» и ТРК «Семья» соответственно; Q1 и Q2 – качество ТРК «Колизей» и ТРК «Семья» соответственно; Т1 и Т2 – время корреспонденции ТРК «Колизей» и ТРК «Семья» соответственно.

65

Проявление иррациональности у потребителей определяет неизбежную погрешность математического моделирования их выбора.

Вэтих условиях при моделировании индивидуального выбора среди рациональных потребителей наилучшим результатом точности моделирования являлось совпадение только для 70 % рациональных респондентов. Это свидетельствует о том, что при попытках моделирования индивидуального выбора потребителей удается описать выбор только 57 % респондентов (0,57 = 0,81×0,70), что свидетельствует о низкой эффективности такого подхода.

Надо отметить, что моделирование осуществлялось при допущении, что в модели оценки качества ТРК, а следовательно, и при оценке потребительской привлекательности и вычислении вероятности выбора, использованы усредненные данные по всем респондентам о значимости факторов и о качественном состоянии каждого фактора. В качестве персональных данных использовались время корреспонденции потребителя до ТРК и его индивидуальный выбор.

Вдальнейших исследованиях целесообразно использовать собствен-

ные оценки респондентов о важности факторов и их качественном состоянии, чтопредставляетсобойотдельнуюсложнуюзадачу.

Под моделированием выбора посетителей ТРК в агрегированном виде подразумевалось, что сравнению подвергались не прогнозируемое и наблюдаемое посещения каждого респондента отдельно, а сумма прогнозируемых посещений и общее количество реальных посещений. В этом случае распределение посетителей среди выбираемых ТРК получилось более точным.

4.2.Верификация моделей

4.2.1. Моделирование и прогнозирование

Для различных потребительских групп отношение к одним и тем же параметрам привлекательности объекта коммерческой недвижимости может отличаться, например, размер паркинга является существенным фактором для потребителей, пользующихся личным транспортом, и не существенным для потребителей,

66

пользующихся общественным транспортом. Индивидуальное или коллективное отношение потребителей к объекту коммерческой недвижимости и его параметрам может быть формализовано с помощью механизмов комплексного оценивания (см. подразд. 4.1), которые будут описывать предпочтения потребительских групп. Наличие непрерывного комплексного показателя позволяет ранжировать любые объекты на всем множестве их представления и определять степень преимущества (недостатка) некоторого объекта перед другими. Это обстоятельство делает возможным описание процедуры выбора (принятия решения) носителем предпочтений и последующее имитационное моделирование его поведения в задаче выбора158. В работе159 отмечается, что модель предпочтений субъекта, воспроизводящей поведение конкретного человека в задаче выбора, считается формой искусственного интеллекта, что создает предпосылки для агентного имитационного моделирования.

Моделированию и прогнозированию посещаемости объектов коммерческой недвижимости при однородных агентах посвящена работа160 . Для имитационного моделирования поведения неоднородных агентов необходимо определить персонализированную границу допустимых действий каждому агенту. Принцип действия агента в соответствии гипотезой А. Шопенгаэура161 о законе достаточного основания мотивации, в соответствии с которым при насту-

158Алексеев А.О., Алексеева И.Е. Имитационное моделирование поведения неоднородных агентов в мультиагентных системах (на примере рынка недвижимости) // Проблемы управления и моделирования в сложных системах – 2015: тр. XVII Междунар. конф. / под ред. акад. Е.А. Федосова, акад. Н.А. Кузнецова, проф. В.А. Виттиха. – Самара: Самар. науч. центр РАН, 2015. – С. 287–303.

159Харитонов В.А., Алексеев А.О. Концепция субъектно-ориентированного управления в социальных и экономических системах // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2015. –

№109. – С. 690–706.

160Спирина В.С., Алексеев А.О. Моделирование и прогнозирование посещаемости коммерческой недвижимости на основе оценки ее потребительской привлекательности (на примере торгово-развлекательных комплексов) // Актуальные проблемы экономики и права. – 2015. – № 1(33). – С. 209–217.

161Шопенгауэр А. О четверояком законе достаточного основания // Собр. соч.: Мир как воля и представления. – М.: Престиж Бук, 2011. – 1032 с.

67

плении мотива действие выполняется с такой же неизбежностью, как и следствия физической природы, может быть сформулирован следующим образом: если альтернатива принадлежит множеству действий агента, то у агента есть основание выбрать эту альтернативу и совершить соответствующееэтой альтернативедействие.

Моделирование предпочтений потребителей создает возможности для организации и проведения деловых имитационных игр с участием как реальных людей, так и автоматов – программных агентов или искусственных участников игры.

Организация и проведение деловых имитационных игр162 с участием реальных людей, выполняющих некоторые профессиональные роли и действующих по определенным правилам с заданными условиями игры целями и критериями их достижения, а также с участием программных агентов с формализованными моделями принятия решений, является эффективным способом исследования сложных социально-экономических систем. Выбор игрового имитационного моделирования обусловлен тем, что на рынке услуг по управлению коммерческой недвижимостью нельзя провести реальный эксперимент.

Игровое имитационное моделирование. Деловая имитацион-

ная игра «Управление коммерческой недвижимостью» подразумевает, что в роли управляющего и арендаторов выступают люди. Потребители в данной деловой игре реализованы через программных агентов. Программные агенты неоднородны, так как случайным образом генерируются элементы матриц (см. рис. 12), описывающих отношение агента к факторам (см. подразд. 4.1.1), которые влияют на привлекательность торгового центра. Люди, принимая какиелибо управленческие решения, ориентируются на то, как их решения повлияют наповедение программных агентов.

В данной имитационной деловой игре управляющие коммерческой недвижимостью выступают в качестве управляющего

162 Щепкин А.В. Игровое моделирование активных систем // Человеческий фактор в управлении / под ред. Н.А. Абрамовой, К.С. Гинсберга, Д.А. Новикова. – М.: КомКнига, 2006. – С. 475–486.

68

субъекта. Арендаторы торговых помещений также являются участниками данной игры и выступают в качестве управляемых субъектов, которые способны активно влиять на управляющий субъект. В теории активных систем163 и теории управления организационными системами164 управляющий субъект называется центром, а управляемые субъекты – активными элементами. Активные элементы обладают активностью и стремятся к достижению собственных целей. Управляющий (центр) заинтересован в максимизации целевой функции (33) или (34). Арендаторы (активные элементы) в свою очередь заинтересованы в максимизации своей прибыли, формируемой от продажи своих товаров конечным потребителям за вычетом затрат и арендной платы. Общим для всех участников игры является заинтересованность в увеличении посещаемости торговых (развлекательных и др.) помещений потенциальными покупателями, поскольку увеличение посещаемости теоретически ведет к увеличению продаж арендатора. Это приводит к увеличению его выручки, что в конечном счете ведет к увеличению его способности платить большую арендную плату управляющему (центру).

Игрок, выступающий в роли управляющего коммерческой недвижимостью, может вкладывать деньги в продвижение торгового центра, улучшение эстетической привлекательности и организацию развлекательных мероприятий для посетителей.

Игроки, выступающие в роли арендаторов, могут продавать товары различного качества, менять ассортимент, предлагать скидки, приобретать франшизу на брендовую продукцию, рекламируемую производителем, или вкладывать деньги в продвижение малоизвестного товара.

Игрок-управляющий сообщает игрокам-арендаторам информацию об арендной плате, которые с учетом информации о посе-

163Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. –

М.: Синтег, 1999. – 128 с.

164Бурков В.Н., Новиков Д.А., Коргин Н.А. Введение в теорию управления организационными системами: учеб. / под ред. Д. А. Новикова. – М.: ЛИБРОКОМ, 2009. – 264 с.

69

щаемости их торговой точки, стремясь максимизировать собственную прибыль, принимают управленческое решение о том, какую продукцию они будут продавать, в каком ассортименте, по какой цене, с какой скидкой и сколько они будут тратить денег на рекламу торговой точки. Эту информацию игроки-арендаторы сообщают модератору. У управляющего модератор запрашивает информацию о том, сколько он планирует вкладывать денег в продвижение всего торгового центра, в улучшение эстетической привлекательности и организацию развлекательных мероприятий дляпосетителей.

Модератор игры, используя модель оценивания потребительской привлекательности (27), вычисляет вероятность выбора потребителями каждой торговой точки (28). Далее, умножая вероятности на число потребителей, проживающих в различных секторах, образованных пересечением пешеходно-транспортных зон ОКН (см. рис. 7, табл. 2), модератор определяет ожидаемое число посетителей (29). Информация об общем количестве ожидаемых посетителей сообщается управляющему коммерческому недвижимости, который с учетом этой информации корректирует или оставляет арендные платежи без изменений. Персонализированная информация о количестве ожидаемых посетителей конкретной торговой (развлекательной и др.) точки сообщается каждому игроку-арендатору, с учетом которой они планируют свою коммерческую деятельность на следующий ход.

4.2.2. Сравнение с эмпирическими данными

Сравнение результатов математического и игрового моделирования осуществляется с целью верификации моделей, с помощью которых осуществляется поиск управленческих решений. Стоит отметить, что в результате управления состояние ОКН меняется, в этом случае необходимо сравнивать не только текущую посещаемость, но и увеличенный приток посетителей в результате управления с ожидаемым количеством по модели (см. рис. 8, б – обратная связь между этапами управления и верификации моделей).

70