Прикладная математика механика и процессы управления

–административно-территориальное деление г. Казани;

–данные Центрального Банка РФ (ставки доходности рынка ГКО-ОФЗ, инфляция).

В табл. 1 представлена существующая методика расчета индекса доходностинедвижимостив видепоследовательного алгоритма.

Таблица 1

Существующий метод расчета индекса доходности

(Авиастроительный район)

161

Корректировка расчета индекса доходности. Используя программную платформу PROGNOZ Platform [6], которая содержит мощный инструмент моделирования и прогнозирования, предназначенный для исследования данных, создания моделей и осуществления на их основе аналитических расчетов, попытаемся спрогнозировать развитие рынка недвижимости с целью повышения точности безденежного дохода от недвижимости.

Для исследования данных, создания моделей и осуществления на их основе аналитических расчетов были использованы следующие уравнения:

–парная линейная регрессия.

–экспоненциальное сглаживание;

–фильтр Ходрика–Прескотта;

–тренд.

В ходе вычислительного эксперимента было проведено более 20 настроек PROGNOZ Platform, которые включали в себя варьирования периода прогнозирования и периода идентификации. При использовании различных методов найден оптимальный вариант настроек (рисунок).

Полученное решение (см. рисунок) дает нам разницу между прогнозируемым значением и фактическим всего в 18 копеек. Эта разница подходит для дальнейшего исследования данной функции.

Посредством расчета инвестиционной привлекательности объектов жилой недвижимости [2] и решения задачи оптимизации, заключающейся в максимизации инвестиционной привлекательности портфеля недвижимости при ограничении на бюджет инвесто-

162

ра и стремлении риска к среднерыночному, были сформирован следующий портфель недвижимости (табл. 2).

Рис. Результаты сравнения прогнозирования цен на рынке недвижимости на основе ретроспективных и фактических данных

Из табл. 2 видно, что при бюджете в 20 млн руб. на момент проведенного анализа целесообразно было формировать портфель недвижимости из следующих объектов недвижимости:

–1-комнатная квартира в Авиастроительном районе;

–1-комнатная квартира в Московском районе;

–3-комнатная квартира в Вахитовском районе.

Благодаря более точной методике расчета индекса доходности недвижимости было обнаружено перспективное направление инвестиций в виде приобретении 3-комнатной квартиры в Вахитовском районе. На основании этого можно сделать вывод о том, что новая методика позволяет выявить скрытые объекты, обладающие высоким инвестиционным потенциалом, а также обнаружить объекты, которые не следует приобретать.

Возможность решения задачи оптимального формирования инвестиционного портфеля недвижимости с помощью надстройки

163

MS Excel «Поиск решения» позволяет использовать предварительно настроенный файл MS Excel в качестве системы поддержки принятия решений для инвесторов, вкладывающих денежные средства в рынок жилой недвижимости.

Автор выдвигает гипотезу о том, что инвесторы, не имеющие опыта в инвестиционной деятельности, будут полагаться на систему поддержки принятия решений. Данную гипотезу можно проверить экспериментально методом имитационной деловой игры «Портфельные инвестиции в рынок недвижимости», которая разрабатывается в настоящее время.

Заключение. В работе представлена возможность использования современных информационных технологий, таких как PROGNOZ Platform и довольно распространенного офисного пакета MS Excel, позволяющих на основе более точной информации решать задачи формирования инвестиционного портфеля недвижимости и последующего управления им. Далее автор планирует проверку устойчивости описанной методики к стратегическому поведению агентов.

Библиографический список

1.Алексеев А.О., Торсунова Н.А., Казимиров И.А. Оценка риска возникновения экономического пузыря на рынке жилой недвижимости города Иркутска // Вестник Иркут. гос. техн. ун-та. – 2013. – № 1. – С. 149–161.

2.Алексеев А.О., Торсунова Н.А., Чобан Э.С. Модель ценообразования финансовых активов применительно к объектам недви-

жимости // Молодий вчений. – 2014. – № 2 (05). – С. 26–30.

3.Алексеев А.О., Чобан Э.С. Методика формирования портфеля объектов недвижимости по критерию инвестиционной привлекательности // Общество, наука и инновации: сб. ст. междунар. науч.-практ. конф.: в 4 ч. / отв. ред. А.А. Сукиасян. 29–30 ноября

2013 г. – Уфа: Изд-во Башкир. гос. ун-та, 2013. – С. 12–17

4.Формирование портфеля недвижимости на примере четы-

165

Н.И. Сафонов, Е.А. Погорельцева, М.И. Кавиев // Управление экономическими системами: электрон. науч. журнал. – 2014. –

№ 2(62). – С. 33. – URL: http://uecs.ru/ru/regionalnaya-ekonomika/ item/2761-2014-02-17-11-38-31.

5.Портал недвижимости Казани [Электронный ресурс]. – URL: http://www.reportal.ru.

6.Prognoz BI University [Электронный ресурс]. – URL: http://www.university.prognoz.ru.

Об авторе

Кавиев Марат Ильдарович (Пермь) – аспирант кафедры строительного инжиниринга и материаловедения ФГБОУ ВО ПНИПУ (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: maratkaviev@gmail.com).

166

УДК 332.7+519.86

А.О. Алексеев, А.А. Харитонова, М.В. Лыков

Пермский национальный исследовательский политехнический университет

АКТУАЛЬНОСТЬ ПОИСКА ОПТИМАЛЬНОГО ПО КРИТЕРИЮ СЕБЕСТОИМОСТИ АРХИТЕКТУРНОГО РЕШЕНИЯ

Сформулирована содержательная постановка задачи поиска оптимального по критерию себестоимости архитектурного решения при обеспечении необходимого спроса на строящуюся недвижимость. Приводятся возможные подходы к решению данной задачи, основанные на методах, применяющихся для управления многопараметрическими объектами. Решение исследуемой задачи основывается на выборе критериев, оказывающих влияние на спрос, и определении затратных функций.

Ключевые слова: недвижимость, архитектурное решение, себестоимость, затратные функции, многокритериальный выбор, спрос.

А.О. Alekseev, А.А. Kharitonova, М.V. Lykov

Perm National Research Polytechnic University

THE URGENCY OF FINDING THE OPTIMAL CRITERION FOR THE COST OF THE ARCHITECTURAL SOLUTIONS

Problem of finding the optimal criterion for the cost of the architectural solutions, while ensuring the necessary demand for real estate under construction was formulated. The possible approaches to solving this problem, based on the methods used to control multivariable objects. The solution of the problem based on the selection criteria, influencing demand, and the determination of cost functions.

Keywords: real estate, architectural solution, cost, costly function, multicriteria selection, demand.

С ростом конкуренции на рынке недвижимости застройщики вынуждены уделять особое внимание разработке концепции проекта и, в частности, его архитектурного компонента. Причем это касается всех сегментов строящейся недвижимости – от экономкласса до элитных новостроек. Повышение требований к современным объектам недвижимости по визуальным характеристикам,

167

удобству и эффективности эксплуатации в будущем увеличивает себестоимость объекта, соответственно, растет его цена. В связи с этим на этапе согласования и утверждения архитектурных решений необходимо учитывать все факторы, влияющие на выбор потребителей, для обеспечения необходимого спроса на строящуюся недвижимость, т.е. совокупность современных технологий, продуманных и оригинальных планировочных решений и гармоничной интеграции объекта в окружающую среду.

Возникает необходимость разработки и исследования методики поиска оптимального архитектурного решения по критерию себестоимости при обеспечении необходимого спроса на строящуюся недвижимость, что определило цель исследования.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1)провести обзор существующих методов поиска оптимальных многокритериальных решений;

2)проанализировать набор факторов, оказывающих влияние на спрос, и описать каждый фактор набором критериев, соответствующим определенному состоянию фактора;

3)определить затратные функции, описывающие зависимость состояния критерия от затрат на его улучшение.

Если рассматривать строящуюся недвижимость как многопараметрический объект, описываемый вектором свойств (местоположение, этажность, отделка, материалы, площадь и др.), то, используя механизмы комплексного оценивания, например основанные на деревьях целей (критериев) и бинарных матрицах свертки [1], можно формализовать процедуру выбора потребителями недвижимости среди представленных на рынке и их целевую функцию (функцию полезности) в этом вопросе.

Более того, имея такой механизм, удастся решить поставленную задачу поиска оптимального по критерию себестоимости архитектурного решения при обеспечении необходимого спроса на строящуюся недвижимость, применив сеть напряженных вариантов.

Использование сети напряженных вариантов при решении совершенно другой задачи подробно описано в работе [2], что не ограничивает применимости данного метода для решения исследуемой задачи. Однако в той работе используется дискретный механизм комплексного оценивания, что приведет к ограниченному на-

168

бору возможных архитектурных решений. Набор подходящих архитектурных решений, удовлетворяющий условиям поиска, может быть получен с помощью непрерывного метода, который приводится в работе [3].

Дальнейшие исследования авторов будут посвящены изучению эффективности применения приведенных методов для решения рассматриваемой в данной работе задаче.

Библиографический список

1.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.

2.Бурков В.Н., Новиков Д.А., Щепкин А.В. Механизмы управления эколого-экономическими системами / под ред. акад. С.Н. Васильева. – М.: Физматлит, 2008. – 244 с.

3.Алексеев А.О., Алексеева И.Е. Постановка задачи управления многопараметрическими объектами, состояние которых описывается методом нечеткого комплексного оценивания [Электронный ресурс] // Прикладная математика, механика и вопросы управления: материалы 2-й Всерос. науч.-практ. конф. студ., асп., 10– 15 ноября 2014 г. – Пермь: Изд-во Перм. нац. исслед. политехн. ун-

та. – URL: http://pmmpu.pstu.ru/conf2014/papers/67.

Об авторах

Алексеев Александр Олегович (Пермь) – кандидат экономи-

ческих наук, доцент кафедры строительного инжиниринга и материаловедения ФГБОУ ВО ПНИПУ (614990, г. Пермь, Комсомоль-

ский пр., 29, e-mail: alekseev@cems.pstu.ru).

Харитонова Анна Алексеевна (Пермь) – магистрант кафедры строительного инжиниринга и материаловедения ФГБОУ ВО ПНИПУ (614990, г. Пермь, Комсомольский пр., 29, e-mail: ogon.79@mail.ru).

Лыков Михаил Вячеславович (Пермь) – кандидат экономи-

ческих наук, доцент кафедры строительного инжиниринга и материаловедения ФГБОУ ВО ПНИПУ (614990, г. Пермь, Комсомоль-

ский пр., 29, e-mail: lykov.real@gmail.com).

169

УДК 519.714.3

А.О. Алексеев1, Н.А. Коргин2,

1Пермский национальный исследовательский политехнический университет 2Институт проблем управления

им. В.А. Трапезникова РАН, Москва

О ПРИМЕНЕНИИ ОБОБЩЕННЫХ МЕДИАННЫХ СХЕМ ДЛЯ МАТРИЧНОЙ АКТИВНОЙ ЭКСПЕРТИЗЫ

Обсуждается задача применения обобщенных медианных схем для матричной активной экспертизы. Показано, что матрица свертки, элементы которой определены с помощью процедуры активной экспертизы, непротиворечива, т.е. не убывает. Показана возможность использования матриц свертки, элементы которых определены в непрерывном виде. Это обстоятельство не накладывает никаких дополнительных условий на процедуру активной экспертизы, помимо традиционно используемых: монотонность, непрерывность, единогласие.

Ключевые слова: механизмы управления, матричные механизмы комплексного оценивания, нечеткое комплексное оценивание, обобщенные медианные схемы, активная экспертиза.

A.O. Alekseev1, N.A. Korghin2

1Perm National Research Polytechnic University

2Institute of Control Sciences of Russian Academy

of Sciences, Moscow

ABOUT THE GENERALIZED MEDIAN SCHEMES APPLICATION FOR THE MATRIX ACTIVE EXAMINATION

A problem of generalized median schemes application for the matrix active examination is reviewed. It is shown that the convolution matrix elements of which are determined using the active examination procedure is not decreasing. An opportunity for the use of convolution matrices, elements of which are determined in a continuous form is shown. This fact doe not impose any additional conditions to the active expertise procedure, except those used traditionally: monotony, continuity, unanimity.

Keywords: control mechanisms, matrix integrated assessment mechanisms, fuzzy integrated assessment, generalized median schemes, active examination.

170