WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Методы оценки и прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости

Автореферат докторской диссертации по экономике

 

На правах рукописи

ОКОЛЕЛОВА  Элла Юрьевна

 

Методы оценки и прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости

Специальность  08.00.05 – «Экономика и управление народным хозяйством: управление инновациями и инвестиционной деятельностью», 

08.00.13 – «Математические и инструментальные методы экономики»

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени

доктора экономических наук

 

Воронеж – 2008

Работа выполнена в Воронежском государственном архитектурно-строительном университете

Научный консультант –    доктор экономических наук,

профессор Гасилов Валентин Васильевич

Официальные оппоненты:  доктор экономических наук,

профессор Анисимов Юрий Петрович

доктор экономических наук,

профессор Давнис Валерий Владимирович

доктор экономических наук,

профессор Камалян Артак Каджикович

Ведущая организация               Ростовский  государственный

                                                     строительный  университет

Защита диссертации состоится 23 декабря 2008 г. в 12-00  часов в конференц-зале на заседании диссертационного совета Д 212.035.03 при Государственном образовательном учреждении «Воронежская государственная технологическая академия» по адресу: 394014, г. Воронеж, проспект Революции, 19.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежской государственной технологической академии.

Автореферат разослан  «21» ноября 2008 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета                                                                Рукин Б.П.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследования. Современный этап развития экономики России характеризуется ростом инвестиционной активности субъектов рынка во всех отраслях народного хозяйства. Особенно бурное развитие за последнее десятилетие наблюдается на рынке недвижимости. Появился класс новых владельцев недвижимости как в сфере личного потребления, так и во многих сферах предпринимательской деятельности. Образовались коммерческие структуры, действующие на рынке недвижимости, развивается законодательная база, совершенствуются правовые аспекты деятельности.

Важным инвестиционным направлением является коммерческая недвижимость. В основном аналитические агентства делают акцент на анализе рынка жилой недвижимости, оставляя «за кадром» весомый полигон экономических отношений – сектор коммерческой недвижимости. Это - торговые центры и магазины, офисы, склады, технические помещения, рекреационная недвижимость, земельные участки, платные автомобильные дороги и многие другие объекты.

За последние 10 лет этот рынок в России совершил качественный рывок, предъявив потребителям вполне европейские офисы и торгово-развлекательные центры. В то же время начали появляться компании, профессионально занимающиеся рынком недвижимости. За последние годы рынок недвижимости повысил свою активность с помощью действия компаний, специализирующихся на операциях с не­движимостью, финансовых организаций и правительственных агентств, оценщиков, юристов.

Рынок коммерческой недвижимости весьма привлекателен как инвестиционный объект не только для отечественных инвесторов, но и для зарубежных. При этом существует множество проблем, сдерживающих развитие этого сектора рынка: отсутствие упорядоченной информационной базы, единой классификации объектов, механизмов оценки и прогнозирования динамичных инвестиционных процессов, методов учета риска в длительном инвестиционном периоде.

Сфера инвестиционного прогнозирования сегодня использует множество методов и моделей, таких как модель построения финансовых временных рядов, аналитический аппарат оценки и прогнозирования рисков, вероятностные методы моделирования и множество других. При этом наиболее широкое практические применение получили методы экспертных оценок, основанные на стандартных экономических приемах, которые имеют существенную субъективную погрешность. Проблема прогнозирования и оценки инвестиционных проектов, решаемая классическими экономическими методами на основе дисконтирования денежных потоков, прогнозирования их величины, уровня инфляции и ставки дисконтирования, позволяет получить лишь приближенный результат.

Процессы прогнозирования в экономике практически лишены математически аргументированной основы и носят в большинстве своем описательный характер. Задача экономического прогнозирования усложняется также присутствием на рынке множества объективных и субъективных факторов внешней среды, влияние и возникновение которых порой оценить сложно.

Процесс инвестиционного прогнозирования поведения экономических систем являет собой сложный адаптивный механизм взаимодействия объектов и субъектов рынка под воздействием факторов внешней среды.

Незначительное число научных работ в области математических методов моделирования бизнеса в России существенно сдерживает его развитие. Теоретическая база экономики вообще, и бизнеса в частности, не позволяют сформулировать адекватные универсальные аналитические описания, дать обоснованные оценки состояния бизнеса и рекомендации по его улучшению. Возникающая неопределенность комментируется с большой долей субъективизма. Это касается всех уровней экономических процессов: от незначительной по своим масштабам инвестиционной деятельности малых и средних предприятий до макроэкономического уровня проектов с участием государства. Ошибки экспертов, неточности маркетинговых исследований, изменение платежеспособного спроса и предпочтений потенциальных потребителей, а также ряд других факторов могут существенно повлиять на конечные результаты реализации проекта. Особенно это касается рынка коммерческой недвижимости, как наиболее слабо изученного сегмента рынка.

Научные исследования в области механизма систематизации, оценки и  прогнозирования инвестиционных процессов находятся в стадии становления. Поэтому изучение данной проблематики в современной российской экономике является весьма актуальной областью научного исследования.

Разработкам концептуальных основ систематизации рынка недвижимости, методам оценки инвестиций, а также прикладным моделям прогнозирования посвятили свои труды российские и зарубежные ученые: Ю.П. Анисимов, В. И. Арнольд, И.Т. Балабанов, Н.Ф. Вечер, П.Л. Виленский, В.П. Воронин, П.Г. Грабовый, В.А. Горемыкин, В.В Гасилов, В.В. Давнис, Д.А. Ендовицкий, В.В. Ковалев, В.Н. Лившиц, А.А. Ольховский, В.И. Ресин, С.А. Смоляк, А.Н. Тихонов, Н.А.Фалькевич, Л.Н. Чернышов, А.И. Чуличков, Н.Ю. Яськова, Занг В.-Б., Ж.-К. Йоккоз, П.Картье, Т. Пу, Л. Крушвиц, М. Фейгенбаум, Ф. Хампель, Г. Хакен, А.И. Хорев, К. Эклунд,  Д.Чилингуорт, Д. Шеффер и другие.

Цель и задачи исследования. Основной целью диссертационной работы является развитие теоретических и научно-методических положений управления инвестиционными процессами рынка коммерческой недвижимости на основе его систематизации, оценки и прогнозирования и практических рекомендаций для предприятий инвестиционно-строительного комплекса.

Достижение поставленной цели осуществлялось путем решения логически взаимосвязанных задач, последовательно раскрывающих тему работы:

1) разработка концепции прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости (специальность 08.00.05);

2) создание единой классификации объектов коммерческой недвижимости по их функциональному назначению и масштабу деятельности (специальность 08.00.05);

3) систематизация объектов коммерческой недвижимости и поиск методов их идентификации по классам престижности в соответствии с качественными признаками (специальность 08.00.05);

4) разработка динамической модели развития инвестиционного процесса на рынке коммерческой недвижимости (специальность 08.00.13);

5) создание модели прогнозирования развития инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости с учетом влияния факторов внешней среды (специальность 08.00.13);

6) разработка модели определения воздействий внешних экономических факторов на динамику доходности инвестиций в объекты коммерческой недвижимости (специальность 08.00.13);

7) формализация развития инвестиционного процесса на рынке коммерческой недвижимости с учетом основных ценообразующих факторов, их воздействий и рисков инвестиций (специальность 08.00.05);

8) оценка показателей спроса и предложения на рынке коммерческих объектов недвижимости (специальность 08.00.05);

9) оценка устойчивости развития инвестиционного процесса в условиях изменения внешних факторов рынка (специальность 08.00.13);

10) определение инвестиционного рейтинга объектов коммерческой недвижимости и условий оптимального их позиционирования на рынке (специальность 08.00.05).

Объектом исследования являются объекты регионального рынка коммерческой недвижимости в процессе их инвестиционной оценки, прогнозирования и стратегического управления ими как сложной экономической системой.

Предметом исследования являются экономические отношения, возникающие в результате динамичного развития инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости, их мониторинга, прогнозирования и управления.

Гипотеза исследования предполагает, что реализация инвестиционного проекта определяется начальными условиями его функционирования и последующим воздействием факторов внешней экономический среды. Инвестиционный процесс рассмотрен как открытая система, подвергающаяся воздействию возмущающих параметров: динамики цен, инфляции, изменению спроса и предложения и ряда других экономических, политических и социальных факторов.

Методологическую и теоретическую основу исследований составили теоретические положения и выводы, содержащиеся в фундаментальных и прикладных исследованиях отечественных и зарубежных авторов по проблемам функционирования, развития и управления рынком коммерческой недвижимости, а также посвященных методам оценки коммерческих проектов, моделям и механизмам инвестиционного прогнозирования. Использованы законодательные акты РФ и нормативные документы различных уровней в области инвестиционной деятельности, статистические и аналитические материалы и документы, материалы научных конференций, официальные публикации по проблемам развития и функционирования рынка недвижимости, управления инвестиционными процессами.

Исследование осуществлялось на основе системного и комплексного подхода с применением структурно-функционального анализа, экономико-математического моделирования, основных положений теории нечетких множеств, теории возмущений, теории катастроф и теории устойчивости динамических нелинейных систем. Использованы методы объектного моделирования инвестиционного процесса, понятия и принципы инвестиционного менеджмента, методы экспертных оценок, механизмы оценки и прогнозирования результатов инвестирования.

В ходе диссертационного исследования изучена общая и специальная литература по прикладным методам математического моделирования бизнес-процессов, формированию механизмов управления инвестиционной деятельностью, а также структуры и возможностей рынка коммерческой недвижимости. Выявление проблемы и ее научное рассмотрение в методологическом плане осуществлено в соответствии с принципами системного и комплексного подходов, предусматривающих исследование методов прогнозирования инвестиционных процессов рынка недвижимости.

Научная новизна работы заключается в следующем:

  • создана концепция прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости как сложной экономической системы, отличительной особенностью которой является метод инвестиционного позиционирования объектов на рынке (специальность 08.00.05);
  • разработана классификация объектов коммерческой недвижимости первичного и вторичного рынков в едином комплексе, отличительными признаками которой является структурирование видов коммерческой недвижимости по функциональному назначению и масштабу деятельности (специальность 08.00.05);
  • предложен метод идентификации объектов коммерческой недвижимости в соответствии с классами престижности на основе теории нечетких множеств, отличающийся возможностью систематизации объектов по качественным признакам (специальность 08.00.13);
  • разработана модель развития инвестиционного процесса как динамической системы, которая, в отличие от дискретных методов оценки денежных потоков, позволяет более точно прогнозировать экономический результат инвестиционной деятельности (специальность 08.00.13);
  • создана модель прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости на основе прикладной теории сигнулярных возмущений, отличительными особенностями которой являются определение факторов внешней среды как возмущающих параметров и оценка предельной доходности проекта на основе асимптотического решения сингулярно возмущенной задачи (специальность 08.00.13);
  • определено понятие «синергизм факторов» рынка коммерческой недвижимости  на основе их систематизации, определения эффекта воздействия и количественной оценки рисков, что является новым подходом к оценке развития инвестиционного процесса (специальность 08.00.05);
  • введен обобщающий показатель «индекс дефицита» рынка коммерческой недвижимости в качестве совокупного критерия оценки динамики спроса и предложения, который, в отличие от существующих методов прогнозирования, позволяет оценить общие тенденции рынка и перспективы его инвестиционного развития (специальность 08.00.05);
  • разработан механизм оценки параметров устойчивости модели прогнозирования доходов при реализации коммерческих проектов, отличительным признаком которого является определение предельно допустимых изменений возмущающих параметров при эволюционном развитии инвестиционного процесса (специальность 08.00.13);
  • обоснована модель развития инвестиционного процесса в условиях резких изменений внешних воздействий и определены параметры бифуркационных состояний системы, что создает новый концептуальный подход к оценке инвестиционного процесса как синергетической системы (специальность 08.00.13);
  • предложен метод инвестиционного позиционирования объектов коммерческой недвижимости на основе построения инвестиционного рейтинга объектов, отличающийся учетом прогнозируемой доходности объектов с учетом воздействия внешних факторов и количественной оценкой рисков (специальность 08.00.05).

Диссертация выполнена в рамках п. 4.15. «Развитие методологии анализа, методов оценки, моделирования и прогнозирования инвестиционной деятельности в экономических системах» паспорта специальности 08.00.05 - «Экономика и управление народным хозяйством: управление инновациями и инвестиционной деятельностью» и п. 1.3. «Разработка и исследование макромоделей экономической динамики в условиях равновесия и неравновесия, конкурентной экономики, монополии, олигополии, сочетания различных форм собственности» паспорта специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики».

Теоретическая значимостьработы заключается в том, что основные положения и выводы, содержащиеся в диссертации, могут быть использованы для совершенствования механизмов прогнозирования инвестиционной деятельности на российском рынке коммерческой недвижимости, рационального распределения и эффективного использования ресурсов и формирования оптимального инвестиционного портфеля. Создание новой концепции инвестиционного прогнозирования рынка коммерческой недвижимости позволит совершенствовать и стимулировать его развитие.

Практическая значимость диссертационной работы состоит в возможности применения ее положений и выводов в деятельности субъектов инвестиционно-строительного комплекса, в практике девелоперских компаний при совершенствовании методов и механизмов управления инвестициями. Концептуальная модель прогнозирования и оценки инвестиционного потенциала рынка коммерческой недвижимости дает возможность разработки аналитических механизмов и практической реализации инвестиционной деятельности предприятий строительного комплекса. Основные результаты работы используются в качестве теоретической, методологической и методической базы для исследований в области оценки эффективности инвестиционной деятельности индивидуальных, корпоративных и институциональных инвесторов, а также в учебном процессе при изучении дисциплин «Экономико-математические методы и модели», «Экономическая оценка эффективности инвестиций», «Экономика недвижимости».

Эмпирическую базу исследований, положений и выводов, содержащихся в диссертации, составили статистические данные о рынке коммерческой недвижимости России и Воронежской области в качестве региональной составляющей.

Достоверность и обоснованность полученных автором результатов основывается на репрезентативной статистической выборке данных о продаже и аренде объектов коммерческой недвижимости за период с 2004 по 2007 гг.; использовании современных экономических теорий и методов исследований, позволяющих получить достоверные результаты, подтверждающие выдвинутые гипотезы; анализе и сопоставлении теоретических и практических результатов, разработанных автором в процессе исследований и практической апробации результатов.

Апробация работы и использование результатов. Основные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях Воронежского государственного архитектурно-строительного университета (2004-2007 гг.), V международной научной конференции «Современные сложные системы управления» (HTCS`2004): Краснодар – Воронеж – Туапсе; Всероссийской научно-практической конференции 18-19 марта 2004г. «Экономическое прогнозирование: модели и методы-2004», Воронеж, ВГУ; региональной научно-практической конференции 12-14 апреля 2005г. «Экономика России: от стабилизации к развитию», Воронеж, МГЭИ; международной практической конференции 29-30 апреля 2005г. «Экономическое прогнозирование: модели и методы», Воронеж, Воронежский государственный университет; VII международной научной конференции «Современные сложные системы управления» (HTCS’2005), Воронеж, ВГАСУ; Материалы Международной научно-практической конференции, «Экономическое прогнозирование: модели и методы» 30-31 марта 2006 г., Воронеж, ВГУ; Волгоградский научно-образовательный центр ИПУ РАН Секция «Математическое моделирование и оптимизация экономических процессов», Интернет-конференция, 2007г.; III Международно-практической конференции, 5-6 апреля 2007г., Воронеж, ВГУ; Международная конференция «Наука и технологии», краткие сообщения XXVII Российской школы, посвященной 150-летию К.Э. Циолковского, 100-летию С.П. Королева и 60-летию Государственного ракетного центра «КБ им. Академика В.П. Макеева», Екатеринбург, УрО РАН, 2007.

Результаты диссертационной работы внедрены в учебный процесс в рамках преподавания дисциплин «Экономико-математические методы и модели», «Экономическая оценка эффективности инвестиций», «Экономика недвижимости» Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Автором были подготовлены и опубликованы учебные пособия, программы, методические указания.

Предложения по внедрению концепции стратегического развития инвестиционной деятельности на рынке коммерческой недвижимости нашли свое практическое применение в инвестиционно-строительной деятельности ФГУ «Дороги России» (г. Москва), ООО «Баупорт» (г. Москва), ООО УК «Жилпроект» (г. Воронеж), ООО «Инжсервис» (г. Воронеж), при построении перспективной инвестиционной политики и формировании стратегического портфеля инвестиций.

Положения, выносимые на защиту:

  • Концепция прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости как сложной экономической системы (специальность 08.00.05);

2) Классификация объектов коммерческой недвижимости на основе их систематизации по функциональному назначению и масштабу деятельности (специальность 08.00.05);  

3) Метод идентификации объектов коммерческой недвижимости на основе их систематизации по качественным признакам в соответствии с классами престижности (специальность 08.00.13);

4) Динамическая модель прогнозирования инвестиционного процесса на основе формализации начальных параметров экономической системы (специальность 08.00.13);

  • Модель прогнозирования инвестиционного процесса на основе теории сингулярных возмущений, включающая метод определения предельной доходности инвестиционного проекта как асимптотическое решение возмущенной задачи  (специальность 08.00.13);
  • Методика определения синергетического эффекта факторов рынка коммерческой недвижимости на основе их систематизации, формализации параметров воздействия и количественной оценки рисков (специальность 08.00.05);
  • Метод определения «индекса дефицита» коммерческой недвижимости как совокупного критерия оценки динамики спроса и предложения (специальность 08.00.05);
  • Модель определения предельно допустимых изменений параметров возмущения при эволюционном развитии инвестиционного процесса в качестве оценки устойчивости экономической системы (специальность 08.00.13);
  • Модель развития инвестиционного процесса в условиях бифуркационных состояний экономической системы при резких изменениях внешних факторов (специальность 08.00.13);
  • Метод построения инвестиционного рейтинга объектов коммерческой недвижимости, включающий оценку потенциальной доходности объектов и коммерческие риски (специальность 08.00.05).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 50 печатных работ, в том числе 4 монографии, 2 учебно-методических пособия, из них одно – с грифом УМО, 15 статей в ведущих рецензируемых научных изданиях согласно перечню ВАК Министерства образования и науки РФ. Общий объём публикаций составил 108,7 п.л., в том числе принадлежит лично автору – 87,6 п.л.

Структура работы. Диссертация объемом 312 страниц основного текста состоит из введения, 5 глав, выводов и предложений, включает 69 иллюстраций, 51 таблицу, список литературы из 337 наименований и 5 приложений.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО  ИССЛЕДОВАНИЯ И ИХ ОБОСНОВАНИЕ

1. Концепция прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости как сложной экономической системы

Объекты недвижимости в целом и коммерческой недвижимости в частности в аспекте инвестиционного развития и прогнозирования представляет собой сложную экономическую систему, состоящую их связанных подсистем более простого строения. Динамические управляемые инвестиционные процессы, находящиеся в состоянии неустойчивого равновесия, можно рассматривать как самоорганизующуюся синергетическую систему.

Развивающиеся инвестиционные процессы на рынке коммерческой недвижимости требуют целостной концепции, обоснования арсенала принципов и методов организационно-аналитической рационализации, адекватных моделей и механизмов стабилизации и повышения эффективности инвестиционной деятельности субъектов на относительно новом для экономики страны секторе рынка.

С этой точки зрения разработана концепция прогнозирования развития инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости как сложной экономической системы.

Научной методологией концепции является теория математического моделирования инвестиционных процессов, практическим новшеством  - обоснование роли и значения прогнозирования инвестиционных процессов в практической деятельности субъектов рынка коммерческой недвижимости.

Цель концепции – определить роль и место рынка коммерческой недвижимости в экономических отношениях на основе методологии построения информационно-аналитического аппарата оценки инвестиционных процессов и построения прогностических моделей их развития в долгосрочной перспективе.

Концепция инвестиционного прогнозирования рынка коммерческой недвижимости основывается на:

- методологии анализа и прогнозирования развития инвестиционных процессов:

- управлении инвестиционными процессами;

- формировании инвестиционных стратегий.

Концепция объединяет два направления: экономическую оценку рынка как совокупности факторов - с одной стороны, и анализ инвестиционного объекта с точки зрения его адаптации к требованиям рынка и инвестиционного позиционирования -  с другой (рис.1).

Рисунок 1 – Концепция прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости

Предложенная концепция инвестиционного прогнозирования развития рынка позволит субъектам рынка выработать оптимальные инвестиционные стратегии, что создаст возможность более равномерного и динамичного развития рынка коммерческой недвижимости в условиях активной внешней среды.

    • Классификация объектов коммерческой недвижимости на основе их систематизации по функциональному назначению и масштабу деятельности

Коммерческая недвижимость является важным инвестиционным направлением, перспективы развития которого высоко оцениваются российскими и зарубежными инвесторами.

Рынок коммерческой недвижимости весьма разнообразен: торговые, складские и производственные помещения, гостиницы, развлекательные центры, туристические базы, дома отдыха, спортивно-оздоровительные комплексы, земельные участки и другие виды. Каждый объект недвижимости индивидуален по местоположению, архитектурным решениям, функциональному назначению, площади. Этот рынок динамичен с точки зрения ввода качественно новых объектов. Создаются не просто новые и современные здания, но и объекты, принципиально отличающиеся от уже существующих. 

Несмотря на то, что многих видов коммерческой недвижимости нет пока не только в регионе и области, но даже в России, тем не менее, опыт западных стран позволяет прогнозировать появление таких объектов на российском рынке. Особенно это касается рынка торговой недвижимости. Недавно появились на российском рынке коммерческой недвижимости: сити-парки, пауэр-центры, ритейл-парки, fashion-центры, дискаунт-центры.

Не только торговая недвижимость вносит новизну на рынок. Офисные объекты также организуются по новым направлениям, и наряду с уже известными бизнес-центрами на российский рынок скоро могут прийти бизнес-парки, которые распространены пока только в Европе и США.

Несмотря на высокую динамику развития и разнообразие объектов, коммерческая недвижимость сегодня не имеет единой классификации, что существенно усложняет систематизацию объектов и затрудняет прогнозирование развития рынка. Существующая классификация охватывает лишь часть видов коммерческой недвижимости и не отражает их фактические характеристики с точки зрения коммерческой привлекательности.

Современный рынок коммерческой недвижимости предъявляет более высокие требования к классификации. Появляются объекты нового назначения, меняются приоритеты потребителей, изменяется качественная структура рынка. В работе предлагается классификация объектов коммерческой недвижимости на основе их структурирования по функциональному назначению и масштабу деятельности. Выделено одиннадцать категорий коммерческой недвижимости по функциональной принадлежности к определенной сфере деятельности (рис. 2).

Рисунок 2 – Классификация коммерческой недвижимости

3. Метод идентификации объектов коммерческой недвижимости на основе их систематизации по качественным признакам в соответствии с классами престижности

В работе предлагается классификация объектов коммерческой недвижимости на основе их структурирования по функциональному назначению и масштабу деятельности. Предлагаемая классификация предполагает разбиение всех представленных выше категорий коммерческой недвижимости на классы престижности А, В, С, D, и E в зависимости от их технико-эксплуатационных характеристик. В классах А-С выделяются дополнительно два подкласса, отличающиеся от основного класса улучшениями (ухудшениями) основного признака: подклассы  А+; В+ и  С+ и А-; В-; С-.

В работе предложен механизм идентификации объектов коммерческой недвижимости на основе использования теории нечетких множеств, которая позволяет преобразовать параметры, не поддающиеся однозначной числовой оценке, в нечеткий формат. В качестве лингвистических переменных выберем качественные признаки объектов:

l1 - возраст здания; l2 - конструктивные решения; l3 - планировочные решения; l4 - архитектура и наружная отделка; l5 - внутренняя отделка помещений; l6 - интерьер и комфортабельность; l7 - инженерия (наличие внутренних систем и оборудования); l8 - инфраструктура и сервис; l9 - паркинг; l10 - управление зданием.

Определена шкала оценок качества объекта (табл.1).

Таблица 1 – Оценка качества объектов коммерческой недвижимости в баллах.

Оценка качества объектов

Классы престижности

Шкала оценки класса престижности (xj), балл

Очень высокое качество

А+

11

А

10

А-

9

Высокое качество

В+

8

В

7

В-

6

Среднее качество

С+

5

С

4

С-

3

Удовлетворительное качество

D

2

Неудовлетворительное качество

E

1

Задана функция принадлежности качественного признака к классу престижности:

,                                                (1)

где bi – балл качественной оценки i-го признака; xj – балл  j-го класса престижности (табл. 1).

Качественные характеристики объекта (bi ) определены экспертным путем и представлены в таблице 2.

Таблица 2 – Оценка качественных характеристик объекта

Класс престижности

Е

D

С-

С

С+

В-

В

В+

А-

А

А+

Соответствующий балл

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Оценка объекта недвижимости по признакам

возраст здания

 

 

 

 

 

+

 

 

 

 

 

конструктивные решения

 

 

 

 

+

 

 

 

 

 

 

планировочные решения

 

 

 

 

 

 

+

 

 

 

 

архитектура и наружная отделка

 

 

 

 

+

 

 

 

 

 

 

внутренняя отделка помещений

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

интерьер и комфортабельность

 

+

 

 

 

 

 

 

 

 

 

инженерия

 

 

+

 

 

 

 

 

 

 

 

инфраструктура и сервис

 

 

 

+

 

 

 

 

 

 

 

паркинг

 

 

 

 

 

 

+

 

 

 

 

управление зданием

 

 

 

+

 

 

 

 

 

 

 

Примечание: знак «+» ставится в графе, соответствующей количеству баллов, присвоенных i-му признаку.

На основании (1) определяется степень принадлежности каждого i-го признака к j-му классу престижности. Для расчета интегрального показателя  принадлежности объекта к какому-либо классу престижности по совокупности признаков строятся функции принадлежности каждого i-того признака и определяются значения функций принадлежности в точках пересечений с , что представлено на рисунке 3.

xi                                                             x

Рисунок 3 – Графическое определение принадлежности

В поставленной задаче интегральный показатель принадлежности Pj определен как сумма значений функций принадлежности ?i в точках их пересечений с прямой  x=xi , где xi – балльная оценка соответствующего класса престижности.

,                                                        (2)

где  k – количество качественных признаков.

Балльная оценка каждого класса определена некоторым постоянным числом в соответствии со шкалой (табл. 1). Следовательно, можно определить интегральный показатель принадлежности объекта к j-му классу престижности по совокупности качественных признаков как максимальную сумму значений функций принадлежности в точке xi (табл. 3):

.                                                (3) 

Таблица 3 – Показатели принадлежности к классу престижности

Класс престижности

Е

D

С-

С

С+

В-

В

В+

А-

А

А+

Соответствующий балл

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

Оценка объекта недвижимости по признакам

возраст здания

0,00

0,00

0,05

0,37

0,82

1,00

0,87

0,61

0,37

0,20

0,10

конструктивные решения

0,00

0,01

0,26

0,78

1,00

0,85

0,56

0,32

0,17

0,08

0,04

планировочные решения

0,00

0,00

0,00

0,11

0,45

0,85

1,00

0,88

0,64

0,41

0,23

архитектура и наружная отделка

0,00

0,01

0,26

0,78

1,00

0,85

0,56

0,32

0,17

0,08

0,04

внутренняя отделка помещений

1,00

0,61

0,26

0,11

0,04

0,02

0,01

0,00

0,00

0,00

0,00

интерьер и комфортабельность

0,37

1,00

0,72

0,37

0,17

0,07

0,03

0,01

0,00

0,00

0,00

инженерия

0,02

0,61

1,00

0,78

0,45

0,22

0,10

0,04

0,02

0,01

0,00

инфраструктура и сервис

0,00

0,14

0,72

1,00

0,82

0,51

0,28

0,14

0,06

0,03

0,01

паркинг

0,00

0,00

0,00

0,11

0,45

0,85

1,00

0,88

0,64

0,41

0,23

управление зданием

0,00

0,14

0,72

1,00

0,82

0,51

0,28

0,14

0,06

0,03

0,01

Интегральный показатель принадлежности P

1,39

2,51

4,00

5,39

6,01

5,72

4,69

3,35

2,14

1,24

0,67

Рисунок 4 – График уровня принадлежности к классу престижности С+

Предложенный метод позволит определить класс объекта с учетом различных качественных признаков и их оценок, что весьма важно для прогнозирования доходности коммерческого объекта и его позиционирования на рынке.

4. Динамическая модель прогнозирования инвестиционного процесса на основе формализации начальных параметров экономической системы

Рынок - это сложная система, которую необходимо рассматривать как совокупность экономических процессов, представляющих собой механизм взаимодействия субъектов в активном инвестиционном поле. В этой связи дано определение инвестиционному проекту как экономической системе. Входными параметрами являются начальные вложения, текущий уровень инфляции, стоимость реализуемой продукции в текущем уровне цен. Реализация проекта – это преобразование начальных параметров с учетом временного фактора, а также под влиянием воздействий внешней среды. Выходные параметры характеризуются величиной полученной прибыли от реализации проекта за некоторый период времени. При этом всегда будут иметь место различные факторы, влияющие на точность конечных прогнозов. Следовательно, инвестиционный проект представляет собой зависимость экономического эффекта от ряда управляющих параметров с течением времени. Исходя из реальных условий среды, инвестиционный проект определен как случайная функция от неслучайного аргумента t, которая при каждом фиксированном значении аргумента является случайной величиной.

Если величина P ожидаемых поступлений от реализации проекта является случайной величиной, то функция доходности инвестиционного проекта также является случайной: .

Для оценки динамической системы в условиях изменяющейся внешнеэкономической среды необходимо разработать модель, наиболее адекватно отражающую ее поведение.

Рассмотрим инвестиционный процесс как динамическую систему, где определяющими параметрами является прогнозируемая величина денежных поступлений от реализации проекта. Вследствие дисконтирования величины доходов P сумма накопленного дохода S за период времени t будет иметь вид, представленный на рисунке 5. Приведенный график функции накопления дохода практически всегда будет иметь вид монотонно возрастающей функции, даже при снижении доходности инвестиционного проекта.

Рассмотрим динамическую систему, которая позволит получить модель инвестиционного проекта. В качестве такой системы выберем движение точки на плоскости при наличии постоянного ускорения (рис. 6).

Пусть начальная скорость точки равна  и она перпендикулярна ускорению. Тогда траектория движения представляет собой ветвь параболы, описываемой уравнением .

Чем больше начальная скорость точки, тем более «пологой» будет траектория движения, т.е. увеличится дальность ее «полета».  Решая задачу в физических параметрах, имеем: ; , где - проекции начальной скорости на оси координат. При начальных условиях ;  и  в момент приземления точки (рис.6) , дальность полета . Время полета тела .  Следовательно, дальность полета равна . В осях x и y выражение примет вид: . Для обратной функции   имеем:

.                                                          (4)

Обратимся к графику функции приведенной суммы денежных потоков S(P;t) на рис.5. Если представить инвестиционный процесс как динамическую систему, то график функции S(P; t) является идентичным функции (рис.7). Функция  является обратной . В свою очередь  симметрична относительно оси абсцисс. Это утверждение позволяет провести следующую аналогию.

Инвестиции в коммерческую недвижимость начинают приносить доход в виде арендных платежей, то есть экономическая система получает «начальную скорость», которая является результатом инвестиционных вложений и условий реализации продукции. Величина накопленной суммы доходов есть возрастающая функция, которая будет иметь положительное приращение при любом изменении показателя доходов (если проект не убыточен). Функция в экономических аналогах имеет вид:

                         (5)

где  Sn – величина накопленного дохода, д.е.; P – величина начального платежа (или арендной ставки), д.е.; t – период времени, лет; r – ставка дисконтирования, % в год.

Экономические условия реализации инвестиционного проекта определяют параметры P и r как динамические, то есть величина платежа Р и ставка дисконтирования r зависят от времени, следовательно, их можно представить в виде функций Р(t) и  r(t). Следовательно, выражение (5) примет вид

.                                                (6)

Применение этой модели не требует точного прогнозирования величины денежных поступлений за отдельные периоды, достаточно определить величину дохода в текущем уровне цен. При относительной простоте расчетов метод дает более широкие возможности инвестиционной оценки объектов коммерческой недвижимости.

5. Модель прогнозирования инвестиционного процесса на основе теории сингулярных возмущений, включающая метод определения предельной доходности инвестиционного проекта как асимптотическое решение возмущенной задачи 

Инвестиционный процесс рассмотрен как динамическая система, то есть процесс, для которого однозначно определено понятие состояний как совокупности значений некоторых величин в заданный момент времени и задан оператор, определяющий эволюцию начального состояния в любой момент времени на заданном интервале. При этом состояние системы может быть однозначно задано в начальный момент времени и требуется определить распределение вероятностей на множестве ее последующих состояний.

Пусть набор значений  в некоторый момент времени описывает состояние динамической системы, и разным наборам переменных  соответствуют разные состояния. Зададим эволюционный оператор, указав скорость изменения каждого состояния системы:

,                            (7)

где xi – точка евклидова пространства , называемого фазовым пространством.

В условиях экономической задачи реализации инвестиционного проекта необходимо определить начальные условия x(0)=x0 и дополнить ими систему уравнений. В результате получена начальная задача для (7) или задача Коши. Ее решение  рассматривается как множество точек фазового пространства , образующих фазовую траекторию.

Из рассмотренного ранее движения точки с постоянным ускорением при движении в поле сил очевидно, что скорость движения оказывается пропорциональной внешней силе. Чем меньше сопротивление среды, тем больше увеличивается скорость материальной точки и, следовательно, возрастает расстояние L и наоборот (рис. 8). Рассмотрим эволюционное уравнение системы в виде

 ,                   (8)

где m - управляющий параметр, х – координата точки, F(x, ?) – сила, соответствующая потенциалу U(x,?) c изолированными минимумами в точках х=х1 и х=х2, соответствующими устойчивым состояниям равновесия системы. В силу свойств непрерывных функций (по смыслу U(x) дифференцируема) обязательно найдется точка х3 на интервале (х1, х2), в которой система может находиться в состоянии неустойчивого равновесия – это точка максимума функции  U(x). Множество фазовых траекторий, соответствующее различным начальным условиям, образует фазовый портрет динамической системы. Рассмотрим динамику инвестиционного процесса и определим его фазовый портрет (рис.9). Особые точки фазового пространства в экономическом понимании – это область возможных реализаций инвестиционного проекта с точки зрения его эффективности или доходности.

Рассмотрим модель динамической системы со случайными возмущениями. Такие модели описываются системой дифференциальных уравнений, дополненной соответствующими начальными условиями. Математическая модель, описывающая эволюцию инвестиционного процесса на отрезке времени T=[0, t*], следующая:

                                         (10)

где P(t) – n-мерная вектор-функция (или вектор состояния);  - вектор параметров, не зависящий от времени t; Sn-мерная вектор-функция, удовлетворяющая условиям теоремы существования и единственности решения задачи Коши (7); Рo – начальное значение вектора состояния Р(t).

Из (8) следует, что скорость изменения состояния в любой момент времени определена его текущим состоянием в этот момент времени и состоянием параметра ?. Вектор-функция S представляет собой доходность инвестиционного объекта. Параметр ? характеризует внешние экономические факторы, определяющие величину доходности и связанные с неопределенностью ситуации, а, следовательно, с риском. Вектор состояния Р(t) является показателем величины денежных поступлений от реализации проекта в фиксированный момент времени.

Предполагая, что с течением времени происходит изменение поступления дохода Р и ставки дисконтирования 1+r=R, представим эти параметры в виде функций

;                                                      (10)

,                                                      (11)

где Р0 – начальный прогнозируемый уровень дохода, например, за первый год эксплуатации объекта; R0 – ставка дисконтирования на начало реализации инвестиционного процесса; a- показатель динамики дохода; ; b – показатель динамики ставки дисконтирования; .

Представим зависимость (3) в виде

,                           (12)

Пусть . При этом с=const, d=const. Тогда выражение (9) примет вид

                                                (13)

Дифференцирование функции S(t) показывает, что возмущающий параметр m=lnd стоит при производной высшего порядка, что относит задачу к категории сингулярно возмущенных:

                                           (14)

Показатель d включает в себя динамику доходности проекта и динамику ставки дисконтирования, следовательно, мы имеем два возмущающих воздействия a и b, влияющие на конечный результат реализации проекта.

Рассмотрим возможные варианты реализации инвестиционного проекта при различном воздействии управляющих параметров и определим бифуркационные состояния системы. Оптимистический сценарий реализации проекта (S1) будет при >1 и <1. Пессимистический (S2) при <1 и >1. Векторы и оказывают на экономическую систему разнонаправленное действие (рис. 10).

Неупорядоченность внешних и внутренних факторов влияния на экономическую систему или процесс, под воздействием которых формируется рыночная стоимость продукции, может оказать «уравновешивающее» действие, т.е. происходит взаимная компенсация разнонаправленных по своему действию факторов, которые могут быть рассмотрены как «равнодействующие» положительных и отрицательно направленных воздействий. Таким образом, текущая рыночная стоимость – это показатель, представляющий собой результат совокупного влияния всех факторов рынка: спроса, предложения, потребительских предпочтений, рисков, инфляции и многих других.

Рассмотрим финансовый поток как динамический ряд. Финансовый временной ряд - это последовательность, описывающая поведение определенного рыночного процесса. Проведенный анализ некоторых финансовых рядов показал, что многие из них имеют конечную емкость.

Найдем решение задачи, перейдя к непрерывному времени. Последовательность потока платежей целесообразно представить в виде геометрического ряда.

.                          (15)

Определим приращение величины приведенного дохода, полагая, что n=t:

.                                      (16)

Если q<1, то , где l>0. Следовательно,

.                                                  (17)

Интегрируя, получим

.                                (18)

При t®0 S(0)=S0, при t®?  S(?)=. Следовательно, функция суммы приведенного дохода будет иметь горизонтальную асимптоту (рис. 11).

Переход от дискретного времени к непрерывному дает возможность определить асимптоту функции дохода и показывает предельную доходность проекта при заданных начальных условиях. Решением динамических моделей типа  является . Важным условием является сходимость интеграла . Соотношение динамики поступлений и ставки дисконтирования можно учесть в модели (17): . Можно также учесть динамическую зависимость и . Тогда

                                                    (19)

                                               (20)

Интеграл (20) может быть рассчитан численно, если заданы законы и . На основании изложенного можно говорить об асимптотической устойчивости системы при некоторых неизменных параметрах. Экономический результат инвестиционного проекта определим как асимптотическое решение сингулярно возмущенной задачи при некоторых заданных начальных условиях. Начальная задача для дифференциального уравнения:

                                                    (21)

с начальным условием

,                                                    (22)

где  ? – малый параметр, x(t) – изменение дохода с течением времени В в точке равновесия в условиях сингулярно возмущенной задачи при ??0 имеем систему алгебраических уравнений

,                                                    (23)      

.                                                    (24)

Определим ограничения задачи. При достаточно больших t значение функции приближается к некоторому Si, т.е. в этом периоде не происходит заметного приращения суммы накопленных доходов. Следовательно, скорость изменения функции будет стремиться к 0. Определим условия асимптотической зависимости на основании равенства нулю первой производной. Из уравнения (14) получим:

.                            (25)

Для выполнения условия неотрицательности параметра t необходимо, чтобы  lnd < 0.  Так как , то должно быть выполнено условие 0< <1. Следовательно, 0 < a < , где a - показатель динамики дохода, зависящий от внешних и внутренних факторов реализации проекта; b – показатель динамики ставки дисконтирования. Если это условие не выполняется, то асимптотической зависимости не будет, а будет наблюдаться постоянный рост доходов и, следовательно, возрастание функции S(t).

Рассмотрим решение уравнения (14) и введем обозначения: ?=ln d, m=0,5. Тогда уравнение (14) примет вид:

                    (26)

Полагаем, что функция   бесконечно дифференцируема. Если искать решение задачи (26) в виде ряда по степеням параметра ?, то формальное решение имеет вид

                   (27)

Так как для n-ой частичной суммы ряда (15) начальное условие не удовлетворяется с точностью до некоторого , то ряд (27) не является асимптотическим рядом для решения. Нужно изменить этот ряд так, чтобы он стал асимптотическим. Задача (26) имеет точное решение

.                                        (28)

Интегрируя по частям  раз, получаем

.     (29)

Запишем уравнение (29) в виде

         (30)

Пусть .  Оценивая остаток при , получим

           (31)

Переменная - быстрое время, а переменная - медленное время, функции  - погранслойные функции. Оценка (31) показывает, что ряд

                                                    (32)

является асимптотическим рядом для точного решения.

Рассмотрены малые параметры возмущения. В условиях относительно стабильной экономики малый возмущающий параметр достаточно точно отражает реальные условия. Кроме того, в силу принципа суперпозиции воздействия внешних экономических факторов, резкие скачки на разных стадиях реализации проекта вряд ли возможны, что дает возможность более точной инвестиционной оценки проекта.

коммерческой недвижимости на основе их систематизации, формализации параметров воздействия и количественной оценки рисков

На экономический объект действуют как положительные факторы, увеличивающие доходность проекта, так и отрицательные, в результате воздействия которых наблюдается снижение доходности, то есть имеют место различного рода риски. Такое рассуждение дает возможность оценивать синергизм факторов рынка коммерческой недвижимости, который может вызвать как негативный, так и позитивный результат реализации инвестиционного проекта.

Экономическое «силовое поле» представлено факторами, оказывающими непосредственное влияние на реализацию инвестиционного проекта (рис.12).

Рисунок  12- Факторы влияния на реализацию инвестиционного проекта

Синергизм факторов рынка определен как совокупное влияние разнонаправленных факторов внешней экономической среды, комбинированное воздействие которых определяет результат реализации инвестиционного процесса в неравновесных условиях.

Позитивные и негативные факторы рынка оказывают противоположно направленные действия на инвестиционный процесс (рис.13). Экономический объект функционирует в условиях инфляции. В то же время на экономическую систему действуют силы, позволяющие увеличить доходность проекта, например, рост цен.

Рассматривая экономическую систему как динамическую, следует отметить, что она является диссипативной, так как возможно снижение уровня инвестиционных доходов вследствие негативных изменений конъюнктуры рынка, в том числе снижения спроса, роста инфляции, ужесточения налогового законодательства. Подобного рода внешние негативные воздействия трактуются как риски проекта.

Синергетический эффект факторов рынка коммерческой недвижимости определен совокупностью факторов, понижающих доходность проекта или повышающих ее. Это параметры a и b в (10) и (11), которые можно определить как силы воздействия на результат инвестирования в объекты недвижимости.

Указанные факторы являются «возмущающими» воздействиями, которые могут вызвать изменение рыночной цены объекта. Весьма важным фактором рынка является инфляция, которая существенно снижает стоимость реальных денег, получаемых инвестором от реализации проекта. Графически влияние различных факторов на величину дохода, получаемого инвестором от реализации объекта коммерческой недвижимости, представлено на рисунке 14.

Рисунок 14 – Факторы, влияющие на инвестиционную доходность проекта

Следовательно, чтобы определить значение возмущающего параметра m, необходимо определить влияние перечисленных факторов на результат реализации инвестиционного проекта.

На доходность проекта в долгосрочной перспективе будут оказывать существенное влияние риски. Определим общую цену риска:

,                                                  (33)

где pi – вероятность наступления i-того риска,  – цена i-того риска.

Цена i-того риска определяется как снижение доходности объекта:

,                                                   (34)

где S0 – доходность объекта в текущий момент времени, Si – более низкая доходность объекта через промежуток времени t при условии наступления риска.

Рыночная стоимость объекта является индикатором спроса. Чем быстрее растет стоимость, тем меньше вероятность наступления рисков ликвидности, так как рыночная цена объекта есть следствие наличия платежеспособного спроса. Положим, что цена риска  возрастает пропорционально росту стоимости объекта (рис. 15).

Рисунок 15  – Динамика рыночной стоимости объекта и цены риска.

Определим коэффициент риска, который показывает степень снижения доходности объекта и равен:

.                                                  (35)

При этом  и чем больше значение KR, тем меньше рыночная стоимость объекта и больше цена риска. Из (35) следует, что коэффициент риска KR возрастает при увеличении  и может быть представлен в виде монотонно возрастающей функции KR(t) с областью определения [0; +?), областью значений [0; 1].

Определим вероятность наступления риска ликвидности. Как правило, на рынке недвижимости резкого снижения цен не происходит. Логично предположить, что вероятность незначительного снижения доходности достаточно высока, а вероятность наступления ситуации, когда , т.е. рыночная стоимость объекта снизится до 0, будет близка к 0. Следовательно, эти показатели находятся в зависимости  (рис. 16).

Рисунок 16 –Вероятность наступления риска и коэффициент риска.

Функция доходности инвестиционного проекта (7), скорректированная на  величину риска, примет вид:

.                                           (36)

Таким образом, получена модель, позволяющая прогнозировать доходность инвестиций в объекты коммерческой недвижимости с учетом цены риска и вероятности его наступления.

7. Методика определения «индекса дефицита» коммерческой недвижимости как совокупного критерия оценки динамики спроса и предложения

В условиях дефицита объектов недвижимости и роста инфляции, возникает повышенный спрос, который снижает возможности работы рыночных механизмов, регулирующих цены в зависимости от спроса и предложения. Дефицит площадей обеспечивает неуклонный рост цен на все объекты недвижимости. Для оценки рынка недвижимости введем новый показатель – индекс дефицита, который определяется отношением индекса динамики стоимости к индексу динамики предложения.

,                                                    (37)

где – индекс дефицита; Iст – индекс динамики стоимости; Iп – индекс динамики предложения.

Индекс стоимости определяет показатель роста цен и равен отношению цены периода t+1 к цене предыдущего периода t:

,                                                  (38)

где Pt+1 и Pt – стоимость аренды (продажи) 1 м2 коммерческой недвижимости в последующий и предыдущий (базовый) периоды соответственно, руб./м2.

В работе определен индекс динамики предложения как изменение количества предлагаемых для сдачи в аренду (или продажу) площадей коммерческой недвижимости за период t.

,                                                  (39)

где Nt+1 и Nt – площадь объектов коммерческой недвижимости одного вида, предлагаемой для сдачи в аренду или продажи в последующий и предыдущий (или базовый) периоды соответственно, м2.

Для оценки индекса предложения первичного рынка наиболее рационально использовать показатель прироста площадей вновь построенных объектов:

,                                                (40)

где  и  – площади вновь построенных объектов коммерческой недвижимости, предлагаемой для сдачи в аренду или продажи в последующий и предыдущий (или базовый) периоды соответственно.

Текущая цена коммерческого объекта фактически полностью отражает рыночную ситуацию: она включает в себя существующие риски, оценивает спрос и предложение, служит индикатором потребления. Кроме того, инвестиции в недвижимость являются способом не только получения высоких доходов, но и защиты сбережений от инфляции. Так, в случае предполагаемого резкого роста инфляции на рынке недвижимости наблюдается оживление. Цены в этот момент поднимаются под воздействием ажиотажного спроса, независимо от объема предложения. Следовательно, ценовая политика рынка коммерческой недвижимости складывается в основном под воздействием дефицита, который существенно влияет на уровень и динамику цен на рынке коммерческой недвижимости. Именно поэтому в работе предлагается метод определения индекса дефицита как основного механизма прогнозирования динамики цен. Функцию стоимости для аренды объектов коммерческой недвижимости можно представить следующим образом:

,                                            (41)

где Р0 ар – текущий размер арендной платы объекта, руб./ м2 в год, t – период, лет; a1 – показатель динамики удорожания аренды объекта.

Стоимость продажи объектов может иметь отличную от аренды динамику вследствие большего дефицита объектов продажи:

,                                           (42)

где Р0пр – текущая цена продажи объекта, руб./м2; a2 – показатель динамики стоимости продажи объекта.

На основании анализа статистических данных определена экспоненциальная зависимость динамики предложения арендуемых площадей и продажи объектов. Функции предложения будут иметь вид:

а) для рынка арендуемых помещений

;                                            (43)

б) для рынка новостроек

,                                         (44)    

где  - площади арендуемых и вновь построенных объектов соответственно, м2; g1 и g2 – показатели динамики предложения площадей вторичного и первичного рынков соответственно.

На основании зависимостей (37-40) индексы дефицита первичного и вторичного рынков коммерческой недвижимости соответственно равны:

а) для аренды:

                 (45)

б) для продажи:

               (46)

Индекс дефицита позволяет определить потенциальный рост стоимости объекта, а, следовательно, и доходы инвестора от его продажи или сдачи в аренду. Корректируя (36) на показатель индекса дефицита, получим:

   (47)

В настоящее время рост цен значительно опережает рост предложения, что говорит о постоянно растущем дефиците, графическая модель которого представлена на рисунках 17 а).

Рисунок 17 – Область дефицита.

Индекс дефицита позволяет прогнозировать динамику рыночной цены объекта. Если предложение объектов коммерческой недвижимости постоянно снижается (g<0), следовательно, будет наблюдаться рост стоимости аренды и продажи объектов вследствие растущего дефицита (a>0). В случае положительной динамики предложения, например, увеличения строительства новых объектов, показатель предложения будет положительным (g>0). При этом совсем не обязательно снижение цен до равновесного уровня. Динамика цены может несколько замедлиться и сократить зону дефицита (рис. 17 б).

Основными понижающими доходы инвестора факторами являются:

- снижение стоимости аренды (продажи) объекта в силу его устаревания и, соответственно, перехода в более низкий класс престижности;

- инфляция.

Динамика снижения стоимости в результате снижения класса объекта с течением времени равна

.                                                  (48)

В работе получен показатель снижения стоимости объектов k=0,007.

При 7-летнем сроке эксплуатации и при отсутствии капитального ремонта объект переходит в более низкий класс, следовательно, его арендная ставка может снизиться вследствие устаревания объекта в  раз.

Следующим фактором, влияющим на снижение доходности инвестиционного проекта является инфляция. Функция изменения инфляции:

,                                                 (49)

где r0 – текущий уровень инфляции; b - показатель изменения инфляции с течением времени.

На рисунке 18 графически представлена динамика инфляции.

Рисунок 18 – Реальный уровень инфляции.

Рассчитаем прогнозируемый уровень дохода инвестиций в объекты коммерческой недвижимости. Выражение (47) представим с учетом индекса дефицита, показателей класса объекта и инфляции:

,          (50)

где a - показатель роста стоимости; g - показатель предложения; k – показатель класса объекта; b - показатель динамики инфляции.

Таким образом, в результате аналитического моделирования получена оценка возмущающего параметра ?, равного

                              (51)

При этом необходимо условие ограничения:                   >0. Это условие выполняется в силу экономической постановки задачи: a (показатель динамики удорожания стоимости объекта), как правило, больше или равен b , показателю инфляции. Удорожание объектов коммерческой недвижимости (продажа и аренда) происходит пропорционально росту инфляции, но чаще всего опережает  его. Следовательно, если ???, то ?>?/2. Коэффициент g (показатель динамики предложения объектов) имеет отрицательные значения в силу дефицита объектов. Коэффициент ? рассчитан и равен 0,007, что значительно меньше величины ? (в работе рассчитан показатель ?, который в зависимости от категории и местоположения объекта принимает значения от 0,116 до 0,211). Показатель инфляции ?=0,073. Следовательно, условие неотрицательности (51) выполняется.

Рассчитанные показатели позволяют определить потенциальный доход от инвестиций в объекты коммерческой недвижимости, основываясь на показателях динамики стоимости объектов и текущего уровня инфляции.

При оценке рынка коммерческой недвижимости производится дифференцирование его на основные торговые коридоры и периферийные зоны. Каждый район города сегментирован на три инвестиционные зоны в зависимости от удаленности от главных транспортных и пешеходных маршрутов:

- зона I – главные торговые коридоры (непосредственная близость к основным транспортным магистралям и пешеходным маршрутам);

- зона II – улицы, прилегающие к основным торговым коридорам;

- зона III – периферийная часть района, удаленная от главных торговых магистралей.

В соответствии с предложеной схемой зонирования территории города рассчитаны индексы дефицита коммерческой недвижимости для каждой инветиционной зоны регионального рынка. Индекс дефицита позволяет оценить инвестиционную привлекательность отдельно взятого объекта коммерческой недвижимости и определить перспективу инвестирования в объекты коммерческой недвижимости в зависимости от их видов, классов и местоположения.

8. Модель определения предельно допустимых изменений параметров возмущения при эволюционном развитии инвестиционного процесса в качестве оценки устойчивости экономической системы

Оценка чувствительности инвестиционных процессов получена на основе методов теории устойчивости, которая позволяет прогнозировать возможные отклонения параметров системы под влиянием различных факторов. Для инвестиционного проекта такими факторами будут являться изменение доходности проекта, рост инфляции, динамика спроса и предложения. При изменении одного или нескольких из перечисленных параметров динамическая система может перейти на другой, качественно новый уровень. Следовательно, в экономическом смысле задача сводится к определению параметров, влияющих на устойчивость системы.

Математически задача заключается в расчете предельно допустимого интервала этих параметров, превышение которого переводит функционирующую систему на другой уровень устойчивости, т.е. вызывают бифуркационные изменения. Причем достаточно малого возмущения, чтобы начался переходный процесс, который приведет систему к новому состоянию равновесия, существенно отличающемуся от первоначального.

Основным определяющим параметром инвестиционной модели является  величина начального дохода получаемого инвестором от реализации проекта (рис. 19). Величина дохода напрямую зависит от размера арендной ставки, которая, в свою очередь, подвержена влиянию различных повышающих или понижающих доходность проекта рыночных факторов. Под влиянием этих факторов величина поступлений может существенно меняться с течением времени.

Инвестиционная система определена как замкнутая линеаризованная и обладающая свойством робастной устойчивости по отношению к неопределенности внешних воздействий (рыночной среды). Рассмотрена схема реализации инвестиционного проекта в этой постановке (рис. 20).

На рисунке 20 приняты следующие обозначения: S(P; ?), K(P), H(P; K; ?) – передаточные матрицы объекта, регулятора и замкнутой системы соответственно; ? - передаточная матрица той части объекта, которая представляет неопределенность в математической модели. Предположим, что замкнутая система H(P; K; ?) обладает свойством робастной устойчивости по отношению к неопределенности ?(P). В этом случае регулятор u=K(P)y  обеспечивает робастную устойчивость замкнутой системы. Проиллюстрируем понятие робастной устойчивости для систем с неструктурированными неопределенностями (не моделируемой динамикой) на примере объекта инвестиционного управления со скалярными входом u и выходом y, которые связаны между собой уравнением

,                                                   (52)                                       

где – номинальная передаточная функция. Объект с математической моделью (52) стабилизируется регулятором

,                                                 (53)                                                  

где  - передаточная функция системы.

Предположим, что передаточная функция  регулятора не изменяется в процессе функционирования, а передаточная функция  объекта подвергается воздействию неструктурированных возмущений непараметрического типа. В результате подобного воздействия, регулятор (53) фактически замыкает не объект с моделью (52), а другой объект

,                                                  (54)                                                 

передаточная функция  которого отличается от номинальной .

Показатель абсолютного возмущения модели (или возмущения номинальной передаточной функции ):

.                                              (55)

Соответственно, относительным возмущением модели или номинальной передаточной функции будем называть рациональную дробь

.                                        (56)                                

Взвешенным относительным возмущением модели или номинальной передаточной матрицей будем считать

,                                               (57)                  

где – это заданная весовая дробно рациональная функция.

Введение весовой функции  в определение возмущения (57) модели обусловлено амплитудно-частотными характеристиками (АЧХ)  и  для номинального и возмущенного объектов соответственно.

Введем в рассмотрение допустимую границу для возмущения номинальной математической модели, определяя ее ограничение сверху (для каждой частоты) как величину модуля относительного изменения АЧХ числом   (это число можно считать заданным в %). Иными словами, введение функции  определяет условие

,                                  (58)                 

задающее допустимый «коридор» для вариаций АЧХ фактического (возмущенного) объекта (52), что представлено на рисунке 21. Функция частоты   – это относительная ширина допустимого коридора для АЧХ возмущенного объекта. Вместо условия (58) можно применить соотношение вида

                               (59)                      

Итак, если задано дробно-рациональное выражение  и для всех передаточных функций  объектов с возмущенными моделями выполняется условие (51), то согласно (58) будет выполняться неравенство

, (60)                    

то есть АЧХ относительного возмущения модели не выйдет за пределы области допустимого возмущения. Кроме того, согласно формуле (58), для АЧХ взвешенного относительного возмущения ?P модели объекта будет выполняться неравенство

,                                         (61)                                

которое можно трактовать, как нормированное ограничение на допустимые вариации линеаризованной модели.

Таким образом, представляется возможным определить «коридор» значений прогнозируемых параметров. Используя механизм теории сингулярных возмущений, определим устойчивость модели, т.е. возможный «коридор» вариаций индекса дефицита и динамику инфляции, при которых проект будет менять доходность в ограниченном интервале. Под устойчивостью системы понимается неизменность величины прогнозируемого дохода.

Рассмотрены следующие ситуации.

Ситуация 1. Наблюдается рост инфляции при одновременном удорожании объектов недвижимости. Рассмотрим два варианта ситуации.

1 Вариант. Показатели a и b имеют одинаковую динамику роста, т.е. a=b. В этом случае наблюдается резкое увеличение «области дефицита». При этом показатель предложения g находится приблизительно на том же уровне, то есть резкого роста предложения не происходит. Если a и b имеют одинаковую динамику роста, то происходит снижение потенциальной величины доходов от реализации объекта коммерческой недвижимости. С течением времени «разрыв» влияния этих факторов только усиливается, что вызывает существенное изменение доходности проекта (рис. 22).

Si(t) при Ka>1;  Kb>1; a=b

 

S0(t) 

 

Рисунок 22– Изменение доходности проекта

Воздействие возмущающих параметров вызывает изменение фазового портрета экономической системы. При этом снижение доходности в условиях равномерного роста a и b  происходит неравномерно (рис. 23).

 

Рисунок 23 – Снижение доходов проекта в зависимости от роста показателей a и b

При значении коэффициента роста показателей a и b  в интервале  [1,01; 1,1] происходит снижение уровня потенциального дохода проекта от 1,3% до 12% соответственно; при коэффициенте роста показателей a и b  в интервале  [1,1; 1,5] доход снижается в пределах от 12% до 44%. При увеличении коэффициента более чем в 5 раз относительно первоначального уровня проект будет иметь нулевую доходность (табл. 4).

Таблица 4 – Снижение доходности проекта при росте показателей a и b

Коэффициент одновременного роста показателей a и b

1,01

1,02

1,03

1,04

1,05

1,08

1,09

1,1

1,2

1,3

1,5

2

3

4

5

6

7

8

9

10

15

20

Снижение доходов инвестиционного проекта, %

1,3

2,6

3,9

5,1

6,3

9,9

11

12,1

22,3

30,9

44,4

65,1

82,8

90,1

93,9

95,9

97,2

98,1

98,7

99,0

99,8

100

2 Вариант. Неравномерная динамика показателей a и b, a > b, т.е. рост стоимости опережает рост инфляции. Возникает «ажиотажный спрос» на объекты коммерческой недвижимости. Предполагая, что предложение объектов будет также значительно отставать от спроса на них, можно прогнозировать существенное увеличение цен на объекты коммерческой недвижимости.

При условии a > b  определены значения этих показателей, обеспечивающие устойчивость системы (табл. 5). Графически зависимость исследуемых параметров представлена на рисунке 24.

Таблица 5 – Значения показателей a и b при условии сохранения уровня доходов проекта.

Показатель стоимости  a

1,07

1,11

1,14

1,18

1,21

1,38

1,73

2,07

2,41

2,75

3,09

3,42

3,75

4,08

4,41

 Показатель инфляции b

1,01

1,02

1,03

1,04

1,05

1,10

1,20

1,30

1,40

1,50

1,60

1,70

1,80

1,90

2,00

Рисунок 24 – Зависимость роста показателя стоимости от динамики показателя инфляции при условии обеспечения начального уровня доходов проекта

Таким образом, система будет находиться в состоянии устойчивого равновесия при a =0,807е0,116b .

Ситуация 2. Рассмотрим случай снижения инфляции при постоянной динамике стоимости объектов, обусловленной только наличием дефицита, т.е. a =const, b®min. Как показали расчеты, что при снижении показателя инфляции на 50% от первоначального рост потенциального дохода от реализации объекта коммерческой недвижимости составит около 19,6% (рис. 25). Расчет представлен в таблице 6.

Рисунок 25  – Рост доходов проекта при снижении уровня инфляции.

Таблица 6 – Рост ожидаемого дохода проекта при снижении показателя инфляции b 

Снижение показателя инфляции  b, %

1

2

3

4

5

10

15

20

25

30

50

Динамика роста ожидаемых доходов, %

0,4

0,9

1,3

1,7

2,2

4,3

6,3

8,4

10,3

12,3

19,6

Таким образом, на основании предложенного метода можно рассчитать не только прогнозные значения потенциального дохода от инвестирования средств в объекты коммерческой недвижимости, но и определить диапазоны показателей, обеспечивающих устойчивость экономической системы.

9. Модель развития инвестиционного процесса в условиях бифуркационных состояний экономической системы при резких изменениях внешних факторов

Для оценки инвестиций в объекты коммерческой недвижимости целесообразно использовать математический аппарат, позволяющий с большей точностью определить результаты реализации, учесть возможные отклонения от конечного прогнозируемого показателя. Описание процесса резкого изменения экономической системы позволяет осуществить теория катастроф как адекватный математический аппарат, описывающий суть явления.

Рынок недвижимости – это открытая экономическая система, которая подвергается ряду внешних и внутренних воздействий. Такие резкие качественные «переходы» в экономической системе могут быть вызваны рядом внешних факторов: резкий рост инфляции, обострение политической обстановки, внутриотраслевые факторы, падение платежеспособного спроса. Характер подобного явления описывается теорией катастроф, которая рассматривает резкие, скачкообразные переходы из одного состояния в другое.

Рассмотрим возможность резких изменений доходов проекта в результате усиления воздействия внешних факторов при отсутствии их синхронизации.

В модели (50) зададим искусственно коэффициент роста показателя инфляции b, рост стоимости коммерческой недвижимости a и динамики предложения g. Положим, что экономическая ситуация характеризуется резким ростом инфляции. В этот  период, как правило, происходит резкий рост цен на объекты недвижимости. Примем допущение, что при этом уровень предложения остается прежним, т.е. имеем следующие исходные данные:

b2 = lb1;  a2 = la1; g2 = g1, k2=k1, где l>1.

Итак, проект реализуется в относительно стабильных экономических условиях в период t1. Затем, в период t2=t1+?t происходит резкое изменение условий реализации инвестиционного проекта. Пусть

;      .

Зададим прирост временного интервала в мультипликативной форме, т.е.

t2=dt1, где d =1+? , ? ®0.                                 (62)  

Определим предполагаемую величину изменения доходности проекта при скачкообразном изменении параметров модели.

           (63)

В силу условия (62)  d-1=? »0. Следовательно, выражение примет вид:

                                (64)

Так как по условию (62) d®1, то принимая допущение, что d»1, получим:

                           (65)

При этом возможны три варианта динамики доходности:

1. . В этом случае доходность проекта будет расти, несмотря на резкий скачек инфляции.

На примере объектов коммерческой недвижимости расчет показал результаты, представленные на рис. 26.

Рисунок 26 - Динамика доходности в условиях резкого изменения факторов рынка.

2. . В этом случае изменения доходности проекта не происходит, так как рост цен компенсируется ростом инфляции.

3. <. В этом случае доходность проекта резко снизится (рис. 27).

Рисунок 27 - Динамика доходности инвестиционного проекта при опережающем росте инфляции.

В результате несинхронизированного воздействия внешних факторов возникает катастрофа «складка», происходит скачкообразный переход из одного качественного состояния системы в другое. Катастрофы вида «складка» появляются в моделях, описывающих диссипативные структуры.

Таким образом, теория катастроф подводит эффективную базу под описание качественных изменений в нелинейных уравнениях, моделирующих системы, далекие от равновесия и является основой анализа в теории переходов систем в новые структурные состояния.

Разработанный метод, реализованный на объектах рынка коммерческой недвижимости, может быть адаптирован к различным условиям и целям инвестиционного проектирования.

10. Метод построения инвестиционного рейтинга объектов коммерческой недвижимости, включающий оценку потенциальной доходности объектов и коммерческие риски

Схема определения инвестиционного потенциала объектов коммерческой недвижимости как совокупности оценок конъюнктуры рынка, перспектив его развития, а также технико-эксплуатационных характеристик объекта и его местоположения представлена на рисунке 28.

Рисунок 28 – Схема инвестиционной оценки объектов коммерческой недвижимости

Работа алгоритма рассмотрена на примере прогноза развития и определения инвестиционного потенциала объектов коммерческой недвижимости г. Воронежа и Воронежской области.

На основе использования разработанной модели доходности проектов и методов теории нечетких множеств определим инвестиционный рейтинг объектов. В качестве объектных переменных выбраны:

  • Потенциал доходности объекта. Эта категория отражает стоимость объекта в соответствии с его технико-эксплуатационными характеристиками, масштабом и местоположением;
  • Потенциал рынка, который включает в себя динамику доходности инвестиций на основе индекса дефицита;
  • Риски объектов с точки зрения их величины и вероятности возникновения.

Лингвистические значения: «высокий рейтинг», «средний рейтинг» и низкий рейтинг». В данном случае инвестора будет интересовать степень принадлежности к категории «высокий рейтинг». Для этого необходимо определить степень принадлежности объекта к следующим лингвистическим значениям: «высокий потенциал доходности», «высокий потенциал рынка» и низкий риск».  Функция принадлежности к категории «высокий» определена следующим образом:

,                                                 (66)

где Li, Lmax и Lmin – соответствующие базовые значения переменных.

Функция принадлежности к категории «низкий» (для объектной переменной «риски»):

                                                  (67)

Значения инвестиционных рейтингов коммерческой недвижимости на примере торговой недвижимости представлены в таблице 7.

Таблица 7 – Инвестиционный рейтинг объектов торговой недвижимости.

Местоположение объекта (район города)

Инвестиционные зоны города

Потенциал доходности

Функция принадлежностиm к категории минимального риска

Инвестиционный рейтинг

аренда

продажа

аренда

продажа

аренда

продажа

Центральный

I

0,947

1,000

1,000

1,000

2,564

2,637

II

0,813

0,507

0,865

0,833

2,044

2,004

III

0,636

0,375

0,838

0,796

2,125

1,507

Ленинский

I

0,690

0,574

0,973

0,977

2,036

2,198

II

0,604

0,466

0,828

0,799

1,839

1,884

III

0,358

0,318

0,799

0,759

1,353

1,741

Советский

I

0,332

0,262

0,933

0,945

1,590

1,569

II

0,283

0,205

0,775

0,749

1,261

1,237

III

0,187

0,136

0,743

0,706

1,442

1,222

Коминтерновский

I

1,000

0,911

0,879

0,877

2,261

2,788

II

0,733

0,805

0,602

0,646

2,335

2,274

III

0,572

0,653

0,542

0,515

1,773

2,062

Левобережный

I

0,251

0,150

0,735

0,753

1,239

1,203

II

0,107

0,104

0,381

0,457

0,545

0,765

III

0,032

0,041

0,304

0,289

0,377

0,516

Железнодорожный

I

0,171

0,068

0,551

0,593

0,723

0,661

II

0,118

0,021

0,098

0,215

0,443

0,316

III

0,000

0,000

0,000

0,000

0,171

0,150

Примечание: 1) В таблицах выделены наиболее инвестиционно привлекательные объекты, рейтинг которых имеет максимальное или близкое к нему значение.

2) Расчеты по складской, офисной и другим видам коммерческой недвижимости представлены в диссертации.  

3) Риск оценивается по степени принадлежности к минимальному значению. Следовательно, значение функции принадлежности риска равное 1,0 говорит о минимальном риске инвестирования в этот объект недвижимости (но не об отсутствии рисков вообще).

Разработанный метод реализован на примере прогноза развития двух проектов: регионального инвестиционного проекта строительства и эксплуатации Торгово-развлекательного центра «Московский проспект» и строительства платной автомагистрали М-4 «Дон», проходящей по территории Воронежской области. 

1. Торгово-развлекательный центр (ТРК) «Московский проспект».

Расчет основан на реальных данных бизнес-плана ТРК, составленного в октябре 2005 года в ценах этого же года. Прошедшие 2006, 2007 и 2008годы позволяют оценить точность прогнозов, сделанных в более раннем периоде. Инвестиционные затраты в уровне цен 2005 года составили 1456,9 млн.руб. В долларах США эта сумма составила $50 млн. Основной объем капитальных вложений был сделан в 2006 году и фактически составил 1234,7 млн.руб. Срок окупаемости по прогнозам 2005 года – два года.

Местоположение – Коминтерновский район г.Воронежа

Инвестиционная зона – I

Классификация объекта: торговая недвижимость, класс «А».

Таблица 8 – Инвестиционные показатели рынка

Местоположение

объекта

Инвестиционная зона города

Показатель стоимости аренды

Показатели динамики предложения

Показатель индекса дефицита

Показатель инфляции

 a1

g1

d

b

г. Воронеж, Коминтерновский район

I

0,191

-0,021

0,170

0,073

 

Инвестиционный потенциал рынка имеет максимальное значение из всех возможных – 2,26 для аренды и 2,78 для продажи объекта; цена риска составляет – 5770 руб.

В соответствии с разработанным методом дан прогноз развития инвестиционного проекта (рис.29).

Предлагаемая модель позволяет сделать прогноз срока окупаемости – 1 год 3 месяца, что соответствует действительности. Это подтверждает высокую точность прогнозов в краткосрочной перспективе.

Рисунок 29 – Динамика доходности ТРЦ «Московский проспект»

2. Платная автомобильная дорога М-4 «Дон».

Автомобильная дорога М-4 «Дон» от Москвы через Воронеж, Ростов-на-Дону, Краснодар до Новороссийска является важнейшей автодорогой России меридионального направления и кратчайшим маршрутом между Центральным регионом России и регионами Черноземья, Северного Кавказа и Закавказскими странами СНГ с выходом на Турцию и Иран. М-4 «Дон» последовательно соединяет Московскую, Тульскую, Липецкую, и далее следует через Воронежскую, Ростовскую области, Краснодарский край, республику Адыгея, обеспечивая как транспортно-экономические связи внутри административных образований, так и дальние транзитные перевозки.

На основании исходных данных проекта рассчитаны показатели его инвестиционного развития в соответствии с разработанной в диссертации динамической моделью развития инвестиционного проекта (табл. 9).

Таблица 9 – Реализация инвестиционного проекта М-4 «Дон»

Период, лет

Величина доходов в текущем уровне цен, млн.р.

Аккумулируемый доход, млн.р.

2008

 

 

2009

 

 

2010

2995,6

2995,6

2011

2830,6

5826,2

2012

2589,8

8416,0

2013

2321,6

10737,6

2014

2052,1

12789,7

2015

1795,3

14585,0

2016

1558,2

16143,2

2034

157,8

25232,8

2035

135,3

25368,1

2036

116,0

25484,1

2037

99,3

25583,4

По расчетным данным срок окупаемости составил 17 лет, чистая приведенная стоимость составляет 2911,0 млн.р., что практически совпадает с данными бизнес-плана, рассчитанными стандартными экономическими методами. Погрешность сроков окупаемости составила 3,3%, погрешность чистой приведенной стоимости – 8,8%, что вполне допустимо при длительном горизонте расчетов (30 лет). Графически расчетные данные представлены на рисунке 30.

Рисунок 30 – График аккумулируемого дохода от эксплуатации платной автодороги М-4 «Дон».

Таким образом, разработанная модель позволяет оценивать и сопоставлять все экономические параметры в текущем уровне цен, в том числе и величину капитальных вложений. Предложенный метод дает возможность избежать сложного и трудоемкого процесса моделирования денежных потоков, их прогнозирования и дисконтирования. Он позволяет максимально быстро и точно оценить результаты реализации проекта. Кроме того, инвестор, используя предлагаемый метод, имеет возможность формировать оптимальный инвестиционный портфель на основе текущих данных о проекте и оценки конъюнктуры рынка.

Метод позволяет инвесторам ориентироваться на рынке коммерческой недвижимости, принимать решения об инвестировании средств в объекты с максимальным экономическим эффектом. Такой подход к оценке объектов коммерческой недвижимости в совокупности с анализом и прогнозированием динамики рынка даст возможность развития качественно нового этапа рынка коммерческой недвижимости.

Основные выводы и предложения

  1. Создана концепция прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости как сложной экономической системы, объединяющей два направления: оценку рынка как совокупности факторов - с одной стороны, и анализ объекта с точки зрения его адаптации к требованиям рынка и инвестиционной привлекательности -  с другой.
  2. Разработана классификация объектов коммерческой недвижимости первичного и вторичного рынков в едином комплексе, отличительными признаками которой является функциональное структурирование видов коммерческой недвижимости.
  3.  Разработан метод идентификации объектов коммерческой недвижимости в соответствии с классами престижности на основе теории нечетких множеств, который позволил систематизировать объектов по качественным признакам на основе сформированного перечня качественных и технико-эксплуатационных характеристик.
  4. Создана динамическая модель инвестиционного процесса, которая позволяет прогнозировать экономический результат инвестиционной деятельности на основе адаптивного аппарата теории динамических систем.
  5. Предложена модель прогнозирования инвестиционного процесса на основе прикладной теории сигнулярных возмущений, которая предполагает определение влияния факторов внешней среды как возмущающих параметров. Определены предельные значения интервала варьирования доходности инвестиционного проекта при заданных начальных условиях на основе асимптотического решения сингулярно возмущенной задачи.
  6. Введено и исследовано понятие «синергизм факторов» рынка коммерческой недвижимости на основе их систематизации, определения эффекта воздействия и количественной оценки рисков.
  7. Предложен новый обобщающий показатель «индекс дефицита рынка недвижимости» в качестве совокупного критерия оценки динамики спроса и предложения, который позволяет оценить общие тенденции рынка и перспективы его инвестиционного развития.
  8. Разработан механизм оценки параметров устойчивости модели прогнозирования доходов при реализации коммерческих проектов, позволяющий определить интервал варьирования прогнозируемых параметров. Условия стабильности экономической системы определены количественно на основании предельно допустимых отклонений, что дает возможность прогнозирования результатов процесса, подвергаемого непараметрическим воздействиям.
  9. Обоснована модель развития инвестиционного процесса в условиях резких изменений внешней воздействий и определены параметры бифуркационных состояний синергетической системы. Развитие инвестиционного проекта рассмотрено при условии резкого изменения воздействия факторов рынка, которое может вызвать переход экономической системы в новое качественное состояние.
  10. Предложен метод построения инвестиционного рейтинга объектов коммерческой недвижимости в соответствии с функциональным назначением объектов, местоположением, архитектурно-планировочными, техническими и эксплуатационными характеристиками, с учетом динамики спроса, предложения и рисков проекта.

Список публикаций автора, в которых отражены основные положения диссертации

 

Публикации в изданиях, рекомендованных ВАК РФ

  1. Макаров Е.И. Околелова Э.Ю. Построение  математической  модели  оптимизации  выбора  поставщика материальных ресурсов [Текст]// Экономика  строительства. 2004. №11. С. 35-46 (0,84 п.л., в т.ч. доля автора – 0,75 п.л.).
  2.  Околелова Э.Ю. Проблемы прогнозирования инвестиционных проектов. Понятие импульса в экономических системах [Текст] / Э.Ю. Околелова // «Вестник» Воронежского государственного технического университета №9 2005г., т.1, с. 91-95.
  3. Околелова Э.Ю. Случайные процессы инвестиционных проектов и методы их оценки [Текст] // Известия ТулГУ. Сер. Строительство, архитектура и реставрация. Вып.9.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2006.- с. 113-119.
  4.  Околелова Э.Ю. Модели прогнозирования финансовых потоков [Текст] // Известия ТулГУ. Сер. Строительство, архитектура и реставрация. Вып.10.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2006.- с. 241-247.
  5. Околелова Э.Ю. Модели числовых рядов в оценке инвестиций [Текст] // Известия ТулГУ. Сер. Строительство, архитектура и реставрация. Вып.10.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2006.-с. 247-251.
  6. Околелова Э.Ю., Мещерякова М.А. Инвестиции в объекты недвижимости [Текст] // Известия ТулГУ. Сер. Строительство, архитектура и реставрация. Вып.10.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2006.- с. 66-71.
  7. Околелова Э.Ю. Устойчивость экономических процессов и оценка их прогнозируемости [Текст] // Известия ТулГУ. Сер. Строительство, архитектура и реставрация. Вып.10.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2006.- с.146-151.
  8. Околелова Э.Ю., Мещерякова М.А. Модель рефинансирования как источник снижения процентной ставки [Текст] // Известия ТулГУ. Сер. Строительство, архитектура и реставрация. Вып.10.- Тула: Изд-во ТулГУ, 2006.- с. 151-158.
  9. Околелова Э.Ю. Особенности инвестиционной оценки рынка коммерческой недвижимости [Текст] // Недвижимость: Экономика и управление, № 3,4 - 2007. - С.64-68.

 

Монографии, брошюры и учебно-методические пособия

  1. Околелова Э.Ю. Конкурсные процедуры в строительстве. Оптимизационные методы и модели [Текст]: Монография / под ред. В.В. Гасилова – Воронеж, 2005. – 146 с.
  2. Околелова Э.Ю. Инвестиции в недвижимость [Текст]: Монография / под. ред. Гасилова В.В.- Воронеж, изд-во «Истоки», 2006 – 193 с.
  3. Околелова Э.Ю., Мещерякова О.К. Инвестиционные механизмы рынка недвижимости. Ипотека [Текст]: Монография / под. ред. Гасилова В.В.- Воронеж, изд-во «Истоки», 2007 – 219 с.
  4. Околелова Э.Ю. Модели инвестиционного прогнозирования рынка коммерческой недвижимости [Текст] : Монография / под. ред. Гасилова В.В.- Воронеж, изд-во «Истоки», 2008 – 326 с.
  5. Гасилов В.В., Околелова Э.Ю., Замчалова С.С. Экономико-математические методы и модели: учеб.- метод. пособие [Текст] / В.В Гасилов, Э.Ю. Околелова, С.С. Замчалова; Воронеж, гос. арх.-строит. ун-т.- Воронеж, 2005 – 157с.
  6. Макаров Е.И., Околелова Э.Ю. Логистика в строительном производстве: учеб. пособие [Текст] / Е.И. Макаров, Э.Ю. Околелова. – Воронеж.  гос.  арх.-строит. ун-т. - Воронеж. 2007.- 141 с.

Материалы конференций

  1.  Околелова Э.Ю., Пигач В.М. Оценка и прогнозирование результатов инвестиционного проекта. [Текст] // Экономическое прогнозирование: модели и методы-2004: Материалы Всероссийской научно-практической конференции 18-19 марта 2004г.: В 2 ч. / Под ред. В.В. Давниса. – Воронеж: Воронежский государственный университет, 2004. – ч. 1. – 198 с., с. 122-127.
  2. Гасилов В.В., Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Задача выбора оптимального решения на основе теории нечетких множеств [Текст] //Современные сложные системы управления(HTCS’2004): Материалы V международной научной  конференции – Краснодар – Воронеж – Туапсе, 2004. – C. 138-145.
  3. Околелова Э.Ю.,  Пигач В.М. Управление инвестиционными проектами с применением теории графов [Текст] // Информационная экономика и управление динамикой сложных систем № 6/ - Барнаул. – 2004. – С. 79-84.
  4. Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Оценка инвестиционной привлекательности рынка жилья на основе использования теории нечетких множеств [Текст] // Московский гуманитарно-экономический институт, Воронежский филиал, Материалы региональной научно-практической конференции 12-14 апреля 2005г., ч.1, «Экономика России: от стабилизации к развитию», Воронеж: МГЭИ. – 2005, C. 242-246.
  5. Околелова Э.Ю. Прогнозирование инвестиционных проектов методом числовых рядов [Текст] / Экономическое прогнозирование: модели и методы - материалы международной практической конференции 29-30 апреля 2005г. в 2 ч. // под ред. проф. В.В. Давниса. – Воронеж: Воронежский государственный университет, 2005. – Ч. 2. – C.417-421.
  6. Околелова Э.Ю., Шибаева М.А. Проблемы управления финансовыми активами. [Текст] // Современные сложные системы управления (HTCS’2005): Материалы VII международной научной  конференции / под ред. Баркалова С.А., Гасилова В.В.– Воронеж: ВГАСУ. - 2005. – C. 262-266.
  7. Околелова Э.Ю., Мещерякова М.А. Анализ жилищно-строительного рынка и инвестиционного потенциала Воронежской области. Экономическое прогнозирование: модели и методы: Материалы Международной научно-практической конференции, 30-31 марта 2006 г.: в 2 ч./под ред. В.В. Давниса.-Воронеж: ВГУ, 2006.- Ч.1 – C.225-230.
  8. Околелова Э.Ю., Фингеров А.А. Анализ чувствительности инвестиционных проектов в теории сингулярных возмущений [Текст] // Материалы III Международно-практической конференции, 5-6 апреля 2007г.: в 2 ч./под ред. В.В. Давниса.-Воронеж: ВГУ, 2007.- Ч.2 – С. 186-192.
  9. Околелова Э.Ю. Оценка инвестиционного процесса как нелинейной динамической системы [Электронный ресурс] //Интернет-конференция, Волгоградский научно-образовательный центр ИПУ РАН (http://mtas.ru/noc/). Секция 1. Математическое моделирование и оптимизация экономических процессов.
  10. Гасилов В.В., Околелова Э.Ю, Серебрякова Е.А. Экономико-математическая модель отбора предприятий, участвующих в ипотеке [Текст]  // Место и роль России в мировом хозяйстве: Сборник материалов II Международной научно-практической конференции (22.11.2007) / под ред. В.П. Воронина. - Воронеж. Гос. Технол.акад. – Воронеж: Научная книга, 2007, Ч.I. - с. 93-95.
  11. Гасилов В.В., Околелова Э.Ю. Система ипотечного кредитования и методы ее развития [Текст] //Место и роль России в мировом хозяйстве: Сборник материалов II Международной научно-практической конференции (22.11.2007)/ под ред. В.П. Воронина. - Воронеж. Гос. Технол.акад. – Воронеж: Научная книга, 2007, Ч.I. - с. 96-95.
  12.  Гребенников В.В., Околелова Э.Ю. Оценка интеллектуального труда с применением нечетких множеств [Текст] // Место и роль России в мировом хозяйстве: Сборник материалов II Международной научно-практической конференции (22.11.2007). Материалы круглого стола / под ред. В.П. Воронина. - Воронеж. Гос. Технол.акад. – Воронеж: Научная книга, 2007, Ч.I. - с. 43-49.

Статьи в сборниках научных трудов и журналах

    • Гасилов В.В., Макаров Е.И., Околелова  Э.Ю. Моделирование логистической системы поставок материальных ресурсов для дорожного строительства // «Наука и техника в дорожной отрасли» №4, 2004г., Москва, с. 10-12.
    •  Макаров Е.И., Околелова Э.Ю. Моделирование процесса синтеза интегрированной логистической системы [Текст] // Журнал «Вестник гражданских инженеров» №1, СПб. - 2004., C.191-195.
    •  Макаров Е.И., Околелова Э.Ю. Математическая модель выбора поставщика материальных ресурсов [Текст] // Журнал «Вестник гражданских инженеров» №1, СПб. - 2004., с.195-200.
    • Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Методология расчета индексов рынка недвижимости [Текст]  //Межвузовский сборник научных трудов, Выпуск 5: Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур. - Воронеж: ВГТА. - 2004. с. 183-190.
    •  В.В. Гасилов, Э.Ю. Околелова, В.М. Пигач  Построение рейтинга предприятий жилищно-коммунальной сферы [Текст] // Информационно-аналитический бюллетень «Конкурсные торги».- М., 2004, с.37-41.
    • Э.Ю. Околелова, В.М. Пигач. Методы формирования портфеля заказов подрядной организации. [Текст] / Московский гуманитарно-экономический институт, Воронежский филиал, ч.1, Преодоление кризиса в экономике страны: социально-экономический и правовой аспекты. Воронеж: МГЭИ. - 2004. - С. 165-171.
    • Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Модели прогнозирования рынка недвижимости [Текст] //Межвузовский сборник научных трудов, Выпуск 5, часть 2: Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур. - Воронеж: ВГТА. - 2005.- с. 221-226.
    • Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Статическая и динамическая модели рынка недвижимости [Текст] // Научный Вестник: Экономика, организация и управление в строительстве, №2 /под ред. Гасилова В.В.– Воронеж: ВГАСУ. - 2004. – с. 38-42.
    • Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Анализ и перспективы развития рынка недвижимости [Текст] //Межвузовский сборник научных трудов, Выпуск 5, часть 2: Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур. - Воронеж: ВГТА. - 2005.- с.114-120.
    • Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Модели прогнозирования рынка недвижимости [Текст]  //Межвузовский сборник научных трудов, Выпуск 5, часть 2: Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур. - Воронеж: ВГТА. - 2005.- с. 221-226.
    • Гасилов В.В., Околелова Э.Ю., Левченко В.В. Задача выбора оптимального решения на основе теории нечетких множеств [Текст]  // Научный Вестник: Экономика, организация и управление в строительстве, №1 /под ред. Баркалова С.А.– Воронеж: ВГАСУ. - 2005. – с. 109-112.
    • Э.Ю. Околелова Модель оценки инвестиционного проекта как случайного процесса [Текст] // Научный Вестник. Серия: Экономика, организация и управление в строительстве. Вып. 3. – Воронеж: Изд-во ВГАСУ, 2006. – с. 81-85.
    • Околелова Э.Ю. Модель числовых рядов как метод оценки инвестиционных проектов [Текст] // Черноземный альманах научных исследований №2 (3) 2006, серия «Экономика», Воронеж: ООО «Альбион», 2006. – С.111-116.
    • Сотникова О.А., Околелова Э.Ю., Фиронова Т.А. Рекомендации по оценке экономической эффективности инвестиционного проекта теплоснабжения. Рекомендации АВОК [Текст] /Сотникова О.А., Околелова Э.Ю., Фиронова Т.А. –М.: ООО ИИП «АВОК-ПРЕСС», 23 с.
    • Околелова Э.Ю., Шабанов А.В. Проблема устойчивости экономических систем в условиях риска [Текст] // Вести высших учебных заведений Черноземья. -Т. 1 Липецк. гос. техн. ун-т. –Липецк, 2006. – с. 96-99.
    • Околелова Э.Ю. Методы оценки устойчивости инвестиционных процессов [Текст] // «Вестник» Воронежского государственного технического университета №9 2006г., т.2, с. 150-154.
    • Э.Ю. Околелова Модель оценки инвестиционного проекта как случайного процесса [Текст] // Научный Вестник. Серия: Экономика, организация и управление в строительстве. Вып. 3. – Воронеж: Изд-во ВГАСУ, 2006. – с. 81-85.
    • Околелова Э.Ю. Инвестиционная оценка коммерческой недвижимости [Текст] // Научный Вестник. Серия: Экономика, организация и управление в строительстве. Вып. 4. – Воронеж: Изд-во ВГАСУ, 2006. – с. 53-57.
    • Околелова Э.Ю. Финансовые модели ипотечного кредитования [Текст]//Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур. Межрегиональный сборник научных трудов / Воронеж. Гос. технол.акад. – Воронеж, 2007, вып. 7, часть 3. - с. 184-193.
    • Околелова Э.Ю., Мещерякова О.К. Математические модели инвестиционных прогнозов [Текст] //«Вестник» Воронежского государственного технического университета №7 2007г., т.3, стр. 84-87.
    • Околелова Э.Ю. Математические методы оценки чувствительности инвестиционных проектов [Текст] // Наука и технологии. Секция 4. Динамика и управление. – Краткие сообщения XXVII Российской школы, посвященной 150-летию К.Э. Циолковского, 100-летию С.П. Королева и 60-летию Государственного ракетного центра «КБ им. Академика В.П. Макеева». – Екатеринбург: УрО РАН, 2007.-124-128.
    • Околелова Э.Ю. Асимптотические решения сингулярно возмущенных задач при оценке инвестиционных проектов [Текст] // Научный Вестник. Серия: Экономика, организация и управление в строительстве. Вып. 5. – Воронеж: Изд-во ВГАСУ, 2007. – с. 42-46.
    • Околелова Э.Ю., Белаш Е.В. Особенности рынка коммерческой недвижимости [Текст] // Вестник Московского государственного строительного университета. №3. – Москва: Изд-во МГСУ, 2007.- с. 61-63.
     



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.