Нейро-нечеткие модели и инструменты для регионального управления объектами коммерческой недвижимости

Актуальность темы

исследования. В настоящее время использование объектов недвижимости, находящейся в собственности субъектов Российской Федерации, является важнейшим инструментом реализации стратегических и оперативных программ социальноэкономического развития регионов. В первую очередь это касается городов-мегаполисов, в которых использование коммерческой недвижимости обеспечивает существенные поступления в региональные и муниципальные бюджеты. Например, г. Москва является собственником 230 тыс. объектов недвижимости нежилого назначения, в том числе 70 тыс. зданий и помещений общей площадью около 46,4 млн. кв. м. Однако в аренду предоставляется менее 30% муниципальной коммерческой собственности, при этом в 2010 году поступления в городской бюджет составили порядка 12,1 млрд руб.

Стоит отметить, что отечественный рынок нежилой недвижимости обладает высоким потенциалом как с позиции спроса, так и предложения. По показателю обеспеченности коммерческой недвижимостью российские города уступают западным в 3−5 раз. Высокая востребованность и доходность коммерческой недвижимости делают ее привлекательной как для отечественных, так и для иностранных инвесторов. Таким образом, изучение территориального рынка недвижимости является эффективным инструментом исследования инвестиционных рисков при реализации девелоперских проектов в данном регионе.

Проблемы управления нежилой недвижимостью рассмотрены в трудах таких отечественных и зарубежных ученых, как Асаул А. Н., Балабанов И. Т., Бузова И. А., Буряк В. Ю., Васильева Н. В., Власова Т. В., Гелтнер Д., Горемыкин В. А., Григорьев В. В., Гровер Р., Игнатов Л., Захарченко В. В., Киселева В. А., Кошкин Л. И., Краюхипа Г. А., Кускова Т. Д., Лимонов Л. Э., Луговой О. Н., Максимов С. Н., Миллер Н., Озеров Е. С., Острина И. А., Райзберг Б. А., Ресин.

В.И., Руднев A.B., Савченко А., Смагин В. Н, Смирнова И .В., Соловьев М., Стартский К. Н., Щербакова H.A., Эккерт Дж. К. и других.

В диссертациях Беляева A.B. Ерохина A.F., Кабановой Т. В, Колесникова В-В., Куколева А. Ю. Завьялова A.A., Шипко Н. Д., Пищулина О. Г. Степаненко.

A.Н., Якушенко Ю. В. показано" что коммерческий сегмент, как и рынок недвижимости в целом, отличается высокой рискованностью- - и непредсказуемостью. На его состояние оказывают влияниетакие факторы, как динамика валового регионального продукта, уровень доходов населения и интенсивность, потребленияделовая активность и инвестиционный климат в-регионе.

Одним из основных этапов процессапринятия решений по региональному управлениюкоммерческой недвижимостью является, оценкиее рыночной стоимости, которая позволяет установить реальную? стоимостную: базу объектов в следующих целях:

1) приобретения в региональную собственность, продажи или: сдачи в аренду-,.

2), внесения объектов недвижимости в уставной капитал государственно-частных компаний;

3) определения кредитоспособности? клиента при принятии решения о государственной поддержке при выдаче кредита, займа или субсидии, из регионального бюджета;

4) банкротства, ликвидации, реорганизации предприятий, имеющих задолженности перед бюджетом. • ¦ .

Отдельные теоретические и методические аспекты оценки стоимости недвижимости рассмотрены в трудах Гребенникова В. Г., Грибовского В. В., Грановой И-В., Грязновой А. Г., Калининой Н. В., Карасева A.B., Копыловой.

B.В., Коркиной B.C., Коростылева С. П., Лукьяница A.A., Микерина Г. И., Неймана: Е.Й., Овсянникова В. А., Ордуэй Н., Попова Г. В., Прорвича В. А., Семеновой Е. А., Сивец С. А., .Симионовой Н: Е., Стерника Г. М., Стерника С. Г., Тарасевича Е. И., Харрисона Г. С., Фридмана Дж., Шейна С. Г. 6.

В диссертационных работах Воищева A.B., Громковой О. Н., Епишиной Э. Д., Карцевой В. В., Коршаковой И. Л., Кошмана В. Н., Кулакова К. Ю., Лапко К. С., Макорина Г. Н., Молоковой A.B., Румянцева С. И., Слезко Л. В., Слугина О. В., Тиндовой М. К., Ульянина A.B. показано, что оценка коммерческой недвижимости отличается от оценки иных видов недвижимости. Так, в современных условиях необходимо учитывать большое количество как количественных, так и качественных факторов, влияющих на способность объектов недвижимого имущества приносить доход: местоположение, состояние, качество, функциональное назначение объектаналичие и качество инфраструктуры и ее состояние, транспортная доступность и другие. Сложности оценки влияния' данных факторовтакже связаны как с непрозрачностью рынка и недостатком статистической информации, так, и с коротким сроком существования российского рынка коммерческой недвижимости.

Для решения указанных проблем могут использоваться методы интеллектуального анализа данных, которые позволяют искать неочевидные взаимосвязи и выявлятьнеизвестные закономерности, что дает возможность формировать на основе накопленной информации нетривиальные решения для повышения эффективности управления объектами недвижимости.

Вопросам применения интеллектуальных методов анализа для решения экономических задач посвящены труды Абдикеева Н. М., Алейникового Н. А, Барского А. Б., Брускина С. Н., Бэстенса Д-Э., Ван Ден Берга В.-М., Вуда Д., Емельянова A.A., Ежова A.A., Круглова В. В., Матвеева М. Г., Одинцова Б. Е., Романова А. Н., Свиридова A.C., Тельнова Ю. Ф., Шумского С.А.

В то же время в указанных работах не рассмотрен ряд проблем методического и прикладного характера в области комплексирования результатов применения различных методов искусственного интеллекта с целью получения высокоточных оценок. Кроме того, встает необходимость разработки подходов к актуализации полученных значений, что обуславливается спецификой отечественного рынка коммерческой 7 недвижимости, функционирующего в условиях экономической нестабильности, а также учетом возможности возникновения рисков.

Вышесказанное определяет актуальность научной задачи разработки инструментов для регионального управления коммерческой недвижимостью, основанных на применении нейро-нечетких моделей проведения массовой оценки рыночной стоимости объектов и стратегий ее актуализации, имеющей существенное значение теории и методологии экономико-математического моделирования функционирования рынка недвижимости, а также для совершенствования методов искусственного интеллекта при выработке управленческих решений.

Цель исследования заключается в разработке экономико-математических моделей проведения массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, основанных на использовании методов интеллектуального анализа данных и статистических методов оценки качества построенных моделей, инструментальных средств реализации комплексной интеллектуальной модели, интегрированных с геоинформационной системой, а также процедур их практического использования и актуализации.

Для реализации этой цели были поставлены и решены следующие основные задачи исследования.

1. Анализ современных подходов к управлению государственной и муниципальной собственностью.

2. Анализ современного математического аппарата и программных средств для оценки рыночной стоимости объектов недвижимости.

3. Разработка подходов к построению математических моделей оценки коммерческой недвижимостью при решении различных классов задач управления, а также матрицы выбора рационального варианта построения нейро-сетевой модели.

4. Разработка комплексной интеллектуальной модели для оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, состоящей из частных нейро-сетевых моделей.

5. Разработка системы показателей для оценки качества моделей массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, а также методических рекомендаций по ее актуализации и перекалибровке.

6. Разработка информационной системы поддержки, принятия? решений по региональному управлению объектами недвижимости, реализующей предложенные модели интеллектуального анализа информации^.

7. Разработка, методика организации процесса массовой^ оценки объектов недвижимости, а также процедуры оценки, экономической эффективности инвестиционных проектов по управлению коммерческой недвижимостью.

8. Практическое применение предложенных инструментов регионального управления, объектами коммерческой недвижимости в ОАО «Производственно-коммерческая дирекция» (ОАО «ПДК») и Департаменте имущества г. Москвы (ДИгМ):

Объектом исследования являются объекты коммерческой недвижимости Российской Федерации.

Предметом исследования^ являются применения математических и инструментальных методов экономики для управления, объектами коммерческой-недвижимости.

Теоретической и методологической^ базой исследования являются системный подход к анализу экономических явлений и процессов, математические и инструментальные методы экономики, методы управления коммерческой недвижимостью, теория проектирования сложных информационных систем, методы искусственного интеллекта и принятия решений, научные положения и выводы, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых по математическому моделированию экономических объектов и. процессов, а также по вопросам разработки и внедрения информационных технологий.

Информационной базой исследования являются данные Росстата, государственные стандарты, законодательные и нормативно-правовые акты РФ, 9 связанные с тематикой диссертации, а также отчетные данные о результатах V работы ОАО «Производственно-коммерческая дирекция» и Департамента имущества г. Москвы.

Наиболее существенные научные результаты, полученные лично автором, заключаются в следующем:

1. На основе результатов анализа современных подходов к управлению государственной и муниципальной собственностью, а также математических методов и инструментальных средств, используемых при проведении массовой оценки рыночной стоимости объектов нежилого фонда, выделены классы задач управления коммерческой недвижимостью и соответствующие их подходы к построению математических моделей на этапе ее оценки, разработана матрица выбора рационального варианта построения нейро-сетевой модели, которая отличается учетом выделенных классов задач управления и характеристик анализируемых информационных потоков о состоянии регионального рынка недвижимости и позволяет получать более точные и устойчивые оценочные результаты.

2. Разработана комплексная интеллектуальная модель для оценки стоимости объектов недвижимости, находящейся в собственности Субъектов РФ, которая, в отличие от известных, включает нейро-сетевую подмодель для решения задач классификации, кластеризации и прогнозирования тенденций на региональном рынке недвижимости и нечетко-продукционную подмодель для определения степени применимости составляющих нейро-сетевой подмодели в зависимости от показателей имеющегося массива статистической информации, что обеспечивает агрегирование результатов применения частных нейро-сетевых моделей.

3. Разработана система показателей для оценки качества моделей массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, которая в отличие от известных позволяет с учетом особенностей процедур оценки недвижимости (в том числе, закрепленных законодательно) определять такие характеристики, как точность, устойчивость во времени и объяснимость.

10 информации, а также предложены методические рекомендации по актуализации и калибровке моделей, обеспечивающие эффективное распределение затрат на реализацию различных стратегий регионального управления объектами недвижимости, находящихся в собственности Субъектов РФ.

4. Предложена архитектура информационной системы поддержки принятия решений по региональному управлению объектами недвижимости, реализующая предложенные модели интеллектуального анализа информации, которая отличается наличием возможности визуализации результатов моделирования рыночной стоимости коммерческой недвижимости за счет организации интеграции с геоинформационной системой ОеоВгиШег.

5. Разработана методика организации процесса массовой оценки объектов недвижимости, которая отличается от известных наличием процедуры отбора, агрегирования и фильтрации характеристик объектов нежилой недвижимости, а также включает этап оценки экономической эффективности инвестиционных проектов по управлению коммерческой недвижимостью, использование которого позволяет учесть влияние различных рисков.

Достоверность и обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций диссертации определяются корректным применением методов финансового и экономического анализа, математических инструментальных методов экономики, проектирования информационных систем, теории нейронных сетей и нечеткой логики. Выводы и предложения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, содержащимся в трудах отечественных и зарубежных ученых в области экономики, организации и управления коммерческой недвижимостью.

Научная новизна работы состоит в разработанных подходах к построению математических моделей для оценки коммерческой недвижимости и матрице выбора рационального варианта архитектуры нейронной сети для решения задач по ее управлениюкомплексной интеллектуальной модели для оценки рыночной стоимости объектов нежилого фондасистеме показателей И для оценки качества моделей, массовой оценки недвижимости-, архитектуре информационной системы поддержки принятия решений по региональному управлению объектами недвижимости, а также методике организации процесса массовой оценки объектов коммерческой недвижимости.

Значение полученных результатов для теории и практики;

1. Предложенные в диссертации подходы, к построению математических моделей оценки коммерческой недвижимостикомплексная интеллектуальная модель для оценки рыночной стоимости объектов недвижимости и система показателейдляоценки ее: качества построенных моделей имеют существенное значение для теории и практики экономико-математического моделирования в части развития^ математическогоаппарата^ анализа функционирования-рынка недвижимости.

2. Разработанная* архитектура информационной системы поддержки-принятия решений' по региональному, управлению объектами недвижимости, реализующаяпредложенные модели интеллектуального анализа информации, имеет существенное, значение для теории и практикипостроения информационных систем, в части развития инструментальных методов интеллектуального анализа данных.. •.

3. Предложенные методика организации процесса оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости и рекомендации по актуализации и калибровке модели массовой оценки развивают методический аппарат управления объектами недвижимости: в части совершенствования инструментов оценки их рыночной стоимости.

Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.

1. Разработанные информационная система поддержки принятия решений по региональному управлению объектами коммерческой недвижимости, реализующая модели интеллектуального анализа информации, система показателей для оценки их качества, рекомендации по актуализации и калибровке построенной моделей, а также методика организации процесса.

12 ". массовой оценки объектов муниципальной недвижимости практически использовались в ОАО «Производственно-коммерческая дирекция» и Департаменте имущества г. Москвы.

2. Предложенные комплексная интеллектуальная модель для проведения оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, а также система показателей для оценки качества используемых моделей массовой оценки может использоваться при осуществлении оценки различных видов недвижимого имущества.

3. Разработанная архитектура информационной системы поддержки принятия решений по региональному управлению объектами недвижимости, реализующая предложенные модели интеллектуального анализа информации, может найти широкое применение при реализации проектов по комплексной автоматизации оценочной деятельности.

3.4 Выводы по главе.

В третьей главе предложена методика организации процесса проведения массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, находящейся в муниципальной собственности, которая отличается от известных наличием процедуры отбора, агрегирования и фильтрации характеристик объектов нежилой недвижимости, а также разработанной системой показателей для оценки качества комплексной интеллектуальной модели. Кроме того, была разработана процедура оценки экономической эффективности инвестиционных проектов по региональному управлению коммерческой недвижимостью, использование которого позволяет учесть влияние различных рисков.

Также в данной главе описано современное состояние развития рынка коммерческой недвижимости города Москвы, проанализирован имущественный комплекс, находящегося в собственности г. Москвы, а также рассмотрен размер поступлений в городской бюджет от сдачи в аренду и продажи муниципальной собственности.

В рамках главы описаны результаты практического предложенной в диссертационной работе применения методики организации процесса проведения массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости и разработанной информационной системы поддержки принятия решений по региональному управлению объектами недвижимости. Их использование в ОАО «Производственно-коммерческая дирекция» и Департаменте имущества г. Москвы позволило повысить эффективность оценочной деятельности, а также оперативность и обоснованность управленческих решений в отношении объектов недвижимого имущества, находящихся в собственности города Москвы.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Основными результатами данной диссертационной работы являются следующее:

1. Проведен анализ современных подходов к управлению государственной и муниципальной собственностью, а также математических методов и инструментальных средств, используемых при проведении массовой оценки рыночной стоимости объектов нежилого фонда, с учетом результатов которого предложены подходы к построению математических моделей для решения выделенных классов задач по управлению коммерческой недвижимостью, а также матрица выбора рационального варианта построения нейро-сетевой модели.

2. Разработана комплексная интеллектуальная модель для оценки стоимости объектов коммерческой недвижимости, которая включает нейро-сетевую подмодель для решения задач классификации, кластеризации и прогнозирования тенденций на региональном рынке недвижимости и нечетко-продукционную подмодель для определения степени применимости составляющих нейро-сетевой подмодели в зависимости от показателей имеющегося массива статистической информации.

3. Разработана система показателей для оценки качества моделей массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, позволяющая с учетом особенностей процедур оценки недвижимости (в том числе, закрепленных законодательно) определять такие характеристики, как точность, устойчивость во времени и объяснимость информации.

4. Предложены методические рекомендации по актуализации и калибровке моделей, обеспечивающие эффективное распределение затрат на реализацию различных стратегий регионального управления объектами недвижимости, находящихся в собственности Субъектов РФ.

5. Разработана архитектура информационной системы поддержки принятия решений по региональному управлению объектами недвижимости,.

132 реализующая предложенные модели интеллектуального анализа информации и интегрированная с геоинформационной системой СеоВгпІсІег.

6. Предложена методика организации процесса массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости, которая отличается от известных наличием процедуры отбора, агрегирования и фильтрации характеристик объектов нежилой недвижимости.

7. Разработана процедура оценки экономической эффективности инвестиционных проектов по управлению коммерческой недвижимостью, использование которого позволяет учесть влияние различных рисков.

8. Практическое применение предложенной в работе методики организации процесса массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости и разработанной информационной системы поддержки принятия решений по региональному управлению объектами недвижимости эффективность оценочной деятельности в ОАО «Производственно-коммерческая дирекция» и Департаменте имущества г. Москвы позволило повысить оперативность и обоснованность управленческих решений в отношении объектов недвижимого имущества, находящихся в собственности города Москвы.

ГЛОССАРИЙ.

База данных — организованная в соответствии с определёнными правиламии поддерживаемая в памяти компьютерасовокупность, данных, характеризующая актуальное состояние некоторойпредметной области, и используемая, дляудовлетворения информационных потребностей пользователей.,. .

V Верификация данных — доказательствоподтверждение истинности информации.

Доходный, подход — совокупность. методов оценки стоимости объекта оценки, основаннь1х на определении ожидаемь1х доходов от объекта оценки.

Затратный подход — совокупность методов оценки стоимости объекта оценки, основанных на определениизатрат, необходимых для восстановления либо замещения объекта-оценки, с учетом его износа.

Индивидуальная оценка — способ получения оценок. рыночных стоимостных характеристик объектанедвижимости, с учетом анализа наиболее эффективногоегоиспользования путем сравнения с небольшим количеством аналогов., .

Искусственные нейронные сети —математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей —сетей нервных клеток живого организма.

Калибровка модели — это процесс адаптации формул массовойоценки: к текущему состоянию рынка с расчетом неизвестных параметровмодели, например, поправок при сравнении продаж.

Классификация — отнесение объектов коммерческой? недвижимости к выделенным заранее классам. Классы объектов обычно устанавливаются в соответствие: с: используемой нормативной^ правовой базы в конкретном регионе.

Кластеризация объектов недвижимости — разбиение генеральной-. совокупности: объектов на несколько кластеров, числои характеристики которых заранее неизвестно- ,.

Кластерный анализ: — это совокупность методов-, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается набором исходных переменных Х^Х2,., Хт. .

Коммерческая' недвижимость -— это любые объекты недвижимости, используемые для. коммерческой деятельности с последующим извлечением постояннойшрибыли- - ' ¦

Массовая оценка —' систематизированный способ получения оценок рыночных стоимостных показателей' большойгруппы однородных объектов недвижимости: с использованием методов статистической обработки информации на основе сравнительного анализа большого количества аналогов с использованием объективно измеряемых ценообразующих факторов, являющихся общими для всех аналогов.

Метод оценки — способ расчета стоимости объекта оценки в рамках одного из подходов к оценке.

Методика — описание приемов, способов, методов для выполнения определенных работ. •.

Механизм — совокупность методов и средств воздействия на экономические процессы, их регулирование.

• Модель — это представление объекта или идеи в некоторой форме. Прогнозирование — специальное научное исследованиеконкретных перспектив развития какого-либо процесса. Репрезентативная выбора — это выборка, в которой все основные признаки генеральной совокупности, из которой извлечена данная выборка, представлены приблизительно втой же пропорции или с той же частотой, с которой конкретный признак выступает в этой генеральной совокупности;

Риск — вероятность потери предприятием части своих ресурсов, недополучения доходов или появления дополнительных расходов в результате осуществления деятельности.

Рыночная стоимость — наиболее вероятная цена, по которой объект оценки может быть отчужден на открытом рынке в условиях конкуренции, когда стороны сделки действуют разумно, располагая всей необходимой информацией, а на величине цены сделки не отражаются какие-либо чрезвычайные обстоятельства.

Система управления базами данных — совокупность программных и лингвистических средств общего или специального назначения, обеспечивающих управление созданием и использованием баз данных.

Сравнительный подход — совокупность методов оценки стоимости объекта оценки, основанных на сравнении объекта оценки с аналогичными объектами, в отношении которых имеется информация о ценах сделок с ними.

Фактор — гипотетическая непосредственно неизмеряемая, скрытая (латентная) переменная в той или иной мере связанная с исходными наблюдаемыми переменными.

Цена — денежная сумма, предлагаемая или уплаченная за объект оценки или его аналог.

Экспертное оценивание — процесс измерения (оценивание), который можно определить как процедуру сравнения объектов (альтернатив) по выбираемым показателям.

Эффективность — отношение результата к затратам.