Русский
EnglishОбразец для цитирования:
Спирина В. С., Алексеев А. О., Андронова А. А. Анализ и прогнозирование управленческих решений в управлении коммерческой недвижимостью // Изв. Сарат. ун-та. Нов. сер. Сер. Экономика. Управление. Право. 2019. Т. 19, вып. 3. С. 274-285. DOI: https://doi.org/10.18500/1994-2540-2019-19-3-274-285
Анализ и прогнозирование управленческих решений в управлении коммерческой недвижимостью
Введение. Задача управления коммерческой недвижимостью, в частности торгово-развлекательными комплексами, имеет высокую степень неопределенности. Внешним источником данной неопределенности являются потребительские предпочтения, влияющие на выбор посещения того или иного торгово-развлекательного комплекса. Кроме этого, высокая неопределенность связана со сложностью прогнозирования результатов управленческой и предпринимательской деятельности. Теоретический анализ. Возрастающая конкуренция и повышение территориальной концентрации объектов коммерческой недвижимости делают востребованной информацию о текущей и прогнозируемой посещаемости объекта недвижимости потребителями для эффективного управления недвижимостью и осуществления предпринимательской деятельности на базе торгового объекта. Значимость последствий неверно принятых управленческих решений выдвигает требование к разработке и внедрению в практику количественных методов прогнозирования и управления, обладающих свойствами высокой точности и надежности. Основой для прогнозирования предлагается разработанная авторами модель оценивания потребительской привлекательности объекта коммерческой недвижимости. Эмпирический анализ. Выявлена актуальность и необходимость проблемы прогнозирования управленческих решений в сфере управления коммерческой недвижимостью. Результаты. Показана модифицированная модель Хаффа, которая используется для прогнозирования посещаемости коммерческой недвижимости и привлекательности для потребителей. Главной особенностью предлагаемой модели выступает ее универсальность по отношению к типу и формату коммерческой недвижимости. Введенная свертка Q, описывающая качество имущества, является функцией многих переменных, набор которых и тип функциональной зависимости индивидуален для каждого типа коммерческой недвижимости. Приведен модельный пример комплексной оценки анализа чувствительности к изменениям статуса частных параметров, которые могут служить инструментальной основой системы поддержки принятия решений. Также приведен пример анализа чувствительности и поиска оптимальной стратегии хозяйствующих субъектов торгово-развлекательных комплексов. Показаны экранные формы многопользовательской системы поддержки принятия индивидуальных управленческих решений в программной среде RDS (Research of Dynamic Systems).
1. Applebaum W. Can Store Location be a Science? // Economic Geography. 1965. Vol. 41. P. 234–237.
2. Arrow K.J. Social Choice and Individual Values. Chicago : Univ. of Chicago, 1951. 111 p.
3. Baudrillard J. The Consumer Society : Myths and Structures. L. : Sage, 1998. 240 p.
4. Belk R.W. Situational variables and Consumer Behavior // Journal of Consumer Research. 1975. Vol. 2 (3). P. 157–164.
5. Chebat J.-C., Michon R., Haj-Salem N. [and etc.]. The Effects of Mall Renovation on Shopping Values, Satisfaction and Spending Behavior // Journal of Retailing and Consumer Services. 2014. Vol. 21 (4). P. 610–618.
6. The Shopping Experience / ed. by P. Falk, C. Campbell. L. : Sage, 1997. 224 p.
7. Foteringham A. S. A New Set of Spatial Interaction Models : The Theory of Competing Destinations // Environment and Planning. 1983. Vol. 15. P. 15–36.
8. Galbraith J. K. Rational and Irrational Consumer Preference // The Economic Journal. 1938. Vol. 48 (190). P. 336–342.
9. Спирина В. С. Методы управления торгово-развлекательными комплексами в условиях неопределенности на основе субъектно-ориентированного моделирования : дис. ... канд. экон. наук. Пермь, 2017. 192 с.
10. Huff D. L. A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas // Land Economics. 1963. Vol. 39, № 1. P. 81–90.
11. Huff D. L. Parameter Estimation in the Huff Model // ArcUser. Post at October-December, 2003. URL: http://www.esri.com/news/arcuser/1003/files/huff.pdf (дата обращения: 20.12.2011).
12. Huff D. L., Black W. C. The Huff Model in Retrospect // Applied Geographic Studies. 1997. Vol. 1, № 2. P. 83–93.
13. Спирина В. С. Эмпирическое определение коэффициента λ, описывающего степень влияния времени корреспонденции потребителей до торгового центра в формуле Д. Хаффа // Master’s Journal. 2013. № 1. С. 243–251.
14. Харитонов В. А., Белых А. А. Технологии современного менеджмента / под науч. ред. В. А. Харитонова. Пермь : Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2007. 190 с.
15. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014660537. Автоматизированная система комплексного оценивания объектов с возможностью выбора нечеткой процедуры свертки в соответствии со степенью неопределенности экспертной информации о параметрах их состояния : заявка
№ 2014618056 от 12.08.2014 РФ / А. О. Алексеев, В. А. Харитонов, Р. Ф. Шайдулин, М. И. Мелехин (РФ) – Зарегистрировано в Реестре программ для ЭВМ 09.10.2014 г. (РФ).
16. Спирина В. С., Алексеев А. О. Анализ экономической эффективности решений, принимаемых при управлении коммерческой недвижимостью (на примере торгово-развлекательных комплексов) // Прикладная математика и вопросы управления = Applied Mathematics and Control Sciences. 2016. № 1. С. 93–108.
17. Рощин А. А. Расчет Динамических Систем (РДС). Руководство для программистов. Приложение : описание функций и структур. Приложение к руководству для программистов. М.: ИПУ РАН, 2012. 719 с.
