МОДЕЛИРОВАНИЕ И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСЕЩАЕМОСТИ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТИ НА ОСНОВЕ ОЦЕНКИ ЕЕ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ (на примере торгово-развлекательных комплексов)

Цель: разработка и исследование экономико-математической модели прогнозирования посещаемости объектов коммерческой недвижимости на примере торгово-развлекательных комплексов на основе оценки их потребительской привлекательности. Методы: методическую и теоретическую основу данной работы составили правила и методы разработки квалиметрических и матричных механизмов комплексной оценки, необходимых для оценивания и агрегирования факторов, влияющих на выбор определенной группы потребителей из множества альтернативных объектов недвижимости. Результаты: разработаны два механизма комплексного оценивания качества объектов коммерческой недвижимости, оценки которых необходимы для определения их потребительской привлекательности и прогнозирования посещаемости. На примере двух крупных торгово-развлекательных комплексов (ТРК), расположенных в г. Перми (Россия), показано, что применение обоих механизмов в экономико-математической модели посещаемости объектов коммерческой недвижимости повышает точность их прогнозирования (по сравнению с традиционно используемой для этих целей моделью Хаффа). Достоверность результатов подтверждается совпадением результатов вычислительного эксперимента с реальными опросными данными о посещаемости ТРК. Научная новизна: разработана многофакторная модель потребительской привлекательности объектов коммерческой недвижимости на примере торгово-развлекательных комплексов и определены параметры механизмов комплексного оценивания восьми характеристик, влияющих на выбор того или иного ТРК потребителями для посещения. Данная модель отличается от известной модели Хаффа количеством учитываемых факторов, влияющих на выбор потребителями того или иного объекта коммерческой недвижимости, и более высокой точностью прогнозирования его посещаемости. Практическая значимость: экономико-математические модели, способные прогнозировать посещаемость объектов коммерческой недвижимости, могут применяться для эффективного планирования мероприятий по привлечению дополнительного числа посетителей с целью сохранения и развития конкурентных преимуществ коммерческой недвижимости.

1. Huff D.L. A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas. LandEconomics. URL: http://www.jstor.org/ discover/10.2307/3144521?uid=3738936&uid=2&uid=4&s id=21102716073273 (дата обращения: 08.12.2012)

2. Huff D.L., Black W.C. The Huff model in retrospect. Applied Geographic Studies. URL: http://onlinelibrary.wiley. com/doi/10.1002/(SICI)1520-6319(199722)1:2%3C83::AIDAGS1% 3E3.0.CO;2-P (датаобращения: 10.12.2013)

3. Huff D.L. Parameter Estimation in the Huff Model. URL: http://www.esri.com/news/arcuser/1003/files/huff.pdf (дата обращения: 10.12.2012)

4. Huff D.L. A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas. URL:http://www.jstor.org/stable/3144521 (дата обращения: 08.12.2012)

5. Угаров А.С. Методы выбора местоположения торговой точки // Маркетинг в России и за рубежом. 2005. №6 (50). С. 99-108.

6. Спирина В.С. Эмпирическое определение коэффициента., описывающего степень влияния времени корреспонденции потребителей до торгового центра в формуле Д. Хаффа // Master’sJournal. 2013. №1. С.243-251.

7. Леонов А.Л., Esri GIS. ГИС для розничной торговли // ArcReview. 2010. №4 (55).

8. Алексеев А.О., Спирина В.С., Кавиев М.И., Эрнст Н.А. Определение потребительской привлекательности объектов коммерческой недвижимости // Известия вузов. Инвестиции. Строительство. Недвижимость. 2013. №1(4). С. 8-19.

9. Спирина В.С., Кавиев М.И., Эрнст Н.А. Оценка привлекательности объектов коммерческой недвижимости // Master’sJournal. 2013. №1. С.217-228.

10. Азгальдов Г.Г. Теория и практика оценки качества товаров (основы квалиметрии). М.: Экономика, 1982. 256 с.

11. Варжапетян А.Г. Квалиметрия: учеб. пособие. СПб., СПбГУАП, 2005. 176 с.

12. Квалиметрическая экспертиза строительных объектов / под ред. В.М. Маругина и Г.Г. Азгальдова. СПб.: Изд-во «Политехника», 2008. 528 с.

13. Форма опроса потребителей г. Перми. URL: https:// docs.google.com/forms/d/1OwlORWTm25uTYWsw7XKIyL3 5UWBKlFfkT1ODZdj3g8Y/viewform#start=openform (дата обращения: 04.03.2013).

14. Результаты опроса, представленные в табличной форме. URL: https://docs.google.com/spreadsheet/ccc?key=0 AvdG9pJJVt4JdDNvazlTdTFMYy1qYTJVRlh3SEpOdFE#g id=0 (дата обращения: 18.09.2013).

15. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. М.: Физматлит, 2007. 64 с.

16. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспективы. М.: Синтег, 1999. 128 с.

17. Харитонов В.А., Винокур И.Р., Белых А.А. Функциональные возможности механизмов комплексного оценивания с топологической интерпретацией матриц свертки // Управление большими системами: сборник трудов. 2007. №18. С. 129-140.

18. Харитонов В.А. Интеллектуальные технологии обоснования инновационные решений: монография / под ред. В.А. Харитонова. Пермь: Изд-во Перм. гос. техн. ун-та, 2010. 363 с.

19. Форма опроса потребителей г. Перми товаров разной необходимости. URL:https://docs.google.com/spreadsheet/vie wform?formkey=dFNsZVBNOWVLT0k3QzY0V3M0cVlTUU E6MQ#gid=0 (дата обращения: 20.09.2012).