MODELLING AND PREDICTING OF COMMERCIAL PROPERTY ATTENDANCE BASING ON THE ESTIMATION OF ITS ATTRACTION FOR CONSUMERS (by example of shopping malls)

Objective: to research and elaborate an economic-mathematical model of predicting of commercial property attendance by the example of shopping malls, based on the estimation of its attraction for consumers. Methods: the methodological and theoretical basis for the work was composed of the rules and techniques of elaborating the qualimetry and matrix mechanisms of complex estimation, necessary for the estimation and aggregation of factors influencing the choice of a consumers’ group among many alternative property venues. Results: two mechanisms are elaborated for the complex estimation of commercial property, which is necessary to evaluate their attraction for consumers and to predict attendance. By the example of two large shopping malls in Perm (Russia), it is shown that using both mechanisms in the economic-mathematical model of commercial property attendance increases the accuracy of its predictions (compared to the traditional Huff model). The reliability of the results is confirmed by the coincidence of the results of calculation and the actual poll data on the shopping malls attendance. Scientific novelty: a multi-factor model of commercial property attraction for consumers was elaborated by the example of shopping malls, parameters of complex estimation mechanisms are defined, namely, eight parameters influencing the choice of a shopping mall by consumers. The model differs from the traditional Huff model by the number of factors influencing the choice of a shopping mall by consumers, and by the higher accuracy of predicting its attendance. The article was prepared with financial support of Perm National Research Polytechnic University. Practical significance: the economic-mathematical models, able to predict commercial property attendance, can be used for efficient planning of measures to attract consumers to preserve and develop competitive advantages of commercial property.

ommercial property, attraction of commercial property for consumers, evaluating the quality of commercial property, qualimetry models, mechanism of complex estimation (MCE), sociological poll

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).