Методы оценки и прогнозирования инвестиционных процессов рынка коммерческой недвижимости

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

, (39)



где N_t+1 и N_t - 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; ₁ - показатель динамики удорожания аренды объекта.

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

, (42)

где Р₀^пр - текущая цена продажи объекта, руб./м²; ₂ - 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; ₁ и ₂ - 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 (<0), следовательно, будет наблюдаться рост стоимости аренды и продажи объектов вследствие растущего дефицита (>0). В случае положительной динамики предложения, например, увеличения строительства новых объектов, показатель предложения будет положительным (>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; - 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 - показатель роста стоимости; - показатель предложения; k - показатель класса объекта; - показатель динамики инфляции.

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

(51)

При этом необходимо условие ограничения: >0. Это условие выполняется в силу экономической постановки задачи: (показатель динамики удорожания стоимости объекта), как правило, больше или равен , показателю инфляции. Удорожание объектов коммерческой недвижимости (продажа и аренда) происходит пропорционально росту инфляции, но чаще всего опережает его. Следовательно, если б?в, то б>в/2. Коэффициент (показатель динамики предложения объектов) имеет отрицательные значения в силу дефицита объектов. Коэффициент к рассчитан и равен 0,007, что значительно меньше величины б (в работе рассчитан показатель б, который в зависимости от категории и местоположения объекта принимает значения от 0,116 до 0,211). Показатель инфляции в=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; Д), K(P), H(P; K; Д) - передаточные матрицы объекта, регулятора и замкнутой системы соответственно; Д - передаточная матрица той части объекта, которая представляет неопределенность в математической модели. Предположим, что замкнутая система H(P; K; Д) обладает свойством робастной устойчивости по отношению к неопределенности Д(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 и имеют одинаковую динамику роста, т.е. =. В этом случае наблюдается резкое увеличение «области дефицита». При этом показатель предложения находится приблизительно на том же уровне, то есть резкого роста предложения не происходит. Если и 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).

Рисунок 22. Изменение доходности проекта



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

Рисунок 23. Снижение доходов проекта в зависимости от роста показателей и

При значении коэффициента роста показателей и в интервале [1,01; 1,1] происходит снижение уровня потенциального дохода проекта от 1,3% до 12% соответственно; при коэффициенте роста показателей и 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 и

Коэффициент одновременного роста показателей и
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 и , > , 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 > определены значения этих показателей, обеспечивающие устойчивость системы (табл. 5). Графически зависимость исследуемых параметров представлена на рисунке 24.

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

Показатель стоимости	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	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 =0,807е^0,116.

Ситуация 2. Рассмотрим случай снижения инфляции при постоянной динамике стоимости объектов, обусловленной только наличием дефицита, т.е. =const, 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

Снижение показателя инфляции , %	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 , рост стоимости коммерческой недвижимости и динамики предложения . 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:

₂ = ₁; ₂ = ₁; ₂ = ₁, k₂=k₁, где >1.

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

; .

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

t₂=t₁, где =1+е , е 0. (62)

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

(63)

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

(64)



Так как по условию (62) 1, то принимая допущение, что 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 L_i, L_max и L_min - 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)	Инвестицион-ные зоны города	Потенциал доходности	Функция принадлежности 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
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

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.

Разработана классификация объектов коммерческой недвижимости первичного и вторичного рынков в едином комплексе, отличительными признаками которой является функциональное структурирование видов коммерческой недвижимости.

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.

Создана динамическая модель инвестиционного процесса, которая позволяет прогнозировать экономический результат инвестиционной деятельности на основе адаптивного аппарата теории динамических систем.

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.

Введено и исследовано понятие «синергизм факторов» рынка коммерческой недвижимости на основе их систематизации, определения эффекта воздействия и количественной оценки рисков.

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.

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.

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.

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

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 2005 г., 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.

10. Околелова Э.Ю. Конкурсные процедуры в строительстве. Оптимизационные методы и модели [Текст]: Монография / под ред. В.В. Гасилова - Воронеж, 2005. - 146 с.

11. Околелова Э.Ю. Инвестиции в недвижимость [Текст]: Монография / под. ред. Гасилова В.В.- Воронеж, изд-во «Истоки», 2006 - 193 с.

12. 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.

13. Околелова Э.Ю. Модели инвестиционного прогнозирования рынка коммерческой недвижимости [Текст]: Монография / под. ред. Гасилова В.В. - Воронеж, изд-во «Истоки», 2008 - 326 с.

14. 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 - 157 с.

15. 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.

16. 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.

17. 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.

18. 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.

19. 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 2005 г., ч.1, «Экономика России: от стабилизации к развитию», Воронеж: МГЭИ. - 2005, C. 242-246.

20. Околелова Э.Ю. Прогнозирование инвестиционных проектов методом числовых рядов [Текст] / Экономическое прогнозирование: модели и методы - материалы международной практической конференции 29-30 апреля 2005 г. в 2 ч. // под ред. проф. В.В. Давниса. - Воронеж: Воронежский государственный университет, 2005. - Ч. 2. - C. 417-421.

21. 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.

22. 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.

23. Околелова Э.Ю., Фингеров А.А. Анализ чувствительности инвестиционных проектов в теории сингулярных возмущений [Текст] // Материалы III Международно-практической конференции, 5-6 апреля 2007 г.: в 2 ч./под ред. В.В. Давниса.-Воронеж: ВГУ, 2007.- Ч. 2 - С. 186-192.

24. 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.

25. 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.

26. 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.

27. 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.

28. 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, 2004 г., Москва, с. 10-12.

29. Макаров Е.И., Околелова Э.Ю. Моделирование процесса синтеза интегрированной логистической системы [Текст] // Журнал «Вестник гражданских инженеров» № 1, СПб. - 2004., C. 191-195.

30. Макаров Е.И., Околелова Э.Ю. Математическая модель выбора поставщика материальных ресурсов [Текст] // Журнал «Вестник гражданских инженеров» № 1, СПб. - 2004., с. 195-200.

31. 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.

32. 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.

33. 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.

34. 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.

35. 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.

36. 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.

37. 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.

38. 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.

39. 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.

40. 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.

41. 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.

42. 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.

43. Околелова Э.Ю. Методы оценки устойчивости инвестиционных процессов [Текст] // «Вестник» Воронежского государственного технического университета № 9 2006 г., т. 2, с. 150-154.

44. 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.

45. 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.

46. 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.

47. Околелова Э.Ю., Мещерякова О.К. Математические модели инвестиционных прогнозов [Текст] //«Вестник» Воронежского государственного технического университета № 7 2007 г., т. 3, стр. 84-87.

48. 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.

49. 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.

50. 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.

Размещено на Allbest.ru