авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ РОССИЙСКАЯ БИБЛИОТЕКА - WWW.DISLIB.RU

АВТОРЕФЕРАТЫ, ДИССЕРТАЦИИ, МОНОГРАФИИ, НАУЧНЫЕ СТАТЬИ, КНИГИ

 
<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 | 2 || 4 |

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

-- [ Страница 3 ] --

где Vc – текущее значение стоимости, Vp – предыдущее значение стоимости.

2) среднеквадратическое отклонение процентных изменений:

.

В условиях нестабильности рынка коммерческой недвижимости целесообразно осуществлять актуализацию, заключающуюся в перекалибровке построенной модели массовой оценки рыночной стоимости объектов.

Для актуализации для получения точных и устойчивых оценочных моделей можно использовать три стратегий перекалибровки:

1. Полная перекалибровка подразумевает ежегодное (полугодовой, ежеквартальное) переопределение моделей. Данный подход позволяет максимально повысить точность оценок, однако связан со значительными издержками и может привести к неустойчивости для отдельных объектов.

В качестве индикаторов рынка коммерческой недвижимости целесообразно использовать следующие показатели: средняя арендная ставка; инвестиции в коммерческую недвижимость; годовой ввод объектов; индекс ценового ожидания; индекс активности.

2. Периодическая перекалибровка предполагает переопределение модели каждые два года (или реже) с промежуточным внесением рыночных поправок. Существует два варианта применения этого подхода. Во-первых, все объекты могут периодически участвовать в перекалибровке в совокупности. Во-вторых, можно составить график ежегодной перекалибровки определенной части объектов в юрисдикции. При втором варианте трудовые затраты распределяются по годам более равномерно. Этот подход может оказаться особенно эффективным, если его применять в соче­тании с анализом относительных показателей стоимости для контроля уровня оценки по основным стратам объектов недвижимости и внесения необходимых рыночных поправок.

3. Частичная перекалибровка – комбинирование модели предшествующего года с перекалиброванной моделью текущего года. В качестве метода реализации может выступать вычисление текущей стоимости как средневзвешенного значения прошлогодней стоимости и перекалиброванной стоимости:

где Vr – перекалиброванная стоимость, wp – весовой коэффи­циент (от 0 до 1), присваиваемый прошлогоднему значению стоимости.

Выбор стратегии переоценки и методов актуализации моделей связан с решением административных и технических вопросов о:

  1. бюджетных возможностях и имеющихся в распоряжении ресурсах;
  2. качестве существующей базы данных и эффективности используемых оценочных процедур.

Так, при неудов­летворительном качестве оценки требуется проведение полной переоценки. Временной график и форма проведения переоценки, однако, существенно ограничиваются бюджетными возможностями и имеющимися ресурсами. С другой стороны, если качество оценки хорошее, разумным решением является практика проведения периодической или частичной перекалибровки.

Стоит отметить, что частое проведение переоценки повышает точность оценки стоимости имущества, но может порождать нехарактерные изменения стоимости для отдельных объектов. Такая ситуация обусловлена перекалибровкой оце­ночных моделей и связанными с этим изменениями затратных показателей.

Предложенные инструменты проведения массовой оценки стоимости объектов коммерческой недвижимости, основанные на применении методов интеллектуального анализа данных, были реализованы в разработанной информационной системе.

Архитектура подсистемы массовой оценки объектов коммерческой недвижимости представлена на рисунке 2.

Нечетко-логический блок реализован в среде MatLab с применением инструментов Fuzzy Logic Toolbox. Данный блок предназначен для формирования продукционных правил, с помощью которых осуществляется интеллектуальный анализ статистической информации об объектах коммерческой недвижимости, на основании которого определяется вклад частных нейронных сетей в консолидированный результат применения структурной модели в целом.

Рисунок 2 – Архитектура подсистемы массовой оценки

Блок нейро-сетевого моделирования реализован в среде MatLab с применением встроенных инструментов Neural Network Toolbox. Данный блок предназначен для построения, настройки и проверки адекватности архитектур различных частных нейронных сетей.

Модель формирования выборки осуществляет извлечение из корпоративной базы данных информации об объектах недвижимости, используемой для обучения нейронных сетей. Данный модуль осуществляет: соединение с БД Oracle и загрузку факторной матрицы и вектор выходных значений цен; логарифмическое шкалирование цен для более удобного анализа и решения проблем гетероскедастичности и робастности; нормирование факторной матрицы для приведения значений факторов к шкале от 0 до 1; случайное разбиение выборки на обучающее, тестовое (валидационное) и контрольное множества.

Модуль оценки объектов коммерческой недвижимости реализован на внутреннем языке среды MatLab с использованием разработанных инструментов интеллектуального анализа. Так, на основе результатов анализа характеристик объекта оценки, проводимых в нечетко-логическом блоке, формируются коэффициенты «применимости» частных нейронных сетей, построенных в блоке нейросетевого моделирования. Результаты применения частных нейронных сетей комплексируются в конечный результат на основе полученных весовых коэффициентов.

Для взаимодействия клиентского приложения, разработанного в среде Microsoft.Net, c результатами массовой оценки недвижимости, полученными в среде MatLab, был разработан промежуточный модуль интеграции, инкапсулирующий весь низкоуровневый интерфейс обмена данными. Данный модуль построен по принципу автоматически подключаемых сборок (плагинов) и реализует ряд интерфейсов для взаимодействия с ними.

Взаимодействие среды MatLab с клиентским приложением осуществляется по следующей схеме:

  1. Пользователь выбирает оцениваемый объект, определяет и заполняет ценообразующие факторы.
  2. Клиентским приложением формируется запрос к Web-службе подсистемы массовой оценки и передает ей ценообразующие факторы объекта.
  3. Интеграционный модуль получает и преобразует полученный запрос в данные формата матриц MatLab.
  4. Интеграционный модуль запускает экземпляр MatLab, передает ему матрицы с данными об оцениваемом объекте и выполняет процедуру оценки.
  5. После завершения работы модели оценки интеграционный модуль извлекает из MatLab матрицу стоимостей по ее символьному имени, преобразует ее в массив значений и возвращает массив значений стоимостей.

Для визуализации результатов массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости используется геоинформационная система GeoBuilder, разработанная ЗАО «Геокибернетика» на картографической основе ГУП «Мосгоргеотрест» и адресной базы данных ГУП «МосгорБТИ». В предложенной архитектуре сервер NetServer соединён с Web-сервером MS Internet Information Services (MS IIS) и БД Oracle, которые обеспечивают хранение большого массива векторных и растровых графосемантических данных. Сервер NetServer по запросу получает эти данные, формирует графическое изображение карты и в сжатом виде отправляет пользователю, где оно воспроизводит клиентской частью WorkStation.

В третьей главе «Результаты практического применения разработанных интеллектуальных математических моделей для оценки рыночной стоимости муниципальных объектов недвижимости г. Москвы» предложена методика организации процесса массовой оценки коммерческой недвижимости, проведен анализ имущественного комплекса, находящегося в собственности г. Москвы, а также описаны результаты практического использования предложенных инструментов в ОАО «Производственно-коммерческая дирекция ПКД» и Департаменте имущества г. Москвы.

Методика организации процесса массовой оценки коммерческой недвижимости включает 10 этапов:

  1. Анализ рынка коммерческой недвижимости с целью определения факторов, влияющих на рыночную стоимость объектов.
  2. Формирование базы данных объектов аналогов. Основными источниками информации о рынке недвижимости являются: специализированные базы данных (Realto, Навигатор, Сталкер и т.п.); открытые источники информации (газеты, журналы и т.п.); информационные ресурсы агентств недвижимости; собственные данные организации, формирующей выборку; данные о сделках с недвижимостью, проведенных в ходе открытых торгов.
  3. Проверка данных на предмет их корректности, достоверности и адекватности.
  4. Первичная обработка базы данных объектов аналогов: статистическое описание исходных совокупностей с определением пределов варьирования переменных; анализ резко выделяющихся наблюдений, идентификация грубых ошибок; восстановление пропущенных или стертых наблюдений; проверка статистической независимости последовательности наблюдений, составляющих массив исходных данных; унификация типов переменных; экспериментальный анализ закона распределения иссле­дуемой генеральной совокупности и параметризация сведений о природе изучаемых распределений.
  5. Построение экономико-математической модели проведения массовой оценки рыночной стоимости объектов коммерческой недвижимости:

а) формирование базы нечетких продукционных правил, используемых для анализа информации об объектах аналогах;

б) построение нейронных сетей (задание основных характеристик);

в) учет факторов местоположения.

  1. Калибровка построенной модели – процесс адаптации модели массовой оценки к текущему состоянию рынка коммерческой недвижимости, который включает:

а) определение необходимого объема выборки из базы данных объектов;

б) обучение нейронных сетей.

  1. Апробация экономико-математической модели массовой оценки на данных валидационной выборки.
  2. Проверка качества модели, которая позволяет установить, являются ли полученные значения стоимости равномерными и согласуются ли они с состоянием рынка. Основным средством проверки качества массовой оценки является анализ статистических показателей согласия и относительных показателей стоимости.

В качестве оценки точности также может использоваться нормированный межквартильный промежуток:

где и – нижний и верхний квартили относительных ошибок.

  1. Оценка эффективности управления коммерческой недвижимостью, которая заключается в расчете ставке капитализации, рассчитанной с учетом рисков.
  2. Актуализация – внесение ежегодных поправок в результаты оценки стоимости, осуществляемое между переоценками. Она включает выявление новых объектов коммерческой недвижимости, расчет их стоимости, а также учет других изменений в базе данных. На основе анализа тенденций развития рынка может реализовываться три подхода к переоценке характеристик полученной ранее модели: полная, периодическая и частичная перекалибровка.

Предложенные в диссертации инструментальные методы и разработанная информационной системы поддержки принятия решений по управлению объектами недвижимости применялись в ОАО «Производственно-коммерческая дирекция» и Департаменте имущества г. Москвы.

Внедрение системы массовой оценки объектов нежилого фонда в г. Москве осуществлялось в соответствие с Постановлением Правительства Москвы от 20 марта 2007 г. N 195-ПП «О порядке использования результатов массовой оценки». Для построения моделей была сформирована выборка, состоящая из 18 182 наблюдения, распределение которых по основным факторам следующее: офисные помещения – 6426, складские – 10099, торговые – 1657. Анализ статистической информации об объектах аналогах выявил неполноту входных данных, что обусловило применению с максимальным весовым коэффициентом результата построения обобщенно-регрессионной нейронной сети.

Средняя относительная ошибка модели GRNN составила 20,0%, что удовлетворяет Стандарту по автоматизированным оценочным моделям и Стандарту по анализу соотношения стоимостей Международной Ассоциации Налоговых Оценщиков.

На рисунке 3 приведены результаты массовой оценки арендных ставок в зависимости от расположения на территории г. Москвы, визуализированные с помощью геоинформационной системы GeoBuilder.

В целом, применение комплексной модели массовой оценки объектов коммерческой недвижимости позволило: определить потенциал увеличения доходов городского бюджета от сдачи в аренду недвижимого имущества; существенно сократить время и расходы, требуемые для оценки объектов; обеспечить достоверность, прозрачность и обоснованность результатов; создать основы для принятия рациональных градостроительных и инвестиционных решений; обеспечить публичность сведений об объектах оценки и прозрачность системы определения ставок арендной платы.

Рисунок 3 – Ценовые поверхности для аренды нежилой недвижимости в г. Москве

В заключении приведены результаты исследования, выводы и предложения.

В приложении представлены нормативные правовые документы, регламентирующие оценку объектов недвижимости в г. Москва, вид окон интерфейса системы поддержки принятия решений по управлению имущественным комплексом г. Москвы и справка об использовании результатов диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ И ПРЕДЛОЖЕНИЯ

  1. Проведен анализ современных подходов к управлению государственной и муниципальной собственностью, а также математических методов и инструментальных средств, используемых при 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, реализующая предложенные модели интеллектуального анализа информации и интегрированная с геоинформационной системой GeoBuilder.
  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 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.

Основные работы, опубликованные по теме диссертации

В журналах перечня ВАК:



Pages:     | 1 | 2 || 4 |
 





 
© 2013 www.dislib.ru - «Авторефераты диссертаций - бесплатно»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.