CC BY
4УДК 332.7: [519.86+657.922]
О НЕОБХОДИМОСТИ СОЗДАНИЯ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ ИНДИВИДУАЛЬНЫХ РЕШЕНИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СУБЪЕКТОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ КОММЕРЧЕСКОЙ НЕДВИЖИМОСТЬЮ
Спирина Варвара Сергеевна
Аспирант, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, 614990, г. Пермь, Комсомольский проспект, д. 29,
e-mail: [email protected]
Аннотация. На примере торгово-развлекательных комплексов (далее - ТРК) приводятся результаты вычислительного эксперимента, показывающие зависимость оптимальной стратегии экономических субъектов по развитию и продвижению ТРК от изменения уровня потребления. Обосновывается необходимость создания системы поддержки принятия решения управляющего ТРК для учета дополнительных факторов, влияющих на потребительскую привлекательность объектов коммерческой недвижимостью. Демонстрируется экранная форма системы поддержки принятия индивидуальных решений для арендатора и управляющего ТРК.
Ключевые слова: коммерческая недвижимость; управление недвижимостью; потребительская привлекательность; стратегическое поведение; экономические субъекты; поведенческая экономика.
Введение. Управление коммерческой недвижимостью является для России относительно новым видом профессиональной деятельности, развивающимся и по сей день. При этом повышается степень неопределенности экономических процессов управления объектом коммерческой недвижимости в связи со сложностью прогнозирования результатов управленческой и предпринимательской деятельности, увеличением количества неоднородных экономических субъектов и осуществления их предпринимательской деятельности автономно. С появлением мультиагентных технологий появилась возможность моделировать поведение разнородных экономических субъектов.
Разработкой и исследованием агентно-ориентированного подхода к имитационному моделированию занимались Вулдридж М. (Wooldridge M.) [30], Хьюит К. (Hewitt C.) [23], Вейс Дж. (Weiss G.) [29], Фербер Дж. (Ferber J.) [22], Видал Дж.М. (Vidal J.M.) [28], Виттих В.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. [8], Городецкий В.И. [10], Кудрявцев В.Б. [12], Васильев С.Н. [7], Бусленко Н.П. [6] и пр. Одним из направлений агентно-ориентированного подхода является разработанная Харитоновым В.А., Алексеевым А.О. концепция субъектно-ориентированного управления в социально-экономических системах [17], в рамках которой для моделирования поведения людей в задачах выбора используются математические модели их предпочтений.
Эгоистическое поведение экономических субъектов, осуществляющих предпринимательскую и управленческую деятельность на базе объекта коммерческой недвижимости, может приводить к снижению общих результатов экономической деятельности этих субъектов, поскольку результаты деятельности одних зависят от действий
других, и наоборот. Такое явление можно отнести к проблемам общественного блага (от англ. good public problem) и «безбилетника» (от англ. freerider problem). Сложность исследования и прогнозирования экономических процессов обычно связывали с неполнотой или асимметричностью информированности участников. Однако результаты исследований экспериментальной и поведенческой экономики (Канеман Д. (Kahneman D.) и Тверски А. (Tversky A.) [24], Смит В. (Smith V.L.) [27], Ариэли Д. (Ariely D.) [19], Бинмор К. (Binmore K.) [21], Акерлоф Дж. (Akerlof G.) и Шиллер Р. (Shiller R.J.) [18], Белянин А.В. [3] и др.) показывают, что люди ведут себя иногда иррационально, и это является неизбежным источником погрешности любого математического моделирования.
Неопределенность ситуации повышается в связи с тем, что даже рациональные люди, склонные к стратегическому поведению, не во всех случаях придерживаются равновесных и/или оптимальных стратегий. Кроме того, равновесные ситуации не всегда являются устойчивыми, то есть ошибочное действие одного участника (или осознанное с целью дестабилизации равновесной ситуации) может приводить к непредсказуемым последствиям, например, к каскадному эффекту. Эффективность взаимодействия активных и целеустремленных экономических субъектов (агентов) исследовалось специалистами по теории игр Нэшем Дж. (Nash J.) [26], Эрроу К.Дж. (Arrow K.J.) [20], Мейерсоном Р. (Myerson R.B.) [25], Гермейером Ю.Б. [9], Айзерманом М.А. и Алескеровым Ф.Т. [1], Петросян Л.А. [13], Бурковым В.Н., Новиков Д.А. [4], Губко М.В. [11], Коргиным Н.А. [5] и др. Теоретико-игровые исследования занимаются поиском равновесных стратегий по Нэшу, Парето, равновесия в доминантных стратегиях и др.
Исходя из выше сказанного, следует отметить, что задача управления коммерческой недвижимостью имеет высокую степень неопределенности, ключевым источником которой является человеческий фактор, и управление коммерческой недвижимостью должно осуществляться с учетом стратегического поведения экономических субъектов.
Моделирование взаимодействия между управляющей компанией и арендаторами. В практике управления объектами коммерческой недвижимости (ОКН) распространена форма взаимодействия между управляющей компанией и арендаторами в виде фиксированной арендной ставки и процента с продаж арендаторов. Таким образом, управляющая компания явным образом заинтересована в увеличении прибыли арендаторов, поскольку это позволит увеличить арендные платежи.
Ранее автором [2] были разработаны модели оценки качества и потребительской привлекательности ОКН и математически сформулирована задача оптимального управления. Анализ эффективности предпринимательской деятельности экономических субъектов возможен с помощью графоаналитических методов. Анализ эффективности управленческой деятельности экономических субъектов целесообразно рассматривать через зависимость экономических показателей к изменению затрат на повышение качества объекта коммерческой недвижимости [15].
В исследуемой модели к внутренним факторам, описывающим ОКН, отнесены xi -площадь, х2 - ассортимент товаров, х3 - транспортная доступность, х4 - эстетический параметр, Х5 - акции и скидки, х6 - качество товаров, Х7 - наличие брендов и х8 -мероприятия. Качество ОКН в целом можно вычислить с помощью геометрической взвешенной модели (1):
0 -- Ш (* Г = 0'(х'Г . (х . 0з ^. 0 4 („Г ■ 0, (»Г • («Г ■ Г ■ «Г
(1)
где Ql(xl) - значение оценки фактора ОКН в относительной шкале [0,1]; ql -взвешенные коэффициенты, показывающие важность фактора для потребителей, сумма которых должна быть равна единице (данные, полученные в ходе социологического (маркетингового) исследования торгово-развлекательных комплексов (ТРК) города Перми [16], в котором респондентам предлагалось оценить насколько им важен каждый из параметров ТРК).
Рассмотрим пример, когда стратегия экономических субъектов ТРК зависит от четырех вариантов затрат на изменение четырех управляемых критериев (табл. 1). В работе [15] было показано, что прибыль экономических субъектов может оказаться меньше даже при условии увеличения числа посетителей и покупателей. Оптимальным решением задачи управления ТРК является такое распределение бюджета экономических субъектов на изменение управляемых факторов, которое обеспечивает максимум их персональной прибыли.
Таблица 1. Пример распределения вариантов затрат на управление четырьмя
критериями
Варианты распределения затрат на управление реклама /бренды эстетический вид кач-во товаров мероприя тия
X1 X2 X3 X4
CF1 40 0 100 25
CF2 60 120 200 40
CF3 90 250 300 55
CF4 120 500 400 70
При этом количество стратегий каждого экономического субъекта будет определяться по формуле (2):
N . = nm (2)
стратегий '' з (2)
где n - количество вариантов затрат на изменение критериев, m - количество критериев (факторов), которыми может управлять экономический субъект.
Ниже (рис. 1) показана зависимость оптимальной по критерию максимизации прибыли стратегии экономических субъектов ТРК от изменения уровня потребления, который, с одной стороны, отражает, какая часть посетителей совершает покупки в ТРК (коэффициент конвертации - /, от англ. Customer Conversion Ratio), а с другой стороны, выражается в средней сумме покупок, которые совершают посетители ТРК (размер среднего чека - ^r). Эти факторы описывают изменения внешней среды.
Анализ чувствительности (рис. 1) показывает, что при росте уровня потребления становится выгодно вкладывать деньги в развитие и продвижение ТРК, однако задача поиска оптимального распределения средств на управление ТРК является не тривиальной задачей и её решение довольно трудоемко, что делает востребованным создание системы поддержки принятия управленческих решений. Следует также заметить, что управляющий и арендаторы имеют разные возможности по развитию и продвижению ТРК, например, качество товаров является контролируемым фактором со стороны арендаторов, а эстетический вид может быть изменен управляющим как у объекта в целом, так и арендатором(-ами) - отдельной торговой или развлекательной точки(-ек), поэтому требуется система поддержки принятия индивидуальных решений (СППИР).
а)
0,1 0,3 0,5 0,7 0,9 1,1 1,3 1,5 1,7 Средний чек посетителей ОКП, тыс. руб.
б)
в)
г)
Рис. 1. Анализ чувствительности оптимальной стратегии экономических субъектов ТРК к изменению среднего чека при различных коэффициентах конвертации Примечание: а) - при /л=0.01, покупку совершает каждый сотый посетитель ОКН; б) - при /л=0.05, покупку совершает каждый двадцатый посетитель ОКН; в) - при ц=0.1, покупку совершает каждый десятый посетитель ОКН; г) - при /л=0.5, покупку совершает каждый второй посетитель ОКН.
Средой для разработки системы поддержки индивидуальных управленческих решений выбран программный продукт RDS (Расчет Динамических Систем / Research of Dynamic Systems) [14], позволяющий осуществлять имитационное моделирование и проводить деловые игры с реальными людьми (рис. 2).
Рис. 2. Экранная форма системы поддержки принятия решений для Управляющего в среде RDS Экранная форма Арендатора (рис. 3) отличается от формы Управляющего дополнительными возможностями влиять на результаты управленческой деятельности, например, вкладывать деньги в расширение ассортимента и увеличение качества товаров, а также определять цены на продукцию и размер скидок. В правой части экрана строятся графики прибыли от контролируемых факторов.
Рис. 1. Экранная форма системы поддержки принятия решений для Арендатора в среде RDS
Заключение. Учет стратегического поведения экономических субъектов, осуществляющих предпринимательскую деятельность на базе объекта коммерческой недвижимости, а также разработанная система поддержки принятия индивидуальных решений, могут снизить степень неопределенности на этапе разработки и принятия управленческого решения.
Полученное с помощью СППИР решение соответствует ситуации, когда отдельный экономический субъект действует индивидуально, с целью достижения максимума персональной прибыли. Однако решения, принимаемые другими участниками исследуемой экономической системы, оказывают влияние на результаты деятельности всех участников. Следовательно, необходима теоретико-игровая постановка и исследование задачи управления коммерческой недвижимостью для учета пересекающихся интересов экономических субъектов, в том числе конфликта.
Дополнительно может быть проведено экспериментальное исследование стратегического поведения арендаторов путем проведения деловых игр с участием реальных людей, выполняющих некоторые профессиональные роли и действующих по определённым правилам с заданными условиями игры, целями и критериями их достижения.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Айзерман М.А., Алескеров Ф.Т. Выбор вариантов: основы теории. - Наука, 1990.
2. Алексеев А.О., Спирина В.С., Коргин Н.А. Технология управления объектом коммерческой недвижимости с учетом потребительских предпочтений // Управление большими системами. 2016. № 62. С. 124-168.
3. Белянин А.В., Зинченко В.П. Доверие в экономике и общественной жизни // М.: Фонд «Либеральная миссия. - 2010. - с. 164.
4. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Введение в теорию активных систем // М.: ИПУ РАН. - 1996. - с. 125.
5. Бурков В.Н., Новиков ДА., Коргин Н.А. Введение в теорию управления организационными системами. Учебник / Под ред. Д. А. Новикова. - М.: Книжный дом «ЛИБРОКОМ», 2009. - 264 с.
6. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. - 1968.
7. Васильев С.Н. От классических задач регулирования к интеллектному управлению. II //Известия РАН. Теория и системы управления. - 2001. - №.2. - С. 5-21.
8. Виттих В.А., Ржевский Г.А., Скобелев П.О. Мультиагентные модели взаимодействия в процессах принятия решений // Труды. - 2002. - С. 116-126.
9. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. - 1971.
10. Городецкий В.И. и др. Прикладные многоагентные системы группового управления //Искусственный интеллект и принятие решений. - 2009. - №. 2. - С. 3-24.
11. Губко М.В., Новиков Д.А. Теория игр в управлении организационными системами. - М.: Синтег, 2002. - 148 с.
12. Кудрявцев В. Б., Алёшин С. В., Подколзин А. С. Введение в теорию автоматов. - 1985.
13. Петросян Л. А., Зенкевич Н. А., Семина Е. А. Теория игр // М.: ВШ. - 2012.
14. 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.
15. 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. 2016. №1. С. 93-108.
16. Спирина В.С., Алексеев А.О. Моделирование и прогнозирование посещаемости коммерческой недвижимости на основе оценки ее потребительской привлекательности (на примере торгово-развлекательных комплексов) // Актуальные проблемы экономики и права. 2015. №1(33). С. 209-217.
17. Харитонов В.А. Концепция субъектно-ориентированного управления в социальных и экономических системах / В.А. Харитонов, А.О. Алексеев // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ) [Электронный ресурс]. - Краснодар: КубГАУ, 2015. -№05(109). С. 690-706. - IDA [article ID]: 1091505043. - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2015/05/pdf/43.pdf.
18. Akerlof G. A., Shiller R. J. Animal spirits: How human psychology drives the economy, and why it matters for global capitalism. - Princeton University Press, 2010.
19. Ariely D. Predictably irrational. - New York : HarperCollins, 2008. - С. 20.
20. Arrow K.J. Social choice and individual values // Chicago: Univ. of Chicago, 1951. - 204 p.
21. Binmore K. Rational decisions. - Princeton University Press, 2008.
22. Ferber J. Multi-agent systems: an introduction to distributed artificial intelligence. - Reading: Addison-Wesley, 1999. - Т. 1.
23. Hewitt C. Viewing control structures as patterns of passing messages // Artificial intelligence. -1977. - Т. 8. - №. 3. - С. 323-364.
24. Kahneman D., Slovic P., Tversky A. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. — Cambridge: Cambridge University Press, 1982. — 555 с.
25. Myerson R.B. Game theory: analysis of conflict. - London: Harvard Univ. Press, 1991.
26. Nash J.F. Two-person cooperative games // Econometrica. - 21. - 1953. - 128-140 pp.
27. Smith V. L. Experimental economics: Induced value theory //The American Economic Review. - 1976. - Т. 66. - №. 2. - С. 274-279.
28. Vidal J. M., Vidal J. M. Fundamentals of multiagent systems. - 2006.
29. Weiss G. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence. - MIT press, 1999.
30. Wooldridge M. An introduction to multiagent systems. - John Wiley & Sons, 2009.
UDK 332.7:[519.86+657.922
ABOUT THE NECESSARY BY SYSTEM OF INDIVIDUAL SOLUTIONS ADOPTION SUPPORT OF ECONOMIC SUBJECTS FOR THE TASK OF PROPERTY MANAGEMENT Varvara S. Spirina
Postgraduate student, Perm National Research Polytechnic University (PNRPU) Komsomolsky av., 29, 614990, Perm, Russia, e-mail: [email protected]
Abstract. Need of the accounting of the additional factors influencing consumer appeal of objects the commercial real estate is proved. On the example of shopping malls gives the results of a computing experiment showing dependence of optimum strategy of economic subjects on development and advance of shopping malls from change of consumption level. The screen form of system of support of adoption of individual decisions of the managing director of shopping malls is showing.
Keywords: commercial real estate; management of the real estate; consumer appeal; strategic behavior; economic subjects; behavioral economy.
References
1. Ajzerman M.A., Aleskerov F.T. Vybor variantov: osnovy teorii [Choice of options: theory bases]. Nauka, 1990. (in Russian)
2. Alekseev A.O., Spirina V.S., Korgin N.A. Tehnologija upravlenija ob#ektom kommercheskoj nedvizhimosti s uchetom potrebitel'skih predpochtenij [Commercial real estate management technology taking into account consumer preferences] // Управление большими системами = Large-scale Systems Control. 2016. No.62. Pp. 124-168. (in Russian)
3. Beljanin A.V., Zinchenko V.P. Doverie v jekonomike i obshhestvennoj zhizni [Trust in economy and public life] // Moscow: Fond «Liberal'naja missija». 2010. p. 164. (in Russian)
4. Burkov V.N., Novikov D.A. Vvedenie v teoriju aktivnyh sistem [Introduction to the theory of active systems]. Moscow: ICS of Russian Academy of Science. 1996. p. 125. (in Russian)
5. Burkov V.N., Novikov D.A., Korgin N.A. Vvedenie v teoriju upravlenija organizaci-onnymi sistemami. Uchebnik [Introduction to the theory of management of organizational systems. Textbook]. Moscow: Knizhnyj dom «LIB-ROKOM», 2009. 264 p. (in Russian)
6. Buslenko N.P. Modelirovanie slozhnyh sistem [Modeling of difficult systems]. 1968. (in Russian)
7. Vasil'ev S.N. Ot klassicheskih zadach regulirovanija k intellektnomu upravleniju [From classical problems of regulation to intellektny management] // Izvestija RAN. Teorija i sistemy upravlenija. 2001. No.2. pp. 5-21. (in Russian)
8. Vittih V.A., Rzhevskij G.A., Skobelev P.O. Mul'tiagentnye modeli vzaimodejstvija v processah prinjatija reshenij [Multiagentny models of interaction in decision-making processes] // Trudy. 2002. pp. 116-126. (in Russian)
9. Germejer Ju.B. Vvedenie v teoriju issledovanija operacij [Introduction to the theory of a research of operations]. 1971. (in Russian)
10. Gorodeckij V.I. i dr. Prikladnye mnogoagentnye sistemy gruppovogo upravlenija [Applied mnogoagentny systems of group management] // Iskusstvennyj intellekt i prinjatie reshenij. 2009. No.2. pp. 3-24. (in Russian)
11. Gubko M.V., Novikov D.A. Teorija igr v upravlenii organizacionnymi sistemami [Game theory in management of organizational systems]. Moscow: Sinteg, 2002. 148 p. (in Russian)
12. Kudrjavcev V. B., Aljoshin S. V., Podkolzin A. S. Vvedenie v teoriju avtomatov [Introduction to the theory of automatic machines]. 1985. (in Russian)
13. Petrosjan L. A., Zenkevich N. A., Semina E. A. Teorija igr [Game theory] // Moscow: VSh. 2012. (in Russian)
14. Roshhin A.A. Raschet Dinamicheskih Sistem (RDS) [Research of Dynamic Systems]. Moscow: ICS of Russian Academy of Science. 2012. 719 p. (in Russian)
15. Spirina V.S., Alekseev A.O. Analiz jekonomicheskoj jeffektivnosti reshenij, prinimaemyh pri upravlenii kommercheskoj nedvizhimost'ju (na primere torgovo-razvlekatel'nyh kompleksov) [The Analysis of Economic Efficiency of the Decisions Made at Management of Commercial Real Estate (on the Example of Shopping Malls)] // Прикладная математика и вопросы управления = Applied mathematics and control sciences. 2016. No.1. Pp. 93-108. (in Russian)
16. Spirina V.S., Alekseev А.О. Modelirovanie i prognozirovanie poseshchaemosti kommercheskoi nedvizhimosti na osnove otsenki ee potrebitel'skoi privlekatel'nosti (na primere torgovo-razvlekatel'nykh kompleksov) [Modeling and forecasting of attendance of commercial real estate on the basis of an assessment of her consumer appeal (on the example of shopping malls)] // Aktual'nye problemy ekonomiki i prava = Актуальные проблемы экономики и права. 2015. No.1(33). Pp. 209-217. (in Russian)
17. Haritonov V.A. Koncepcija sub#ektno-orientirovannogo upravlenija v social'nyh i jekonomicheskih sistemah [The concept of the subject focused management in social and economic systems] / V.A. Haritonov, A.O. Alekseev // Politematicheskij setevoj jelektronnyj nauchnyj zhurnal Kubanskogo gosudarstvennogo agrarnogo universiteta (Nauchnyj zhurnal KubGAU). Krasnodar: KubGAU, 2015. No. 05(109). p. 690-706. URL: http://ej.kubagro.ru/2015/05/pdf/43.pdf. (in Russian)
18. Akerlof G. A., Shiller R. J. Animal spirits: How human psychology drives the economy, and why it matters for global capitalism. Princeton University Press, 2010.
19. Ariely D. Predictably irrational. New York : HarperCollins, 2008. p. 20.
20. Arrow K.J. Social choice and individual values // Chicago: Univ. of Chicago, 1951. 204 p.
21. Binmore K. Rational decisions. Princeton University Press, 2008.
22. Ferber J. Multi-agent systems: an introduction to distributed artificial intelligence. Reading: Addison-Wesley, 1999. Vol. 1.
23. Hewitt C. Viewing control structures as patterns of passing messages // Artificial intelligence. 1977. Vol. 8. No. 3. pp. 323-364.
24. Kahneman D., Slovic P., Tversky A. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases. Cambridge: Cambridge University Press, 1982. 555 p.
25. Myerson R.B. Game theory: analysis of conflict. London: Harvard Univ. Press, 1991.
26. Nash J.F. Two-person cooperative games // Econometrica. No. 21. 1953. 128-140 pp.
27. Smith V. L. Experimental economics: Induced value theory //The American Economic Review. 1976. Vol. 66. No. 2. pp. 274-279.
28. Vidal J. M., Vidal J. M. Fundamentals of multiagent systems. 2006.
29. Weiss G. Multiagent systems: a modern approach to distributed artificial intelligence. MIT press, 1999.
30. Wooldridge M. An introduction to multiagent systems. John Wiley & Sons, 2009.
