Подходы к моделированию рынка недвижимости Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Подходы к моделированию рынка недвижимости

А.А. Красницкая Филиал ОАО "ВНИПИНЕФТЬ" г. Пермь

Аннотация: Автором предложена модель рынка недвижимости, основанная на зависимости цены от привлекательности жилья. Приведены результаты оценки адекватности предложенной модели, полученные в ходе исследования 22-х объектов недвижимости города Перми в период с 2016 по 2017 годы. Предложена структура дерева критериев, формирующего комплексный показатель «привлекательность жилья». Выявлены ограничения использования предложенной модели, а также описаны области ее допустимого использования.

Ключевые слова: модель рынка, объект недвижимости, комплексное оценивание, дерево критериев, привлекательность жилья

Как известно, традиционная модель рынка строится в предположении качественной эквивалентности товаров, в то время как для недвижимости это является исключением: такая модель применима с большими приближениями и позволяет ответить только на вопрос о количестве недвижимости, которую можно будет реализовать на рынке [1, 2]. Ситуация также осложняется тем, что в современных условиях развития рынка недвижимости покупатели обращают внимание не только на стоимость квадратного метра жилья, но и на качество строительства в целом [3]. В таких условиях актуальным представляется рассмотрение модели, связывающей цену и качество продукции.

Общеизвестно, что в традиционной модели рынка рассматривается зависимость цены от количества. Равновесием рынка называют точку, возникающую на пересечении кривой спроса и предложения.

Автором предлагается модель (рис. 1), рассматривающая зависимость цены от качества. В этой модели используется кривая себестоимости, которая естественно возрастает с увеличением качества продукции; асимптотой данной кривой является технологический предел. Другая кривая характеризует предложение продавцов на объекты данного качества, её ограничивает покупательская способность потребителей.

;

Р

/

кажгешный показатель

технологический предел

К

предложение

себестоимость

Рис. 1. - Модель рынка цена-качество

Пересечение областей «покупателя» и «продавца» характеризует существование рынка. Даная область по своей сути представляет область равновесия по Нэшу [4] не с математической точки зрения, а с той, что совместная деятельность участников рынка становится выгодной для всех, а за пределами этой области кто-то остается в проигрыше. Использование данной модели позволяет найти нужное предложение квартир на рынке недвижимости.

Следует отметить, что данная модель предложения не вступает в противоречие с моделью рынка. Для обоснования этого суждения разобьём предлагаемую модель на ценовые участки, как показано на рис. 2. На этих участках существуют различные варианты качества, а чем больше вариантов качества, тем больше количество товара по данной цене может быть представлено на рынке. Проанализировав зависимость потенциального количества сделок от цены, можно увидеть следующую зависимость в обеих моделях: при увеличении цены возрастает количество товаров, которое производитель готов продавать, но, при достижении определенной цены

1

(линия Р'' на рис. 2) последующее увеличение цены сопровождается снижением количества товара, выставленного на рынке.

Рис. 2. - Ценовая сегментация рынка Данные предположения подтверждаются результатами эксперимента, при проведении которого исследовалась выборка из 22-х объектов недвижимости, предложенных на рынке Перми в период с 2016 по 2017 годы. Следует отметить, что для корректного сравнения разнородных показателей в ходе исследования был применен механизм комплексного оценивания (МКО), нашедший применение в различных сферах деятельности [5, 6]. В некоторых работах [7, 8], посвященных традиционному моделированию рынков, применение МКО сводилось к построению отдельно моделей спроса и предложения.

В общем случае, использование механизма комплексного оценивания сводится к построению «дерева» критериев [9], формирующего комплексный показатель «привлекательность жилья». Отмечу, что представленное на рис. 3 «дерево» критериев является частной моделью рынка, отличающейся лишь тем, что в ней не учитывается цена Р.

1

( привлекательность ])

пригодность ) \

(]эр гономика])

(^удобство^1 \ <|1(ач строит^ \

Спловд^) (^планир^ (оборуд^ (отделка) (!стр мат]} (место])

цена/качество

Рис. 3. - Структура дерева критериев для моделирования рынка На следующем этапе исследования была построена зависимость изменения цены от значения «привлекательности жилья», изображенная на рис. 4.

Рис. 4. - Соотношение цены и качества Как видно из рис. 4, полученные точки, соответствующие исследуемым объектам недвижимости, формируют область, которую можно описать кривыми, качественно напоминающими кривые себестоимости и предложения.

В ходе оценки чувствительности [10] предложенной модели были выявлены следующие ограничения ее использования:

1) необходимо рассматривать кривую предложения как кривую Парето, то есть линию, выше которой ни один продавец не будет поднимать цену из-за конкуренции на рынке;

2) необходимо рассматривать кривую себестоимости как линию, ниже которой, ни один продавец не будет продавать товар.

В заключении необходимо отметить, что полученные в ходе исследования данные могут быть использованы при разработке стратегий продвижения недвижимости, а предложенная модель соотношения цены и качества, в общем случае, не противоречит традиционной модели рынка и является лишь иным представлением полученной информации.

Литература

1. Печенкина А.В. Использование многоуровневой факторной модели при прогнозировании ситуации на региональном рынке недвижимости (на примере Пермского края) // Имущественные отношения в Российской Федерации. 2010. №11. С. 57-72.

2. Sdino, L., Rosasco, P., Torrieri, F., Oppio, A. A mass appraisal model based on multi-criteria evaluation: An application to the property portfolio of the bank of Italy // Smart Innovation, Systems and Technologies. 2019. vol. 100. pp. 507516

3. Лондарева Л. А, Терентьев В. А., Побегайлов О. А. Факторы и принципы регулирования рынка стоимости земли и объектов жилищного строительства // Инженерный вестник Дона. 2013. №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2066.

4. Жуковская Н.К. Согласование интересов в иерархических системах // Инженерный вестник Дона. 2011. №4. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2011/584.

5. Казакова Е.А., Курочка П.Н., Половинкина А.И. Автоматизированное построение матричных процедур комплексного оценивания на основе

оптимизационного подхода // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2010. Т. 6. №10. С. 140-146.

6. Леонтьев С.В. Многокритериальная оптимизация состава теплоизоляционного автоклавного газобетона, модифицированного дисперсией углеродных нанотрубок / С.В. Леонтьев, В.А. Шаманов, А.Д. Курзанов, Г.И. Яковлев // Строительные материалы. 2017. №1-2. С. 31-40.

7. Дмитрюков М.С. Определение фактической стоимости зданий памятников истории и архитектуры при помощи механизма комплексного оценивания // Экономика и предпринимательство. 2016. №8(73). С. 1037-1040.

8. Ribeiro, M.I.F., Ferreira, F.A.F., Jalali, M.S., Meidute-Kavaliauskiene, I. A fuzzy knowledge-based framework for risk assessment of residential real estate investments // Technological and Economic Development of Economy. 2017. vol. 23, iss. 1. pp. 140-156.

9. 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.

10.Баркалов С. А. Модель выбора варианта проекта на основе комплексного оценивания / С.А. Баркалов, М.А. Ефремов, Р.П. Калугин, А.И. Половинкина // Системы управления и информационные технологии. 2007. Т. 30. №4. С. 61-63.

References

1. Pechenkina A.V. Imushchestvennye otnosheniya v Rossijskoj Federacii. 2010. №11. pp. 57-72.

2. Sdino, L., Rosasco, P., Torrieri, F., Oppio, A. Smart Innovation, Systems and Technologies. 2019. vol. 100. pp. 507-516

3. Londareva L.A, Terent'ev V.A., Pobegajlov O.A. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2013. №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2013/2066

4. Zhukovskaya N.K. Inzenernyj vestnik Dona (Rus), 2011. №4 URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2011/584

5. Kazakova E.A., Kurochka P.N., Polovinkina A.I. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta. 2010. vol. 6. №10. pp. 140-146.

6. Leont'ev S.V., Shamanov V.A., Kurzanov A.D., YAkovlev G.I. Stroitel'nye materialy. 2017. №1-2. pp. 31-40.

7. Dmitryukov M.S. Ekonomika i predprinimatel'stvo. 2016. №8 (73). pp. 1037-1040.

8. Ribeiro, M.I.F., Ferreira, F.A.F., Jalali, M.S., Meidute-Kavaliauskiene, I. Technological and Economic Development of Economy. 2017. vol. 23, iss. 1. pp. 140-156.

9. Kharitonov V.A., Vinokur I.R., Belyh A.A. Upravlenie bol'shimi sistemami: sbornik trudov. 2007. №18. pp. 129-140.

10. Barkalov S.A., Efremov M.A., Kalugin R.P., Polovinkina A.I. Sistemy upravleniya i informacionnye tekhnologii. 2007. vol. 30. №4. pp. 61-63.