CC BY
90
Проблемы экономики и менеджмента
УДК 339.13
В. С. Спирина
аспирант,
кафедра «Строительный инжиниринг и материаловедение», ФГБОУВПО «Пермский национальный исследовательский
политехнический университет»
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОСЕЩАЕМОСТИ КОММЕРЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ НЕДВИЖИМОСТИ
Аннотация. В статье приводится модифицированная модель, используемая для определения привлекательности объектов коммерческой недвижимости, оценки которых необходимы для прогнозирования их посещаемости. Разработанные модели построены на основе известной модели Хаффа и отличаются тем, что расширен набор учитываемых факторов при прогнозировании.
Ключевые слова: привлекательность объекта недвижимости, коммерческая недвижимость, торговые объекты, предпочтения потребителей, прогнозирование посещаемости.
V.S. Spirina, Perm National Research Polytechnic University FORECASTING OF COMMERCIAL REAL ESTATE ATTENDANCE
Abstract. The article provides a modified model used to determine the attractiveness of commercial real estate, which are needed to assess the prediction of their attendance. The models are based on well-known Huff model and characterized in that expanded set of factors taken into account when forecasting.
Keywords: attractiveness of real estate, commercial real estate, retail properties, consumer preferences, forecasting of attendance.
В условиях возрастающей конкуренции и территориальной концентрации объектов коммерческой недвижимости появляется необходимость прогнозирования их посещаемости для анализа потенциальной выручки арендаторов и доходности от сдачи объекта в аренду.
Проведенное автором исследование показало, что решение задачи прогнозирования посещаемости объектов коммерческой недвижимости может быть основано на оценке их потребительской привлекательности.
Модель Хаффа. В качестве метода оценки привлекательности коммерческой недвижимости еще в середине XX века широкое распространение получила модель американского исследователя Дэвида Л. Хаффа, введенная им в 1963 году. Согласно данной теории, предлагалась следующая модель для определения потребительской привлекательности объекта коммерческой недвижимости (1):
A
S,
(1)
где i - порядковый номер покупателя, j - порядковый номер объекта коммерческой недвижимости, Ау (от англ. Attractiveness) - привлекательность j-го объекта недвижимости для i-го потребителя, Sj (от англ. Square) - площадь объекта недвижимости, Tj (от англ. Time) - время, затрачиваемое i-м потребителем на дорогу до j-го объекта недвижимости, X - параметр, отражающий эффект влияния разных типов объектов на вос-
130
№ 12 (52) - 2015
Проблемы экономики и менеджмента
принимаемые временные затраты [1].
Таким образом, в основу метода Дэвида Л. Хаффа была положена гипотеза, что привлекательность отдельного магазина, в первую очередь, зависит от размера его торгового зала и месторасположения объекта. В частности, учитывая большую насыщенность розничными торговыми точками всех районов города, девелоперу в основном необходимо рассчитывать на тех покупателей, которые могут находиться от магазина в радиусе, равном 4000 метров [2].
Стоит отметить, что большинство исследований подтверждают актуальность модели Хаффа и в наши дни. Однако, по мнению автора, так как с момента разработки метода американским учёным прошло уже более полувека, то на сегодняшний день утверждать, что привлекательность торговых объектов зависит только от масштабности торгового центра и его расположения, нельзя.
Приоритеты изменились. Действительно, ранее привлекательность торгового объекта для покупателей была напрямую связана с размерами торгового центра. Если он выгодно отличался своими размерами, покупатели сюда шли. Сегодня приоритеты потребителей несколько изменились. При наличии большого количества объектов коммерческой недвижимости перед потребителем стоит выбор, в какой объект ему обратиться. Поэтому в своем исследовании мы актуализировали модель Хаффа для сегодняшних реалий и вывели факторы, которые, в конечном счете, влияют на привлекательность современных магазинов.
В рамках исследования автором был проведен социологический опрос среди жителей г. Перми. Для этого респондентам предлагалось оценить по 10-бальной шкале два крупных торговых центра г. Перми - «Семья» и «Колизей» по восьми предложенным критериям, а также оценить насколько данные параметры важны для них при выборе того или иного объекта коммерческой недвижимости (следует отметить, что выбор торговых центров и критерии оценки были выявлены также в ходе опроса жителей города).
Таблица 1 - Усредненные оценки респондентов
Параметры, влияющие на выбор потребителя Торговые объекты Важность параметров
ТРК Семья ТРК Колизей
Площадь 0,947 0,740 0,12
Ассортимент товаров 0,853 0,648 0,15
Транспортная доступность 0,851 0,887 0,15
Эстетический параметр 0,861 0,842 0,12
Акции, скидки 0,660 0,516 0,11
Качество товаров 0,789 0,759 0,15
Наличие брендов 0,884 0,748 0,12
Мероприятия, концерты 0,681 0,605 0,08
Таким образом, можно говорить о том, что помимо месторасположения торгового предприятия, предпочтения покупателей во многом определяются имиджем, деловой репутацией торговой сети, а также её качеством. При выборе того или иного торгового центра, покупатели обращают внимание на многие факторы. В частности, большое значение имеет: транспортная доступность, эстетический параметр, ассортимент товаров,
№ 12 (52) - 2015
131
Проблемы экономики и менеджмента
наличие брендов, акции и скидки, мероприятия и концерты. Но все они, по сути, являются составляющими, которые формируют качество торгового объекта в целом. Поэтому, управляя ими, можно значительно повлиять на посещаемость и доходность объекта коммерческой недвижимости.
После проведения опроса набор полученных оценок подвергался статистическому анализу и респонденты, чьи оценки не попадали в третий доверительный интервал, исключались. Оставшиеся оценки респондентов были усреднены и представлены в таблице 1.
Таким образом, автором была получена актуализированная версия модели Хаффа, отличающейся от оригинальной модели универсальностью по отношению к типу коммерческой недвижимости и возможностью учета неограниченного числа факторов, влияющих на выбор потребителя того или иного объекта коммерческой недвижимости (2):
Л,,
= ax-
о.
T i
(2)
где i - порядковый номер покупателя, j - порядковый номер объекта коммерческой недвижимости, Аj (от англ. Attractiveness) - привлекательность j-го объекта недвижимости для i-го потребителя, Q, (от англ. Quality) - качество объекта недвижимости, Tj (от англ. Time) - время, затрачиваемое i-м потребителем на дорогу до j-го объекта недвижимости, X - параметр, отражающий эффект влияния разных типов объектов на воспринимаемые временные затраты (данный параметр находится эмпирически), а - параметр, отражающий влияние разных типов объектов на его привлекательность [3].
Данные о реальном посещении торговых центров, полученные в ходе опроса, были сравнены с вероятностями, посчитанными с помощью оригинальной и модифицированной моделей Хаффа. Результаты исследования показали, что модифицированная модель Хаффа дает более точные результаты при прогнозировании посещаемости объектов коммерческой недвижимости, в отличие от оригинальной (табл. 2) [4].
Таблица 2 - Сравнение результатов опроса с результатами, полученными с помощью оригинальной и модифицированной модели Хаффа
Вероятность ТРК Семья ТРК Колизей
Оригинальная модель Хаффа 0,6473 0,3527
Модифицированная модель 0,5322 0,4678
Реальные опросные данные 0,5339 0,4661
Применение. Полученная модифицированная модель Хаффа может стать инструментальным базисом для создания системы поддержки принятия управленческих решений. Зная точное количество граждан, проживающих в зоне размещения торгового объекта, с ее помощью у девелоперов появляется возможность довольно точно спрогнозировать - какова будет его посещаемость еще на стадии проектирования.
Вычислив привлекательность коммерческого объекта, а также привлекательности других торговых центров, можно определить с какой долей вероятности покупатели могут быть сюда привлечены. Благодаря этой формуле можно рассчитать общие расходы потребителей на продуктовую категорию в торговой точке. Помимо этого вы-
132
№ 12 (52) - 2015
Проблемы экономики и менеджмента
явить слабые стороны коммерческого объекта и устранить их. А также провести моделирование размещения потенциального магазина (построить сценарий изменения ситуации на рынке при появлении новых магазинов). Соответственно, девелопер сможет прогнозировать свою прибыль от реализации данного проекта, и принимать решение, нужно ли ему вообще строить этот объект именно в этом районе или же стоит подыскать более подходящее место, где посетителей будет больше. Причем разработанная в дальнейшем технология моделирования и прогнозирования посещаемости объектов коммерческой недвижимости может применяться как для других форматов коммерческой недвижимости, так и для других городов.
Список литературы:
1. Huff D.L. A Probabilistic Analysis of Shopping Center Trade Areas [Electronic resource] // Land Economics. - 1963. - Vol. 39, № 1. - P. 81-90. - URL: http://ru.scribd.com/doc/48495809/A-Probabilistic-Analysis-of-Shopping-Center-Trade-Areas (дата обращения: 08.12.2012).
2. Спирина В.С. Эмпирическое определение коэффициента X, описывающего степень влияния времени корреспонденции потребителей до торгового центра в формуле Д. Хаффа // Master's Journal. - 2013. - № 1. - С. 243-251.
3. 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.
4. 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.
№ 12 (52) - 2015
133
