УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕКТАМИ НЕДВИЖИМОСТИ (СТОИМОСТЬ ЖИЛЬЯ) Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ

ECONOMKAL ASPECTS

Статья поступила в редакцию 02.11.09. Ред. рег. № 631 The article has entered in publishing office 02.11.09. Ed. reg. No. 631

УДК: 001.8

УПРАВЛЕНИЕ ОБЪЕКТАМИ НЕДВИЖИМОСТИ (СТОИМОСТЬ ЖИЛЬЯ)

С.М. Родина

Орехово-Зуевский филиал Российского Нового Университета Московская область, г. Орехово-Зуево, ул. Ленина, д. 86, тел. 8(496) 416-92-34 e-mail: rod_sm@mail.ru

Заключение совета рецензентов: 05.11.09 Заключение совета экспертов: 07.11.09 Принято к публикации: 10.11.09

Существует много методов учета стоимости жилья, но ни один из них не дает исчерпывающей и глобальной оценки для расчета стоимости объектов недвижимости. Метод нечетких множеств становится инструментом, когда другие подходы к оценке жилья неприменимы.

Ключевые слова: стоимость объектов недвижимости, метод нечетких множеств, системы нечеткого вывода, оценка жилья.

OFFICE PROPERTY (COST HOUSING) S.M. Rodina

Russian New University 86 Lenin str., Orekhovo-Zuevo, Moscow reg., Russia Phone 8 (496) 416-92-34 e-mail: rod_sm@mail.ru

Referred: 05.11.09 Expertise: 07.11.09 Accepted: 10.11.09

There are a lot of methods of inventory-making, but none of them gives the exhaustive and global valuation of property. A method of odd multitudes is becoming the instrument, when the other ways for the valuation of property don't apply.

Родина Светлана Михайловна

Сведения об авторе: зав. кафедрой математики и информатики.

Образование: МИРЭА (Московский институт радиотехники, электроники и автоматики), факультет вычислительной техники, инженер-системотехник (1986 г.).

Современные методы управления технологическими процессами реализуются, как правило, на базе математического моделирования. Отличительными особенностями большинства из них являются: исключительная сложность, нелинейность и слабая изученность связей между переменными, высокая инерционность и наличие запаздывания, зависящего от величины входных переменных. В таких условиях неопределенности могут стать неприемлемыми традиционные детерминированные и статистические подходы к моделированию.

Одно из наиболее перспективных направлений преодоления отмеченных трудностей заключается в привлечении качественной информации для целей математического моделирования динамических процессов.

Теория нечетких множеств, предложенная еще проф. Л.А. Заде, являясь предметом многих исследований, открывает все большие возможности перед системными аналитиками. Основанные на этой теории различные компьютерные системы, в свою очередь, существенно расширяют область применения нечеткой логики. В настоящее время наибольший интерес как в России, так и за рубежом вызывает область нечеткого управления как одна из самых результативных областей применения теории нечетких множеств. Для принятия решений в условиях неопределенности, в которых функционирует практически любое предприятие, математики и специалисты по теории управления обычно рекомендуют использовать вероятностно-статистические методы. Основные трудности возникают в интерпретации полученных решений в

адекватных терминах данной предметной области. Некоторые из этих методов чувствительны к отклонениям от постулируемых аксиом.

Методами нечеткой логики в сфере бизнеса можно решать такие задачи, как:

- управление финансовыми и информационными потоками;

- прогноз поведения цен и оптимальных стратегий валютных операций, недвижимости и т.д.

На современном рынке автоматизированных систем управления предприятием практически отсутствуют российские аналоги. Изменить сложившуюся ситуацию представляется возможным за счет, прежде всего, прорыва в методологии проектирования таких систем, учитывая неопределенность информации и сложность применения общепринятых количественных методов даже на этапе анализа предметной области. Непосредственно использование алгоритмов нечеткой логики в приложениях - явление довольно редкое, хотя в последнее время они широко используются при создании экспертных систем, систем-классификаторов (classifiers) (исследование критических и рисковых ситуаций), для распознавания образов и т.д.

В задачах моделирования процессов в условиях неопределенности широкое применение нашли нечеткие TSK (Takagi - Sugeno - Kang) модели, содержащие линейные разностные уравнения. Нечеткие разностные TSK-модели обладают способностью быстро настраиваться на меняющиеся условия функционирования объекта и с высокой точностью описывать его динамические характеристики. Однако до сих пор не разработана сама методология моделирования динамических процессов в условиях неопределенности, включающая этапы построения и идентификации нечетких разностных TSK-моделей.

Нечеткая TSK-модель в разностной форме представляет собой совокупность продукционных правил, в левой части которых находятся нечеткие множества, а в правой - линейные разностные уравнения порядка r, s.

R8: еслиy(t- 1) есть Y®,...,y(t- r) есть Y®, u(t) есть U0eu(t-s) есть Ues , то

/ (t) = a0e + XaiV(t -1) (t - k), (1)

1=1 k=0

где У,6,..., УГ и и®,..., и] - нечеткие множества, определенные в общем случае пересекающимися интервалами изменения переменных у($ -1),..., у(. - г)

и и(Г), и(/ -1),...,и(/ - 5) и соответствующими функциями принадлежности У1е(у(^ -1)),...,Угв(у(/ - г)) и и 0е(и(/)),..., и] (и(/ - 5)); а], Ъ] - коэффициенты;

6 = 1, п - номер правила.

Здесь t = 0,1,..., Т - номер точки отсчета времени которое определяется как т = т0 + Ат • t, где т0 -начальный момент времени (для простоты изложения т0 = 0); Ат - постоянное приращение времени.

После замены переменных нечеткая разностная ТЖ-модель (1) приводится к эквивалентной форме

если х1 (^ есть Х] ,..., хт(1) есть Хвт,

то

т

у0 ^) = с] + Х с,х,. ^), (2)

I=1

где x1(t) = у^-1), x2(t) = у^-2),..., Хт(t) = и^-5)-входные переменные; Xе О1) = УД Х2е = У26,..., Хвт = и] - нечеткие множества; ев = (с],с6,...,свт) - вектор коэффициентов линейных уравнений

/0 ее е 0 10ч . . 1

(С0 = а0, С = ах,..., Ст = Ъ,); т = г + 5 +1.

Для описания нечетких множеств используются функции принадлежности (ФП) Xе (х1) = X(х1, ёе), I = 1, т, 6 = 1, п , расположение, форма и размеры которых зависят от вектора параметров ё.

На рисунке представлены наиболее часто используемые ФП: кусочно-линейная с двумя параметрами й\ и ёе и колоколообразная с шестью параметрами настройки ё1,....,ё6.

Таким образом, точность разностной нечеткой ТЖ-модели (2) во многом зависит от выбора процедур фазификации, вывода и дефазификации, величины вектора коэффициентов линейных уравнений с и параметров ФП ё, а также структурных элементов -количества правил п и порядка разностного уравнения г, 5.

Кусочно-линейная (а) и колоколообразная (b) ФП Piecewise-linear (a) and bell (b) OP

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 10 (78) 2009 © Научно-технический центр «TATA», 2009

Экономические аспекты

На Западе все большие средства вкладываются в развитие приложений, в создании которых используются именно объектно-ориентированные методики проектирования (Ooad/Yordon, Shlaer/Mellor, Rumbaugh, Jacobson, Booch, объединенный Fusion метод). «Чистый» объектный подход уже на ранних стадиях требует предоставить данные о классификации в виде диаграмм классов, что не всегда сразу представляется возможным в случае сложных систем, характеризующихся высоким уровнем неопределенности, без проведения тщательного анализа объектов предметной области. Например, при применении такого метода классификации, как концептуальная кластеризация, где трудно однозначно определить принадлежность элемента предметной области к той или иной категории, напрямую применяется аппарат нечетких множеств, где при задании определенной функции принадлежности можно определить наиболее вероятное нахождение данного объекта в рамках определенного класса. А как еще можно оценить, например, значение атрибутов «быстрее - медленнее» для роста цен?

При обработке SQL запроса часто встречается ситуация, когда либо сложно получить ответ, в точности соответствующий запросу, либо, наоборот, может быть получен слишком большой объем данных. При встраивании нечеткой логики в SQL запрос можно получить информацию, в соответствующем приближении удовлетворяющую заданным критериям, путем задания соответствующих диапазонов числовых величин (например, получение объемов продаж).

Рыночная стоимость недвижимости означает наиболее вероятную цену, которая сложится при продаже объекта собственности на конкурентном и открытом рынке при наличии всех условий, необходимых для совершения справедливой сделки.

Покупатель и продавец действуют на основе типичных, стандартных мотивов. Ни для одной из сторон сделка не является вынужденной. Обе стороны обладают всей полнотой информации для принятия решений и действуют, стремясь к наилучшему удовлетворению своих интересов. Объект выставлен на открытом рынке достаточное время, и для совершения сделки выбран оптимальный момент. Оплата производится в денежной форме, или согласованы финансовые условия, сравнимые с оплатой наличными. Цена сделки отражает обычные условия и не содержит скидок, уступок или специального кредитования ни одной из сторон, связанных со сделкой. Объект пользуется обычным спросом и обладает признаваемой на рынке полезностью. Объект достаточно дефицитен, иначе говоря, имеется ограниченное предложение, создающее конкурентный рынок. Объект наделен свойствами отчуждаемости и способен передаваться из рук в руки.

Принято выделять три метода оценки рыночной стоимости недвижимости: метод сравнительных продаж, затратный метод и метод капитализации доходов. Основной метод оценки - это метод срав-

нительных продаж. Он применим в том случае, когда существует рынок земли и недвижимости, существуют реальные продажи, когда именно рынок формирует цены, и задача оценщиков заключается в том, чтобы анализировать этот рынок, сравнивать аналогичные продажи и таким образом получать стоимость оцениваемого объекта.

Метод оценки по затратам к земле практически неприменим. Может использоваться лишь в исключительных случаях оценки земли неразрывно от произведенных на ней улучшений. При оценке этим методом стоимость земли складывается со стоимостью улучшений, а земля оценивается отдельно другими методами.

Следующим методом оценки является метод оценки, основанный на анализе наиболее эффективного использования недвижимости.

Стоимость услуг по профессиональной оценке сильно различается в зависимости от типов оцениваемых объектов, сложности работ и, разумеется, от того, какие именно специалисты привлекаются к проведению оценки. Обычно стоимость услуг измеряется либо в часах, помноженных на тариф почасовой оплаты, либо зависит от величины объекта, но никогда не должна привязываться к его стоимости.

Методы оценки недвижимости выбираются оценщиком в зависимости от цели оценки и для конкретного объекта оценки в рамках обоснованных подходов к расчету стоимости объекта оценки в соответствии со «Стандартами оценки, обязательными к применению субъектами оценочной деятельности», утвержденными постановлением Правительства РФ от 06 июля 2001 г. № 519 и согласованными и утвержденными методическими рекомендациями.

Недвижимое имущество составляет существенную долю мирового богатства. Как справедливо отмечает Коростелев С.П. [1], для оценщика и пользователей услуг по оценке важно, чтобы подходящие методы были полностью понятны, компетентно применялись и имели удовлетворительное объяснение. Достигая этой цели, оценщики вносят свой вклад в точность и надежность оценок рыночной стоимости и тем самым в процветание рынков, на которых они практикуют.

К сожалению, оценкой недвижимости в настоящее время занимаются оценщики, имеющие разное базовое образование, среди которых профессионалы в области строительного дела встречаются крайне редко. В последнее время произошли большие изменения в информационном обеспечении рынка недвижимости и сметного дела. Госстрой РФ перешел на новую сметно-нормативную базу. Постановлением Госстроя России № 16 от 08 апреля 2002 г. «О мерах по завершению перехода на новую сметно-нормативную базу ценообразования в строительстве» отменены с 01.01.2003 нормативные документы Госстроя СССР, составленные в уровне цен, предусмотренном сметно-нормативными базами 1991 г. и 1984 г. Взамен их вводятся государственные эле-

ментные сметные нормы (ГЭСН) и федеральные единичные расценки (ФЭР).

ГЭСНы предназначены для определения состава и потребности в ресурсах, необходимых для выполнения строительных работ на объектах, составления сметных расчетов (смет) ресурсным методом, а также для расчетов за выполненные работы и списание материалов.

В настоящее время процесс разработки новой нормативной базы еще не завершен. Проведение оценки недвижимости на основе новой нормативной базы является очень сложной и трудоемкой задачей, требующей специальных знаний и навыков. Для того чтобы новая нормативная база вошла в практику оценки, необходимо проведение комплекса работ по разработке программно-вычислительных комплексов, адаптированных к решению прикладных задач оценки недвижимости.

В настоящее время основной признанной информационной базой оценки недвижимости являются разработки ООО «Ко-Инвест». Этой фирмой ежеквартально издается бюллетень «Индексы цен в строительстве», а также серия «Справочник оценщика»: «Промышленные здания», «Жилые здания», «Сборники паритетов покупательной способности валют на национальных строительных рынках», «Справочник восстановительной стоимости зданий и сооружений в текущем уровне цен» и др.

Только совместная работа аналитиков и оценщиков в направлении совершенствования справочников приведет к созданию необходимой оценщикам недвижимости единой информационной базы.

В последнее время зарубежных и отечественных аналитиков занимает направление Data Mining - интеллектуальный анализ данных, в основу которого положена концепция шаблонов (pattern), отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных. Основным положением Data Mining является поиск неочевидных, нетривиальных, «скрытых» знаний.

Широкой областью внедрения является финансовый анализ (например, рынок недвижимости), исследование хранилищ данных.

В перспективе достижимы следующие области использования приложений с нечеткой логикой в Интернете:

- диагностика и восстановление сетевых конфигураций и управление объектами недвижимости;

- удаленный мониторинг устройств и организация распределенных вычислений;

- всевозможные портативные гиды, доски объявлений с динамически изменяющимися свойствами и гибкой функциональностью;

- интеллектуальные поисковые машины, распределенные системы загрузки и выделения данных.

Развитие теоретической базы и средств моделирования, расширение областей применения, коммерческий успех и распространение приложений обеспечит приоритет над решениями, основанными на математическом моделировании.

Глоссарий

Рынок недвижимости - это совокупность отношений вокруг операций с объектами недвижимости: купли-продажи недвижимости, ипотеки, сдачи объектов недвижимости в аренду и т.д.

Рыночная стоимость объекта оценки - наиболее вероятная цена, по которой объект оценки может быть отчужден на открытом рынке в условиях конкуренции, когда стороны сделки действуют разумно, располагая всей необходимой информацией, а на величине цены сделки не отражаются какие-либо чрезвычайные обстоятельства.

Сравнительный подход к оценке - это совокупность методов оценки стоимости, основанных на сравнении объекта оценки с его аналогами, в отношении которых имеется информация о ценах сделок с ними.

Затратный подход - это совокупность методов оценки, основанных на определении затрат, необходимых для восстановления либо замещения объекта оценки с учетом накопленного износа. Базируется на предположении, что покупатель не заплатит за готовый объект больше, чем за создание объекта аналогичной полезности.

Доходный подход - это совокупность методов оценки стоимости недвижимости, основанных на определении текущей стоимости ожидаемых от нее доходов.

Список литературы

1. Коростелев С. П. К вопросу о методах оценки недвижимости // Недвижимость: экономика, управление. 2004. № 9.

2. Антикризисное управление: Учеб. пособие: в 2 т. Т. 2.: Экономические основы / Отв. ред. Г.К. Таль. М.: ИНФРА-М, 2004.

3. Джонс М.Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. Осипов А.И. М.: ДМК Пресс, 2004.

4. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь. 1982.

5. Мартынов Н.Н. Введение в МЛТЪЛБ 6. М.: КУДИЦ-Образ, 2002.

6. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / Под ред. Поспелова Д. А. М.: Наука, 1986.

7. Нечеткие множества и теория возможностей. Последние достижения / Под ред. Р. -Итера. М.: Радио и связь, 1986.

3

,tAjL

Международный научный журнал «Альтернативная энергетика и экология» № 10 (78) 2009 © Научно-технический центр «TATA», 2009

141