В. С. СПИРИНА, аспирант

А. О. АЛЕКСЕЕВ,
кандидат экономических наук,
докторант Пермский национальный исследовательский политехнический университет,
г. Пермь, Россия

Цель: разработка и исследование экономико-математической модели прогнозирования посещаемости объектов коммерческой недвижимости на примере торгово-развлекательных комплексов на основе оценки их потребительской привлекательности.

Методы: методическую и теоретическую основу данной работы составили правила и методы разработки квалиметрических и матричных механизмов комплексной оценки, необходимых для оценивания и агрегирования факторов, влияющих на выбор определенной группы потребителей из множества альтернативных объектов недвижимости.

Результаты: разработаны два механизма комплексного оценивания качества объектов коммерческой недвижимости, оценки которых необходимы для определения их потребительской привлекательности и прогнозирования посещаемости. На примере двух крупных торгово-развлекательных комплексов (ТРК), расположенных в г. Перми (Россия), показано, что применение обоих механизмов в экономико-математической модели посещаемости объектов коммерческой недвижимости повышает точность их прогнозирования (по сравнению с традиционно используемой для этих целей моделью Хаффа). Достоверность результатов подтверждается совпадением результатов вычислительного эксперимента с реальными опросными данными о посещаемости ТРК.

Научная новизна: разработана многофакторная модель потребительской привлекательности объектов коммерческой недвижимости на примере торгово-развлекательных комплексов и определены параметры механизмов комплексного оценивания восьми характеристик, влияющих на выбор того или иного ТРК потребителями для посещения. Данная модель отличается от известной модели Хаффа количеством учитываемых факторов, влияющих на выбор потребителями того или иного объекта коммерческой недвижимости, и более высокой точностью прогнозирования его посещаемости.

Практическая значимость: экономико-математические модели, способные прогнозировать посещаемость объектов коммерческой недвижимости, могут применяться для эффективного планирования мероприятий по привлечению дополнительного числа посетителей с целью сохранения и развития конкурентных преимуществ коммерческой недвижимости