РАЗВИТИЕ СИСТЕМЫ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕВЕЛОПЕРСКИХ ПРОЕКТОВ ЖИЛОЙ НЕДВИЖИМОСТИ
Ключевые слова:
девелопмент, оценка затрат, инвестиционные проекты, стоимостная оценка затратАннотация
Аннотация: в статье рассматривается проблема высокой неопределённости прогнозирования затрат и сроков реализации девелоперских проектов жилой недвижимости на прединвестиционной и ранних инвестиционных стадиях. Обосновывается необходимость перехода от традиционных экспертных и нормативных методов к комплексным подходам оценки, интегрирующим инструменты стоимостного инжиниринга, экономико-математического моделирования, анализа рисков и цифровизации. В качестве методологической базы используется теория агентских отношений, позволяющая рассматривать вопросы согласования интересов стейкхолдеров и преодоления асимметрии информации в процессе принятия проектных решений. В статье показано, что формирование интеллектуальных систем прогнозирования на основе агрегированных массивов данных способно существенно повысить точность оценок, снизить риски и обеспечить прозрачность взаимодействия между девелоперами, финансовыми институтами и инвесторами. Сделан вывод о необходимости развития корпоративных информационных систем и институциональных механизмов обработки данных как ключевого направления цифровой трансформации современного девелопмента.
Список литературы
Гладков М., Афанасьев И. Разработка модели прогнозирования сроков реализации проектов освоения морских месторождений нефти и газа // Энергетическая политика. 2024. № 11 (202). С. 6-15. DOI: 10.46920/2409-5516_2024_11202_6.
Дарманян А.П., Филиппов М.В. Прогнозирование стоимости жилищного строительства в России // Бизнес. Образование. Право. 2013. № 2 (23). С. 120-123.
Jensen M.C., Meckling W.F. Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs, and ownership structure // Journal of Financial Economics. 1976. № 3. Р. 305-360.
Чекмарев О.П. Институциональная экономика: курс лекций. СПб., 2004. 234 с.
Полховская Т.Ю. Кредитное финансирование подрядной деятельности и агентские проблемы // Интернет-журнал Науковедение. 2014. № 6 (25). С. 180.
Ceric A. The principal‑agent theory and the role of project managers in construction: guidelines for future research // Management of Construction: Research to Practice: joint CIB international symposium (Montréal, Canada, 26–29 June 2012). 2012. Vol. 2. P. 766-775.
Искандарова С.А. ИИ-агенты в корпоративном управлении: архитектурные решения и практики внедрения // Вестник науки. 2025. Т. 1, № 6 (87). С. 1415-1428.
Асаул А.Н., Квициния М.Г. Управление затратами и контроллинг: учебник / под ред. засл. деятеля науки РФ, д-ра экон. наук, профессора А. Н. Асаула. Сухум, 2013. 290 с.
Барышева Д.А. Эконометрическое моделирование влияния факторов на эффективность деятельности строительной организации // Вестник магистратуры. 2015. № 11-2. С. 71-73.
Thomas N.S., Mak M.M.Y., Martin Skitmore R., Lam K.C., Varnam M. The predictive ability of Bromilow’s timecost model // Construction Management and Economics. 2001. Vol. 19 (2). P. 165-173. DOI: 10.1080/01446190150505090.
Castro Miranda S.L., Del Rey Castillo E., Gonzalez V., Adafin J. Predictive Analytics for Early-Stage Construction Costs Estimation // Buildings. 2022. Vol. 12, 1043. DOI: 10.3390/buildings12071043.
Ерохова И.А., Гоголюхина М.Е. Использование различных методов оценки стоимости производственных предприятий в условиях неопределенности // Петербургский экономический журнал. 2023. № 3. С. 151-163.
Карлик А.Е., Платонов В.В., Кречко С.А. Организационное обеспечение цифровой трансформации кооперационных сетей и внедрения киберсоциальных систем // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. 2019. Т. 12, № 5. С. 9-22. DOI: 10.18721/JE.12501.
Асаул В.В., Петухов М.В., Пономарев Н.К., Никулин А.А. Применение искусственного интеллекта в менеджменте строительной отрасли // Финансовые рынки и банки. 2022. № 1. С. 87-90.
