IMPROVING THE SYSTEM OF TECHNICAL AND ECONOMIC PLANNING OF RESIDENTIAL REAL ESTATE DEVELOPMENT PROJECTS
DOI:
https://doi.org/10.25806/fm-2151Статья поступила в редакцию: 02.09.2025
Статья принята к публикации: 10.10.2025
Статья опубликована: 14.10.2025
Keywords:
cost estimation, housing construction projects, construction costAbstract
Abstract: The article addresses the problem of high uncertainty in forecasting costs and implementation timelines of residential real estate development projects at the pre-investment and early investment stages. It substantiates the need to move from traditional expert-based and normative methods to integrated approaches that combine cost engineering, econometric modeling, risk analysis, and digitalization tools. The methodological framework is an agency theory, which enables the consideration of stakeholder interest alignment and mitigation of information asymmetry in project decision-making. Particular attention is given to the application of regression and autoregressive models for forecasting construction costs and durations, as well as to the prospects of adopting BIM technologies, Big Data analytics, and artificial intelligence. The study demonstrates that the development of intelligent forecasting systems based on aggregated industry data can significantly improve estimation accuracy, reduce risks, and enhance transparency of interactions between developers, financial institutions, and investors. The paper concludes that the establishment of corporate information systems and institutional mechanisms for data processing represents a key direction of digital transformation in contemporary development practice.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Условия использования. Статьи текущего года распространяются по подписке на журнал «Финансовый менеджмент». Все права защищены. Полная версия статьи доступна на сайте Научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU www.elibrary.ru/contents.asp?titleid=9552 . Материалы предыдущих лет распространяются по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0) . Метаданные всех статей распространяются по открытой лицензии и могут свободно использоваться в информационных, научных и библиографических целях.
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
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.
