Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Теоретические аспекты формирования и развития торговых центров 10
1.1. Развитие розничной торговли и инфраструктуры торговли в России 10
1.1.1. История развития розничной торговли и инфраструктуры торговли 12
1.1.2. Современные торговые центры как субъекты рынка розничной торговли 18
1.2. Институциональные основы функционирования торговых центров 26
1.2.1. Роль торговых центров в формировании городских пространств 26
и культуры общества 26
1.2.2. Инвестиционный аспект функционирования торговых центров 34
1.3. Особенности развития торговли и торговых центров в г. Уфа 45
ГЛАВА 2. Эконометрическое моделирование инвестиций в коммерческую недвижимость от условий потребительского рынка 53
2.1. Разработка теоретической концепции и описание инструментария моделирования 53
2.2. Моделирование инвестиций в коммерческую недвижимость Российской Федерации 60
и его факторов 60
2.3. Моделирование динамики инвестиций в коммерческую недвижимость Республики Башкортостан и его факторов 70
2.4. Интерпретация результатов эконометрического моделирования 79
ГЛАВА 3. Интеллектуальное сегментирование торговых центров на основе SOM 82
3.1. Постановка задачи сегментирования торговых центров 82
3.2. Описание методологии самоорганизующихся карт Кохонена и байесовской регуляризации нейросетей 90
3.3. Сегментация торговых центров и торговых комплексов г. Уфа на основе SOM и оценка качества кластеризации 98
3.4. Сегментация современных торговых центров г. Уфа 104
3.5. Описание системы информационной поддержки процессов управления развитием торговых центров 114
Заключение 122
Список использованной литературы 124
- Современные торговые центры как субъекты рынка розничной торговли
- Инвестиционный аспект функционирования торговых центров
- Моделирование динамики инвестиций в коммерческую недвижимость Республики Башкортостан и его факторов
- Сегментация торговых центров и торговых комплексов г. Уфа на основе SOM и оценка качества кластеризации
Современные торговые центры как субъекты рынка розничной торговли
Изучив специализированную литературу [6, 37, 56,64, 70 и др.], можно сказать, что торговля на протяжении всей истории, в большей степени, чем любая другая функция жизнедеятельности общества, являлась движущей силой в поиске новых средств формирования общественных пространств. Так, наряду с традиционными лавками и магазинами, а также открытыми рынками и площадями, начали появляться торговые центры, которые кроме основной функции (торговли) играли значительную роль в общественной жизни города и формировании облика города.
Наиболее примечательным в развитии форматов торговли, которые сохранились и в настоящее время, является период реформ Петра I. Реформы того времени дали значительный толчок развитию торговой инфраструктуры в России. Во вторую половину XVII в. в Москве при купеческих домах были организованы первые магазины. В истории градостроительства важное место занимают также торговые пешеходные ряды, перекрытые сверху сводами, которые в дальнейшем стали гостиными дворами и торговыми пассажами. Торговый ряд и гостиный двор – это два вида городского общественного пространства, которые большое распространение получили в XVIII – XIX веках при застройке городов [37]. В конце XIX веке в градостроительстве появилась проблема пересечения пешеходных и все возрастающих транспортных потоков, это дало возможность организовать новую форму торгового здания – пассаж. Впервые такой тип крытого торгового пешеходного пространства возник в Париже и очень быстро приобрел популярность практически во всех европейских странах. На сегодняшний день большинство пассажей, построенных в то время, не сохранилось. К функционирующим на сегодняшний день можно отнести «Saint Hubert» в Брюсселе, «Burlington Arcade» в Лондоне, галерея «Vittorio Emanuele» в Милане. Именно за счет использования внутреннего пространства в качестве дополнительных торговых площадей, а также наличие социальной функции – центр общения и обусловили столь широкий успех галерей-пассажей. Впоследствии функциональные наполнения пассажей еще больше выросли.
Пассажи и галереи в России появились спустя практически 50 лет по сравнению с Францией. Эти места мгновенно стали самыми модными и посещаемыми, в них сосредотачивалась не только торговля, но и собиррания светской и литературной кругов столиц [37]. Так, за период 1835 – 1913 гг. в Москве было построено десять торговых пассажей. Первым появился Голицынский пассаж, построенный в 1835-1842 годах между улицами Петровкой и Неглинной. В конце XIX в. наступило время крупных – Верхние торговые ряды в Москве, построенные в 1889-1893 годах, а также главный Ярмарочный дом в Нижнем Новгороде, построенный в 1889-1890 годы и др.
Верхние торговые ряды (нынешний ГУМ), расположенный на Красной площади, по праву занимал особенное место среди торговых заведений Москвы того времени, как пример нового формата с развлекательной инфраструктурой. Торговая площадь в пассаже была поделена между торговцами уже на салоны, а не лавки. Они были обставлены прекрасной мебелью, поражали обилием зеркал и богатой отделкой. Было представлено 322 отдела магазинов, которые располагались на трех этажах: в продаже были представлены практически все группы товаров. В подвальном помещении велась оптовая торговля. Для привлечения большого числа покупателей предлагались дополнительные сервисные услуги: носильщики, переводчики, гардероб, камера хранения, справочное бюро, ресторан, киоски продажи театральных билетов и пр. Были открыты парикмахерская, зубоврачебный кабинет, отделение международного Московского Банка, почтовое отделение, граверная и ювелирная мастерские. Устраивали концерты приглашенных знаменитых артистов того времени для посетителей [37, 100, 102]. Таким образом, торговые ряды являлись прообразами современных торговых центров с развлекательной инфраструктурой и широким спектром дополнительных услуг.
Другим вариантом торговых рядов и пассажей являлись магазины на первых этажах зданий, стоящих на оживленных торговых улицах в центре городов. Впоследствии это отразилось в создании специальных типов зданий для размещения какой-либо фирмы – торгового дома. Данный вариант здания предполагал размещение на нижних этажах магазина, а на верхних этажах располагались конторы компаний (ныне офисные помещения). Примером является торговый дом московского торговца чая Перлова на улице Мясницкой [37].
В России лишь на рубеже XIX и XX веков появилось здание, воспроизводящее тип универсального или «большого» магазина, рожденного во Франции. Это было здание с крытым внутренним двором, в котором были размещены самые разные товары – универсальный магазин «Мюр и Мерилиз» в Москве, который был возведен в 1896 году (также называли его флагманский торговый центр в Москве на Петровке) [37]. Такой тип торгового предприятии оказался востребованным в России практически перед самой революцией. В этот период отмечалось снижение доли ярмарочной торговли за счет развития магазинов, что более подробно описывается в работе [14].
Однако дальнейшие события в истории страны, а именно гражданская война и режим военного коммунизма, перечеркнули достигнутые результаты создания торговой инфраструктуры: была запрещена свободная продажа продовольствия и других товаров, денежный обмен сменился натуральным, магазины и банки закрылись. В московском пассаже расположились чиновники советских учреждений. Впоследствии, признав экономически неэффективным военный коммунизм было принято решение вернуться к рыночной экономике, а вслед была принята и новая экономическая политика (НЭП). Разрешили свободную торговлю, в частные руки было решено передать мелкие и часть средних предприятий, была проведена денежная реформа. Новая экономическая политика отразилась на восстановлении в стране торговли, что позволило обрести некую стабильность. Однако достигнутые позитивные результаты были сведены к нулю в связи с переходом к командной экономике [6]. В 1927 году нехватка промышленных товаров, низкие государственные закупочные цены, неурожай отразились на сокращении продажи зерна и других продуктов государству, и в стране случился очередной кризис. В 1929 году ввели карточки на хлеб, а затем и на все хозяйственные и промышленные товары. Страна опять перешла от свободной торговли на распределительную систему.
После войны 1941-1945 гг. в крупных городах постепенно началось строительство больших магазинов. В 1953 г. в Москве были реконструированы бывшие Верхние торговые ряды – нынешний ГУМ, и в других крупных городах страны начали появляться различные универсамы. В условиях всеобщего дефицита эти универсамы стали местом огромных очередей, куда съезжались покупатели со всей страны.
В 1960 году ЦК КПСС и Советом Министров СССР было принято постановление «О мерах по дальнейшему улучшению торговли», предусматривающее размещение магазинов на первых этажах жилых домов и в отдельно стоящих зданиях. В крупных городах было принято решение строить «торговые центры». Ассортимент торговых центров предусматривал наличие продовольственных магазинов, специализированных магазинов промышленных товаров, магазинов проката, аптек, ресторанов, предприятий бытового обслуживания, фотографических салонов, ателье, закусочных или кафе. На территориях торговых центров предусматривались площадки для организации сезонных базаров – книжных, овощных, новогодних и пр. Отдельные здания объединялись общим подвалом-складом. Примерами крупных универмагов в г. Москва являются, например, «Московский» на Комсомольской площади и «Бухарест» на юго-западе города. Для работников стремились создавать комфортные условия труда, а для покупателей внедрялись дополнительные услуги: комнаты для детей, междугородние телефонные пункты, кафетерии, демонстрационные залы, бюро добрых услуг и пр. В инженерное хозяйство вводилось много электроники, автоматики, в состав универмага включили вычислительный центр [114].
Инвестиционный аспект функционирования торговых центров
Хорошие результаты по очистке сезонности из данных индексов были получены методом Census ХII. Идея сезонной декомпозиции данным методом заключается в том, что временной ряд представляется состоящим из четырех компонент: тренда, сезонной компоненты, циклической компоненты и случайной, нерегулярной компоненты или флуктуации. Процедура корректировки разбивается на следующие этапы: 1) Производится сглаживание исходного ряда на 12 точках, и получается оцененный тренд. 2) Тренд оцененный удаляется из исходного ряда. Полученный таким образом ряд является первоначальной оценкой сезонной компоненты. 3) Значение сезонной компоненты корректируется, так чтобы сумма по каждому году была равна нулю (аддитивная модель) или одному (мультипликативная модель). 4) Оцененная сезонная компонента разбивается на 12 рядов для соответствующих месяцев всех лет и сглаживаются короткой скользящей средней. Полученные сглаженные ряды и есть оценка сезонной компоненты.
В дальнейшем оценка уточняется удалением из нее долгосрочного тренда, итерационно повторяются шаги 1)-4) еще 2 раза.
Корректировка ряда методом Census XII был реализован в прикладном программном пакете Econometrical Views 5.0. Результаты тестирования правомерности сезонной корректировки для логарифмов рядов приводятся в Приложении В. Расчетные значения F-критерия для тестирования значимости сезонной декомпозиции логарифмов рядов сведены в Таблицу 6. Высокие значения F-статистики позволяют оправдать сезонную корректировку для всех трех рядов на высоком уровне значимости p=0,01.
Динамика сезонно скорректированных логарифмов индексов: а) LINVI_SA – инвестиции в недвижимость, б) LDDNI_SA – денежные доходы населения, в) LORTI_SA – оборот розничной торговли Как видно из графиков, уровни сезонно очищенных логарифмов индексов инвестиций и оборота розничной торговли характеризуются значительным спадом в период кризиса 2008 года, тогда как уровень индекса логарифма денежных доходов в указанный период не проседает. Поэтому правомерно предположить, что динамика инвестиций в большей степени подвержена влиянию динамики розничного товарооборота.
Гистограммы сезонно скорректированных логарифмов индексов исследуемых рядов и основные выборочные статистики показаны на Рисунке 18. Расчетные значения кpитерия Харке-Бера позволяют считать распределение рядов приближенными к нормальному, сведены в Таблице 7.
тал, б) LDDNI - денежных доходов населения, в) LORTI - оборота розничной торговли.
Как было отмечено ранее, эконометрическое моделирование будет производиться на основе авторегрессионного уравнения с распределенными лагами (ADL). В качестве эндогенной переменной выступает сезонно скорректированный логарифм индекса инвестиций в основной капитал, а в качестве экзогенных выступают сезонно скорректированные логарифмы индексов располагаемых денежных доходов и оборота розничной торговли, в качестве дополнительного фактора, отвечающая за фактор структурного сдвига в период экономического кризиса 2008 года, включена фиктивная переменная. Общий вид модели выглядит следующим образом:
Оценивание ADL-модели производилось в виде модели коррекции ошибками методом наименьших квадратов, при этом учитывались результаты коинтеграционного анализа. На первом этапе было построено коинтеграционное соотношение на основе двухшаговой процедуры Энгла-Гренджера, в соответствии с которой исследуемые ряды проверяются на стационарность на основе расширенного теста Дикки-Фуллера, затем строится коинтеграционное соотношение и тестируются его остатки.
Тестовые статистики расширенного теста Дикки-Фуллера представлены в Таблице 8. Так как, полученные t-статистики находятся правее критического значения Дикки-Фуллера при коинтеграции, такое значение свидетельствует об отклонении нулевой гипотезы об отсутствии коинтеграции (1%-ное критическое значение 0,511).
Построенная регрессия отражает долгосрочное соотношение между переменными. Из уравнения видно, что в уравнение в качестве объясняющей переменной входит лишь оборот розничной торговли, которое и оказывает влияние на инвестиции в коммерческую недвижимость в долгосрочном плане.
В соответствии с процедурой Энгла-Грэнджера остатки от коинтеграции st были исследованы тестом Дикки-Фуллера. Сравнив полученное значение t-статистики (-5,97) со значением в таблице Мак-Киннона (-4,32) определяется, что ряд остатков является стационарным при уровне значимости р=0,01. Это позволяет сделать вывод о возможности построения краткосрочного соотношения, которая описывается ЕСМ-моделью.
На следующем этапе была построена модель коррекции ошибками, которая объединяет одновременно краткосрочную и долгосрочную динамику. Проверка существования наличия причинно-следственных связей между переменными сезонно скорректированного логарифма индексов инвестиций, денежных доходов населения и оборота розничной торговли проводили на основе многократного использования теста Грэнджера на причинность (Таблицы 9 и 10).
Далее производится отбор лаговых переменных для обоих показателей, который сопровождается построением множества ECM-моделей и отбором среди них значимых, что осуществляется на основе t-статистики. Подбор наилучшей модели основывается на информационных критериях Акаике и Шварца. Полученная наилучшая модель имеет следующий вид:
Показатель качества подгонки этого уравнения составил R2 = 0,84. Результаты оценивания модели коррекции ошибками приводятся в Приложении Д. Все коэффициенты модели являются значимыми на 5%-ном уровне значимости.
Таким образом, показатель инвестиций в основной капитал разложен на краткосрочную и долгосрочную составляющие. Исходя из положения, что экономическая интерпретация коэффициентов уравнения совершается только по адекватной модели, поэтому было проведено тестирование на выполнение соответствующих условий для полученных остатков, указанных в параграфе 2.1.
Значение коэффициента детерминации на уровне 0,86, что свидетельствует о хорошем качестве подгонки. Статистика Дарбина-Уотсона равна 0,82, что свидетельствует об отклонении нулевой гипотезы об отсутствии коинтеграции (1%-ное критическое значение 0,511). Построенная регрессия отражает долгосрочное соотношение между переменными. Из уравнения видно, что в уравнении из объясняющих переменных значим лишь оборот розничной торговли, а предположенные фиктивная переменная и денежные доходы населения не значимы.
Остатки от коинтеграции st исследованные тестом Дикки-Фуллера, позволяют сделать вывод о стационарности. Значение t-статистики (-4,35) меньше в сравнении с табличным значением Мак-Киннона (-4,32), что позволяет судить о возможности построения краткосрочного соотношения.
На следующем этапе была построена модель коррекции ошибками. Предварительно проверка возможности присутствия причинно-следственной связи между сезонно скорректированными логарифмами инвестиций, денежными доходами и оборотом розничной торговли произвели на основе многократного применения теста Грэнджера на причинность (Таблицы 18 и 19).
Моделирование динамики инвестиций в коммерческую недвижимость Республики Башкортостан и его факторов
При исследовании привлекательности торговых центров г. Уфа нами были исследованы и выявлены параметры торговых центров, которые отвечают наиболее важным потребительским предпочтениям населения. К определению факторов привлекательности торговых центров в литературе представлено множество параметров, способных повлиять на привлекательность и посещаемость торгового центра. Так, в работах [5, 7, 32, 45, 46, 47] среди факторов привлекательности выделяются факторы, связанные с месторасположением торгового центра: в каком районе города он расположен, имеются ли в непосредственной близости заводы или заброшенные территории, в перечне факторов так же изучается имидж населения, проживающего в районе расположения торгового центра; изучается и анализируется транспортная ситуация в городе с акцентом на месторасположение торгового центра: удобство подъезда к торговому центру или к паркингу, доступность торгового центра общественным или личным транспортом, доступность объекта с точки зрения всего города и др. Помимо вышеуказанных, есть другие характеристики торговых центров, которые зачастую анализируются и изучаются самими девелоперами и консалтинговыми компаниями в рамках разработки концепции проекта: площадь торгового центра, и какую долю в этой общей площади будет занимать арендопригодная площадь, организация общественных пространств, атриумов и коридоров, на какую целевую аудиторию будет ориентирована концепция проекта (портрет потребителя), схема движения потока посетителей в торговом центре и схема размещения арендаторов различных групп товаров и др. [110].
В результате анализа различных факторов привлекательности нам удалось сгруппировать эти факторы в две группы. Первая группа факторов, являются критериями идентифицирующими месторасположение объекта. Показатели данной группы являются неизменными в краткосрочном периоде, изменение которых требует значительного объема финансовых ресурсов и может быть реализовано только при соответствующей политике муниципальных органов. В действительности параметры, которые включены в эту группу являются исторически сложившимися на протяжении развития города, соответственно изменение данных показателей отразится на изменении структуры всего города, поэтому они в некоторой степени могут рассчитываться как постоянные. К показателям данной группы мы отнесли: престижность месторасположения объекта, транспортная доступность, уровень пешеходного и автомобильного трафика. Вторая группа факторов – это внутренние характеристики торговых центров. К параметрам этой группы относятся показатели, которые могут быть изменены в краткосрочном периоде, требуют не очень больших финансовых вложений и могут быть реализованы девелопером самостоятельно и не влиять на структуру города и не требует вовлечения муниципальных органов власти. К показателям данной группы относятся к примеру: общая и торговая площади; качество парковки; уровень «якорных» и сопутствующих арендаторов; наличие развлекательной инфраструктуры и общественного питания.
Далее рассмотрим более подробно каждый из оцениваемых параметров, которые далее будут тестироваться на значимость.
Исторически во всех городах отдельные его районы ранжируются по престижности проживания в них или размещению офисов крупных компаний и т.д. Это обусловлено множеством факторов, как наличие достопримечательностей, памятников великим людям или памятников архитектуры, музеев, а также от уровня развития инфраструктуры, деловой активности, концентрации административных органов, учебных заведений, центральных офисов коммерческих структур. Для расчета данного показателя были использованы данные по вернакулярным районам г. Уфы (см. п.1.4.), исходя из исторически сложившегося имиджа окружающих кварталов. Оценка была рассчитана экспертным путем.
Следующий фактор – это транспортная доступность, является неформализованным критерием, который оказывает весомый вклад в формирование потребительских предпочтений населения. Данный фактор рассматривается как интегральная оценка, нескольких показателей: удобство транспортной развязки возле торгового центра, возможность беспрепятственного доступа из любого района города и доступность на общественном транспорте. Показатель транспортная доступность был рассчитан на основе экспертных оценок. Показатели трафика автомобилей и пешеходов на основе количественного подсчета. Положено, что человек при составлении маршрута передвижения по городу руководствуется рациональным поведением и выбирает наиболее оптимальный и кратчайший для себя путь. Поэтому улицы, на которых наблюдаются максимальные потоки пешеходов и автомобилей, являются наиболее удобными для передвижения. Расчет данного показателя проводился самостоятельно автором. Измеряется пешеходный трафик количеством потока населения возле торгового центра в час времени, аналогично рассчитывался автомобильный трафик – количество автомобилей в час. Мы предполагаем, что высокие показатели пешеходного и автомобильного трафиков прямо пропорциональны посещаемости торгового центра, так как человек, с целью экономии времени, стремится посещать торговые центры, находящиеся в местах, через которые пролегают его дневные маршруты, другими словами торговые центры, находящиеся «по пути».
На привлекательность торговых центров влияет также площадь объекта. Большая площадь торгового центра позволяет разместить в нем больше товарных категорий и ассортимента. В таких торговых центрах появляется возможность размещения территории развлечений и досуга. Отдельно стоит выделить связь между общей (gross building area) и торговой площадью объекта (gross livable area), который можно охарактеризовать коэффициентом, который показывает долю торговой площади в общей (11). GBA
Чем ближе значение коэффициента к единице, тем меньше пространства не занятого на бутики и отделы, т.е. меньше пространства отводится на атриумы, коридоры и пр. В данном случае прослеживается обратная пропорциональность, более высокое значение коэффициента свидетельствует о более низкой привлекательности для посетителей.
Другим фактором, влияющим на потребительские предпочтения населения является пул арендаторов. Здесь понятие пул арендаторов делится на «якорные» и сопутствующие арендаторы. «Якорные» арендаторы играют роль основных «магнитов» для посетителей, они имеют большую площадь и представляют в своей торговой площади широкий ассортимент различных товаров. В качестве «якорных» арендаторов зачастую выступают гипермаркеты продуктов питания, товаров для дома, бытовой техники, мебели и пр. Оценка данного фактора основывается на силе бренда – уровне его узнаваемости и лояльности населения к нему. Сопутствующие арендаторы подытоживают концепцию торгового центра, они заполняют галереи торговых центров различными товарными категориями. Что касается пула арендаторов в торговых центрах г. Уфа, то здесь данный вопрос сопряжен с рядом особенностей, основной из которых является однообразие. Это объясняется схожестью целевых аудиторий торговых центров, т.е. арендаторы практически во всех торговых центрах дублируются. Эксклюзивный пул арендаторов это преимущество, которого в условиях г. Уфа достаточно сложно достичь. При оценке пула сопутствующих арендаторов учитывается насколько широк список арендаторов и предлагаемые ими товарные категории и ассортимент. Данные показатели были рассчитаны на основе экспертных оценок, соответственно более высокому показателю эксклюзивности пула арендаторов и лояльности к ним населения присваивается более высокое значение оценки.
Следующим фактором является наличие парковки в торговом центре. В рамках данного фактора оценивается ее удобство и вместимость. Отсутствие парковки или непродуманная организация заметно снижают уровень посещаемости объекта. Для оценки данного показателя было рассчитано количество парковочных мест на парковке торгового центра.
Выделяются факторы, которые дополняют концепцию торгового центра и обеспечивают комфортность времяпрепровождения в торговом центре. К этим факторам можно отнести развлекательную составляющую и пункты общественного питания. Развлекательная зона способствует формированию у населения «лояльности к месту», превращая торговый центр в место отдыха. В данном случае торговые центры формируют различные варианты развлечений для каждой возрастной категории населения (для детей, подростков, взрослых): игровые зоны с множеством аппаратов, кинотеатры, музыкальные зоны, галереи картин и экспонатов и пр. Пункты общественного питания в торговых центрах часто представлены в виде фуд-корта (от англ. «food court») - площадки, отведенной для питания с несколькими заведениями общественного питания. Наличие общественного питания и его концепция также влияют на посещаемость торгового центра, так как позволяют посетителю возможность перекусить и делать покупки в одном месте. Для оценки данных факторов также был использован экспертный метод, который позволяет оценить качество вышеуказанных услуг и их полноту.
В качестве результирующей характеристики, которая отражает уровень спроса со стороны посетителей и со стороны ритейлеров, а значит и определяет привлекательность объекта, выступает уровень арендных ставок на торговые площади в торговых центрах, которые установлены на конкурентном рынке. Более высокая арендная ставка подразумевает более высокий уровень спроса. Так как высокий уровень посещаемости торгового центра с целью совершения покупок отражается на увеличении спроса на аренду площадей в нем, и соответственно повышению арендных ставок. В самых популярных в городе торговых центрах прослеживается самая дорогая аренда 1 кв.м. Другим показателем, который был бы интересен для рассмотрения - это уровень «среднего чека» . Однако, ввиду того, что торговые центры не раскрывают данную информацию посторонним, за исключением арендаторов и потенциальных арендаторов, то учет данного параметра в модели не был возможен.
Сегментация торговых центров и торговых комплексов г. Уфа на основе SOM и оценка качества кластеризации
В настоящем разделе приведено описание программного обеспечения «Интерактивная карта торговых центров г. Уфы», а также схема принятия решения муниципальными органами власти для управления и регулирования развитием торговых центров в городе.
Процесс принятия решения сопряжен с рядом сложностей. Одно из немаловажных мест среди них занимает процесс консолидации знаний. Поэтому нами было разработано программное обеспечение для ЭВМ, функциональным значением которой является возможность предоставления визуальной информации о расположении торговых центров на карте г. Уфы исходя из его характеристик и принадлежности к кластерам, определенным на основе интеллектуальных методов сегментации (см. п. 3.3). В отличие от карты торговых центров, разработанной администрацией г. Уфы, данное программное обеспечение (ПО) позволяет понимать не только равномерность точек на карте города, но и точек с учетом их характеристик и типа кластера, к которому принадлежит торговый центр.
На разработанное программное обеспечение было получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2014611905 [Приложение Ц]. Функциональные возможности ПО состоят в следующем:
Программный продукт был создан на базе публичной карты OpenStreetMap, которая содержит свободные картографические данные, распространяемые по лицензии Open Data Commons Open Database License (ODbL). Программирование осуществлялось на языке JavaScript для браузеров. Редактирование исходного осуществлялось в редакторе Sublime Text, который поддерживает синтаксис распространенных языков программирования, в том числе и JavaScript.
Разработанное ПО «Интерактивная карта торговых центров г. Уфы» представляет собой однопользовательское настольное приложение, реализованное на языке JavaScript и является работающей в любом современном браузере (Internet Explorer, Mozilla Firefox, Opera, Apple Safari и др.). ПО является кроссплатформенным (Тип операционной системы: Windows/Unix). Подходит под разрядность операционной системы 32 и/или 64 битную.
Некоторые фрагменты ПО и элементы программного интерфейса приведены ниже на Рисунках 30 а)-в) и 31 а)-в): 1) на Рисунках 30 а)-в) окна визуализации ПО «Интерактивная карта торговых центров г. Уфы» на заднем фоне выделенные области – представляют собой границы районов г. Уфа, которые были рассмотрены в п. 1.4. Иконками отмечаются места расположения торговых центров, а разный цвет, присваиваемый им указывает на принадлежность к тому или иному кластеру. 2) под окном визуализации имеются кнопки меню, позволяющие отмечать на карте новые объекты торговых центров, там же отображается перечень отображаемых торговых центров с их характеристиками, ПО позволяет применять функцию фильтра и поиска по нему, а также функцию сортировки. Места расположения торговых центров привязываются к координатам на карте (см. Рисунок 31 а)). 3) Особенностями ПО являются: добавление слоев (точек торговых центров, районов города, улиц), изменение видимости на окне визуализации объектов, ввод информации по объектам торговых центров, изменение масштаба карты, присваивание каждому параметру торгового центра определенной колонки и т.д. 4) ПО имеет возможность хранить базу данных объектов торговых центров (см. Рисунок 31 б)).
Принятие управленческих решений в планировании размещения торговых центров происходит последовательно. Изначально на основе эконометрической модели инвестиций делаются выводы относительно структуры и прогнозных значений. Затем на основе нейросетевой модели осуществляется структуризация рынка ТЦ. Визуализация полученных результатов при помощи ПО «Интерактивная карта торговых центров г. Уфы» позволяет принимать решения о необходимости нового ТЦ в отдельно взятом районе города, а также выявить какие качественные характеристики необходимы при строительстве нового торгового центра.
Идентификация кластеров и распределение множества торговых центров позволило выявить структуру рынка. Структуризация и повышение прозрачности рынка облегчает принятие управленческих решений не только муниципальных органов власти, ответственных за утверждение и выдачу разрешений на строительство новых торговых центров в городе, но и для всех игроков рынка коммерческой недвижимости, связанных со строительством и развитием торговых центров. Понимание насыщенности торговыми центрами районов и микрорайонов города позволяет контролировать количество строящихся торговых центров в районах города, а также принимать рассчитанные решения в размещении планируемых торговых центров.
Разработанный программный продукт может быть использован всеми участниками рынка коммерческой недвижимости и отрасли торговли: девелоперами, ритейлерами, консультантами – для принятия управленческих решений, а также муниципальными органами власти, разрабатывающими генеральные планы городов и Правила землепользования и застройки. Кроме того, данное ПО возможно использовать в других городах для управления рынком торговых центров.
