Геннадий Стерник
сертификация
курсы
статьи
конкурсы
о компании
библиотека
мониторинг
конференции
об авторе, новости сайта, анонсы
ссылки
e-mail
e-mail
Интернет-агентство СТЕРНО.РУ
designed by NIKE
Анализ организации жилищной застройки и рынка жилья города на основе методологии регрессионного многофакторного пространственно-параметрического моделирования
Евстафьев А.И., Максимов Д.В.

Аннотация

Представленное исследование посвящено изучению взаимосвязей пространственной организации городской среды, жилищной застройки и рынка недвижимости города. Основанием явилось выявление закономерностей поведения рыночных показателей объектов жилой недвижимости и девелоперских проектов в зависимости от характеристик их локального расположения. Методологический подход предполагает применение инструментов ГИС анализа в процессе присвоения количественных характеристик месторасположения рассматриваемого объекта, определяемого через закономерность изменения свойств подобных объектов в той или иной области интенсивности какого-либо социально-экономического явления города или различных локальных явлений рынка купли-продажи аналогичных объектов. Результаты последующего корреляционно-регрессионного анализа позволяют моделировать поведение девелопера и прогнозировать возможные варианты адаптации концепции девелоперского проекта к размещению в его локации объектов городской среды. Становится возможным определение критериев рационального размещения (и других параметров) объектов городской среды, которые бы отвечали интересам местного сообщества и не допускали асимметричного развития рынка недвижимости.
Результатом исследования должно явиться системное видение процессов жилищной застройки территорий города в их пространственном аспекте.

 

Фундаментальная научная проблема

Пространственно-параметрические аспекты частной девелоперской деятельности в теории развития города учитываются недостаточно, что искажает представление о процессах территориального развития в долгосрочной перспективе.
Территориальное влияние девелопмента – как качественного преобразования недвижимости – состоит в том, что развитие недвижимости ведет к качественному изменению не только самих объектов недвижимости, но и их окружения. Если при этом определенный проект развития недвижимости оказывается наилучшим из возможных с позиции частного инвестора (владельца объекта), то влияние данного девелоперского проекта на развитии окружающей территории далеко не всегда оказывается позитивным.
Проблема осложняется тем, что игнорирование ориентированных на рыночные условия механизмов градорегулирования приводит к снижению эффективности функционирования экономических систем местных сообществ, способствует асимметричному развитию локальных рынков недвижимости.
Теория градостроительного планирования нуждается в разработках по определению рационального размещения объектов городской среды и оптимальных социально-экономических характеристик проектов для заданного месторасположения девелопмента.


Конкретная фундаментальная задача в рамках проблемы

В рамках настоящего исследования проблема градостроительного территориального планирования решается экономическим моделированием, основная задача которого состоит в выявлении закономерностей развития пространственной организации города и рынка жилой недвижимости.

 

 

Современное состояние исследований в данной области науки

С развитием экономики и технологий число факторов, влияющих на выбор местоположения, увеличивается, а характер их воздействия усложняется. Сейчас их значение уже не сводится к количественным характеристикам заданной локации (района). На первое место начинают выступать качественные (или граничащие с качественными) особенности местных сообществ (величина и неравномерность местных налогов, деловой климат, стандарты качества жизни, межгрупповые конфликты и перспективы местного развития) и территориальные особенности размещения социальной и бытовой инфраструктуры внутри района.
В силу предпринимательского характера девелопмента жилой недвижимости в круг исследования пространственной организации города должны попадать факторы поведения частных застройщиков в рыночных условиях. Практика свидетельствует, что функция полезности жилья и доходность девелопмента являются определяющими факторами использования большей части городской земли.
Несмотря на различия в подходах и в формализации, все методы исследования закономерностей территориальной организации жилья и рынка жилья города имеют много общих черт. В частности, они рассматривают проблемы организации городского пространства на фоне взаимодействия рыночных и общественных интересов в процессе девелопмента. Во всех теориях локальные факторы вводятся в качестве корректив размещения населения и хозяйства и находят отражение в особенностях функционирования местного рынка недвижимости.
Анализ научной литературы позволяет заключить, что современное видение проблем измерения территориального устройства города сводится к следующей диалектической формуле:

рынок недвижимости (в формах взаимодействия спроса и предложения)

пространственная организация жилья

рынок недвижимости (в формах девелопмента недвижимости и девелопмента территорий)

Рынок недвижимости в качестве предметной области исследования как бы замыкает на себе большинство вопросов измерения и оценки городского пространства, выступая одновременно фактором размещения объектов недвижимости и городской среды, выработки муниципальной политики и индикатором оптимальности указанного размещения и адекватности градостроительного регулирования.

 

 

Предлагаемые методы и подходы

Основу настоящего исследования составит группа методов, направленных на изучение экономических явлений и процессов локального характера. Основная задача исследования сводится к моделированию набора факторов пространственного и экономического характера, проявляющих изменчивый характер с течением времени. Данное обстоятельство диктует требование к регулярному обновлению данных о рынке недвижимости.
В мониторинге рынка недвижимости применение ГИС в первую очередь подразумевает районирование территории города. Оно имеет ту же цель, что и сегментирование объектов: уменьшение разброса цен и других индикаторов локального рынка в каждом сечении выборки. Достигается это, прежде всего, топонимическим районированием, которое позволяет построить объективную модель функционирования локального рынка.
Система мониторинга рынка характеризуется несводимостью правил сечения и агрегации выборок к сугубо первоначальным мероприятиям по ее построению. Мониторинг постоянно нуждается в анализе адекватности классификационного деления объектов и их признаков (адекватности проведения границ топонимических зон рынка недвижимости, сегментирования по качеству объектов, по их размеру и т.д.). Поэтому методы районирования должны отличаться относительно небольшой затратностью, возможностью регулярной проверки и корректировки границ районов и других пространственных характеристик.
Одним из таких методов является предлагаемый в настоящем исследовании интегральный пространственно-топологический метод районирования рынка недвижимости.
Первым этапом является построение объектов города, представляющих интерес с точки зрения анализа рынка недвижимости, в формате ГИС. Прежде всего, это улицы, многоэтажные дома, природные объекты.
Достигается это путем, как автоматической оцифровки космических снимков высокого разрешения, так и путем ручного построения каждого слоя объектов с одновременным внесением данных в атрибутивную таблицу.
На рисунке 1 видны зоны компактного расположения многоквартирных домов – спальные районы.

Рис. 1. Карта Краснодара в формате ГИС. Отображены слои домов, улиц и водоемов.
Далее с помощью анкетирования риэлтеров-экспертов, аналитиков рынка, а также за счет выявленных закономерностей в рекламных объявлениях по отнесению продавцами своих квартир к определенному району, были построены границы риэлтерских районов города. Слой домов трансформируется в слой точек с идентичными координатами и атрибутивной таблицей.
Путем объединения атрибутивной таблицы домов с таблицей, содержащей сведения о сделках купли-продажи, прошедших на рынке жилой недвижимости Краснодара за определенный период, получаются точки, соответствующие координатам домов, в которых прошли сделки (см. рис. 2).

Рис. 2. Карта риэлтерских районов города и координаты домов, в которых в течение наблюдаемого периода прошли сделки
Далее проводится пространственный анализ распределения: строится растровое изображение плотности сделок на единице площади территории города; сверху проводятся изолинии (см. рис. 3).

Рис. 3. Карта транзакционной интенсивности рынка недвижимости города
Полученное изображение чем-то напоминает физическую карту высот, но оно имеет иной смысл. В географии обычно изолинии соединяют точки с одинаковым значением какого-либо атрибута (высоты, глубины). В рассматриваемом случае изолинии ограничивают области одинаковой интенсивности рассматриваемого явления (в данном примере: сделок на вторичном рынке жилья). Их можно сравнить скорее с линиями напряженности электромагнитного поля, а не с изогипсами высот физико-географической карты.
Обращает внимание то, что границы интенсивности проходят как по нежилым массивам (это и понятно: там просто нет рассматриваемого явления), так и через жилые массивы, где есть дома и проходят сделки. Однако степень интенсивности явления не соответствует плотности рядом стоящих районов.
Полученная карта служит в качестве инструмента корректировки топонимического районирования, полученного в результате применения методики оптимизации дискретной пространственно-параметрической модели.
Дискретная пространственно-параметрическая модель (ДППМ) рынка недвижимости – упорядоченный набор (матрица) индикаторов состояния рынка по всем его сегментам, полученный в результате параллельного сечения рассматриваемой выборки объектов недвижимости по следующим измерениям: Размер, Местоположение, Качество, Срок сдачи объекта и (реже) другие.
Метод оптимизации ДППМ заключается в построении диаграммы распределения цен предложения с ошибкой определения средних величин по каждому риэлтерскому району города с последующим объединением районов в топонимические зоны на основании пересечения диапазонов ошибок средних цен и географической близости районов.
Районирование рынка недвижимости на основе ГИС рассматривает, прежде всего, пространственный аспект распределения закономерностей рынка, выявляет географические границы экономических явлений.
Результаты топонимического районирования позволяют наладить эффективный и непротиворечивый мониторинг рынка недвижимости в разрезе всех сечений ДППМ. Одновременно выявляются локальные характеристики рынка недвижимости: границы и плотность распространения явлений.
Следующим этапом применения ГИС в анализе рынка недвижимости является применение метода определения и расчета количественных атрибутов объекта недвижимости путем пространственного анализа.
Аналогичным способом построения карты интенсивности сделок на рынке жилья строятся карты плотности социальной инфраструктуры (образовательных, здравоохранительных учреждений), карты интенсивности предложения объектов недвижимости (карта напряженности предложения) и т.д. (см. рис. 4).

Рис. 4. Объекты недвижимости, выставленные на продажу, на карте плотности социальной инфраструктуры города
Каждому объекту недвижимости в пределах анализируемой выборки присваивается количественная характеристика по каждому пространственному явлению в зависимости от положения объекта на той или иной изолинии.
Полученный комплекс переменных будет включать:
а) характеристику местоположения объекта недвижимости (данная характеристика объекта указывает на географический район размещения объекта; например, дом находится в Комсомольском микрорайоне);
б) большинство характеристик расположения объекта недвижимости (характеризует положение данного объекта относительно других объектов; например, дом находится в 100 метрах от школы;
в) особенности локального рынка недвижимости в непосредственной близости от рассматриваемого объекта.
Достоинством такого преобразования является отход от качественных и порядковых характеристик местоположения района, в котором находится объект, к количественным характеристикам и местоположения и расположения самого объекта. При этом количественная характеристика месторасположения рассматриваемого объекта определяется через закономерность изменения свойств подобных объектов в зависимости от попадания в ту или иную область плотности (напряженности) какого-либо социально-экономического явления города, и в первую очередь напряженности различных явлений рынка купли-продажи аналогичных объектов.
Полученные результаты пространственного ГИС анализа используются в регрессионном моделировании, где в качестве зависимой переменной можно использовать рыночную характеристику объекта недвижимости (наиболее вероятная цена продажи, период экспозиции, целевой сегмент покупателей, динамические и пространственные особенности продажи крупного объекта по частям). Применение предложенной коллективом методологии позволяет (впервые) количественно учитывать локальные характеристики рынка недвижимости при определении рыночных параметров объектов недвижимости.
С помощью ГИС получается таблица значений каждого пространственного атрибута для каждого объекта недвижимости (в эксперименте рассматривались квартиры на вторичном рынке жилья). Параллельной проверкой жизнеспособности модели является введение булевых и порядковых переменных для ряда пространственных характеристик жилых объектов недвижимости. Модель также включает стандартный набор непространственных (в географическом аспекте) переменных: площадь квартиры, состояние квартиры, наличие балкона, лифта, этажность дома и этаж квартиры и т.д.
Далее проводится сравнительный анализ различных регрессионных моделей по критерию максимальной надежности (максимальное значение коэффициента детерминации в сочетании с приемлемым значением уровня значимости). В таблице 1 приведены модели, принимающие участие в отборе.
Таблица 1
Математические формулы регрессионных моделей, участвовавших в отборе

Модель

Формула

Линейная

у = b0+ b1 * X

Логарифмическая

у = b0+ b1 * ln(Х)

Обратная

у = b0+ b1 / X

Квадратичная

у = b0+ b1 * X + b2 * X2

Кубическая

у = b0+ b1 * Х + b2 * X2 + b3 * X3

Степенная

y = b0 * Xb1

Экспоненциальная

y = b0 * е^(b1 * Х)

Интерпретация коэффициентов и Бета-коэффициентов в получаемых уравнениях регрессии позволяет выявить механизм воздействия локальных факторов размещения объекта недвижимости на его рыночные показатели.
Наличие обратной корреляционной зависимости между плотностью социальной инфраструктуры района и сроком экспозиции квартиры на рынке может свидетельствовать как о позитивном влиянии близости школ, медицинских учреждений на принятии решения о покупке, так и о наличии скрытых закономерностей размещения подсистемы социальной инфраструктуры в структуре рассматриваемой территориальной социально-экономической системы. Во втором случае имеет место ложная корреляция.
Поскольку сам по себе факт корреляционной зависимости не даёт основания утверждать, какая из переменных предшествует или является причиной изменений, или что переменные вообще причинно связаны между собой, например, ввиду действия третьего фактора (Лопатников Л. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. 2003), особую роль приобретает возможность сравнительного анализа по различным территориям-топонимическим зонам, который позволяет вскрыть действие третьих факторов.
Следует отметить универсальный характер алгоритма анализа рынка жилья города на основе методологии регресионной многофакторной пространственно-параметрической модели, так как он применим к широкому классу экономических явлений, отличающихся неоднородностью пространственного распределения.
Ряд авторов приводят следующие основные отрасли экономики города:

  • розничная торговля и общественное питание (магазины, рынки, столовые, кафе);
  • бытовое обслуживание (ремонт и пошив одежды, обуви и др., парик­махерские, химчистки, пункты проката и т.д.);
  • жилищно-коммунальное хозяйство;
  • кредитно-финансовое обслуживание (банки, страховые организации);
  • рекреационное обслуживание (туристические и экскурсионные организации, дома отдыха, гостиницы);
  • здравоохранение (поликлиники, больницы, медпункты, санатории, учреждения физкультуры и спорта);
  • социальное обеспечение (детские дома, дома для престарелых и инвалидов, организации пенсионного обеспечения);
  • услуги связи (почта, телеграф, телефонные переговорные пункты):
  • культурное обслуживание (театры и кинотеатры, музеи, библио­теки, клубы и дома культуры, радио и телевидение, издательства);
  • образование и воспитание детей (детские сады и ясли, общеобра­зовательные учебные учреждения).

Все перечисленные объекты и характеристики их пространственного распределения могут выступать в качестве факторов в регрессионной модели.
В дополнение к этому можно отнести следующие характеристики местоположения:

  • доступность к рабочим местам, магазинам, местам развлечений, которая в зависимости от положения может быть очень разной,
  • качество окружающей среды: разное качество воздуха, воды, разные уровни шума;
  • внешний вид (ландшафт), внешние характеристики домов и участков.

В качестве зависимых переменных могут выступать:

  • индикаторы рынка недвижимости (система ценовых показателей, показатели ликвидности объектов недвижимости и волатильности отдельных сегментов рынка и территорий);
  • характеристики девелоперской деятельности (индивидуальные и групповые показатели инвестиционной активности, показатели динамики реализации девелоперского проекта, его влияния на социально-экономическое положение территорий);
  • локальные характеристики развития местных сообществ.

Конкретный характер зависимости искомой переменной от факторов (вид формулы регрессии и степень детерминации) в различных пространственно-временных рамках может меняться.

Полученные результаты

Апробация разработанного коллективом метода исследования пространственной организации жилой застройки и рынка жилья была проведена на примере города Краснодар. Первым этапом явилась организация сбора и аналитическая обработка информации о состоянии, структуре рынка недвижимости, характеристиках рыночных сделок, об объектах социально-экономической инфраструктуры и различных потенциальных факторах сегментирования локальных рынков недвижимости.
Следующим этапом было проведено районирование рынка недвижимости Краснодара как первого этапа проверки гипотезы на практике. Применен разработанный метод моделирования пространственного распределения явлений-факторов организации рынка недвижимости на основе многофакторного регрессионного моделирования и ГИС-анализа, отработаны методы вербализации полученных результатов.
В результате корреляционно-регрессионного анализа было выявлено, что часть переменных, в том числе пространственные переменные, полученные в ходе ГИС-анализа, показали оптимальное соотношение степени детерминированности с уровнем доверия к результатам регрессионного моделирования, в случае, когда применялась экспоненциальная зависимость. Для других переменных, таких как площадь объекта недвижимости, вид и состояние внутренней отделки, степень износа, большую детерминацию удалось достичь при простой линейной функции. Таким образом, максимальную степень надежности продемонстрировала модель, сочетающая нелинейную экспоненциальную зависимость искомой переменной от одних факторов и простую линейную зависимость от других факторов:

где
уi – значение зависимой переменной для i-го объекта (полная цена предложения квартиры на вторичном рынке жилой недвижимости);
b0, b1, .. – константы, расчет которых был выполнен в ходе регрессионного моделирования;

 

xiji-ое значение (значение для объекта i) j-ой переменной;
   
    – среднее по всей выборке значение j-ой пространственной переменной.
В результате регрессионного многофакторного пространственно-параметрического моделирования рынка вторичного жилья Краснодара получена модель, степень детерминации которой R2 составляет 0,82 (см. также таблицу 2).
Таблица 2
Сводка регрессионной модели

 

 

Характеристики модели

Нестандартизованные коэффициенты (B коэффициенты)

Бета-коэффициенты*

Коэффициент t

Уровень значимости

значение

стандартная ошибка

Константа b0

14,838

0,086

-

171,659

0,000

Константа b1 плотность сделок

0,078

0,025

0,126

3,081

0,002

Константа b2 плотность предложения

-0,053

0,025

-0.092

-2,171

0,031

Константа b3 материал дома

0,248

0,089

0,101

2,781

0,006

Константа b4 площадь квартиры

0,801

0,045

0,773

17,708

0,000

Константа b5 площадь кухни

0,051

0,053

0,047

0,976

0,330

Константа b6 этажность дома

0,018

0,005

0,170

3,492

0,001

Константа b7 этаж квартиры

-0,010

0,005

-0.089

-2,186

0,030

Константа b8 наличие балкона

0,003

0,031

0,003

0,091

0,927

Константа b9 состояние квартиры (булева)

-0,092

0,045

-0.085

-2,045

0,042

Константа b10 состояние квартиры (порядковая переменная)

0,042

0,022

0,083

1,932

0,055

 

* - Нормированный коэффициент регрессии, являющийся мерой значимости отдельных переменных относительно друг друга:
β = bj * (Sj / Sp),
где Sj  - среднеквадратическое отклонение (xj);
Sp - среднеквадратическое отклонение (P);
Коэффициенты бета являются коэффициентами, которые были бы получены, если бы мы заранее стандартизовали все переменные, т.е. сделали их среднее равным 0, а стандартное отклонение равное 1. Одно из преимуществ бета-коэффициентов (по сравнению с B коэффициентами) заключается в том, что бета-коэффициенты позволяют сравнить относительные вклады каждой независимой переменной в предсказание зависимой переменной.
Пространственные характеристики, связанные с экологией, плотностью медицинских и образовательных учреждений не попали в модель для всего города, однако попали в модели, построенные для отдельных топонимических зон (при этом R2 для районов в отдельности оказался больше R2 для всего города). Видимо, в пределах каждой топонимической зоны знак коэффициента корреляции между ценой объекта и пространственными переменными, характеризующими экологическую ситуацию и состояние социальной инфраструктуры, отличается в противоположную сторону от знака коэффициента корреляции в другой топонимической зоне, поэтому единой картины по городу не получается.
Данное обстоятельство подтверждает многовариантность проявления закономерностей территориальной организации города. Ю. Саушкин отмечает, что предметом общественно-географических исследований является процесс формирования, развития и функционирования территориальных социально-экономических систем (Саушкин Ю.Г. История и методология географической науки. 1975). Понимание локального рынка недвижимости как части территориальной социально-экономической системы позволяет расширенно интерпретировать наличие той или иной корреляции между характеристиками месторасположения объекта и его индивидуальными рыночными свойствами.
Одним из значимых результатов регрессионного моделирования при пространственно-параметрическом анализе локального рынка недвижимости стала возможность сравнить Бета-коэффициенты каждой переменной модели. Так, расположение объекта на карте напряженности предложения Краснодара влияет примерно в 8 раз слабее, чем площадь квартиры (0,773 против 0,092), в сторону уменьшения цены по мере увеличения плотности предложения. В действительности, чем выше плотность предложения объектов-аналогов в ближайшей локации рассматриваемого объекта недвижимости, тем ниже значение наиболее вероятной цены продажи данного объекта. Однако количественно измерить степень влияния локального рынка на конкретный объект недвижимости становится возможно только после проведения районирования и анализа пространственного распределения рыночных явлений при помощи предлагаемой в настоящем исследовании методологии.
Также высокая значимость наблюдается у коэффициента, соответствующего характеристике положения квартиры на карте транзакционной напряженности. Данный коэффициент в 6 раз слабее коэффициента площади квартиры (0,773 против 0,126), но теперь уже в сторону увеличения цены квартиры: чем чаще в ближайшей локации продаются объекты-аналоги, тем выше цена рассматриваемого объекта.
Выявленная в рассмотренном примере закономерность может использоваться в процессе планирования девелоперских проектов и оценочной деятельности:

  • определяются исчерпывающие характеристики (в первую очередь: характеристики ликвидности и цены) проектируемого к строительству объекта недвижимости с учетом его пространственного положения: рынку предлагается самый востребованный в данной локации объект недвижимости;
  • появляется возможность проводить пространственный конкурентный анализ (мониторинг) с учетом поправочных коэффициентов сравнения рассматриваемого объекта с объектами-аналогами, попавшими в иную по сравнению с ним плотность распределения какого-либо явления локального рынка недвижимости;
  • появляется четкое пространственное представление о границах зон торговли и закономерностях поведении цен в них.

 

Научные результаты

Результаты исследования позволяют выявить закономерности процессов жилищной застройки территорий города в их пространственном аспекте:
- определяется степень влияния пространственной организации объектов городской среды на функционирование локального рынка недвижимости;
- дается характеристика критериев рационального размещения и других параметров объектов городской среды, которые бы отвечали интересам местного сообщества и не допускали асимметричного развития локального рынка недвижимости;
- возможно моделирование поведения девелопера, прогноз возможных вариантов адаптации концепции девелоперского проекта к размещению в его локации объектов городской среды и анализ прогноза;
- возможна разработка методики комбинирования системы управления процессом девелопмента (правовое земельное зонирование, благоприятный инвестиционный и налоговый режим) с планированием размещения объектов городской среды, целью которой будет привлечение инвестора-девелопера на определенную локацию и обусловленная тенденциями рынка коррекция стратегии в интересах местного сообщества.


 

Библиографический список

  • Blair P., Premus R. Location Theory // Theories of Local economic development. Perspectives from across the disciplines / Ed. By R.P. Bingham, R. Mier. Sage publications, 1993.
  • DeWeese-Boyd Margaret. Community versus development? Land use and development policy in Vermont as a tool toward community viability Community Development Journal. №7 2005
  • Fingleton Bernard. Some alternative geo-economics for Europe's regions. Journal of Economic Geography №4 2004
  • Friedman J. , J. Harris, J. Lindeman. Dictionary of Real Estate. Barron’s Educational series, Inc., New York, 1993
  • Ham Maarten van and David Manley The effect of neighbourhood housing tenure mix on labour market outcomes: a longitudinal investigation of neighbourhood effects. Journal of Economic Geography. №5 2009
  • Hunt Т. Building Jerusalem: The Rise and Fall of the Victorian City 2005
  • Levinson D. Density and dispersion: the co-development of land use and rail in London. Journal of Economic Geography №10 2007
  • McMillen Daniel P. Neighborhood house price indexes in Chicago: a Fourier repeat sales approach. Journal of Economic Geography. №3 2003
  • Musil, Thomas A.Critical issues in corporate real estate: Developing a better understanding of public sector project impact analysis practices. Journal of Corporate Real Estate. №3 2006
  • Riguelle François, Isabelle Thomas, and Ann Verhetsel Measuring urban polycentrism: a European case study and its implications. Journal of Economic Geography №1 2007
  • Sean Conlin, Roderick L. Stirrat Current Challenges in Development Evaluation. Evaluation №2 2008
  • Smith, Brent C. If You Promise to Build It, Will They Come? The Interaction between Local Economic Development Policy and the Real Estate Market: Evidence from Tax Increment Finance Districts. Real Estate Economics №2 2009
  • Voth, D.E. Evaluation for Community Development / Community Development in Perspective / Edited by: Christenson J.A., Robinson J.W. – Iowa: Iowa State University Press, 1989. - p. 402.
  • Акимова К., Баюк О., Лукьяница А., Прорвич В., Семенова Е., Новый способ учёта экологических и иных факторов при оценке рыночной стоимости городских земельных участков на основе гис-технологий. Материалы 5-го конгресса Развитие оценочной деятельности в РФ. 2002
  • Бурмакина Н.И., Прорвич В.А., Палий Н.В., Семенова Е.А. Территориальное и экономическое зонирование в системе информационных технологий кадастровой оценки и сбора земельных платежей. Материалы 6-го конгресса Развитие оценочной деятельности в РФ. 2003
  • Вендина О. Противоречивое развитие российских городов: новые вызовы - старые решения. Городское управление №3 2009
  • Виленский П., Лившиц В., Смоляк С. О методологии оценки эффективности реальных инвестиционных проектов. РЭЖ. № 9-10, 2006
  • Волкова В., Денисов А. Основы теории систем и системного анализа 1999
  • Вырлан А. Типы трансформации современной городской среды. Городское управление №4 2007
  • Грибовский С.В., Федотова М.А., Стерник Г.М., Житков Д.Б. «Экономико-математические модели оценки недвижимости» // Журнал ««Финансы и кредит» № 3 (171), январь 2005, с. 24-43.
  • Грибовский С.В., Федотова М.А., Стерник Г.М., Житков Д.Б. Методология массовой оценки квартир для налогообложения // Бюллетень финансовой информации, 2005. №1 (116). с.14-29.
  • Загряцков М.Д. Земельная политика городского самоуправления в Германии. Том 1. Строительное право, как фактор городского землеустройства. М.: “Культура” 1913
  • Лаппо Г. Городские агломерации СССР-России: особенности динамики в ХХ в.Российское Экспертное Обозрение", № 4-5 (22) 2007
  • Лопатников Л. И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. — 5-е изд., перераб. и доп. — М.: Дело, 2003. — 520 с
  • Марченко А. Экономика и управление недвижимостью 2007
  • Нагаев Р.Т. недвижимость (Землеустройство. Градостроительство и Экономика). Терминологический словарь. – Казань: Изд.-во ГУП “ПИК “Идеал-Пресс”, 2000. – 616 с.
  • Общественный совет при Министерстве регионального развития РФ, Комиссия по вопросам регионального развития и местного. Анализ ключевых проблем развития местного самоуправления в РФ и градостроительства. Городское управление №8 2008
  • Жилищная экономика. Под ред. Г. Поляковского 1996
  • Саушкин Ю.Г. История и методология географической науки. М., 1975.
  • Симагин Ю.А. Территориальная организация населения и хозяйства. Учебное пособие. М.: Кнорус –  2005
  • Стерник Г.М. Рынок недвижимости как сложная социально-экономическая система 2007
  • Стерник Г.М., Стерник С.Г. Технология анализа рынка недвижимости 2007
  • Тарасевич Е. Анализ инвестиций в недвижимость. 2000
  • Филиппов Ю.В., Т.Т. Авдеева. Т.Г.  Лаврова Теории местного экономического развития 2007
  • Фридман Дж., Харрис Дж., Линдерман Дж. Словарь терминов рынка недвижимости 1993
  • Эккерт Дж. "Оценка земельной собственности" Пер. с англ.. М.: "Красная гора", 1993г.
  • Экономика и управление недвижимостью. Под общей редакцией П. Грабового 1999

Rambler's Top100