Модели инвестирования в недвиж (предпринимательская, арендная, концессионная и др)

1. Предпринимательская деятельность в этой модели цель использования состоит в получении прибыли от эксплуатации недвижимости, это может быть недвиж производственного назначения, административная, арендная и так далее. Инвестор может распоряжаться доходами недвижимости как собственник, А в случае использования целевых методов инвестирование как собственник собственной части недвижимости. Возврат инвестиций в этой модели осуществляется из доходов от эксплуатации построенных, отреставрированных, отремонтированных объектов недвижимости.

2. Арендная модель это инвестирование в объекты недвижимости производится в целях предоставления их в аренду различным субъектам хозяйствование и гражданам на разные сроки и с разнообразными условиями оплаты. Арендаторами могут быть также государственные и муниципальные предприятия и учреждения.

3. Модель продажи. Инвестирование в недвиж производится целью с последующей продажи объекта недвижимости на стадии эксплуатации. реализация прямой отеля как правило предполагает продажу объекта после ввода его в эксплуатацию и заполнение арендаторами.

4.Концепционная модель- в ней собств на объект инвестирования По истечению установленного срока концессии безвозмездно передается государству. В Отличие от других моделей здесь существует определенный финансовый риск для инвестора, так как доходы зависят от рыночной коньюктуры и жесткое финансированной во времени.

5. Кооперативная модель предусматривает соединения инвестиций различных инвесторов, в том числе общественных и частных. степень влияния на объекты недвижимости зависит от доли вложенных инвестиционных ресурсов и может быть оформлено по-разному, зависимости от вида недвижимости и интересов инвесторов.

В мировой практике управления логистическими системами используются различные методы принятия оптимальных решений в условиях риска и неопределенности, к наиболее распространенным из которых следует отнести следующие методы:

– метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности);

– анализ чувствительности отдельных показателей;

– метод сценариев;

– методы теории игр (критерий максимина, максимакса и др.);

– построение «дерева решений»;

– имитационное моделирование по методуМонте-Карло

Детальное описание выше перечисленных методов дано в различных источниках [8,9,12,16,26,37,59], поэтому остановимся более подробно на особенностях и недостатках их практического применения. Метод достоверных эквивалентов (коэффициентов достоверности) предполагает корректировку основных показателейлогистической системы в зависимости от достоверности оценки их ожидаемой величины. С этой целью рассчитываются специальные понижающие (или повышающие) коэффициенты для каждого планового периода. Коэффициенты устанавливаются экспертами в зависимости от их субъективной оценки вероятностей. Однако интерпретация коэффициентов достоверности как субъективных вероятностей, свойственная данному подходу, не соответствует экономической сущности оценки риска. Применение коэффициентов достоверности в такой интерпретации делает принятие управленческих решений произвольным и при формальном подходе может привести к серьезным ошибкам и, следовательно, к последующим негативным последствиям для предприятия. Метод анализа чувствительности показателей логистической системы позволяет на количественной основе оценить влияние изменений его главных переменных. Главный недостаток данного метода заключается в том, что в нем допускается изменение одного параметра логистической системы изолированно от всех остальных, т.е. все остальные параметры остаются неизменными (равны спрогнозированным величинам и не отклоняются от них). Такое допущение редко соответствует действительности. Метод сценариев позволяет преодолеть основной недостаток метода анализа чувствительности, так как с его помощью можно учесть одновременное влияние изменений факторов риска. К основным недостаткам практического использования метода сценариев можно отнести, во-первых, необходимость выполнения достаточно большого объема работ по отбору и аналитической обработке информации для каждого возможного сценария развития, и как следствие, во-вторых, эффект ограниченного числа возможных комбинаций переменных, заключающейся в том, что количество сценариев, подлежащих детальной проработке ограничено, так же как и число переменных, подлежащих

варьированию, в-третьих, большая доля субъективизма в выборе сценариев развития и назначении вероятностей их возникновения. Если существует множество вариантов сценариев развития, но их вероятности не могут быть достоверно оценены, то для принятия научно обоснованного решения по выбору наиболее целесообразного режима функционирования логистической системы из совокупности альтернативных вариантов в условиях неопределенности применяются методы теории игр, некоторые из которых рассмотрены ниже: Критерий MAXIMAX не учитывает при принятии решения риска, связанного с неблагоприятным развитием внешней средыКритерий MAXIMIN (критерий Вальда) минимизирует риск предпринимателя, однако при его использовании многие варианты функционирования логистической системы, являющиеся высокоэффективными, будут необоснованно отвергнуты. Этот метод искусственно занижает эффективность логистической системы, поэтому его использование целесообразно, когда речь идет о необходимости достижения гарантированного результата. Критерий MINIMAX (критерий Сэвиджа), в отличие от критерия MAXIMIN, ориентирован не столько на минимизацию потерь, сколько на минимизацию сожалений по поводу упущенной выгоды. Он допускает разумный риск ради получения дополнительной прибыли. Пользоваться этим критерием для выбора стратегии поведения в ситуации неопределенности можно лишь тогда, когда есть уверенность в том, что случайный убыток не приведет фирму к полному краху. Критерий пессимизма-оптимизма Гурвица устанавливает баланс (компромисс) между критерием MAXIMIN и критерием MAXIMAX. При использовании этого метода из всего множества ожидаемых сценариев развития событий в логистической системе выбираются два, при которых достигается минимальная (Vmin) и максимальная (Vmax) эффективность. Выбор оптимального варианталогистической системы осуществляется из соображений близости его эффективности компромиссному значению, вычисляемому по формулегде – коэффициент пессимизма-оптимизма, который принимает значение в зависимости от отношения риск-менеджера к риску, от его склонности к оптимизму или к пессимизму. При отсутствии ярко выраженной склонности. При (точка Вальда) критерий Гурвица совпадает с максиминым критерием, при – с максимаксным критерием.

Общий недостаток рассмотренных выше методов теории игр состоит в том, что предполагается ограниченное количество сценариев развития (конечное множество состояний окружающей среды).

Метод построения «дерева решений» сходен с методом сценариев и основан на построении многовариантного прогноза динамики внешней среды. В отличие от метода сценариев он предполагает возможность принятия самой организацией решений, изменяющих процесс функционирования логистической системы и использующих специальную графическую форму представления результатов («дерево решений»). Данный метод может применяться в ситуациях, когда более поздние решения сильно зависят от решений, принятых ранее, и в свою очередь, определяют сценарии дальнейшего развития событий [12]. Основными недостатками данного метода при его практическом использовании являются, во-

первых, техническая сложность данного метода при наличии больших размеров исследуемого «дерева» решений, так как затрудняется не только вычисление оптимального решения, но и определение данных, во-вторых, присутствует слишком высокий субъективизм при назначении оценок вероятностей.