Информационные системы и источники данных для проектов жилищного строительства

Гареев И.Ф.1
1 Казанский государственный архитектурно-строительный университет

Статья в журнале

Жилищные стратегии
Том 5, Номер 4 (Октябрь-Декабрь 2018)

Цитировать:
Гареев И.Ф. Информационные системы и источники данных для проектов жилищного строительства // Жилищные стратегии. – 2018. – Том 5. – № 4. – С. 531-560. – doi: 10.18334/zhs.5.4.39715.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=41252605

Аннотация:
Для принятия решения о девелопменте объектов жилой недвижимости одним из первоочередных задач девелопера является оценка градостроительной ценности территории. Для принятия решения о покупке жилого помещения одним из важнейших факторов является развитая инфраструктура. Для развития сельских территорий требуется отразить весь ее потенциал. Другими словами для всех сторон инвестиционного процесса крайне актуальным является доступ к информации об уровне развития территории, так как цена ошибка – это появление неликвидного объекта или невостребованного бизнеса. В связи с этим нами была поставлена цель по исследованию информационных систем и источников данных для проектов жилищного строительства, которые способствовали бы принятию наиболее объективного решения. По результатам исследования существующих инструментов информационного сопровождения участников рынка недвижимости нами получены результаты о существенной недостаточности информационного поля объективными данными, особенно для сельских территорий. Для развития сельских и субурбанизированных территорий предложена концепция интегрированной геоинформационной системы, направленная на развитие жилищного строительства и деловой активности.

Ключевые слова: информационные системы, жилищное строительство, девелопмент, рынок жилья, сельские территории, геомаркетинг, открытые данные, геоинформационные системы, GIS, агрегаторы данных

JEL-классификация: L74, R31, L86

Источники:

1. Авдеев Ю.М., Попов Ю.П. Применение геоинформационных систем в строительстве // NovaUm.Ru. – 2018. – № 12. – С. 260-264.
2. Аксенова Е.Г. Информационное обеспечение методов эколого-экономического механизма обоснования городских территорий // Инженерный вестник Дона. – 2011. – № 3(17). – С. 250-260.
3. Алексеев А.О., Клейменова А.А., Спирина В.С. Обоснование места для открытия магазина шаговой доступности (на примере микрорайона октябрьский города Перми) // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Прикладная экология. Урбанистика. – 2017. – № 1(25). – С. 58-68. – doi: 10.15593/2409-5125/2017.01.05 .
4. Волков А.В., Поликарпов А.М., Алиев Т.А., Заболотская Т.А., Шепелева А.В., Засядь-Волк В.В., Максимов С.Н. Региональный аспект использования геоинформационных технологий на этапе повышения инвестиционной привлекательности инженерно-подготовленных территорий // ИнтерКарто/ИнтерГИС. – 2017. – № 1. – С. 355-364. – doi: 10.24057/2414-9179-2017-1-23-355-364 .
5. Гейдор В.С., Громова К.С., Бондаренко В.В. Применение геоинформационных систем в процессе управления муниципальной недвижимостью // Вестник науки. – 2018. – № 8(8). – С. 144-147.
6. Елаев В.Н., Любимцева С.В., Кормщикова М.Ю. Геопортал имущественно-земельного комплекса республики Бурятия // Землеустройство, кадастр и мониторинг земель. – 2011. – № 9(81). – С. 84-89.
7. Ершов А.В. Автоматизация сбора данных об объектах недвижимости: контроль достоверности и информационное обеспечение кадастровой оценки // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). – 2018. – № 3. – С. 163-177.
8. Жигалов К.Ю. Использование ГИС для автоматизации систем управления и мониторинга процессов строительства // Геополитика и экогеодинамика регионов. – 2014. – № 1. – С. 543-546.
9. Котиков Ю.Г. Геоинформационная система ArcGIS как интегратор в моделях планирования транспортных систем мегаполисов // Вестник гражданских инженеров. – 2012. – № 2(31). – С. 214-222.
10. Коцюба И.Ю., Петтай П.П. Математические алгоритмы разработки систем поддержки принятия решений, использующих данные геоинформационных систем, для оценки стоимости недвижимости и обоснования выбора района новой застройки // Информационные технологии и системы: управление, экономика, транспорт, право. – 2013. – № 2-1(11). – С. 109-11.
Маркетинговое исследование рынка жилой недвижимости (Казань). PricewaterhouseCoopers. Подготовлено совместно с Avito. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.ru/ru/assets/avito/report-avito-kazan-28052018.pdf ( дата обращения: 21.10.2018 ).
12. Медведева Ю.Д. Методика геоинформационного обеспечения управления объектами недвижимости населенного пункта // Вестник СГУГиТ (Сибирского государственного университета геосистем и технологий). – 2018. – № 23. – С. 171-184.
13. Петкова Н.В. Геопространственное моделирование ценовых поверхностей в анализе недвижимости // Научные труды Кубанского государственного технологического университета. – 2017. – № 4. – С. 274-284.
14. Попова И.В., Бурак Е.Э., Воробьева Ю.А. Применение геоинформационных систем для мониторинга и развития системы зеленых насаждений города // Жилищное хозяйство и коммунальная инфраструктура. – 2018. – № 4(7). – С. 67-75.
15. Ротанова И.Н., Воробьев К.В., Оскорбин Н.М. Принципы построения, технологии и программное обеспечение региональной модели инфраструктуры пространственных данных Алтайского края // Известия Алтайского государственного университета. – 2013. – № 1-1(77). – С. 143-147.
Рудой В.А., Павлюкова О.М. Геомаркетинг: теория и основные понятия. / Географические исследования Краснодарского края: сборник научных трудов. - Краснодар: Кубанский государственный университет физической культуры, спорта и туризма, 2009. – 250-253 с.
Соколов С., Антонов Ю. Оценка стоимости жилой недвижимости Нижневартовска с помощью ГИС-методов // International Research Conference on Science, Education, Technology and Management Conference Proceedings. Paris, France, 2017. – С. 247-268.
18. Толстяков Р.Р., Горбунов И.Н. Задачи и инструменты геомаркетинга // Социально-экономические явления и процессы. – 2015. – № 12. – С. 82-86.
19. Трубина Л.К., Аврунев Е.И., Николаева О.Н., Каленицкий А.И., Антипов И.Т. Подходы к созданию геоинформационных моделей городских территорий для учета экологической составляющей при ведении единого государственного реестра недвижимости // Известия Томского политехнического университета. Инжиниринг георесурсов. – 2018. – № 9. – С. 43-51.
20. Чечин А.В., Медведева Т.В. Интеграция результатов интеллектуального анализа данных и геоинформационной системы для решения задачи оценки недвижимости // Приволжский научный журнал. – 2012. – № 2(22). – С. 193-200.
Шайтура С.В., Гаврилова В.В., Сумзина Л.В. Геоинформационный анализ данных об объектах недвижимости. / Монография. - Бургас, 2018. – 51 с.
22. Antonio Nesticò, Massimiliano Bencardino Urban Real Estate Values on Vast Area and Macroeconomic Parameters // Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2016. – № 10. – С. 410-415. – doi: 10.1016/j.sbspro.2016.05.256.
Donlon, Kevin Using GIS to Improve the Services of a Real Estate Company. Saint Mary’s University of Minnesota Central Services Press. Winona, MN, Retrieved. [Электронный ресурс]. URL: http://www.gis.smumn.edu.
24. Eduard Hromada Mapping of Real Estate Prices Using Data Mining Techniques // Procedia Engineering. – 2015. – С. 233-240. – doi: 10.1016/j.proeng.2015.10.083.
25. Essi Eerola, Teemu Lyytikäinen On the role of public price information in housing markets // Regional Science and Urban Economics. – 2015. – С. 74-84. – doi: 10.1016/j.regsciurbeco.2015.05.006.
26. Grant Ian Thrall GIS Applications in Real Estate and Related Industries // Journal of Housing Research. – 1998. – № 1. – С. 33-59. – doi: 10.5555/jhor.9.1.bl627273k51t7h7w.
27. Hong Zhang, Yang Li, Heng Li Multi-agent simulation of the dynamic evolutionary process in Chinese urban housing market based on the GIS: The case of Beijing // Automation in Construction. – 2013. – С. 190-198. – doi: 10.1016/j.autcon.2013.05.010.
28. Giannopoulou M., Athanasios P. Vavatsikos, Lykostratis K. A Process for Defining Relations between Urban Integration and Residential Market Prices // Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2016. – № 10. – С. 153-159. – doi: 10.1016/j.sbspro.2016.05.338.
29. Arefiev N., Terleev V., Badenko V. GIS-based Fuzzy Method for Urban Planning // Procedia Engineering. – 2015. – С. 39-44. – doi: 10.1016/j.proeng.2015.08.121.

Страница обновлена: 25.08.2020 в 12:01:25