Информационные системы и источники данных для проектов жилищного строительства
Гареев И.Ф.1
1 Казанский государственный архитектурно-строительный университет
Скачать PDF | Загрузок: 61 | Цитирований: 7
Статья в журнале
Жилищные стратегии (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Том 5, Номер 4 (Октябрь-Декабрь 2018)
Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=41252605
Цитирований: 7 по состоянию на 07.12.2023
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:
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: 10.09.2025 в 07:15:25
Download PDF | Downloads: 61 | Citations: 7
Information systems and data sources for housing projects
Gareev I.F.Journal paper
Russian Journal of Housing Research (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку
Volume 5, Number 4 (October-December 2018)
Abstract:
To make a decision on the development of residential real estate, one of the priorities of the developer is to assess the urban development value of the territory. One of the most important factors for making a decision on the purchase of residential premises is the developed infrastructure. Rural development needs to reflect its full potential. In other words, access to information about the level of development of the territory is extremely important for all parties to the investment process, since the price of the territory is the appearance of an illiquid object or an unclaimed business. In this regard, we have set a goal to research information systems and data sources for housing projects that would contribute to the adoption of the most objective decision. Based on the results of the study of existing tools of information support of real estate market participants, we obtained the results of a significant lack of information field objective data, especially for rural areas. For the development of rural and suburbanized areas, the concept of an integrated geographic information system aimed at the development of housing construction and business activity is proposed.
Keywords: information systems, development, housing construction, rural areas, housing market, Geographic Information Systems, open data, GIS, geomarketing, data aggregators
JEL-classification: L74, R31, L86