авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ  БИБЛИОТЕКА

АВТОРЕФЕРАТЫ КАНДИДАТСКИХ, ДОКТОРСКИХ ДИССЕРТАЦИЙ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ

Астрологический Прогноз на год: карьера, финансы, личная жизнь


Формирование затрат на отвод земель при проектировании и строительстве автомобильных дорог

На правах рукописи

ОФИН Вениамин Петрович ФОРМИРОВАНИЕ ЗАТРАТ НА ОТВОД ЗЕМЕЛЬ ПРИ ПРОЕКТИРОВАНИИ И СТРОИТЕЛЬСТВЕ АВТОМОБИЛЬНЫХ ДОРОГ Специальность 08.00.05 – Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами: строительство)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург-2010 2

Работа выполнена в Государственном образовательном учреждении выс шего профессионального образования «Воронежский государственный архи тектурно-строительный университет» на кафедре экономики строительства.

Научный руководитель - доктор экономических наук, профессор Гасилов Валентин Васильевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор Горев Андрей Эдливич;

доктор экономических наук, профессор Трофимова Людмила Афанасьевна Ведущая организация - Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Санкт Петербургский государственный политехнический университет»

Защита состоится «» _2011 года в _ часов на засе дании диссертационного совета Д 212.237.10 при Государственном образова тельном учреждении высшего профессионального образования «Санкт петербургский государственный университет экономики и финансов» по адре су: 191023, Санкт-Петербург, ул. Садовая, 21, ауд._.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного об разовательного учреждения высшего профессионального образования «Санкт петербургский государственный университет экономики и финансов»

Автореферат разослан «_» _ 2010 года

Ученый секретарь диссертационного совета Песоцкая Е.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

I.

Актуальность темы исследования. Значительный, и постоянно расту щий вклад в стоимость строительства и реконструкции автомобильных дорог вносит цена земельных участков, отводимых для этих целей. Это делает задачу разработки методов объективной оценки земли, способных работать в условиях динамично меняющегося рынка, важной и актуальной. В то же время, особен ности дорожной сферы требуют комплексного учета социально-экономических, технико-технологических и экономических последствий проложения трассы автодороги. При этом оптимальный выбор земельных участков под строитель ство автомобильных дорог достигается путем сравнения технико-экономических и социальных показателей инвестиционного проекта в целом, включая инже нерные изыскания, проектирование, строительство и эксплуатацию.

Экономически, экологически и социально обоснованный вариант выбора земельных участков для строительства автомобильных дорог должен обеспечи вать максимизацию эффективности капитальных вложений, минимизацию суммарных затрат на проведение проектных, строительных и эксплуатацион ных работ, затрат пользователей, связанных с перевозкой грузов и пребыванием водителей и пассажиров в пути, минимизацию негативных воздействий автодо роги на окружающую среду.

Степень разработанности проблемы. Теоретическая и методологиче ская основа диссертации базируется на работах Алакоза В.В., Бестенса А., Бур кова В.Н., Уилкиса С., Ван-дер-Берга Г., Вуда М., Голенко Д.И., Липсица И.В.

Вопросы оценки земель и эффективности их использования рассматри ваются в работах Варламова А.А., Комова Н.В., Голуб А.А., Козлова М.М., Струковой Е.В.

Вопросы обоснования эффективности инвестиционных проектов в строи тельстве и в дорожном хозяйстве исследуются в работах Волкова Б.А., Гарма нова Е.Н., Гасилова В.В., Панибратова Ю.П., Серова В.М., Степанова И.С., Хайкина Г.М.

Методы экономико-математического моделирования и оптимизации про ектных решений рассмотрены в работах Горбань А.Н., Горчакова А.А., Голуно ва Р.Ю., Грешилова А.В., Дли М.И., Дуброва А.М., Жака С.В., Замкова О.О., Круглова В.В., Лукашина Ю.П., Орловой И.В., Шепелева И.Г.

Целью диссертации является развитие теоретических положений и раз работка практических рекомендаций по оптимизации выбора трассы автодоро ги при реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве.

Цель исследования определила постановку и решение следующих задач:

обоснование критерия и структуры целевой функции задачи оптими зации проложения трасс при строительстве автомобильных дорог;

разработка нейросетевой технологии определения рыночной цены зе мельных участков при реализации инвестиционных проектов в дорож ном хозяйстве;

разработка модели определения рыночной цены земли, необходимой для строительства автомобильных дорог;

систематизация и оценка факторов риска и неопределенности при изъ ятии земельных участков при реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве;

определение и учет факторов, оказывающих влияние на выбор земель ных участков при реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве.

Объектом исследования являются инвестиционные ресурсы рынка зе мель, предназначаемых для строительства и последующей эксплуатации авто мобильных дорог.

Предметом исследования является комплексная количественная оценка влияния социально-экономических, экологических последствий проложения трассы автодороги и факторов отвода земель на эффективность реализации ин вестиционных проектов в дорожном хозяйстве.

Теоретическую и методологическую базу исследования составляют:



нормативно-правовая и законодательная база по оценке эффективно сти инвестиционных проектов;

труды отечественных и зарубежных авторов по методам принятия оп тимальных решений;

нейросетевому моделированию;

труды отечественных и зарубежных авторов в области оценки рисков, возникающих при инвестировании в строительство и реконструкцию объектов дорожного хозяйства;

научно-практические разработки в области принятия оптимальных решений при реализации инвестиционно-строительных проектов;

документы законодательных и исполнительных органов власти РФ;

статистические справочники и отчеты предприятий.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

предложен и обоснован минимальный набор факторов, позволяющих количественно описать социально-экономические, технические и эко логические последствия выбора трассы автодороги;

разработана методика многофакторной оптимизации выбора трассы для строительства автомобильных дорог, отличающаяся учетом соци ально-экономических и экологических последствий выбора трассы и экономических отношений, возникающих в сфере оборота земли, что позволяет повысить эффективность реализации инвестиционных про ектов;

разработана методика оптимизации социально-экономических и эко логических последствий выбора трассы для строительства автодороги, обеспечивающие максимальную эффективность инвестирования в строительство автомобильных дорог;

обосновано применение нейросетевых технологий при оценке земель ной составляющей в стоимости инвестиционных проектов, позволяю щее в условиях реального рынка с высокой точностью получать зави симости стоимости земельных участков, предназначенных для строи тельства автомобильных дорог, от рыночных факторов;

выполнена оптимизация набора ценообразующих параметров, архи тектуры нейросетей, методов их обучения и контроля точности регрес сии, позволяющая в реальных условиях с высокой точностью учиты вать земельную составляющую при экономической оценке проектов строительства автомобильных дорог;

установлена зависимость рыночной цены земельных участков реаль ного земельного рынка Воронежской области от их характеристик, отличающаяся применением нейросетевых методов и позволяющая использовать полученные результаты при оптимизации показателей инвестиционных проектов.

Личный вклад автора в проведенное исследование:

сформулирована целевая функции задачи оптимизации проложения трасс при строительстве автомобильных дорог, основанная на учете и взаимосвязи социально-экономических (цены строительства и экс плуатации, социального влияния участка автодороги, социально экономических потерь, возникающих при отчуждении земельных уча стков для нужд дорожного строительства и др.), экологических, техни ческих параметров и затрат на землеотвод;

разработаны методы количественного описания социально экономических и экологических последствий выбора трассы, обеспе чивающие оценку их влияния на эффективность инвестирования в строительство автодорог. В частности, разработаны методики расчета интегрального повышающего социального коэффициента участка ав тодороги, социально-экономических характеристик населения, изме няющихся при повышении его мобильности в результате строительст ва автодороги;

разработан нейросетевой метод определения рыночной цены земель ных участков, позволяющий с высокой точностью получать зависимо сти стоимости земельных участков, предназначенных для строитель ства автомобильных дорог, от рыночных факторов. При этом опреде лен и оптимизирован набор ценобразующих параметров, определены оптимальная архитектура нейросети и методы ее тренировки, разрабо тана методика использования нейросетевых технологий в условиях ре ального земельного рынка;

сформулирован итерационный алгоритм проложения трассы автодоро ги, основанный на принципах динамического программирования опе раций. Данный алгоритм позволяет учесть взаимосвязи социально экономических, технических, экологических характеристик автодоро ги и затрат на землеотвод;

создана экономико-статистическая модель формирования цены земли, основанная на учете факторов, оказывающих наибольшее влияние на выбор земельных участков при реализации проектов в дорожном хо зяйстве;

систематизированы и оценены факторы риска и неопределенности при изъятии земельных участков, предназначаемых для строительства ав томобильных дорог.

Информационной базой исследования послужили данные отечественной статистики, Росавтодора и дирекции строящихся дорог «Центр», проектных предприятий дорожного хозяйства, а также фактические материалы, получен ные в ходе исследования.

Теоретическая значимость диссертационной работы заключается в раз витии существующих методов повышения эффективности инвестиций при реа лизации проектов строительства автомобильных дорог.

Практическая значимость состоит в возможности применения разрабо танных положений при разработке экономических обоснований и проектов строительства и реконструкции автомобильных дорог. Теоретические положе ния и методические разработки доведены до стадии, дающей возможность их использования в текущей деятельности госорганов и предприятий, занятых реализацией инвестиционных проектов для транспортной инфраструктуры.

С малой погрешностью (не превышающей 1,6%), нейросетевыми метода ми установлена зависимость рыночной цены земельных участков реального земельного рынка Воронежской области, что позволило использовать получен ные результаты при оптимизации показателей инвестиционных проектов. В частности, определена доля земельной составляющей в цене строительства ав тодороги в Воронежской области, достигающая 9,2% инвестиционных затрат.





Реализация полученных результатов. Результаты проведенного авто ром анализа, а также методы оптимизации выбора трассы внедрены в работу при технико-экономическом обосновании строительства автомобильных дорог в ООО «Центр-Дорсервис» и ООО «Инжсервис».

Апробация результатов исследования. Основные положения диссертаци онной работы были представлены на научно-практических конференциях про фессорско-преподавательского состава Воронежского государственного архи тектурно-строительного университета, Воронежской государственной техноло гической академии, Воронежского филиала Московского гуманитарно экономического института.

Публикации. Положения работы, содержащиеся в ней рекомендации и выводы изложены в опубликованных в 8 печатных работах, в том числе одной работе в издании, рекомендованном ВАК РФ, общим объемом 3,2 п.л., в том числе лично автора – 2,6 п.л.

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения общим объемом 169 страниц, включая 37 рисунков, 15 таблиц, спи ска использованных источников, содержащего 180 наименований.

Во введении обоснована актуальность диссертационного исследования;

определены предмет и объект исследования;

сформулированы цели работы и задачи, решение которых необходимо для их достижения;

раскрыты новизна, научная и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе «Методы оценки затрат на отвод земель при реализации инвестиционных проектов в дорожном хозяйстве» выполнен анализ состояния дорожного хозяйства РФ и мирового и отечественного опыта выделения зе мельных участков для строительства и реконструкции автомобильных дорог;

определены социальные задачи, на решение которых должны быть направлены инвестиции в развитие дорожной сети;

сформулированы направления рефор мирования дорожного хозяйства с целью повышения инвестиционной привле кательности отрасли.

Во второй главе «Оптимизация выбора трассы автомобильной дороги с учетом земельных отношений» поставлена и решена задача определения цены земельного участка нейросетевыми методами;

для конкретного земельного рынка Воронежской области создана нейросетевая модель массовой и индиви дуальной оценки земельных участков;

систематизированы и оценены факторов риска и неопределенности при изъятии земельных участков для реализации ин вестиционных проектов в дорожном хозяйстве;

В третьей главе «Методы оптимизации выбора трассы автодороги в усло виях неопределенности, связанной влиянием рыночных факторов при отводе земель» разработаны методы количественного описания социально-экономиче ских и экологических последствий выбора трассы автодороги;

получена целе вая функция задачи оптимизации проложения трасс автодороги;

для конкрет ного участка дороги М-4 «Дон» проанализированы варианты выбора трассы.

В заключении сформулированы основные выводы диссертационного ис следования.

ОСНОВНЫЕ ИДЕИ И ВЫВОДЫ ДИССЕРТАЦИИ II.

При оценке эффективности инвестиционных проектов одним из критери ев является максимизация чистого дисконтированного дохода, который пред полагает учет и оценку всех предстоящих затрат и прогнозируемой прибыли.

При проектировании и строительстве автомобильных дорог, требующих отвода значительных площадей земель, возникает многовариантная задача оптимиза ции проложения трассы. Для ее решения предложен и обоснован минимальный набор факторов, определяющий структуру целевой функции задачи оптимиза ции выбора трассы автомобильной дороги, которая должна учитывать:

1) Цену строительства участка автодороги.

2) Цену земельного участка.

3) Социально-экономическую эффективность строительства и эксплуата ции автодороги.

4) Социально-экономические и экологические потери, возникающие при отчуждении земельных участков для нужд дорожного строительства.

5) Риски, обусловленные экономическим поведением собственников.

Задача оптимизации решается поэтапно. На первом этапе определяются независимые функций полезности земельного участка (ФПЗ) и участка автодо роги (ФПД). На втором этапе целевая функция определяется суммированием ФПЗ и ФПД с весами, определяющими важность каждого из кластеров:

ЦФ З ФПЗ Д ФПД min, (1) Улучшить приближение независимых функций полезности можно варьи рованием весов З и Д и параметров этих функций. При этом подходе стоимост цена ные параметры входят в ЦФ в виде функции от соотношения, а со результат циальные, экологические факторы и риски – в виде безразмерных множителей и слагаемых, что обеспечивает возможность учета показателей, имеющих раз личную размерность.

Количественно полезность участка автодороги можно оценить, используя следующие параметры:

ЦС – отношение дисконтированной стоимости строительства участка к прогнозируемой суммарной стоимости перевезенных грузов и арендных пла тежей за использование полосы отвода за вычетом упущенной выгоды, полу чаемой за счет использования отводимого участка в год окончания строитель ства. Для платных автодорог вместо стоимости перевезенных грузов можно учитывать прогнозируемую годовую плату за проезд П, полученную на данном участке.

Отношение удлинения трассы l, возникающего при выборе рас сматриваемого участка, к минимальной длине lmin.

l, (2) lmin Функцию социального влияния строительства участка автодороги (ФСВ) вида:

fx 1, x x n x nx0, (3) fx, x0 x n1 x0 n fx 0, x nx f(x) x Рис. 1. Зависимость социального влияния строительства участка автодороги от расстояния до населенного пункта.

Здесь х – расстояние от участка автодороги до населенного пункта;

nx0 – расстояние, на котором социальное влияние дороги отсутствует. График функ ции f(x) приведен на рис. 1.

Кроме ФСВ, в целевой функции должна быть учтена и общая числен ность населения, повышающего мобильность. Следовательно, и целевая функ ция зависит также и от распределения плотности населения p x, y, находяще гося в зоне влияния участка автодороги.

Интегральный повышающий социальный коэффициент (СК), опре деляемого исходными социально-экономическими характеристиками населен ных пунктов, попадающих в сферу влияния автодороги. Методика расчета СК учитывает набор частных социальных коэффициентов (табл. 1).

Таблица Социально-экономические характеристики населенных пунктов № Обо- Социальные параметры населенного пункта Рекомендуемое значе- значение ние МУ Отсутствует медицинское учреждение первичного звена 1 МП Отсутствует поликлиника 2 1. МС Отсутствует медицинский стационар 3 1. ШН Отсутствует начальная школа 4 ШС Отсутствует средняя школа 5 1. ШП Отсутствуют учреждения профессионального образования 6 1. К Отсутствует учреждение культуры 7 1. ВШ Отсутствуют учреждения внешкольного образования 8 1. ТР Отсутствуют стационарные торговые точки 9 1. Кроме коэффициентов, отражающих социальное состояние населенного пункта и принимающих фиксированные значения, необходим учет и социаль но-экономических характеристик населения, изменяющихся при повышении его мобильности в результате строительства автодороги. К таким характери стикам относятся занятость населения и его среднедушевые доходы. Количест венно описать эти характеристики можно с помощью следующих коэффициен тов:

Коэффициента занятости населения (КЗ), равного отношению чис 1.

ленности населения, находящегося в трудоспособном возрасте (ЧТ) к числен ности занятого населения этого возраста (ЧТЗ).

ЧТ КЗ, (4) ЧТЗ Коэффициента доходов населения (КД), определяемого отношени 2.

ем среднего душевого дохода по региону к душевому доходу данного населен ного пункта;

значения данного коэффициента не менее единицы:

ДР КД, (5) max 1, ДН Функция негативного влияния строительства автодороги (ФНВ) ви да:

x x 1, x xmax, (6) xmax x 0 x xmax где xmax– расстояние от участка автодороги, на котором негативным влиянием автодороги можно пренебречь. График функции f(x) приведен на рис. 2.

f(x) x xmax Рис. 2. Зависимость негативного влияния строительства автодороги от расстояния до населенного пункта.

Негативное воздействие пересечения потоков (НВП), которое даже в пер вом приближении не может быть описано линейной функцией плотности транспортного потока. НВП резко возрастает после достижения плотностью по тока транспорта порогового значения П0, достигает максимума и далее практи чески не изменяется. Простейшей функцией, имеющей такие свойства, является кусочно-линейная функция (рис. 3):

П П П П 0.1, П П П П0 П 2 П0, (7) 2 1.9, П П П П 2 П 0.1 1.9, П f(П) П Рис. 3. Зависимость негативного воздействия пересечения потоков от максимального среднечасовой поток автотранспорта Здесь П – максимальный среднечасовой поток автотранспорта обоих на правлений в течении суток. При этом, в отличие от остальных негативных фак торов, можно считать, что в первом приближении НВП определяется не рас пределением плотности населения по площади населенного пункта а средней плотностью. Учет степени негативного воздействия позволит придать экономи ческий смысл требованию нормативных документов о проложении автодорог, как правило, вне населенных пунктов.

Интегральная функция полезности участка автодороги определяется сле дующей суммой:

ССНВ СЧН СК ФПД СЦС ЦС СПР ПР СНВ СНВП НВП ЧН Э, (8) П0 ср S где безразмерные коэффициенты СЦС, СПР, ССНВ, СНВП, СЧН определяют относи тельную важность соответствующих показателей;

множители П0, ср и площадь населенного пункта S обеспечивают одинаковую размерность для всех слагае мых;

знак «минус» перед последним слагаемым отражает тот факт, что при ми нимизации целевой функции эффективную численность повышающего свою мобильность населения необходимо увеличивать.

При выборе земельного участка под строительство автомобильной дороги рациональный собственник должен ориентироваться на полезность выбираемо го объекта. В первую очередь, будущему собственнику необходимо удостове риться, что покупка земельного участка, предполагаемого для строительства автомобильной дороги произойдет не по завышенной цене:

СЗ рын ЦС зу, (9) СЗкад где СЗкад – кадастровая стоимость земельного участка, утвержденная органами власти субъекта РФ, руб./м2;

СЗрын – рыночная стоимость земельного участка, руб./м2.

Во-вторых, собственник заинтересован в достижении высокой грузоемко сти выкупаемой земли, поскольку именно этот показатель обеспечит высокую загруженность строящейся дороги.

нормат ГР, (10) где – фактическая грузоемкость земельного участка, экв.т/га;

нормат – норма тивная грузоемкость земельного участка, экв.т/га.

В-третьих, наряду с высокой грузоемкостью собственник заинтересован в низком плодородии земельного участка для облегчения законодательных процедур перевода земель из категории сельскохозяйственного назначения в категорию зе мель промышленности. Таким образом, полезность будет выражена формулой ви да:

П, (11) нормат где – фактическое плодородие почв земельного участка, предполагае мого для строительства автомобильной дороги, балл бонитета;

нормат – норма тивное плодородие почв в субъекте РФ, (балл бонитета).

В-четвертых, целевая функция задачи оптимизации выбора трассы долж на учитывать риски, обусловленные экономическим поведением собственников земельных участков.

Rфакт Р, (12) Rсред где Rфакъ и Rсред – фактический и средний уровни риска, балл.

Таким образом, функция полезности земельного участка будет иметь вид:

ФПЗ С ЦСЗУ ЦСЗУ С ГР ГР С П П СР Р min, (13) где безразмерные коэффициенты СЦС, С ГР, С П, СР определяют относительную ЗУ важность соответствующих показателей. На заключительном этапе целевая функция определяется суммированием ФПЗ и ФПД с весами З и Д, опреде ляющими относительную важность каждого из кластеров. Экспертным путем установлены веса З и Д, определяющие относительную важность каждого из кластеров составили 0,15 и 0,85 соответственно.

Заметный, и постоянно растущий, вклад в стоимость автодороги вносит рыночная цена земельных участков, по которым она пролегает. Используемые в настоящее время методы оценки стоимости участков (директивный, метод пар ных сравнений и др.) не отражают рыночную ситуацию, что требует использо вания адекватных реальному рынку методов. Наиболее перспективные методы оценки земельных участков основаны на применении нейронных сетей.

Нейронные сети делятся на полносвязные, в которых все нейроны обме ниваются информацией, слабосвязные, в которых обмен информацией проис ходит только между ближайшими нейронами, и сети слоистой архитектуры (так называемые персептроны). В этом случае обмен информацией происходит между всеми нейронами соседних слоев. Функционирование полносвязных се тей в реальных условиях неустойчиво. Для стабилизации их поведения необхо дим значительный, практически недостижимый, объем рыночной информации.

В случае слабосвязных сетей возможно отображение лишь простых зависимо стей. Поэтому для описания реальных процессов чаще всего используют пер септроны. Такой выбор архитектуры сети и принят в данной работе.

Параметры входного слоя сети соответствуют следующему набору цено образующих характеристик участков, предназначенных для дорожного строи тельства (табл. 2).

В графе «Вид» буквой «Н» обозначены номинальные переменные, при нимающие значения -1 или 1, а буквой «Ч»– числовые. Колонки «Минимум» и «Максимум» определяют границы переменных, определенные в результате предпроцессирования.

Таблица Ценообразующие параметры № Наименование Вид Минимум Максимум площадь участка Ч -0.9 0. расстояние от райцентра Ч -0.8 0. необходимость преобразования категории участка Н -1 наличие производственных зон Н -1 плодородие почвы (балл бонитета) Ч -1 0. наличие препятствий для движения Н -1 грузоемкость земель Ч -0.8 0. коэффициент рельефа Ч -1 0. подверженность подтоплению Н -1 индекс технологических свойств почвы Ч -0.9 0. балл энергоемкости почвы Ч -1 0. расстояние перевозки сельхозпродукции Ч -0.5 0. Обучение сети проводилась различными методами. Наилучшую точность регрессии показал метод сопряженных градиентов, учитывающий как текущие значения цены, так и скорость ее изменения при вариациях ценообразующих параметров. По соотношению результат/затраты этот метод обучения сети ока зался оптимальным.

Рис. 4. Схема двухслойного персептрона На рис. 4 представлена схема двухслойного персептрона с 12 ценообра зующими параметрами и 12 элементами в каждом скрытом слое. Элементы входного слоя отображены треугольниками, промежуточного слоя – прямо угольниками, выходной элемент (цена единицы площади участка) – прямо угольником с окружностью.

В результате обучения нейронная сеть формулирует правила определения цены по значениям ценообразующих (входных) параметров. Одним из методов контроля качества обучения является контроль средней по всему обучающему множеству ошибки регрессии. Метод сопряженных градиентов основан на поиске решения, минимизирующего ошибку. Итерации обучения прекращают ся при достижении минимального значения величины. Однако этот усред ненный критерий качества работы сети применим только при наличии обшир ной и разнообразной информации о земельном рынке. В период становления рынка применение усредненного критерия является необходимым, но не доста точным. Ограниченный объем реально доступной информации требует уделить особое внимание выбору оптимальной архитектуры сети на основе не только из формально-математической сходимости процесса, но и экономического анализа полученных результатов. Поэтому выбор оптимальной архитектуры сети про водился по следующим четырем критериям:

Минимальное значение ;

1.

Минимальное количество наблюдений, при описании которых от 2.

носительная ошибка регрессии превышает фиксированное значение;

Максимальная ошибка отдельного наблюдения обучающего множе 3.

ства;

Максимальное число наблюдений, описываемых с относительной 4.

ошибкой меньшей фиксированного значения.

Первый критерий контролируется методом сопряженных градиентов. При этом, однако, в конкретной реализации процедуры обучения минимум может оказаться локальным. Для получения глобального минимума ошибки прово дилось несколько обучающих сессий до совпадения относительной ошибки в трех из них. Для анализа второго и третьего критериев строились зависимости относительной ошибки отдельного наблюдения от его номера (рис. 5). Для ана лиза четвертого критерия строилась частотная гистограмма распределения на блюдений обучающего множества по диапазонам относительной ошибки от дельного наблюдения (рис. 6).

Рис. 6 показывает, что большая часть наблюдений хорошо описывается сетью с данной архитектурой. Так, например, 80 наблюдений из 104 имеют ошибку, не превосходящую 0.0025 руб./м2, а ошибка 97 наблюдений не превос ходит 0.0075 руб./м2, причем ошибка регрессии только одного примера пре восходит 0.02 руб./м2.

Рис. 5. Зависимость ошибки регрессии от номера наблюдения Усложнение архитектуры сети не приводит к улучшению качества рег рессии. Преимущества простой архитектуры в значительной мере определяют ся ограниченностью имеющейся информации и с развитием рынка ситуация может измениться. Недостатки, связанные с малым объемом доступной инфор мации можно преодолеть за счет уменьшения числа входных параметров.

Рис. 6. Гистограмма частотного распределения ошибок регрессии В работе использован генетический алгоритм понижения размерности, основанный на выборе из большого числа быстро обучаемых сетей, содержа щих различные наборы входных параметров. В результате работы генетиче ского алгоритма входные переменные делятся на два класса: полезные и те, вклад которых в регрессионные соотношения незначителен. Переводя послед ние параметры в разряд неучитываемых, можно практически без потери точно сти упростить задачу и уменьшить объем необходимой входной информации.

Возможно и альтернативное применение генетического алгоритма для увели чения точности прогноза при фиксированном наборе тренировочных приме ров. Применение генетического алгоритма к рассматриваемой задаче позволило выявить список полезных параметров.

В частности для задачи земельного рынка с 12 входными параметрами генетический алгоритм выявил подмножество ценообразующих параметров, оказывающих наибольшее влияние на цену единицы площади. Этот набор со стоит из семи параметров и имеет вид, представленный в табл. 3.

Качество регрессии упрощенной сети лишь незначительно уступает каче ству, предоставляемому исходной сетью, оставаясь достаточным практически во всех случаях.

Таким образом, в результате исследований создана нейросеть, с большой точностью описывающая реальный земельный рынок по данным кадастрового учета и позволяющая применять полученные результаты для оптимизации ин вестиционных проектов.

Таблица Оптимизированный набор ценообразующих параметров № Наименование Вид Минимум Максимум расстояние от райцентра Ч -0.8 0. наличие производственных зон Н -1 плодородие почвы (балл бонитета) Ч -1 0. грузоемкость земель Ч -0.8 0. коэффициент рельефа Ч -1 0. индекс технологических свойств почвы Ч -0.9 0. балл энергоемкости почвы Ч -1 0. Учет взаимосвязей социально-экономических, технических, экологиче ских характеристик автодороги и затрат на землеотвод при проектировании и строительстве автодорог позволяет осуществить следующий алгоритм проло жения трассы автодороги, основанный на принципах динамического програм мирования операций. Для удобства практического применения он формулиру ется в форме потокового алгоритма в следующем виде:

Стартуя из исходного пункта трассы, формируется дерево возмож 1.

ных решений по выбору трассы. При этом узлами дерева являются отдельные земельные участки, а длины ветвей между узлами равняются значениям целе вой функции (ЦФ), учитывающей как детерминированные, так и стохастиче ские факторы. В качестве параметров ЦФ на этом этапе берутся их усреднен ные значения, получаемые без проведения дополнительных исследований.

Параллельно этапу 1 аналогичное дерево строится из конечного 2.

пункта трассы.

Стадии алгоритма 1 и 2 выполняют до появления первых узлов пе 3.

ресечения соответствующих деревьев. После этого в зависимости от сложности задачи выполняется еще несколько шагов пп. 1,2. Пример построения дерева возможных решений приведен на рис. 7.

Коэффициент ветвления в каждом узле равняется числу гранича 4.

щих земельных участков. В том случае, когда число возможных вариантов де лает задачу трудноразрешимой, на этапах алгоритма 1-3 возможно ее упроще ние. Во-первых, ветви дерева, длина которых значительно превышает мини мальную для данного узла, отбрасываются. Кроме того можно ограничить чис ло шагов, выполняемых после пересечения деревьев пп. 1 и 2.

Далее из возможных ветвей отбираются ветви, приводящие из ис 5.

ходного пункта трассы в конечный. На рис. 7 соответствующие ветви отражены сплошными двусторонними стрелками.

Суммированием ЦФ отдельных ветвей трасс, отобранных в п. 5 оп 6.

ределяются целевые функции допустимых трасс.

ЦФ допустимых трасс ранжируются в порядке их возрастания.

7.

Рис. 7. Дерево возможных решений по выбору трассы При наличии нескольких трасс с близкими ЦФ, возможно, окажется не обходимой более детальная проработка пп. 1,2,6, которая может заключаться в:

a) уточнении параметров целевой функции;

b) учете взаимного влияния ЦФ отдельных ветвей.

Операции пп. a и b требуют дополнительных затрат поскольку при их вы полнении нельзя ограничиться усредненными значениями параметров ЦФ и не обходим сбор информации, позволяющей учесть характеристики конкретных участков трассы. При этом, естественно, детальная проработка будет целесооб разной только в случае, если затраты на ее выполнение окажутся меньше, чем разность между стоимостными частями целевых функций конкурирующих трасс. В противном случае целесообразно выбрать трассу, для которой риски окажутся минимальными.

Таким образом, блок-схема алгоритма оптимизации имеет вид, представ ленный на рис. 8. При этом учет антагонистических или синергетических свя зей между параметрами целевой функции позволяет в рамках данного алгорит ма оптимизировать полные затраты на протяжении всего инвестиционного цикла включая этапы строительства и эксплуатации автодороги.

Оценка влияния параметров целевой функции на характеристики автодо роги представлена в табл. 4. Знаки +,(-) отражают рост, (падение) стоимости, затраты или цены с увеличением соответствующего параметра;

знак (0) – от сутствие влияния.

Определение набора возможных земельных участков Определение усредненных значений целевых функций отдельных участков автодороги Построение дерева возможных Построение дерева возможных решений по выбору трассы из решений по выбору трассы из начально пункта конечного пункта Определение узлов пересечения деревьев возможных решений Выделение ветвей, связывающих исходный и конечный пункты трассы Расчет целевых функций различных вариантов автотрассы.

Ранжирование целевых функций возможных решений ым с ми ев сс и ия цел тра н к ц ми и фу изки личи В о изки иям бл и н а бл ункц тсу ми и ф Пр тст це ви лев е т ым ра и сс Уточнение параметров с целевых функций Учет взаимного влияния отдельных ветвей возможных решений Рис. 8. Блок-схема алгоритма оптимизации проложения трассы автодороги Таблица Влияние параметров целевой функции на характеристики автодороги Наименование Стоимость Затраты на Цена параметра строительства эксплуатацию земельного участка расстояние от райцентра - - + наличие производственных - + + зон плодородие почвы 0 0 + грузоемкость земель 0 + + коэффициент рельефа + + индекс технологических 0 0 + свойств почвы относительное приращение + + протяженности наличие препятствий для дви- + + жения к территории кадастрово го квартала подверженность подтаплива- + + нию степень негативного воздейст- + + вия социальный коэффициент 0 + В простейшем случае, считая зависимость стоимости единицы площади СЗп x1,...xN, k1,...kM от параметров xi пропорциональной, получим зависимость:

СЗп=998-35,5Х1+11,5Х2+46,7Х3+0,8Х4 -15,7Х5+56,2Х6 -1101Х7 –12,1Х8+283,5Х9 0,8Х10 - 0,4Х11, где Х1 - расстояние от районного центра, км;

Х2 - перевод из одной категории в дру гую, (1/0);

Х3 - наличие производственных зон, (1/0);

Х4 - плодородие почвы, (балл бонитета);

Х5 - наличие препятствий для движения к территории кадастрового квартала (1/0);

Х6 - грузоемкость земель, (экв.т/га);

Х7 - коэффициент рельефа;

Х8 территории, подверженные подтапливанию, (1/0);

Х9 - индекс технологических свойств почв;

Х10 - балл энергоемкости почв;

Х11 -транспортные условия внехозяй ственной перевозки продукции, (км).

При рассмотрении актуальных проблем землеустройства и выделения зе мельных участков, путем их возмездного или безвозмездного изъятия, возни кает необходимость учета рисков. Общая группа рисков включает в себя земле устроительные риски и риски, обусловленные экономическим поведением соб ственников земельных участков. Предложенная шкала (табл. 5) дает количест венную оценку этим рискам.

Поправка к стоимости земельного участка на риски инвестора может быть определена по формуле:

Ri Pi m П рис Q, (15) i где Ri – величина поправки на i вид риска инвестора, балл;

Pi – вероятность возникновения i вида риска;

Q – стоимость земельного участка, руб.

В работе предложена шкала оценки рисков, обусловленных экономиче ским поведением собственников земельных участков. Риски оцениваются по 100-бальной шкале в сторону возрастания:

Ri Pi =[0 - 45) баллов – низкий уровень риска;

Ri Pi =(45 – 65] баллов – средний уровень риска;

Ri Pi =(65 – 100] баллов – критический (максимальный) уровень риска.

При выборе вариантов размещения земельных участков под строительст во автомобильных дорог лучший вариант выбирается на основании сравнения технико-экономических показателей. При этом учитываются экологические, социальные и другие последствия размещения образуемого землепользования и перспективы использования данной территории.

При проектировании строительства или реконструкции автомобильной дороги могут возникать следующие ситуации:

превышение цены, установленной на какой-либо из земельных участ ков его владельцем лимита средств у инвестора;

установление землевладельцем условия только обмена его земельного участка на участок с аналогичной степенью полезности;

абсолютное нежелание собственника продавать земельный участок.

Помимо стоимости выкупа (рыночной стоимости) земельного участка потенциальный инвестор должен учитывать затраты на строительство ремонт и эксплуатацию автомобильной дороги общего пользования. Таким образом, при строительстве автомобильной дороги рациональный заказчик-застройщик будет стремиться максимально сократить затраты на выкуп земельного участка, строи тельство и эксплуатацию автомобильной дороги. Кроме того, затраты на выкуп зе мельного участка включают также стоимость проведения территориального земле устройства и рисков, обусловленных экономическим поведением собственников земельных участков.

Таблица Шкала оценки рисков Веро- Оценка риска ят Оценка, в ность Вели- % от ры Вид Причина возник- воз № чина ночной риска новения ник- Мера опасности риска, стоимости нове баллов земельно ния го участка Значительное увеличе Кри- Высокое плодоро- ние цены продаваемого тиче- дие почв – выше 75 0,8 земельного участка по 1 ский баллов сравнению со средней рыночной Высокий показа Увеличение цены прода тель грузоемкости Сред- ваемого земельного уча почв (выше средне 2 0,6 58 34, ний стка по сравнению со го для субъекта средней рыночной РФ) Непосредственная Увеличение цены прода Сред- близость к насе- ваемого земельного уча 3 0,75 74 55, ний ленному пункту (до стка по сравнению со 5 км) средней рыночной Кадастровая стои Допус Увеличение цены прода мость выше ры ти- ваемого земельного уча ночной (для случа 4 0,45 80 мый стка по сравнению со ев выкупа земель у средней рыночной государства) Расположение на Кри- земельном участке Нежелание собственника тиче- объекта, принося- продать земельный уча- 5 0,20 ский щего высокий до- сток ход Допус Нежелание собственника ти- Субъективное мне продать земельный уча- 6 0,07 мый ние собственника сток Земли из категорий Кри особо плодород- Невозможность выкупа тиче 7 0,3 100 ных, ценных зе- земельного участка ский мель.

Кри- Правовые препят Невозможность выкупа тиче- ствия в использо- 0, 8 100 земельного участка ский вании земель Нейросетевые технологии позволяют оценить среднюю долю земельной составляющей в цене строительства автодороги. При этом суммарные нормы землеотвода определены по формуле:

Нр Нрпост 0,1 Нрврем, (16) где Нр, Нрпост и Нрврем – нормы суммарного, постоянного и временного земле отвода соответственно;

множитель 0,1 отражает среднюю ставку арендной пла ты. Результаты расчета свидетельствуют о том, что максимальный (~10%) вклад земельная составляющая дает при строительстве дорог IV и V категорий, поскольку норма землеотвода по сравнению с автодорогой I категории умень шается незначительно (~2 раза), а удельные затраты падают в 10-15 раз. При этом для некоторых территорий (в частности, Московской и Ленинградской об ластей, Краснодарского края) вклад земельной составляющей может оказаться еще значительней.

Результаты реализации предложенной модели представлены на примере выбора трассы магистрали М-4 «Дон» в Воронежской области (табл. 6). Пред ставленный пример расчета позволяет оценить влияние земельной составляющей при выборе трассы для автомобильной дороги с минимальными затратами для ин вестора.

Таблица Расчет затрат при выборе земельного участка, предназначенного для строительства автомобильной дороги Вариант выбора Вариант 1 Вариант 2 Вариант земельного участка Земли про Земли промыш Земли сельско- мышленности ленности и иного Категория земель хозяйственного и иного специ специального назначения ального назначения назначения Стоимость строительства 1298706 1567157 СД,,тыс. руб.

Стоимость проектирова ния землеустройства Св, 7792 6269,тыс. руб.

Стоимость земельной со 24944 26340 ставляющей, тыс.руб.

Увеличение стоимости с 24271 23785 учетом рисков, тыс. руб.

Земельная составляющая с учетом 57007 55159 рисков, тыс. руб.

ИТОГО, тыс. руб. 1355713 1623551 Таким образом, при выборе участков для строительства автомобильной доро ги, следует выбрать третий вариант проложения трассы, несмотря на то, что стои мость строительства участка автомобильной дороги в первом варианте минималь на.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ III.

Офин В.П. Учет рыночных механизмов земельных отношений 1.

при технико-экономической оптимизации трассы автодороги. // Вестник ИНЖЭКОНА, серия экономика. – 2008. - Выпуск 7(26). - 3 п.л., (вклад ав тора – 2,6 п.л.).

Офин В.П., Гасилов В.В., Карпович М.А. Определение цены пред 2.

ложения на выполнение проектно-изыскательских работ в дорожном хозяйстве.

// Научный вестник ВГАСУ, серия: экономика, организация и управление в строительстве.– 2007. Выпуск № 5. - 3 п.л. (вклад автора – 1,1 п.л.).

Офин В.П., Гасилов В.В., Карпович М.А., Преображенский М.А.

3.

Определение победителей конкурса на выполнение проектно-изыскательских работ в дорожном хозяйстве.// Научный вестник ВГАСУ, серия: экономика, ор ганизация и управление в строительстве.- 2007. - Выпуск № 5. - 4 п.л. (вклад ав тора – 1 п.л.).

Офин В.П., Гасилов В.В., Галкина Ю.Н. Методика оценки потерь на 4.

изъятие сельскохозяйственных земель для целей дорожного строительства, Сборник материалов региональной межвузовской научно-практической конфе ренции «Стратегии развития – инновационно-инвестиционную активность». Воронеж: Изд-во ГАСУ, 2008. - 4 п.л. (вклад автора – 1 п.л.).

Офин В.П., Гасилов В.В., Преображенский М.А. Учет стоимости 5.

земель при оптимизации трассы автодороги: Сборник материалов региональной межвузовской научно-практической конференции «Стратегии развития - инно вационно-инвестиционную активность». – Воронеж: Изд-во ГАСУ, 2008. - п.л. (вклад автора – 1,1 п.л.).

Офин В.П. Структура функции полезности земельного участка, 6.

предназначенного для строительства автомобильной дороги. Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур: Межрегиональный сборник научных трудов ВГТА, выпуск 8 (часть 2). – Воронеж: Изд-во ВГТА, 2008. - 8 п.л.

Офин В.П., Гасилов В.В., Преображенский М.А. Нейросетевые тех 7.

нологии определения рыночной цены земельных участков, предназначенных для дорожного строительства. – Воронеж: Изд-во Институт экономики и права, 2008. - 14 п.л. (вклад автора – 3,4 п.л.).

Офин В.П., Галкина Ю.Н., Гасилов В.В. Учет факторов риска и не 8.

определенности при изъятии земельного участка для строительства и реконст рукции автомобильных дорог// Экономика и обеспечение устойчивого развития хозяйственных структур: Межрегиональный сборник научных трудов ВГТА, выпуск 8 (часть 2). – Воронеж: Изд-во ВГТА, 2008. - 5 п.л., (вклад автора – 1, п.л.).

Офин В.П., Гасилов В.В., Карпович М.А., Преображенский М.А.

9.

Оценка влияния затрат на аренду и выкуп земельных участков на цену строи тельства и реконструкции автодорог //Формирование модели новой экономики России: теория и практика: коллективная монография/ Под ред. проф. В.А. Си дорова. – Краснодар: Изд-во Краснодарский ЦНТИ, 2010. - 7 п.л. (вклад автора – 1,3 п.л.).



 

Похожие работы:





 
2013 www.netess.ru - «Бесплатная библиотека авторефератов кандидатских и докторских диссертаций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.