Детальная информация

Работа посвящена разработке и практической апробации методики выбора земельного участка для размещения складской недвижимости с учетом комплекса экономических, инфраструктурных и физических факторов, а также созданию научно обоснованного инструментария для поддержки принятия инвестиционных решений. Задачи, которые решались в ходе исследования: 1. Выполнить анализ существующих подходов и методик выбора участков для строительства логистического центра, включая их преимущества и недостатки. 2. Определить ключевые критерии, влияющие на выбор участка. 3. Собрать данные для присвоения весового коэффициента критериям посредством экспертной оценки. 4. Разработать модель многокритериального анализа. 5. Провести анализ существующих участков с использованием разработанной модели, чтобы выявить наиболее подходящие варианты. 6. Выполнить апробацию модели на реальных данных, собранных из различных источников, и оценить её эффективность. 7. Разработать рекомендации по внедрению методики в практику, включая этапы реализации и необходимые ресурсы. Аналитические и вычислительные процедуры выполнялись на основе метода анализа иерархий с использованием 8-балльной шкалы отношений для попарных сравнений. Оценка альтернатив проводилась по 5-балльной шкале с опорой на открытые данные кадастровых карт, спутниковых снимков и технических условий индустриальных парков Ленинградской области. Все матричные расчёты, включая вычисление собственных векторов и проверку согласованности, выполнены в среде Microsoft Excel. В ходе работы определялись такие параметры, как нормированные веса семи критериев (К1 Грузопоток – 0,229; К2 Транспортная доступность – 0,200; К3 Территориальный – 0,171; К4 Рельеф – 0,086; К5 Безопасность – 0,143; К6 Коммуникационный – 0,114; К7 Стоимостной – 0,057) и глобальные приоритеты трёх участков: Участок А1 (Волхонское шоссе) – 0,362; Участок А2 (Янино) – 0,348; Участок А3 (Пикалево) – 0,290. Помимо расчёта по базовым весам был проведён анализ чувствительности полученного решения к изменению экспертных предпочтений, который подтвердил устойчивость лидерства Участка А1 по большинству сценариев. По результатам экспериментальных данных предложена формализованная процедура синтеза глобального приоритета участка на основе линейной свертки нормированных оценок по каждому критерию. На примере трёх конкурирующих локаций Ленинградской области продемонстрирована работоспособность методики и получен ранжированный список предпочтительности площадок. Для достижения данных результатов в работе были использованы следующие информационные технологии: Microsoft Excel (матричные вычисления и МАИ), Google Earth Pro (пространственный анализ и предварительная оценка участков), Microsoft Word. В результате работы было доказано, что предложенная методика позволяет соединить разрозненные количественные и качественные параметры в единый показатель полезности, исключая волюнтаризм при выборе земельного участка. Данный подход является перспективным и может применяться девелоперскими и инвестиционными компаниями при проектировании новых логистических центров, а также при реконструкции и модернизации объектов существующей складской инфраструктуры.

The work is devoted to the development and practical testing of a methodology for selecting a land plot for warehouse real estate, taking into account a complex of economic, infrastructural, and physical factors, as well as the creation of a scientifically grounded toolkit to support investment decision-making. The research set the following goals: 1. Analyze existing approaches and methods for selecting sites for logistics center construction, including their advantages and disadvantages. 2. Determine the key criteria influencing site selection. 3. Collect data to assign weighting coefficients to the criteria through expert evaluation. 4. Develop a multicriteria analysis model. 5. Conduct an analysis of existing sites using the developed model to identify the most suitable options. 6. Test the model on real data collected from various sources and evaluate its effectiveness. 7. Develop recommendations for implementing the methodology in practice, including implementation stages and required resources. Analytical and computational procedures were carried out on the basis of the analytic hierarchy process (AHP) using an 8-point ratio scale for pairwise comparisons. The alternatives were evaluated on a 5-point scale relying on open data from cadastral maps, satellite imagery, and technical specifications of industrial parks in Leningrad Oblast. All matrix calculations, including eigenvector computation and consistency checks, were performed in Microsoft Excel. In the course of the work, the following parameters were determined: the normalized weights of the seven criteria (K1 Cargo flow – 0.229; K2 Transport accessibility – 0.200; K3 Territorial – 0.171; K4 Relief – 0.086; K5 Safety – 0.143; K6 Communications – 0.114; K7 Cost – 0.057) and the global priorities of the three sites: Site A1 (Volkhonskoye Highway) – 0.362; Site A2 (Yanino) – 0.348; Site A3 (Pikalevo) – 0.290. In addition to the baseline weight calculation, a sensitivity analysis of the obtained solution to changes in expert preferences was carried out, which confirmed the robustness of Site A1s leading position under the majority of scenarios. Based on the experimental data, a formalized procedure for synthesizing a sites global priority was proposed, using a linear convolution of normalized scores for each criterion. The viability of the methodology was demonstrated on the example of three competing locations in Leningrad Oblast, and a ranked list of site preference was obtained. The following information technologies were used to achieve the results: Microsoft Excel (matrix calculations and AHP), Google Earth Pro (spatial analysis and preliminary site assessment), Microsoft Word. The work proved that the proposed methodology makes it possible to combine disparate quantitative and qualitative parameters into a single utility indicator, eliminating voluntarism in land plot selection. This approach is promising and can be applied by development and investment companies in designing new logistics centers, as well as in the reconstruction and modernization of existing warehouse infrastructure.