Предмет. Множественный регрессионный анализ влияния факторов на показатели эффективности инвестиционного проекта. Цели. Формирование регрессионной модели эффективности инвестиционного проекта строительства и эксплуатации административного здания. Методология. Использованы расчет чистой текущей стоимости проекта, внутренней нормы рентабельности, дисконтированного срока окупаемости, нормы доходности, однопараметрическое моделирование и множественный регрессионный анализ. Результаты. Рассмотрено влияние независимых факторов на результирующие показатели эффективности проекта строительства и эксплуатации административного здания в Казани. Однопараметрическое моделирование показывает влияние каждой из выбранных независимых переменных (арендная ставка, стоимость земельного участка, стоимость строительства) на результирующие показатели (чистую текущую стоимость проекта и внутреннюю норму доходности). Множественный регрессионный анализ позволил определить, что на чистую текущую стоимость проекта наибольшее влияние оказывают ставка дисконтирования, арендная ставка, сроки и стоимость строительства. Стоимость земельного участка оказывает большее влияние, нежели эксплуатационные затраты и ставка по кредитам, на этот показатель. На значение внутренней нормы рентабельности также оказывают максимальное влияние арендная ставка, сроки и стоимость строительства. Выводы. Расчеты показали, что 87,6% изменений чистой текущей стоимости проекта обусловлено выбранными факторами и лишь 12,4% – неучтенными в модели. Для внутренней нормы рентабельности зависимость от обозначенных факторов еще выше – они на 98,6% влияют на изменение нормы.
Ключевые слова: административное здание, экономическая эффективность инвестиционного проекта, чистая текущая стоимость, регрессионная модель
Список литературы:
Гужев Д.А. Дисконтированный срок окупаемости и вариативный подход к определению начальных инвестиций в сценариях реализации инвестиционного проекта // Экономика, предпринимательство и право. 2023. Т. 13. № 6. С. 1911–1926. URL: Link
Рыжов С.В., Иляхин С.В., Сытенков В.Н. Влияние календарного графика разработки месторождения на срок окупаемости проекта строительства перерабатывающего предприятия // Рациональное освоение недр. 2020. № 1. С. 62–68. URL: Link
Голубева Е.А., Голубев Г.К., Пушмина В.В. Оценка срока окупаемости энергосберегающих мероприятий при строительстве зданий // Техника и технологии строительства. 2024. № 1. URL: Link
Забазнова Т.А., Рыжова О.А., Щукина Н.В., Секачева Т.В. Ресурсо- и энергосбережение в строительстве жилья в условиях субтропической природно-климатичесой зоны // Управленческий учет. 2021. № 2-1. С. 60–64. URL: Link
Шагиахметова Э.И., Боровских О.Н., Низамова А.Ш. Управление строительным проектом на основе формирования многофакторной модели эффективности // Вестник экономики, права и социологии. 2020. № 3. С. 51–55. URL: Link
Барбашова Е.В. Регрессионные модели с переменной структурой в цифровой экономике // Экономическая среда. 2023. № 2. С. 13–19. URL: Link
Руцкий В.Н., Филиппов И.А. Взаимосвязь уровня бедности и факторов зеленой экономики в странах Европейского союза // Финансовый журнал. 2022. Т. 14. № 1. С. 56–70. URL: Link
Малинецкий Г.Г., Махов С.А. Динамика макроэкономических показателей и взаимной торговли стран БРИКС и США // Математическое моделирование и численные методы. 2023. № 1. С. 112–123. URL: Link
Шурдумова Э.Г., Нагоев А.Б., Волов М.А., Жанказиева З.Н. Направления повышения конкурентоспособности региона в условиях цифровой экономики // Финансовая экономика. 2020. № 2. С. 494–498.
Бабков Г.А., Демьяненко А.Е. Оценка экономической эффективности функционирования национальной экономики // Экономика: вчера, сегодня, завтра. 2020. Т. 10. № 2-1. С. 73–87. URL: Link
Дубовик М.В., Дмитриев С.Г., Обидовская Н.Н. Регрессионная модель валового регионального продукта Брянского региона и выпуска отраслей региональной экономики // Kant. 2022. № 1. С. 27–33. URL: Link
Марабаева Л.В., Соколов О.А., Горин И.А. Разработка многофакторной регрессионной модели оценки влияния региональной инновационной инфраструктуры на конкурентоспособность экономики региона // Инновационная деятельность. 2020. № 3. С. 32–41. URL: Link
Михейкина Л.А. Сравнительный анализ возможностей применения регрессионных моделей для оценки закономерностей развития цифровой экономики в субъектах Российской Федерации // Modern Economy Success. 2024. № 2. С. 188–195. URL: Link
Орлова Д.Р. Совершенствование методики измерения теневой экономики с учетом влияния пандемии коронавируса // Экономический анализ: теория и практика. 2022. Т. 21. Вып. 4. С. 598–615. URL: Link
Ратнер С.В., Лазанюк И.В. Перспективы развития российского рынка оборудования и сервисных услуг для микрогенерации в условиях санкций // Экономический анализ: теория и практика. 2022. Т. 21. Вып. 4. С. 643–664. URL: Link
Шаймарданова К.А., Прокофьев Е.И., Сулейманов А.М. Условия для развития городской застройки, ориентированной на общественный транспорт // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2023. № 3. URL: Link
Сайфуллин И.Ф., Сабирзянова А.Р. Пространственный код проектного процесса и архитектурных решений // Известия Казанского государственного архитектурно-строительного университета. 2023. № 4. URL: Link
Мухаррамова Э.Р., Файзуллин И.Э., Ажимова Л.И. Стоимостной инжиниринг: формирование стоимости строительства // Российское предпринимательство. 2017. Т. 18. № 16. С. 2317–2335. URL: Link
Ильина Е.В., Матвеева Е.С. Особенности привлечения кредитных денежных средств на покупку коммерческой недвижимости // Экономика и предпринимательство. 2024. № 4. С. 893–896.
