Адаптивный механизм управления процессом продаж портфеля имущественных активов

DOI: 10.33917/mic-3.128.2026.18-35

Представлен адаптивный механизм управления процессом продаж портфеля имущественных активов, предназначенный для финансовых директоров и руководителей по работе с проблемными активами. Механизм базируется на стохастической модели DOAS [1], которая учитывает временную стоимость денег, вероятностный характер спроса и неопределенность рыночных условий. Ключевая особенность — замкнутый контур управления с обратной связью, позволяющий автоматически корректировать параметры модели по мере накопления фактических данных о продажах. В статье приведено математическое описание модели, включая логистическую функцию вероятности, расчет ожидаемой чистой приведенной стоимости, критерий Гурвица для учета риска [15] и алгоритм адаптации параметров на основе метода максимального правдоподобия [19]. На примере реальных данных портфеля из 12 объектов недвижимости трех типов проведена демонстрация работы механизма. Проведено ретроспективное тестирование адаптивного механизма. Материал ориентирован на руководителей, желающих перевести управление активами из интуитивной сферы в область количественного риск-менеджмента [2, 3].

Источники:

1. Агаларов З.С., Пихтин К.А. Стохастическая модель управления процессом продаж портфеля имущественных активов с учетом временной стоимости денег и критериев принятия решений в условиях неопределенности. Контроллинг. 2026. №1 (99). С. 32–42.

2. Агаларов З.С., Поляков В.М. Многокритериальность в задачах оптимального планирования инвестиций. Контроллинг. 2017. №4 (66). С. 16–23.

3. Астраханцев В.И. Основы адаптивного управления. СПб.: Лань, 2021. 312 с. ISBN 978-5-8114-7892-1.

4. Брейли Р., Майерс С., Аллен Ф. Принципы корпоративных финансов: учебник / пер. с англ. 12-го изд. Москва: Издательский дом «Диалектика», 2020. 1072 с. ISBN 978-5-907114-81-4.

5. Вартанян К.А. Использование вероятностно-статистических методов при оценке степени достоверности результатов оценки рыночной стоимости. Вестник оценки. 2019. №2. С. 45–58.

6. Дамодаран А. Инвестиционная оценка: инструменты и методы оценки любых активов / пер. с англ. В. Ионова. 11-е изд., перераб. и доп. Москва: Альпина Паблишер, 2025. 1320 с. ISBN 978-5-9614-6650-8.

7. Ермольев Ю.М. Стохастические модели и методы в экономическом планировании. Москва: Наука, 1983. 328 с.

8. Кальницкая И.В. Ликвидность активов организации: проблемы оценки и направления их решения. Финансовый менеджмент. 2024. №3. С. 22–35.

9. Кузьменко И.П. Адаптивное управление как инструмент повышения устойчивости хозяйствующих субъектов. Экономика и управление. 2011. №4. С. 89–95.

10. Макшанов А.В., Мусаев А.А. Стохастическое моделирование: учебное пособие для вузов. Санкт-Петербург: Изд. «Лань», 2021. 128 с.

11. Мирзамуродов О.С. Оценка финансовых рисков с использованием стохастического моделирования и метода Монте-Карло. Экономика и управление. 2025. №1. С. 67–78.

12. Нейман Дж. фон, Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение / пер. с англ.; под ред. и с доп. Н.Н. Воробьёва. Москва: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1970. 708 с.

13. Орлов А.И. Методы принятия управленческих решений: учебник. Москва: КНОРУС, 2018. 286 с. ISBN 978-5-406-05768-4.

14. Поляков В.М., Агаларов З.С. Неопределенность и риск инвестиционных проектов. Микроэкономика. 2019. №1. С. 35–39.

15. Рыжикова Т.Н. Аналитический маркетинг: что должен знать маркетинговый аналитик: учебное пособие. Москва: НИЦ ИНФРА-М, 2026. 288 с. (Высшее образование). ISBN 978-5-16-019774-6.

16. Фалько С.Г. Контроллинг для руководителей и специалистов: учебное пособие. Москва: ООО «Издательство «Финансы и статистика»», 2020. 271 с. ISBN 978-5-279-03932-1.

17. Agresti A. Categorical Data Analysis. 3rd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2013. 744 p. ISBN 978-0-471-36093-3.

18. Damodaran A. Investment Valuation: Tools and Techniques for Determining the Value of Any Asset. 3rd ed. Hoboken, NJ: Wiley, 2012. 992 p. ISBN 978-1-118-01152-2.

19. Glower M., Haurin D. R., Hendershott P. H. Selling Price and Selling Time: The Impact of Seller Motivation. Real Estate Economics. 1998. Vol. 26, Issue 4. pp. 719–740. DOI: 10.1111/1540-6229.00761.

20. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. 2nd ed. New York: Springer, 2009. 745 p. ISBN 978-0-387-84857-0.

21. Hurwicz L. Optimality Criteria for Decision Making Under Ignorance. Cowles Commission Discussion Paper. 1951. Stat. No. 370.

22. Kushner H. J., Yin G. G. Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications. 2nd ed. New York: Springer, 2003. 474 p. ISBN 978-0-387-00894-2.

23. Robbins H., Monro S. A Stochastic Approximation Method. The Annals of Mathematical Statistics. 1951. Vol. 22, No. 3. pp. 400–407.

24. Savage L. J. The Foundations of Statistics. New York: Wiley, 1954. 310 p.