Наилучшее и наиболее эффективное использование (НиНЭИ) имущества - это наиболее вероятный способ его эксплуатации, который является физически возможным, юридически разрешённым, экономически состоятельным, осуществимым с финансовой точки зрения и приводящим к максимальной стоимости этого имущества.

Недвижимость - это имущество, которое может использоваться не одним, а несколькими способами. Поскольку каждому способу использования объекта недвижимости соответствует определенная величина его стоимости, то перед проведением оценки выбирается один способ использования, называемый наилучшим и наиболее эффективным.

Заключение о наилучшем использовании отражает мнение Оценщика в отношении наилучшего использования собственности, исходя из анализа рынка. Понятие "наилучшее и наиболее эффективное использование", применяемое в данном отчете, подразумевает такое использование, которое из всех разумно возможных, физически осуществимых, финансово приемлемых, должным образом обеспеченных и юридически допустимых видов использования имеет своим результатом максимально высокую текущую стоимость земли.

Анализ наилучшего и наиболее эффективного использования выполняется путём проверки соответствия рассматриваемых вариантов использования следующим критериям:

Законодательная разрешённость: рассмотрение тех способов использования, которые разрешены распоряжениями о зонообразовании, ограничениями на частную инициативу, положениями об исторических зонах и экологическим законодательством.

Физическая осуществимость: рассмотрение физически реальных в данной местности способов использования.

Финансовая осуществимость: рассмотрение того, какое физически осуществимое и разрешенное законом использование будет давать приемлемый доход владельцу участка.

Критерием финансовой осуществимости, является положительный возврат инвестируемого капитала, т.е. возврат равный или больший расходов на компенсацию затрат на содержание, финансовых обязательств и возврат самого капитала.

Максимальная эффективность: рассмотрение того, какое из финансово осуществимых использований будет приносить максимальный чистый доход или максимальную текущую стоимость.

Окружение, топография земельного участка позволяет использовать его под строительство зданий самой разной функциональной направленности - административных, складских, сельскохозяйственных. При этом не требуется дополнительных вложений капитала, которые компенсировали бы физические характеристики исследуемого участка (размер и форму, топографические и географические особенности, инженерно-геологические и гидрогеологические условия, доступность транспортных и коммунальных удобств).

Не выявлено юридических условий, ограничивающих характер использования - законодательных, муниципальных актов и требований нормативов. Отсутствует информация о предполагаемых изменениях нормативных актов в соответствующей части, которые существенно повлияли бы на характер использования. Отношение местного населения в целом благоприятное.

Для того чтобы корректно использовать подходы к оценке стоимости, а также дать ответ на вопрос о целесообразности дальнейшего существования имеющихся на участке улучшений, определение наилучшего использования имеющихся на участке улучшений проводится в два этапа:

Для участка как свободного;

Для участка с имеющимися улучшениями.

При проведении данного анализа предполагается, что участок земли является незастроенным (или может быть освобожден путем сноса имеющихся зданий). Оценка земельного участка при этих условиях необходима для корректного применения метода оценки по затратам.

Анализ возможностей использования участка, как свободного

При определении наиболее эффективного использования участка земли, как свободного, принимаются во внимание:

Целевое назначение и разрешенное использование;

Преобладающие способы землепользования в ближайшей окрестности оцениваемого земельного участка;

Перспективы развития района, в котором расположен земельный участок;

Ожидаемые изменения на рынке земли и иной недвижимости;

Текущее использование земельного участка.

Однако выбор варианта наиболее эффективного использования земли может осуществляться среди вариантов, являющихся физически возможными, экономически оправданными, соответствующими требованиям законодательства, финансово осуществимыми, и в результате которого расчетная величина стоимости земельного участка будет максимальной (принцип наиболее эффективного использования).

Если стоимость свободного участка превышает стоимость собственности с улучшениями, наилучшим и наиболее эффективным использованием будет использование земли как свободной. Однако, в данном случае ситуация иная. Здание в целом, как единый объект недвижимости, безусловно, превышает стоимость участка земли. Кроме того, оцениваемое помещение расположено внутри здания, принадлежащего разным собственникам, и поэтому собственник этого помещения ограничен в своих возможностях самостоятельно использовать свою долю в земельном участке. В связи с изложенным относящийся к объекту оценки участок земли не может рассматриваться как свободный. Поэтому оценщик анализировал возможные варианты использования участка с существующими улучшениями.

Вывод: Расположение земельного участка, а также вся инфраструктура данного района, делает экономически эффективным использование его под застройку, зданиями коммерческого назначения.

Анализ вариантов использования оцениваемого объекта: Нежилого здания

Использование, как производственных и складских помещений

Объекта оценки - нежилое здание, накладывает ограничения на возможные варианты его использования. Например, недопустимо использования помещений связанных с организацией производств, технологический процесс которых, так или иначе, связан с повышенным уровнем шума, вибрации, вредных выбросов, пожароопасности. Использование помещений в качестве склада, является совершенно неоправданным с точки зрения финансовой эффективности. Доходы от сдачи в аренду складских помещений существенно ниже от соответствующих доходов от использования его в качестве торговых либо офисных помещений. Следовательно, от таких вариантов использования, следует отказаться.

Использование помещений, как торговых

Анализ рынка недвижимости показывает, что стоимость продажи и арендные ставки для торговых площадей выше, чем для офисных помещений. Поэтому такое использование могло бы быть более эффективным. Вместе с тем, при выборе варианта наиболее эффективного использования следует учесть, что использование помещения для размещения полноценного магазина связано с большими затратами, обусловленными необходимостью значительной перепланировки и ремонта. Окружающая инфраструктура месторасположения объекта оценки это - промышленные, административные и крупные торговые объекты. Таким образом, принимая во внимание, что объект оценки расположен хотя и в оживленном месте, но недостаточно удачно с точки зрения мелкой розничной торговли, финансовая целесообразность этого варианта выглядит сомнительной.

Использование помещений в качестве коммерческого объекта - офисного здания.

Анализ рынка недвижимости показывает, что коммерческое здание - куда более спокойный объект инвестиций. Спрос на коммерческие помещения растет вслед за экономикой. Причина того, что в настоящее время сырьевые, финансовые, банковские структуры занимаются активным инвестированием в рынок коммерческой недвижимости, кроется в высоком уровне доходности офисных проектов. При высоком инвестиционном потенциале Кемерово испытывает острый недостаток в качественных коммерческих помещениях. В связи с вышесказанным Оценщик считает, что такое использование является наиболее эффективным.

Вывод: Таким образом, наилучшим и наиболее эффективным использованием оцениваемого объекта является использование здания в качестве офисного.

Владельцы патента RU 2543315:

Изобретение относится к вычислительной технике, может быть реализовано на современных быстродействующих ЭВМ и использовано, например, при отборе эффективных вариантов в поисковых, рекомендательных системах, системах поддержки принятия решений, сетях Интернет, системах автоматической классификации пакетов данных, и в других смежных областях. Реализация заявляемого изобретения может включать в себя хранение информации на физических носителях, магнитных дисках, сетевых хранилищах информации, ее обработку на ЭВМ и предоставление полученного набора эффективных вариантов конечному пользователю в любом доступном для него виде.

Перед изложением изобретения для удобства и однозначного понимания целесообразно привести расшифровки и определения используемых далее обозначений и/или терминов.

Поисковая система - компьютерная программа, предназначенная для поиска информации в сети Интернет. Поиск производится на основании сформированного пользователем произвольного текстового запроса. Результаты поиска представляются пользователю отсортированными в соответствии с определенной характеристикой релевантности запросу. Примерами поисковых систем являются Bing, Google, Yahoo, Yandex.

Рекомендательная система - компьютерная программа, выбирающая из всего набора предъявленных альтернатив (вариантов) те, которые могут быть наиболее интересны конкретному пользователю, на основании ряда характеристик, например, введенного пользователем запроса в поисковой системе. Следует отметить, что в большинстве случаев рекомендательные системы представляют результат либо в виде набора рекомендованных вариантов, либо в виде ранжирования всех или части предъявленных вариантов. Таким образом, способы обработки и преобразования информации в рамках рекомендательных систем работают в смежных сферах, таких как, например, задача оценки эффективности деятельности предприятий, и др.

Принцип суперпозиции (в рассматриваемом контексте, в отличие от известного принципа суперпозиции в физике) заключается в последовательном исключении вариантов из исходного множества с использованием процедур, которые на каждом этапе исключения могут быть различными. Пример процедур приведен в приложении 1. На первом этапе исключение производится из всего исходного множества вариантов, на втором этапе входным множеством являются эффективные варианты, выделенные на первом этапе, и т.д.

Эффективными ("хорошими") элементами (вариантами) называют те элементы, которые являются наилучшими, наиболее предпочтительными, наиболее полезными по заданным параметрам для решения конкретных задач, в которых необходимо произвести ранжирование вариантов, и для удовлетворения информационных потребностей пользователей (людей, специалистов, агентов).

Неэффективными ("плохими") элементами (вариантами) называют те элементы, которые заведомо никогда (ни при каких обстоятельствах) не могут быть использованы для решения конкретных задач, так как для их решения существуют более предпочтительные варианты.

Значение эффективности, с помощью которого происходит построение правил отбора и ранжирования вариантов, задается экспертным путем.

Большинство поисковых систем имеют средства хранения и обработки данных, содержащие такие оценки эффективности (релевантности) для больших представительных наборов запросов и результатов поиска по этим запросам. В таких средствах запрос и результаты поиска по нему (варианты) представлены своими наборами критериев и оценкой релевантности результатов поиска, выставленной экспертами.

Существуют различные формальные критерии оценки релевантности поискового элемента поисковому запросу, заданные конструктивно (как, например, частота употребления слова в тексте или критерий TF-IDF, представляющий собой частоту употребления слов запроса в тексте с учетом степени важности каждого слова). Отметим, что такие формальные критерии являются скорее алгоритмами, по которым существующие поисковые системы собственно производят поиск, чем независимыми критериями, оценивающими результаты этого поиска. Оценки, подсчитанные такими формальными критериями, пока еще могут сильно отличаться от оценок релевантности, выставленных экспертами.

На данный момент известны три основных способа, с помощью которых происходит отбор и ранжирование вариантов.

Известен способ выбора и ранжирования вариантов, который заключается в том, что каждому варианту присваивается абсолютная оценка степени "важности", используя значения по нескольким критериям. Наиболее распространенным способом является построение регрессии.

Кроме того, для ранжирования вариантов может быть использован метод классификации McRank, суть которого заключается в вычислении для каждой пары "запрос-документ" так называемой "ожидаемой релевантности" как функции от вероятностей принадлежности к классам релевантности, полученных в результате классификации. В результате вычисления "ожидаемой релевантности" ранжирование пары "запрос-документ" в рамках каждого запроса происходит по убыванию "ожидаемой релевантности" (Л.Пинг, К.Дж.С.Берджес, К.By - McRank: Обучение ранжированию с использованием многофакторного анализа и градиентного ускорения перебора. НИПС. Карран ассошиэйтс.2007 - ).

Известен способ выбора альтернатив, который заключается в попарном сравнении двух вариантов с целью выявления лучшего из них. На основе формирования таких отношений происходит построение порядка, с помощью которого происходит выбор вариантов.

Примером известного способа является метод опорных векторов, который заключается в переводе исходных векторов в пространство более высокой размерности и поиске разделяющих гиперплоскостей с максимальным зазором в этом пространстве (К.Кортес, Вапник В.Н., Метод опорных векторов, Журнал "Machine Learning", 20, 1995 - [С.Cortes, Vapnik V.N.; "Support-Vector Networks", Machine Learning, 20, 1995]), а также другие методы, такие как:

RankNet (поисковая система Microsoft Bing, К.Дж.С.Берджес, Т.Шейкд и др. "Обучение ранжированию с использованием градиентного спуска", ИСМЛ, 2005: 89-96 - ), суть которого заключается в использовании «нейронной сети» и вероятностной функции стоимости для ранжирования результатов поиска,

RankBoost (Й.Фреунд, Р.Иер, Р.Е.Шапаэ и Й.Сингер. Эффективный алгоритм ускорения перебора для комбинированных предпочтений, Журнал "Machine Learning Research", 4:933-969, 2003 - ), в основе которого лежит процедура последовательного построения композиции алгоритмов машинного обучения для классификации пар документов.

FRank (М.Тсаи, Т.-Я.Лью и др. Frank: Метод ранжирования с использованием функции потери точности, СИГИР 2007 - [М.Tsai, T.-Y.Liu, et al. FRank: A Ranking Method with Fidelity Loss, SIGIR 2007]), являющийся модификацией метода RankNet, однако в качестве функции стоимости вместо значений энтропии используется функция точности распределений, и другие.

Известен способ выбора альтернатив, который заключается в списочном сравнении вариантов. При этом фильтрация всего множества альтернатив выполняется согласно заданным правилам.

Примерами этого способа могут служить:

1. Метод построения деревьев, минимизация штрафной функции ListNet, в котором вводится вероятностное пространство на множестве перестановок. Функция энтропии на введенном пространстве используется как функция потерь. (Чже Цао, Тао Кин, Тай-Янь Лю, Мин-Фенг Тсаи и Ханг Ли. Обучение ранжированию: От попарного к списочному подходу, 2007 - ),

2. Метод списочного сравнения вариантов RankCosine, который использует функцию потерь, основанной на сходстве косинуса угла между проранжированным списком и исходным списком обучающей выборки, для ранжирования результатов поиска (Т.Кин, Х.-Д.Чжанг, М.-Ф.Тсаи, Д.-С.Ванг, Т.-Я.Лью, X.Ли: Запросо-зависимые функции потерь для информационного поиска. Журнал "Inf. Process. Manage". 44(2): 838-855, 2008 - [Т.Qin, X.-D.Zhang, M.-F.Tsai, D.-S.Wang, T.-Y.Liu, H.Li: Query-level loss functions for information retrieval. Inf. Process. Manage. 44(2): 838-855, 2008)],

3. Метод ранжирования AdaRank, в котором для построения ранжирующей функции используется алгоритм машинного обучения AdaBoost, производящий построение линейной комбинации классификаторов для улучшения работы ранжирующей модели. (Ю.Ху, X.Ли. AdaRank: алгоритм ускоренного перебора для информационного поиска. СИГИР 2007 - ),

4. Метод ранжирования SoftRank, суть которого заключается в прямой оптимизации негладких метрик ранжирования, (Майке Тэйлор, Джон Гуйвер, Стивен Робертсон, Том Минка. SoftRank: Оптимизация негладких метрик, 2008 - ) и другие.

Все эти методы показывают достаточно высокую точность в своих узкоспециальных областях.

Недостатками известных способов отбора вариантов являются:

Использование сложных процедур отбора в работе с большими объемами данных, что ведет к значительному возрастанию вычислительной сложности;

Невысокая точность при отборе и ранжировании вариантов с использованием большого числа критериев или/и при наличии большого числа вариантов.

Как правило, на больших объемах данных используется способ поиска по деревьям решений. Он заключается в построении последовательности пороговых процедур, с помощью которых осуществляется выбор вариантов.

Недостатком способа поиска по деревьям решений является низкая достоверность результатов, так как выбор пороговых процедур в качестве способа отбора и ранжирования вариантов не всегда обоснован (эффективен). Кроме того, для отбора или ранжирования вариантов может быть одновременно использован не один критерий, а целая группа (их комбинация), что не учитывается в методе поиска по деревьям решений. Зачастую произвести отбор или ранжирование всего списка вариантов по какому-то одному критерию (нескольким критериям) невозможно. В связи с этим для ранжирования вариантов с высокой точностью необходимо выполнить построение большого количества таких деревьев, а результаты их работы необходимо агрегировать.

Известны способы по патенту РФ №2435212 «Сбор данных о пользовательском поведении при веб-поиске для повышения релевантности поиска», патенту РФ №2443015 «Функции ранжирования, использующие модифицированный байесовский классификатор запросов с инкрементным обновлением», по патенту РФ №2367997 «Усовершенствованные системы и способы ранжирования документов на основании структурно взаимосвязанной информации», которые заключаются в сборе дополнительной информации, а именно в использовании байесовского классификатора, сборе информации о поведении пользователей, информации о структурных взаимосвязях документов, с помощью которой осуществляется отбор и ранжирование вариантов. Недостатком известных способов является усложнение существующих методов отбора и ранжирования вариантов за счет добавления новых критериев.

Наиболее близким по технической сущности и достигаемому результату является способ вычисления временного веса для результата поиска, который заключается в том, что идентифицируют пользовательское событие, соответствующее результату поиска, причем пользовательское событие имеет начальное время события, время окончания события и длительность события; определяют текущее время и определяют временной вес для этого результата поиска на основании временной близости текущего времени к пользовательскому событию. В способе предполагается, что временной вес изменяется со временем, увеличивается экспоненциально по мере того, как текущее время приближается к начальному времени события, является постоянным в течение длительности события, достигает пика в момент времени в течение длительности события и уменьшается экспоненциально, когда текущее время удаляется от времени окончания события. Способ предназначен для поиска информации в сети Интернет с использованием временного веса для ранжирования результатов поиска. (Патент РФ №2435213, МПК G06F 17/30, опубл. 27.11.2011 г.).

Недостатком известного способа, как и аналогичных существующих технологий поиска по запросу в сети Интернет, является то, что в них, как правило, применяются "грубые" алгоритмы выбора и ранжирования, т.е. алгоритмы с линейной вычислительной сложностью О(n), где n - число вариантов. Как правило, эта сложность достигается тем, что разработанные правила выбора и ранжирования упрощаются (точнее говоря, огрубляются), чтобы обеспечить приемлемый уровень сложности. При этом результат, достигаемый с помощью таких способов, получается более низкого качества.

Техническая задача, на решение которой направлено заявляемое изобретение, состоит в создании нового способа для более качественного отбора и ранжирования эффективных вариантов, обеспечивающего высокую скорость отбора и высокую точность результатов.

Поставленная техническая задача решается тем, что согласно предложенному изобретению способ отбора и ранжирования эффективных вариантов по первому варианту реализации заключается в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта поисковому запросу и задают конечное число вариантов или набор процедур выбора и ранжирования вариантов и последовательность их выполнения для отбора вариантов, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов по методу суперпозиции по меньшей мере в два этапа, если количество вариантов в оставшейся группе вариантов соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов для отбора или использованы все заданные процедуры выбора, отбор вариантов и их ранжирование прекращают и варианты из отобранной группы оценивают как наиболее эффективные, если количество вариантов в оставшейся группе вариантов не соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов для отбора, отбор вариантов и их ранжирование продолжают, при этом отбор вариантов, их ранжирование и исключение осуществляют до момента, пока не будет достигнуто заданное число вариантов или пока не будут использованы все заданные процедуры выбора и отобранную группу вариантов оценивают как наиболее эффективную.

Заявляемый способ по первому варианту реализации характеризуется следующими дополнительными существенными признаками:

На втором и последующих этапах формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты и осуществляют отбор вариантов из оставшегося обработанного па предыдущем этапе массива по методу суперпозиции с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2) и исключают следующую группу вариантов с меньшим рангом.

Поставленная техническая задача решается тем, что согласно предложенному изобретению способ отбора и ранжирования эффективных вариантов по второму варианту реализации заключается в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта поисковому запросу и задают конечное число вариантов для отбора, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов по методу суперпозиции по меньшей мере в два этапа, если количество вариантов в оставшейся группе вариантов соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов для отбора, отбор вариантов и их ранжирование прекращают и варианты из отобранной группы оценивают как наиболее эффективные, если количество вариантов в оставшейся группе вариантов не соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов для отбора, отбор вариантов и их ранжирование продолжают, при этом отбор вариантов, их ранжирование и исключение осуществляют до момента, пока не будет достигнуто заданное число вариантов, отобранную группу вариантов оценивают как наиболее эффективную.

Заявляемый способ по второму варианту реализации характеризуется следующими дополнительными существенными признаками:

На первом этапе осуществляют отбор вариантов при наличии их большого числа по методу суперпозиции с использованием методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью O(n), и исключают группу вариантов, которые имеют самый низкий ранг;

На втором и последующих этапах формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты и осуществляют отбор вариантов из оставшегося обработанного на предыдущем этапе массива по методу суперпозиции с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2) и исключают следующую группу вариантов с меньшим рангом;

в способе дополнительно задают набор процедур выбора и ранжирования вариантов и последовательность их выполнения.

Поставленная техническая задача решается тем, что согласно предложенному изобретению, способ отбора и ранжирования эффективных вариантов по третьему варианту реализации заключается в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта поисковому запросу и задают набор процедур выбора и ранжирования вариантов и последовательность их выполнения для отбора вариантов, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов по методу суперпозиции, по меньшей мере, в два этапа, отбор вариантов, их ранжирование и исключение осуществляют до момента, пока не будут использованы все заданные процедуры выбора и отобранную группу вариантов оценивают как наиболее эффективную.

Заявляемый способ но третьему варианту реализации характеризуется следующими дополнительными существенными признаками:

На первом этапе осуществляют отбор вариантов при наличии их большого числа по методу суперпозиции с использованием методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью O(n), и исключают группу вариантов, которые имеют самый низкий ранг

На втором и последующих этапах формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты и осуществляют отбор вариантов из оставшегося обработанного на предыдущем этапе массива по методу суперпозиции с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной 0(п2) и исключают следующую группу вариантов с меньшим рангом.

Дополнительно задают конечное число вариантов для отбора, оцениваемых как наиболее эффективные;

Для отбора наиболее эффективной группы вариантов задают дополнительные методы выбора и ранжирования и последовательность их выполнения и повторно осуществляют отбор и ранжирование.

Технический результат, достижение которого обеспечивается реализацией всей заявляемой совокупности существенных признаков способа, состоит в повышении скорости и точности (достоверности) отбора эффективных вариантов в поисковых, рекомендательных системах за счет возможности, используя принцип суперпозиции, регулировать сложность процедур выявления эффективных вариантов.

Сущность изобретения поясняется фиг.1, на которой представлена схема последовательности операций при осуществлении заявляемого способа, где:

1 - исходный набор вариантов (множество различных вариантов);

2 - процедура исключения неэффективных объектов на первом этапе с использованием приближенных методов;

3 - набор вариантов, оставшихся после первого этапа отбора;

4 - отсечение неэффективных вариантов с помощью процедур исключения;

5 - последовательное применение процедур исключения неэффективных объектов с использованием приближенных методов;

6 - подмножество вариантов, не содержащее неэффективные варианты;

7 - операция ранжирования полученной на шаге 6 группы вариантов с использованием как приближенных, так и точных методов;

8 - операция присвоения всем неэффективным вариантам самого низкого ранга и добавление этих вариантов в итоговый список после ранжированных вариантов;

9 - предоставление итоговой упорядоченной группы вариантов конечному потребителю;

10 - группы неэффективных вариантов, отсеченных с использованием последовательной суперпозиции процедур исключения.

Предложенный способ основан на методе суперпозиции, который заключается в последовательном исключении предыдущих вариантов с помощью некоторых процедур, которые на каждом этапе исключения могут быть различными.

Заявляемый способ осуществляется следующим образом (фиг.1).

Существует или формируется большой набор вариантов 1, в котором могут находиться неэффективные варианты.

Термин «большой набор вариантов (поисковых элементов)» рассматривается в рамках концепции «Большие данные» (Big Data), появившейся в связи с развитием информационных технологий и включающей в себя подходы к обработке огромных объемов разнородной информации.

Под большим набором вариантов (поисковых элементов) в рамках этой концепции понимается структурированный или неструктурированный набор данных огромного объема и значительного многообразия.

Для того чтобы исключить неэффективные варианты и отобрать наиболее эффективные варианты предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта (поискового элемента) поисковому запросу и, при необходимости, задают конечное число вариантов (поисковых элементов) для отбора, оцениваемых как наиболее эффективные (как максимально соответствующие критериям оценки релевантности поисковому запросу). Далее осуществляют оценку каждого из вариантов (поисковых элементов) по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты (поисковые элементы) путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания. Отбор и ранжирование вариантов (поисковых элементов) осуществляют последовательно по методу суперпозиции по меньшей мере в два этапа.

Способ может быть определен иначе - может быть задан набор используемых методов выбора и ранжирования и последовательность их применения.

На первом этапе осуществляют отбор вариантов из большого числа (поз.2 фиг.1) по методу суперпозиции с использованием методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью O(n).

Для данной операции могут быть использованы известные методы, характеризующиеся линейной вычислительной сложностью O(n), такие как, например, правило относительного большинства, правило Борда, правило надпорогового выбора и другие. Наиболее полный список правил выбора приведен в Приложении 1.

В результате формируют две группы вариантов: группу вариантов 10, имеющих самый низкий ранг, и группу вариантов 3, подлежащих дальнейшему анализу.

Группу вариантов 10, которые имеют самый низкий ранг, исключают (поз.4 фиг.1).

На следующем этапе формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты. Отбор вариантов из оставшегося обработанного массива осуществляют по методу суперпозиции (поз.5 фиг.1) с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2).

Для данной операции могут быть использованы известные методы, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2), такие, как, например, минимальное недоминируемое множество, правило Ричелсона или правила, основанные на построении мажоритарной или турнирной матрицы (см. Приложение 1).

Отбор вариантов и их ранжирование прекращают и варианты (поисковые элементы) из отобранной группы оценивают как наиболее эффективные или перспективные, когда будут выполнены все используемые (заданные) методы выбора и ранжирования или если количество вариантов в оставшейся группе вариантов соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов (поисковых элементов) для отбора. Отбор вариантов и их ранжирование может быть осуществлено повторно с помощью задания дополнительных способов выбора и ранжирования, а также последовательности их выполнения.

В ином случае отбор и ранжирование продолжают осуществлять, как описано выше (поз.7 и 8 фиг.1). То есть группу вариантов 6 ранжируют с использованием операций ранжирования 7, при необходимости можно добавлять (поз.8 фиг.1) к ней варианты из группы неэффективных вариантов 10. Отбор вариантов (поисковых элементов), их ранжирование и исключение осуществляют (поз.9 фиг.1) до момента, пока не будет достигнуто заданное число вариантов (поисковых элементов) или пока не будут выполнены все используемые (заданные) методы выбора и ранжирования, а отобранную группу вариантов 9 (поисковых элементов) оценивают как наиболее эффективные (перспективные). Таким образом, происходит отбор и ранжирование эффективных вариантов, их ранжирование и предоставление этих вариантов конечному потребителю.

Суперпозиционный подход используется тогда, когда нельзя однозначно определить по одному критерию, какие варианты являются эффективными, а какие нет. Отличительной особенностью способа является возможность выявлять при наличии большого числа критериев из большого числа вариантов те варианты, которые являются эффективными, а также возможность регулировать вычислительную сложность предложенного способа. Заявляемый способ позволяет перейти от сложных механизмов выявления эффективных вариантов к составным, которые представляют собой комбинацию или суперпозицию более простых процедур. Результаты выполнения предыдущих этапов отбора и ранжирования обрабатывают на следующих этапах способа.

Кроме того, в заявляемом способе для ранжирования вариантов может быть одновременно использован не один критерий, а целая группа критериев (их комбинация), что не учитывается, например, в известном методе поиска по деревьям решений, который использует простейшие пороговые процедуры, выбор которых не всегда обоснован.

В отличие от известных методов метод суперпозиции является достаточно гибким и позволяет варьировать число этапов в способе отбора.

В суперпозиционном подходе исключается возможность потерять эффективные варианты в случае использования приближенных методов. После последовательной композиции этапов исключения происходит отбор и ранжирование оставшихся вариантов. Все неэффективные варианты, которые были исключены до процедуры ранжирования, будут иметь низший (наихудший) ранг и будут выбираться (предлагаться) для решения задач в самую последнюю очередь.

Под приближенными методами, которые используются для сокращения числа вариантов с высокой скоростью, понимаются правила выбора и ранжирования с линейной вычислительной сложностью O(n). Такие правила (методы) должны использовать (считывать) значения параметров каждого варианта (альтернативы) только такое число раз к, которое не зависит от числа вариантов (альтернатив) n, и значительно меньше, чем n.В самом быстром (идеальном) случае для правила со сложностью О(n), каждый вариант используется только один раз. Правило имеет возможность определить, эффективен вариант или нет, основываясь только на данных одного этого варианта, не сравнивая его с каждым из остальных вариантов. Например, для правила отбрасывания неэффективных вариантов, со значениями "ниже среднего", по какому- либо параметру (по которому значения чем выше, тем лучше), требуется считать значение каждого варианта только 2 раза: первый раз, чтобы подсчитать среднее, и второй раз, чтобы определить, выше или ниже значение этого варианта, чем среднее. Это правило относится к правилам с линейной вычислительной сложностью O(n).

Таким образом, использование методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью O(n) обеспечивает значительное повышение скорости отбора эффективных вариантов в поисковых, рекомендательных системах.

Однако изначально на всем объеме вариантов достаточно затруднительно использовать тонкие (точные) методы в силу наличия большого количества вариантов. При применении приближенных процедур отсечения неэффективных вариантов количество различных вариантов уменьшается, что, в конце концов, приводит к возможности использовать более тонкие методы для отбора и ранжирования оставшихся вариантов.

Под тонкими (точными) методами, которые используются при наличии небольшого числа вариантов, понимаются правила выбора и ранжирования, вычислительная сложность которых зависит исключительно от количества раз использования каждого варианта. Существует правила, использующие попарные "расстояния" между вариантами (альтернативами), в специальных шкалах. Такие правила должны для каждого варианта перебрать все остальные варианты, т.е. произвести (n умножить на n) действий, вычислительная сложность здесь квадратичная. Существуют также правила, сравнивающие каждый вариант со всевозможными наборами остальных вариантов, чтобы более точно определить позицию данного варианта по отношению к остальным. Вычислительная сложность таких правил еще выше. Можно сказать, что правила со сложностями, начиная с квадратичной O(n 2), не могут применяться на полном наборе вариантов (исчисляемых миллионами) при решении задачи поиска и ранжирования в сети Интернет, и в сходных задачах в других сферах деятельности, так как вычислительная сложность этих правил сильно зависит от количества имеющихся в наборе вариантов.

Таким образом, использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2) обеспечивает значительное повышение точности (достоверности) отбора эффективных вариантов в поисковых, рекомендательных системах.

Преимуществом способа является также то, что появляется возможность регулировать вычислительную сложность процедуры выявления эффективных вариантов. Это значит, что если на большом объеме данных применение некоторых процедур требовало огромных вычислительных ресурсов, то после последовательного исключения вариантов те же процедуры на оставшемся подмножестве могут работать достаточно быстро. Другими словами, установив некоторый предел по количеству вычислительных ресурсов, используемых на выполнение способа, можно установить количество стадий, с помощью которых можно произвести отсечение заведомо неэффективных вариантов с использованием быстрых приближенных методов, после выполнения которых можно использовать достаточно трудоемкие процедуры, выявляющих эффективные варианты с достаточно высокой точностью. В этом и заключается управление вычислительной сложностью способа.

Заявляемый способ может быть также применен в задаче обучения ранжированию, то есть задаче выбора вариантов с заранее известными оценками их полезности по критериям. Способ позволяет формировать по заранее известной степени полезности (эффективности) одних вариантов правила их отбора и ранжирования (набор применяемых методов выбора и ранжирования, а также последовательность их применения), в соответствии с которым может быть произведен отбор и ранжирование других вариантов, о степени полезности (эффективности) которых ничего не известно.

Заявляемый способ может быть осуществлен с использованием известных аппаратных и программных средств. Реализация заявляемого способа включает:

1. Сбор и хранение данных/

2. Обработка данных, отбор и ранжирование вариантов.

3. Предоставление результатов пользователю.

Сбор и хранение данных. На данной стадии происходит сбор и хранение необходимой информации о существующих вариантах. Информация о вариантах может собираться из существующих источников данных, например, из различных существующих информационных систем, веб-сайтов, веб-сервисов, других серверов данных, файлов на ЭВМ, т.е. из всех источников, хранящих информацию о вариантах в пригодном для дальнейшей обработки формате. Сбор данных может быть произведен с использованием существующих программных средств, производящих извлечение данных из внешних источников (например, ETL-системы или средства сбора содержимого веб-страниц в сети Интернет), или реализован на ЭВМ с использованием любого языка программирования, в частности, языка программирования C, C++, C#, Java, Python, PHP и многих других. Хранение информации может осуществляться как на сервере или группе серверов с использованием существующих платформ, осуществляющих хранение данных, так и на любом носителе информации, с которого возможно производить дальнейшее чтение имеющейся информации. Также хранение информации может осуществляться непосредственно в оперативной памяти ЭВМ в случае, когда нет необходимости производить постоянное хранение информации.

Обработка данных, включающая согласно заявляемому способу отбор и ранжирования вариантов с использованием приближенных и точных методов, реализуется с использованием ЭВМ, которая производит ранжирование вариантов и выявление наиболее эффективных из них. Этап обработки данных может быть произведен как на сервере, так и на самой ЭВМ пользователя.

После выполнения этапа обработки данных полученные результаты предоставляются конечному пользователю в любом пригодном для него формате. Результаты выполнения могут храниться на сервере, других носителях информации, с которых возможно производить ее дальнейшее чтение, либо могут быть предоставлены на экран ЭВМ пользователя напрямую с использованием веб-браузера или любого другого программного средства, с помощью которого осуществляется просмотр информации.

Примеры осуществления способа.

Задача поиска релевантных страниц в сети Интернет с отбором и ранжированием на основе принципа суперпозиции

Задача поиска релевантных страниц в сети Интернет, ранжирование на основе идеи суперпозиции может реализовываться следующим образом. Сначала быстрыми (приближенными) методами исключают заведомо нерелевантные страницы. Этими нерелевантными страницами могут быть, например, те страницы, которые не принадлежат заданной тематике, содержат спам, вирусы, рекламу, нежелательный для пользователя контент, фишинг (интернет-мошенничество) и другое. Затем на оставшемся значительно меньшем наборе страниц применяются более тонкие (точные) методы ранжирования, требующие, однако, больших вычислительных ресурсов (медленные). Упомянутые выше нерелевантные страницы никогда не могут быть релевантными запросу пользователя, а это значит, что их использование в более трудоемких методах избыточно и просто не нужно. В данном примере суперпозиция некоторого набора быстрых, но приближенных методов (применяемых для отсечения только самых нерелевантных страниц) и некоторого набора точных методов (применяемых для окончательного ранжирования не большого числа альтернатив) дает выигрыш в скорости и точности (релевантности) окончательного ранжирования. В частности, для нерелевантных страниц нет необходимости проводить детальное ранжирование, достаточно им всем присвоить один и тот же ранг (последнее место в ранжировании).

В таблице 1 приведен простейший пример использования двух способов выбора вариантов - правила Парето и четырехшагового способа отбора, основанного на идее суперпозиции. В задаче необходимо определить, какие из вариантов являются наиболее релевантными (подходящими) введенному запросу пользователя. Каждый вариант оценивается по трем критериям: количество слов из запроса в заголовке документа, количество слов из запроса во всем документе, булева модель (наличие всех слов запроса в документе). В примере выбор производится из 29 вариантов.

В случае, если использовать обычное правило Парето, то релевантными документами будут являться документы №2, 5, 6. При использовании правила Парето каждый вариант должен быть сопоставлен со всеми остальными вариантами, т.е. каждый из 29 вариантов должен быть сопоставлен друг с другом. Это означает, что чем больше вариантов находится в выборке, тем больше вычислительная сложность этого правила, что ведет к необходимости использования более простых (приближенных) правил выбора.

Однако правило Парето может быть применено, если использовать способ отбора и ранжирования эффективных вариантов, основанный на идее суперпозиции. В таблице 1 приведен способ отбора в четыре этапа, который заключается в последовательном применении трех надпороговых правил, после чего применяется правило Парето.

На первом этапе происходит исключение всех вариантов (документов), в заголовке которых не находится ни одного слова из запроса. Таким образом, число вариантов сокращается с 29 до 8.

На втором этапе происходит исключение тех вариантов, у которых в основной части документа не было найдено ни одного слова из запроса. Тогда число вариантов сокращается с 8 до 6. После этого выбираются только те документы, в которых находятся все слова из запроса. В результате число вариантов сокращается до 4. После этого осуществляют применение правила Парето по оставшимся вариантам, и в итоговый выбор входит только 3 варианта (документа) - №2, 5, 6.

В данном примере результаты обоих способов совпадают. Однако вычислительная сложность правила Парето значительно выше. Поэтому в случае, если число вариантов небольшое, выбор способа отбора и ранжирования не принципиален (не имеет значения). Однако в условиях, когда число вариантов достигает нескольких миллионов, необходимо использовать второй способ, основанный на идее суперпозиции, т.к. он позволяет комбинировать простые и сложные правила выбора, что уменьшает вычислительную сложность способа.

В ряде моделей для представления наиболее интересного и востребованного предложения участникам социальных сетей необходимо сегментировать группы пользователей по их общим интересам или по интенсивности обмена информацией между ними. В этом случае, например, пороговое отсечение по правилу "не более одного контакта за последний год" (для определенного набора товаров и услуг) позволяет сразу сузить число вариантов внутри группы до уровня, приемлемого для более сложных алгоритмов. Разумеется, наличие более одного контакта за год не подразумевает общность интересов пользователей, т.е. отсекаются заведомо неэффективные варианты группировки (сегментации) участников социальных сетей по их интересам, с одновременным и резким снижением объема группы.

Таким образом, представленный способ позволяет с высокой точностью производить отбор и ранжирование вариантов, особенно при наличии большого количества вариантов, характеризуемых большим набором показателей, так как он позволяет производить комбинирование приближенных и точных процедур.

Заявляемый способ может быть использован при отборе эффективных вариантов в поисковых, рекомендательных системах, системах поддержки принятия решений, сетях Интернет, системах автоматической классификации пакетов данных и в других смежных областях.

Кроме того, изобретение может быть использовано при решении задачи обучения ранжированию, то есть задаче выбора вариантов с заранее известными оценками их полезности по критериям, например, при оценке эффективности работы предприятий, торговых точек и других объектов в смежных областях.

Приложение 1. Список правил выбора, приведенных в работе Ф.Т.Алескерова, Э. Курбанова "О степени манипулируемости правил коллективного выбора", Автоматика и телемеханика, 1998, №10, 134-146.

1. Правило относительного большинства (Plurality rule)

В выбор входят альтернативы, которые являются лучшими для наибольшего числа критериев, т.е.

т.е. означает число критериев, у которых альтернатива a стоит не ниже q-го места в их упорядочении. Таким образом, если q=1, тогда a - это лучшая альтернатива для критерия i; если q=2, тогда a - либо первая, либо вторая наилучшая альтернатива, и т.д. Число q будем называть уровнем процедуры.

т.е. выбираются альтернативы, которые находятся среди q лучших для максимального числа критериев.

Данное правило для выбора имеет линейную вычислительную сложность, для ранжирования вычислительная сложность правила зависит от значения q. При q<

3. Пороговое правило (Threshold rule)

Пусть ν 1 (x) - число критериев, для которых альтернатива x является наихудшей в их упорядочениях, ν 2 (x) - число критериев, для которых альтернатива x является второй наихудшей, и так далее, ν m (x) - число критериев, для которых альтернатива x является наилучшей. Затем альтернативы упорядочиваются лексикографически. Говорят, что альтернатива x V - доминирует альтернативу y если ν 1 (x)< ν 1 (y) или, если существует k≤m такое, что ν i (x)= ν i (y), i=1, …, k-1, и ν k (x)< k (y). Другими словами, в первую очередь сравниваются количества последних мест в упорядочениях для каждой альтернативы, в случае, когда они равны, идет сравнение количества предпоследних мест, и так далее. Выбором являются альтернативы, недоминируемые по V.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет линейную вычислительную сложность.

4. Правило Борда (Borda rule)

Каждой альтернативе x∈A ставится в соответствие число r i (x , P →) равное мощности множества альтернатив, худших, чем x в критерии P i ∈ P → , то есть r i (x , P →) = | L i (x) | = | { b ∈ A: x P i b } | . Сумма данных значений для i∈N называется рангом Борда для альтернативы x,

В выбор входят альтернативы с максимальным рангом

5. Процедура Блэка

Если существует победитель Кондорсе, то он объявляется коллективным выбором, иначе используется правило Борда.

6. Процедура Кумбса.

Исключается вариант, который считают худшим максимальное число избирателей. Затем профиль сужается до нового множества X и процедура продолжается до тех пор, пока не останутся только неисключаемые варианты. Отметим здесь разницу между правилом Кумбса и системой передачи голосов. В правиле Кумбса вычеркиваются худшие варианты, в то время как в системе передачи голосов вычеркиваются варианты, лучшие для минимального числа избирателей.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет линейную вычислительную сложность.

7. Процедура Хара

Для каждой альтернативы подсчитывается количество первых мест в упорядочениях по критериям. Далее из голосования выбывают альтернативы с наименьшим количеством первых мест.Процедура повторяется, пока выбор остается непустым.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет линейную вычислительную сложность.

8. Обратное правило относительного большинства

В выбор входят альтернативы, которые являются худшими для наименьшего числа критериев.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет линейную вычислительную сложность.

9. Первое правило Копланда

Для каждой альтернативы считаются два показателя: сумма количеств альтернатив, которые хуже заданной по каждому критерию, и сумма количеств альтернатив, которые лучше заданной по каждому критерию. В коллективный выбор входят альтернативы с наибольшей разностью этих двух показателей.

Данное правило для выбора имеет линейную вычислительную сложность, для ранжирования вычислительная сложность правила сильно зависит от входных данных и в худшем случае является квадратичной.

10. Обратная процедура Борда (с передачей голосов)

Для каждой альтернативы подсчитывается ранг Борда. Далее альтернатива с наименьшим рангом выбывает. Ранги Борда пересчитываются для множества альтернатив без выбывшей альтернативы. Процедура повторяется, пока выбор непустой.

Для выбора вычислительная сложность правила в худшем случае квадратичная. Для ранжирования вычислительная сложность правила не ниже квадратичной.

11. Правило Нансона

Подсчитывается ранг Борда для всех вариантов. Затем подсчитывается средняя оценка Борда и исключаются только те варианты x, для которых оценка Борда ниже средней. Затем строится множество X=A\{x}, и процедура применяется к суженному профилю /X. Процедура продолжается до тех пор, пока не останутся только неисключаемые варианты. Для выбора вычислительная сложность правила в худшем случае квадратичная. Для ранжирования вычислительная сложность правила не ниже квадратичной.

12. Минимальное доминирующее множество

Множество альтернатив Q является доминирующим тогда и только тогда, когда любая альтернатива из Q доминирует любую альтернативу вне Q по мажоритарному отношению.

Доминирующее множество является минимальным, если ни одно из его собственных подмножеств не является доминирующим. Коллективным выбором является минимальное доминирующее множество, если таковое существует одно, или их объединение, если таковых несколько. Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

13. Минимальное недоминируемое множество

Множество альтернатив Q является недоминируемым тогда и только тогда, когда не существует альтернативы вне Q, которая доминирует какую-либо альтернативу из множества Q.

Недоминируемое множество является минимальным, если ни одно из его собственных подмножеств не является недоминируемым. Коллективным выбором является минимальное недоминируемое множество, если таковое существует одно, или их объединение, если таковых несколько. Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

14. Минимальное слабоустойчивое множество

Множество альтернатив Q является слабоустойчивым тогда и только тогда, когда из существования альтернативы у вне Q, доминирующей альтернативу x из Q, следует существование альтернативы z из Q такой, что z доминирует У-

Слабоустойчивое множество является минимальным, если ни одно из его собственных подмножеств не является слабоустойчивым. Коллективным выбором является минимальное слабоустойчивое множество, если таковое существует одно, или их объединение, если таковых несколько.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

75. Правило Фишберна

Построим новое бинарное отношение у, в котором х доминирует у тогда и только тогда, когда верхний контур альтернативы х является собственным подмножеством верхнего контура альтернативы у.

Коллективным выбором будет набор альтернатив, недоминируемых по отношению у.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

16. Непокрытое множество I.

Построим новое бинарное отношение 5, в котором x доминирует у тогда и только тогда, когда нижний контур альтернативы у является собственным подмножеством нижнего контура альтернативы x.

Коллективным выбором будет набор альтернатив, недоминируемых по отношению 8.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

17. Непокрытое множество II

Альтернатива x B - доминирует альтернативу y, если x доминирует y по мажоритарному отношению и верхний контур альтернативы x является подмножеством верхнего контура альтернативы y. В коллективный выбор входят альтернативы, недоминируемые по отношению B. Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

18. Правило Ричелсона

Строится новое бинарное отношение σ, в котором x доминирует y тогда и только тогда, когда

Нижний контур y является подмножеством нижнего контура x

Верхний контур x является подмножеством верхнего контура y

В одном из двух указанных выше случаев вхождение происходит как «собственное подмножество»

В коллективный выбор входят недоминируемые по о альтернативы.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

19. Первое правило Копланда

В коллективный выбор входят альтернативы с максимальной разницей мощностей нижнего контура и верхнего контура.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

20. Второе правило Копланда

В коллективный выбор входят альтернативы с максимальной мощностью нижнего контура.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

21. Третье правило Копланда

В коллективный выбор входят альтернативы с минимальной мощностью верхнего контура.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

22. Двухступенчатое правило относительного большинства

Сначала используется правило простого большинства (т.е. выбирается вариант, получивший больше 50% голосов - первых мест - в упорядочениях избирателей). Если такой вариант найден, то процедура останавливается. Если же такого варианта нет, то выбираются два варианта, набравшие больше голосов, чем другие варианты (если их больше двух, то берутся два с наименьшими номерами). Затем, считая что мнения избирателей относительно этих вариантов (при вычеркивании остальных) не изменяются, вновь применяем правило простого большинства/голосов - уже на двухэлементном множестве.

Поскольку индивидуальные мнения представляются в виде линейных порядков, всегда (при нечетном числе избирателей) существует единственный вариант-победитель.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет линейную вычислительную сложность.

Сначала используется правило простого большинства (т.е. выбирается вариант, получивший больше 50% голосов). Если такой вариант найден, то процедура останавливается. Если же такого варианта нет, то из списка вычеркивается вариант x, набравший минимальное количество голосов.

Затем процедура вновь применяется к множеству X=A\{x и профилю /X Данное правило для выбора и ранжирования имеет линейную вычислительную сложность.

24. Процедура Янга

Если для профиля существует победитель Кондорсе, то он выбирается, и процедура на этом останавливается. Если же такого варианта нет, то рассматриваются всевозможные коалиции, на которых существуют частичные победители Кондорсе. Далее определяется функция u(x) как мощность максимальной коалиции, в которой x является победителем Кондорсе.

Тогда выбираются варианты с максимальным значением ux:

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

25. Процедура Симпсона (максиминная процедура)

Построим матрицу S + такую, что ∀a , b∈X, S + =(n(a,b)), где

n(a, b)=card{i∈N|aP i b}, n(a,a)=+ ∞.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

26. Минимаксная процедура

Построим матрицу S - такую, что ∀a ,b∈X, S + =(n(a,b)), n(a,a)=-∞.

Коллективный выбор определяется как

Данное правило для выбора и ранжирования имеет вычислительную сложность не ниже квадратичной.

27. Сильное q-паретовское правило простого большинства

Пусть f(P → ;i;q)={X∈A-||card(D ↓ i(x))≤q} определяет q+1 вариантов от максимального и ниже в линейном порядке P i . Пусть ℑ={I⊂N-||card(I)=) (Где функция [χ] означает минимальное целое число, большее или равное x) есть семейство коалиций простого большинства. Введем функцию выбирающую вариант, который находится среди верхних вариантов для каждого избирателя хотя бы в одной коалиции простого большинства, и начнем с q=0. Если при q=0 такого варианта нет, то заново просматривается выбор по коалициям простого большинства при q, увеличенном на единицу (т.е. гири q=1) и т.д., до тех пор, пока выбор будет не пуст. Из этого непустого множества выбирается вариант с наименьшим номером, который принимается в качестве коллективного выбора.

Данное правило для выбора и ранжирования имеет экспоненциальную вычислительную сложность.

28. Сильное q-паретовское правило относительного большинства

Это правило аналогично правилу 26, с тем дополнением, что если выбраны несколько вариантов, то для каждого из них подсчитывается число выбравших его коалиций. Затем выбираются варианты с максимальным значением этого показателя.

Выбираются варианты с максимальным значением этого показателя. Данное правило для выбора и ранжирования имеет экспоненциальную вычислительную сложность.

29. Сильнейшее q-паретовское правило простого большинства

Введем функцию

C (A) = ∩ I ∈ ℑ f (P → ; I ; q)

где f (P → ; I ; q) = { χ ∈ A − | | c a r d (∩ ↓ i (x) ]) ≤ q } ,   c a r d (I) = [ n / 2 ] - функция, выбирающая вариант, парето-оптимальный в каждой коалиции простого большинства, и начнем с q=0. Если таких элементов нет, то рассматривается случай q=1, q=2, и т.д., пока выбор будет не пуст.Из этого непустого множества выбирается вариант с наименьшим номером, который и принимается в качестве коллективного выбора. Данное правило для выбора и ранжирования имеет экспоненциальную вычислительную сложность.

30. Правило надпорогового выбора

Пусть на множестве A задан критерий φ(x), φ:A→R 1 , а на множестве 2 A задана функция порога V: 2 А →R 1 , сопоставляющая каждому набору Хе2А пороговый уровень V(X).

Правило надпорогового выбора представлено в виде следующего выражения:

n ¯ s t: y ∈ C (X) ⇔ (y ∈ X & ϕ (y) ≥ V (X)) .

Данное правило для выбора имеет линейную вычислительную сложность, для ранжирования вычислительная сложность зависит входных данных, в худшем случае не выше квадратичной.

1. Способ отбора и ранжирования эффективных вариантов результатов поиска, заключающийся в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта результатов поиска поисковому запросу и задают конечное число вариантов результатов поиска или набор процедур выбора и ранжирования вариантов результатов поиска и последовательность их выполнения для отбора вариантов результатов поиска, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов результатов поиска по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты результатов поиска путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов результатов поиска по методу суперпозиции по меньшей мере в два этапа, если количество вариантов результатов поиска в оставшейся группе вариантов результатов поиска соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов результатов поиска для отбора или использованы все заданные процедуры выбора, отбор вариантов результатов поиска и их ранжирование прекращают и варианты результатов поиска из отобранной группы оценивают как наиболее эффективные, если количество вариантов результатов поиска в оставшейся группе вариантов результатов поиска не соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов результатов поиска для отбора, отбор вариантов результатов поиска и их ранжирование продолжают, при этом отбор вариантов результатов поиска, их ранжирование и исключение осуществляют до момента, пока не будет достигнуто заданное число вариантов результатов поиска или пока не будут использованы все заданные процедуры выбора и отобранную группу вариантов оценивают как наиболее эффективную.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на первом этапе осуществляют отбор вариантов результатов поиска при наличии их большого числа по методу суперпозиции с использованием методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью О(n), и исключают группу вариантов результатов поиска, которые имеют самый низкий ранг.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что на втором и последующих этапах формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты результатов поиска и осуществляют отбор вариантов результатов поиска из оставшегося обработанного на предыдущем этапе массива по методу суперпозиции с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2) и исключают следующую группу вариантов результатов поиска с меньшим рангом.

4. Способ отбора и ранжирования эффективных вариантов результатов поиска, заключающийся в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта результатов поиска поисковому запросу и задают конечное число вариантов результатов поиска для отбора, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов результатов поиска по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты результатов поиска путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов результатов поиска по методу суперпозиции по меньшей мере в два этапа, если количество вариантов результатов поиска в оставшейся группе вариантов результатов поиска соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов результатов поиска для отбора, отбор вариантов результатов поиска и их ранжирование прекращают и варианты результатов поиска из отобранной группы оценивают как наиболее эффективные, если количество вариантов результатов поиска в оставшейся группе вариантов результатов поиска не соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов результатов поиска для отбора, отбор вариантов результатов поиска и их ранжирование продолжают, при этом отбор вариантов результатов поиска, их ранжирование и исключение осуществляют до момента, пока не будет достигнуто заданное число вариантов результатов поиска, отобранную группу вариантов результатов поиска оценивают как наиболее эффективную.

5. Способ по п. 4, отличающийся тем, что на первом этапе осуществляют отбор вариантов результатов поиска при наличии их большого числа по методу суперпозиции с использованием методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью О(n), и исключают группу вариантов результатов поиска, которые имеют самый низкий ранг.

6. Способ по п. 4, отличающийся тем, что на втором и последующих этапах формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты результатов поиска и осуществляют отбор вариантов результатов поиска из оставшегося обработанного на предыдущем этапе массива по методу суперпозиции с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2) и исключают следующую группу вариантов результатов поиска с меньшим рангом.

7. Способ по п. 4, отличающийся тем, что дополнительно задают набор процедур выбора и ранжирования вариантов результатов поиска и последовательность их выполнения.

8. Способ отбора и ранжирования эффективных вариантов результатов поиска, заключающийся в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта результатов поиска поисковому запросу и задают набор процедур выбора и ранжирования вариантов результатов поиска и последовательность их выполнения для отбора вариантов результатов поиска, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов результатов поиска по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты результатов поиска путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов результатов поиска по методу суперпозиции по меньшей мере в два этапа, отбор вариантов результатов поиска, их ранжирование и исключение осуществляют до момента, пока не будут использованы все заданные процедуры выбора и отобранную группу вариантов результатов поиска оценивают как наиболее эффективную.

9. Способ по п. 8, отличающийся тем, что на первом этапе осуществляют отбор вариантов результатов поиска при наличии их большого числа по методу суперпозиции с использованием методов выбора и ранжирования, характеризующихся линейной вычислительной сложностью О(n), и исключают группу вариантов результатов поиска, которые имеют самый низкий ранг.

10. Способ по п. 8, отличающийся тем, что на втором и последующих этапах формируют критерии оценки поискового запроса, на основании которых ранжируют варианты результатов поиска и осуществляют отбор вариантов результатов поиска из оставшегося обработанного на предыдущем этапе массива по методу суперпозиции с использованием методов, вычислительная сложность которых не ниже квадратичной O(n 2) и исключают следующую группу вариантов результатов поиска с меньшим рангом.

11. Способ по п. 8, отличающийся тем, что дополнительно задают конечное число вариантов результатов поиска для отбора, оцениваемых как наиболее эффективные.

12. Способ по п. 8, отличающийся тем, что для отбора наиболее эффективной группы вариантов результатов поиска задают дополнительные методы выбора и ранжирования и последовательность их выполнения и повторно осуществляют отбор и ранжирование.

Похожие патенты:

Изобретение относится к способу идентификации и классификации объекта. Технический результат - осуществление более быстрой идентификации и классификации объектов за счет предварительного задания N базовых классов, упорядоченных N-мерным вектором V.

Изобретение относится к решениям в области обработки массивов данных, в частности к решениям в области обработки структурированных массивов данных, содержащих текст на естественном языке. Техническим результатом является формирование логически, грамматически и орфографически верной структуры данных, обеспечивающей быструю и удобную навигацию по элементам структуры. В способе преобразования структурированного массива данных, содержащего текст на естественном языке, формируют (101) первую структуру данных структурированного массива данных из итоговой структуры данных структурированного массива данных. Формируют (102) базу данных логических связей логических разделов элементов первой структуры данных. Формируют (103) вторую структуру данных структурированного массива данных. Формируют (104) базу данных семантических частей логических разделов элементов второй структуры данных. Формируют (105) грамматически и орфографически верные семантические части логических разделов элементов второй структуры данных путем лингвистических преобразований над упомянутыми семантическими частями. Формируют (106) итоговую структуру данных структурированного массива данных. 4 н. и 13 з.п. ф-лы, 15 ил., 3 табл.

Изобретение относится к компьютерной технике, а именно к системам обработки информации, полученной из социальной сети. Техническим результатом является обеспечение улучшенной фильтрации данных, полученных из социальной сети, в соответствии с конкретным набором параметров пользователя. Предложен способ отображения изображений карт с отображением соответствующих устройств пользователей. Способ включает в себя этап, на котором осуществляют идентификацию географического района, представляющего интерес. Далее, согласно способу, получают доступ к информации о местоположении множества пользователей исходя из местоположения множества устройств пользователей, соответственно ассоциируемых с множеством пользователей. А также получают доступ к информации социальной сети, содержащей метаданные, относящиеся соответственно к каждому пользователю из множества пользователей. Кроме того, осуществляют фильтрацию метаданных, чтобы различать подмножества множества пользователей, и отображают изображения карты местности, соответствующей географическому району, представляющему интерес. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 7 ил.

Изобретение относится к средствам управления данными. Технический результат заключается в уменьшении времени обработки элементов данных. Обнаруживают элемент данных. Классифицируют элемент данных с использованием одного или более свойств, связанных с элементом данных, для формирования связанного с ним набора свойств классификации, причем эти одно или более свойств включают в себя имеющиеся свойства классификации, связанные с элементом данных, при этом элемент данных классифицируется одним или более компонентами классификации. Агрегируют наборы свойств классификации, когда элемент данных классифицируется двумя или более компонентами классификации. Применяют политику к элементу данных на основе по меньшей мере одного из набора свойств классификации и агрегированных наборов свойств классификации. 3 н. и 17 з.п. ф-лы, 6 ил., 1 табл.

Изобретение относится к определению семантики для местоположений на основе пользовательских данных, таких как действия пользователя и/или связи пользователя. Технический результат состоит в способности идентифицировать и различать различные контексты, которые применяются для одного и того же местоположения для конкретного пользователя. Для этого пользовательские данные захватываются и анализируются для идентификации ключевых слов, включая местоположения. Данные местоположения, описывающие местоположения, получают и ассоциируют с пользователем и ключевыми словами. Ассоциации представляют пользовательский контекст для местоположений. Ассоциации используются для доставки услуг и/или продуктов пользователю в разное время, например когда пользователь приближается или входит в конкретное местоположение. 2 н. и 13 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к области управления базами данных, а именно к приложениям базы данных для выполнения некоторых функций относительно базы данных. Технический результат заключается в обеспечении пользователям без копии клиентской прикладной программы базы данных получать доступ и использовать приложение базы данных посредством браузера всемирной паутины (“Web”) и локальной или глобальной сети. Технический результат достигается за счет серверной прикладной программы базы данных, которая обеспечивается таким образом, что она сконфигурирована для предоставления программируемого интерфейса в приложение базы данных посредством унифицированных указателей ресурса (URL) служб базы данных. URL служб базы данных, используемый приложением базы данных, может быть обновлен программно выполнением программного кода в или под управлением серверной прикладной программы базы данных. Также описывается макродействие для использования совместно с серверным приложением базы данных, которое предоставляет функциональные возможности для отображения объекта базы данных, такого как форма или отчет локально в Web-браузере. 2 н. и 17 з.п. ф-лы, 8 ил.

Изобретение относится к компьютерной технике, а именно к системам интеллектуальных автоматизированных помощников. Техническим результатом является повышение точности представления пользователю релевантной информации за счет выявления намерения пользователя исходя из текстовой строки и имени отправителя, обособленного от пользователя. Предложен способ функционирования интеллектуального автоматизированного помощника. Способ выполняется в электронном устройстве, содержащем процессор и память, в которой сохранены инструкции, исполняемые процессором. Процессор исполняет инструкции, на которых принимают пользовательский запрос, включающий речевой ввод, принятый от пользователя. Извлекают информацию об имени отправителя из передачи, принятой в электронном устройстве до приема речевого ввода. При этом данная передача принята от отправителя, являющегося обособленным от упомянутого пользователя. Выявляют намерение пользователя, исходя из упомянутой текстовой строки и имени отправителя. 3 н. и 12 з.п. ф-лы, 50 ил., 5 табл.

Изобретение относится к вычислительной технике. Технический результат заключается в уменьшении некачественных отчетов в базе данных. Система для хранения варианта отчета содержит базу данных отчетов, выполненную с возможностью хранения и предоставления отчетов; средство пользовательского ввода в компьютере, выполненное с возможностью создания и редактирования отчета, причем вариант отчета не хранится в базе данных отчетов; базу данных запросов, выполненную с возможностью хранения и предоставления запросов, причем запросы подходят для поиска в базе данных отчетов; аппаратное поисковое устройство, выполненное с возможностью извлечения одного или более запросов из базы данных запросов; извлечения варианта отчета из средства пользовательского ввода; исполнения одного или более запросов по варианту отчета для определения релевантности варианта отчета, причем релевантность характеризует, будет ли извлечен вариант отчета из базы данных отчетов при исполнении одного или более запросов; сравнения релевантности с заранее заданным пороговым значением внесения в базу данных отчетов; добавления варианта отчета в базу данных отчетов, если релевантность превышает заранее заданное пороговое значение внесения в базу данных отчетов; и хранения варианта отчета в базе данных отчетов, если релевантность превышает заранее заданное значение. 4 н. и 11 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области систем управления базами данных (СУБД). Техническим результатом является обеспечение автоматического формирования реляционного описания синтаксиса команды на основе метаописания синтаксиса команды. В способе формирования реляционного описания синтаксиса команды на основе метаописания синтаксиса команды идентифицируют 110 метаописание синтаксиса команды. Идентифицируют 120 элементы метаописания и присваивают каждому элементу уникальный идентификатор (ID), причем ID присваивается в порядке очередности расположения элементов в метаописании. Формируют 130 таблицу, содержащую все элементы, причем каждый элемент содержится в одной колонке таблицы на разных строках таблицы. Идентифицируют 140 открывающие структурные элементы и закрывающие структурные элементы среди элементов, содержащихся в таблице, и генерируют двунаправленные связи между соответствующими открывающими и закрывающими структурными элементами. Генерируют 150 однонаправленные иерархические связи между открывающими элементами и соответствующим открывающим элементом, находящимся на предыдущем уровне вложенности, причем генерирование упомянутых связей осуществляется для каждого открывающего элемента, находящегося на любом из уровней, кроме первого уровня. 4 н. и 13 з.п. ф-лы, 15 ил.

Изобретение относится к компьютерной технике, а именно к поисковым системам в сети Интернет. Техническим результатом является минимизация вычислительных издержек за счет генерации предлагаемого терма запроса в реальном времени на основании оперативного контента. Предложен реализуемый компьютером способ предоставления оперативного контента. Способ содержит этапы, на которых принимают частичный терм запроса от пользователя, на основе частичного терма запроса генерируют предлагаемый терм запроса, который включает в себя частичный терм запроса. А также, согласно способу, в ответ на генерирование предлагаемого терма запроса инициируют поиск оперативного контента стороннего поставщика контента для получения по существу оперативного контента, который относится к предлагаемому терму запроса. Получение оперативного контента включает в себя выполнение поисковой машиной поиска оперативного контента после генерирования предлагаемого терма запроса. 4 н. и 16 з.п. ф-лы, 12 ил.

Изобретение относится к области объединения источников информации, касающихся индивидуумов и коммерческих организаций, к которым индивидуумы принадлежат или принадлежали. Техническим результатом является построение точного профессионального профиля индивидуума. Способ включает в себя: прием первой записи, которая содержит личные данные индивидуума, наименование фирмы и роль индивидуума в фирме; установление соответствия между первой записью и данными, которые обеспечивают уникальный идентификатор фирмы для упомянутой фирмы, установление соответствия между первой записью и данными, которые обеспечивают уникальный идентификатор индивидуума для индивидуума; добавление к первой записи уникального идентификатора фирмы, уникального идентификатора индивидуума и уникального идентификатора роли для роли индивидуума в фирме; установление соответствия между первой записью и второй записью на основе уникального идентификатора фирмы, уникального идентификатора индивидуума и уникального идентификатора роли и объединение первой и второй записей в результирующую запись. 3 н. и 9 з.п. ф-лы, 4 ил., 1 табл.

Изобретение относится к компьютерной технике. Технический результат - высокая скорость отбора и точность результатов поиска. Способ отбора и ранжирования эффективных вариантов результатов поиска, заключающийся в том, что предварительно формируют критерии оценки релевантности варианта результатов поиска поисковому запросу и задают конечное число вариантов результатов поиска или набор процедур выбора и ранжирования вариантов результатов поиска и последовательность их выполнения для отбора вариантов результатов поиска, оцениваемых как наиболее эффективные, осуществляют оценку каждого из вариантов результатов поиска по релевантности критериям поискового запроса, на основании которой ранжируют варианты результатов поиска путем присвоения ранга каждому из них из условия соответствия наибольшему числу критериев в порядке их убывания; последовательно осуществляют отбор и ранжирование вариантов результатов поиска по методу суперпозиции, по меньшей мере, в два этапа, если количество вариантов результатов поиска в оставшейся группе вариантов результатов поиска соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов результатов поиска для отбора или использованы все заданные процедуры выбора, отбор вариантов результатов поиска и их ранжирование прекращают и варианты результатов поиска из отобранной группы оценивают как наиболее эффективные, если количество вариантов результатов поиска в оставшейся группе вариантов результатов поиска не соответствует предварительно заданному конечному числу вариантов результатов поиска для отбора, отбор вариантов результатов поиска и их ранжирование продолжают. 3 н. и 9 з.п. ф-лы, 1 ил.

2. Оценка недвижимости

2.7. Особенности оценки земли

2.7.3. Анализ наилучшего и наиболее эффективного использования земли

При оценке земельного участка следует определить вариант его наилучшего и наиболее эффективного использования, который определяется взаимодействием ряда факторов.

Анализ наилучшего использования включает изучение альтернативных вариантов использования (освоения, застройки) земельного участка и выбор оптимального. При этом учитываются перспективность местоположения, состояние рыночного спроса, стоимость застройки, стабильность предполагаемых доходов и т. п.

Большое значение при оценке стоимости объекта, состоящего из земельного участка и построек, придается анализу наилучшего использования, во-первых, предположительного вакантного земельного участка и, во-вторых, земельного участка с имеющимися улучшениями.

Анализ предположительного вакантного земельного участка является необходимым этапом при определении его стоимости, и он основан на установлении наиболее доходного варианта использования земли.

Анализ земельного участка с имеющимися улучшениями предполагает принятие решения о сносе, модернизации или сохранении имеющихся на земельном участке улучшений в целях обеспечения максимальной доходности объекта.

Вероятное и наиболее доходное использование участка обеспечивает его самую высокую стоимость. Варианты использования должны быть законными, физически допустимыми и экономически эффективными.

Назовем основные факторы, определяющие оптимальное использование земли:

1) местоположение - фактор, оказывающий основное влияние на стоимость земельного участка (учитываются перспективность местоположения, транспортная доступность, характер окружения);

2) рыночный спрос - фактор, отражающий соотношение спроса и предложения на рынке;

3) финансовая обоснованность - способность проекта обеспечить доход от использования земельного участка, который был бы достаточным для возмещения расходов инвесторов и обеспечения получения ожидаемой прибыли;

4) физическая пригодность участка - перспектива создания улучшений - размер, топография, качество грунта, климат, инженерно-геологические и гидрогеологические характеристики участка, существующее зонирование, экологические параметры и т.д.;

5) технологическая обоснованность и физическая осуществимость - анализ соотношения качества, затрат и сроков реализации проекта, вероятность стихийных бедствий, доступность транспорта, возможность подключения к коммунальным удобствам, учет размеров и формы участка, например, размер может быть мал для строительства промышленного объекта;

6) законодательная (юридическая) допустимость - соответствие варианта использования земельного участка действующему законодательству. Выявляется в результате анализа строительных, экологических нормативов, ограничений этажности, наличия временных запретов на строительство в данном месте, сложности в районе исторической городской застройки, возможное изменение нормативных актов, соблюдение правил зонирования, негативные настроения местного населения;

Влияние рыночного поведения на принятие финансовых решений частных лиц, компаний, органов власти диктует концепцию наиболее эффективного использования недвижимости. Рыночные факторы определяют рыночную стоимость, поэтому требования рыночных сил к объектам недвижимости имеют большое значение для определения наиболее эффективного вида использования. Анализ наиболее эффективного использования объекта недвижимости предполагает проведение подробного исследования рыночной ситуации, характеристик оцениваемого объекта, идентификации востребованных рынком вариантов, совместимых с параметрами оцениваемого объекта, расчет доходности каждого варианта и оценку стоимости недвижимости при каждом варианте использования. Таким образом, окончательный вывод о наиболее эффективном использовании может быть сделан только после расчета стоимости.

Наилучшее и наиболее эффективное использование объекта недвижимости представляет вариант использования свободного или застроенного участка земли, который юридически возможен и соответствующим образом оформлен, физически осуществим, обеспечивается соответствующими финансовыми ресурсами и дает максимальную стоимость. Оптимальное использование участка земли определяется конкурирующими факторами конкретного рынка, к которому принадлежит оцениваемый объект собственности, и не является результатом субъективных домыслов собственника, девелопера или оценщика. Поэтому анализ и выбор наиболее эффективного использования является, по сути, экономическим исследованием рыночных факторов, существенных для оцениваемого объекта. Рыночные факторы, используемые для формулирования вывода о наиболее эффективном использовании недвижимости на дату оценки, рассматриваются в общем массиве данных, собираемых и анализируемых для определения стоимости объекта. Следовательно, наиболее эффективный вид использования можно квалифицировать как основу, на которую опирается рыночная стоимость.

Обычно анализ наиболее эффективного использования проводится по нескольким альтернативным вариантам и включает следующие направления: рыночный анализ; анализ реализуемости варианта; анализ наиболее эффективного использования. Перечисленные направления анализа предполагают комплексное изучение следующих вопросов : Рыночный анализ предполагает определение спроса на варианты использования, альтернативные существующему, в целях изучения спроса и предложения, емкости рынка, динамики ставок арендной платы и т.д. по каждому варианту. Анализ осуществимости предполагает расчет базовых составляющих стоимости: потока доходов и ставок капитализации для определения стоимости с учетом переменных параметров каждого юридически обоснованного и физически осуществимого варианта. Анализ наиболее эффективного использования предполагает разработку детального плана реализации каждого варианта с рассмотрением конкретных участников рынка, сроков осуществления проекта, источников финансирования для выбора варианта, обеспечивающего максимальную продуктивность оцениваемого объекта.

Критерии анализа наиболее эффективного использования : юридическая допустимость (Оценщик рассматривает частные ограничения, нормы зонирования, строительные нормы и правила, нормативные акты по охране исторических зданий, а также экологическое законодательство, которые могут конкретные виды потенциального использования. На выбор наиболее эффективного использования недвижимости может оказать влияние наличие долгосрочных договоров аренды); физическая осуществимость (Критерии физической осуществимости – размер, форма, район, дизайн, состояние грунта и подъездные пути к участку, а также риск стихийных бедствий (таких, как наводнение или землетрясение) – влияют на предполагаемый вариант использования земли); финансовая обеспеченность (все виды использования, которые могут обеспечить положительный доход, рассматриваются как выполнимые в финансовом отношении. Если вид использования не предполагает получения регулярного дохода от эксплуатации, то в ходе анализа отбираются те варианты, которые создают недвижимость, по стоимости равную или превышающую издержки на строительство или реконструкцию объекта для этого нового вида использования. Оценщик должен сравнить прирост капитала или доход от использования недвижимости с понесенными капитальными расходами. Если доход ниже расходов или превышает их, лишь незначительно, такой вид использования признается невыполнимым в финансовом отношении.); максимальная продуктивность (это наибольшая стоимость земельного участка как такового, независимо от того, является он свободным (фактически или условно) или застроенным. Реализация данного критерия предполагает из всех юридически разрешенных, физически реализуемых и обеспечивающих положительную величину дохода вариантов выбор того вида использования, который обеспечивает максимальную стоимость основы недвижимости - земельного участка. Максимальная продуктивность земельного участка определяется путем соотнесения суммы его дохода со ставкой капитализации, требуемой рынком для данного вида использования). Данная последовательность процедуры анализа обусловлена тем, что наиболее эффективный вариант использования, даже при наличии необходимого финансирования, неосуществим, если он юридически запрещен или невозможна его физическая реализация.

Оценщики применяют при анализе наилучшего использования недвижимости два приема : наиболее эффективное использование участка как незастроенного; наиболее эффективное использование участка как застроенного. Основные причины для определения наиболее эффективного вида использования земли как незастроенной : Выделение в стоимости недвижимости стоимости только земельного участка. Использование метода сопоставимых продаж для оценки застроенной земли. Расчет потери в стоимости из-за внешнего устаревания. Оценка реальной стоимости земли в составе объекта недвижимости, который является неоптимальным для данного участка. Анализ наиболее эффективного использования застроенного участка делают по двум причинам : Идентификация вида использования объекта недвижимости, обеспечивающего наибольший общий доход на вложенный капитал. Выявление на рынке объектов недвижимости одинакового назначения с сопоставимым уровнем эффективности использования.

В проекте новой редакции базовых Федеральных стандартов оценки (ФСО, см. ) предусмотрено обязательное условие выполнения анализа с целью выбора варианта наилучшего и наиболее эффективного использования (ННЭИ) любого объекта оценки при определении его рыночной стоимости . Это условие заложено в отредактированном определении понятия указанной стоимости (ФСО № 1):

«4.3.1. Рыночная стоимость объекта гражданских прав - это расчетная денежная сумма, на которую с высокой степенью вероятности может быть обменен указанный объект на дату оценки в коммерческой сделке между заинтересованным покупателем и заинтересованным продавцом на открытом рынке в условиях конкуренции среди готовых продать продавцов и готовых купить покупателей, когда стороны действуют компетентно, расчетливо и без принуждения, располагая всей необходимой информацией, а на величине цены сделки не отражаются какие-либо чрезвычайные обстоятельства, то есть когда:

1. мотивы продавца и покупателя являются типичными для условий рынка, одна из сторон не обязана отчуждать объект оценки, а другая сторона не обязана принимать исполнение, в расчете не принимается во внимание дополнительное предложение покупателя с особым интересом;
2. стороны сделки хорошо осведомлены о предмете сделки и действуют в своих интересах, исходя из условия наилучшего и наиболее эффективного использования объекта оценки ;
3. объект оценки представлен на открытый рынок посредством публичной оферты, типичной для аналогичных объектов оценки, после должного маркетинга, и перед датой оценки находился на открытом рынке в течение промежутка времени, равного среднерыночному периоду экспозиции для данного типа товара;
4. расчетная цена моделируемой сделки с объектом оценки представляет собою разумное вознаграждение за этот объект без каких-либо особых скидок или уступок с чьей- либо стороны, без вычета из нее издержек и налогов, связанных со сделкой купли-продажи;
5. платеж за объект оценки выражен в денежной форме».

В комментариях к этому определению понятия стоимости раскрывается суть принципа ННЭИ:

«4.3.7. Чтобы определить рыночную стоимость, оценщик вначале должен выбрать вариант наилучшего (социально приемлемого) и наиболее эффективного (максимально продуктивного) использования объекта оценки - вероятного использования объекта, которое является юридически допустимым, физически возможным, надлежащим образом экономически оправданным, осуществимым с финансовой точки зрения, в результате которого стоимость оцениваемого имущества является наивысшей. Наилучшим и наиболее эффективным может быть продолжение существующего использования или некоторое альтернативное использование . Выбор варианта использования осуществляется на основе анализа рыночных данных, с учетом потенциальных предпочтений участников сделки, моделируемой оценщиком».

Прежде всего, обратим внимание на то, что при оценке социально значимых объектов (недвижимость, предприятия) необходимо обеспечить выполнение условия приемлемости рассматриваемых вариантов использования для общества в целом (применяется критерий «наилучшего» использования, не предполагающий количественную характеристику результата). Далее из социально приемлемых вариантов выбирается вариант «наиболее эффективный» - максимально доходный (применяется критерий, обосновывающий не только выбор функции, но также и количественную характеристику результата выбора). Для недвижимости это означает, например, что выбор торговой функции , допускаемой правилами зонирования и потребностями социума, в качестве наилучшей , должен быть поддержан выбором типа (категории) заведения, размера и характера планировки здания, продуктовой гаммы и пула арендаторов, обеспечивающих наибольшую эффективность (доходность) этой функции. В связи с этим понятна целесообразность применения предложенного американцами словосочетания «highest and best use», правильно трактуемое нашими переводчиками как «наилучшее и наиболее эффективное использование ».

В Международных стандартах оценки (МСО) используется укороченное словосочетание - наиболее эффективное использование (НЭИ), но там же приводится уточненное понятие, аналогичное приведенному выше словосочетанию ННЭИ (см. , с. 24, п. 6.3: «наиболее эффективное использование - «наивысшее и наилучшее» использование, при котором оценка дает максимальную величину стоимости»). В связи с этим можно рассматривать словосочетание «наиболее эффективное использование» и аббревиатуру НЭИ как условное (краткое) обозначение ННЭИ. При этом следует иметь в виду, что согласно пункту 6.7 МСО 2007 понятие НЭИ «является основополагающим, а также оно является неотъемлемой частью расчетов рыночной стоимости».

Учитывая, что в МСО 2007 (раздел «Понятия, лежащие в основе общепринятых принципов оценки» - ОППО, касающийся оценки всех типов объектов гражданского оборота) дано одно (и должно быть только одно) общее определение понятия рыночной стоимости для всех типов объектов, следовало бы с этим понятием увязывать и условие обязательности использования принципа ННЭИ, установленное пунктом 6.7 ОППО, также для всех типов объектов. Принятию такой трактовки положения о связи рыночной стоимости с принципом ННЭИ препятствует то, что в ОППО этот принцип выводится на базе рассуждений о недвижимом имуществе (по-видимому, для доступности восприятия статуса этого принципа), а в стандарте оценки бизнеса об этом принципе нет ни слова. Указанное обстоятельство используется оппонентами (см. ) в качестве доказательства отказа Международного Комитета по стандартам сценки (МКСО) от применения этого принципа при определении рыночной стоимости движимого имущества и бизнеса.

В действительности следует иметь в виду, что при определении рыночной стоимости любого объекта оценщик моделирует поведение типичного продавца, желающего продать объект по максимально высокой цене (в варианте ННЭИ), и поведение покупателя, желающего обеспечить максимальную полезность и доходность объекта в будущем (также в варианте ННЭИ). Если следовать согласующейся с МСО 2007 логике единого определения понятия рыночной стоимости как максимально возможной цены в моделируемой сделке с объектом оценки, то Национальному Совету по оценочной деятельности (НСОД) и МКСО придется вносить соответствующие положения о ННЭИ и в стандарты оценки других групп объектов гражданских прав .

Для тех случаев, когда выбор варианта ННЭИ не нужен заказчику или не может быть осуществлен по объективным или субъективным причинам, имеет смысл ограничиваться определением стоимости в текущем использовании, именуя ее рыночной стоимостью в текущем использовании . Идея введения понятия рыночной стоимости в текущем использовании предложена С.В. Грибовским, обратившим внимание на то, что рыночная стоимость объектов недвижимости для целей налогообложения определяется методом массовой оценки без выбора варианта ННЭИ.

Учет рисков при выборе варианта наилучшего и наиболее эффективного использования и оценке объекта

Обратим внимание и на то, что классическая «рыночная стоимость » - это стоимость в обмене , равная цене, которая с большой вероятностью может быть уплачена в моделируемой оценщиком сделке между продавцом и покупателем. При моделировании поведения указанных типичных субъектов рынка оценщик опирается на состоявшиеся сделки с объектами-аналогами, которые квалифицируются как случайные события с ценами как случайными величинами. Моделируя сделку и определяя рыночную стоимость как гипотетическую цен у вероятной сделки, оценщик не гарантирует заказчику, что сделка с объектом произойдет по цене, точно равной рыночной стоимости. Оценщик может определить и сообщить заказчику лишь ожидаемое значение цены гипотетической сделки и интервал доверия для этого значения с указанием соответствующей доверительной вероятности (об этом нужно четко сказать в нормативных документах, регламентирующих оценочную деятельность). Отсюда следует, что требуемые алгоритмы выбора варианта ННЭИ и оценочных процедур должны опираться на известные методы анализа рисков.

Содержание принципа наилучшего и наиболее эффективного использования и правило его применения

В предлагаемой новой редакции ФСО № 2 достаточно подробно описывается сам принцип ННЭИ и формулируется правило его применения при оценке всех типов объектов гражданских прав:

«2.4.4. Принцип наилучшего и наиболее эффективного использования объекта учитывает, что при анализе ценности объекта типичный пользователь рассматривает возможность обеспечения максимально продуктивного использования этого объекта путем выбора из перечня потенциально полезных функций той функции (или той совокупности функций), которая юридически разрешена, физически реализуема, экономически целесообразна и финансово осуществима. При этом наилучшим считается функциональное использование, которое обеспечивает максимально полное (в соответствии с потребительскими стандартами и социальными нормами) удовлетворение потребностей пользователей данного ресурса. Формируя качественный критерий выбора (наилучшего) функционального назначения объекта, эта часть принципа должна учитываться при любом назначении объекта, в том числе и при использовании объекта, не предполагающего извлечение дохода. Наиболее эффективным признается использование, при котором удается добиться максимальной продуктивности объекта. Эта часть принципа формирует количественный критерий выбора функции, обеспечивающей достижение указанного уровня доходности объекта.

Следует иметь в виду, что реализация принципа наилучшего и наиболее эффективного использования (ННЭИ) объекта гражданских прав обязательна при определении рыночной стоимости недвижимости, бизнеса, крупных транспортных средств. Испо льзование о цениваемого объекта гражданских прав, при кото ром этот объект имеет наибольшую стоимость и которое отвечает указанным выше требованиям, признается наилучшим и наиболее эффективным».

Таким образом, согласно принципу ННЭИ необходимо проведение сравнительного анализа функций из полного перечня функций, потенциально полезных для обладателей объекта гражданских прав. При этом в указанный перечень должны включаться только те функции, на которые имеется рыночный спрос. Наличие и параметры спроса должны подтверждаться оценщиком данными, полученными в процессе исследования рынка объектов, аналогичных объекту оценки. Предусматривается, что в случае отличия установленного анализом варианта ННЭИ от текущего использования преобразование объекта до достижения им параметров ННЭИ будет осуществляться будущим собственником, к которому объект перейдет после моделируемой сделки.

В новом проекте дается краткое описание процесса выбора варианта ННЭИ: «4.4. Выбор варианта наилучшего и наиболее эффективного использования объекта оценки. На основании результатов обработки информации проводится анализ с целью выбора варианта наилучшего (социально приемлемого) и наиболее эффективного (максимально продуктивного) использования объекта оценки. Указанный анализ проводится путем последовательной реализации пяти этапов:

• устанавливается исчерпывающе полный перечень возможных (потенциально полезных) вариантов использования и развития объекта оценки;
• из указанного перечня исключаются варианты, реализация которых окажется невозможной из-за непреодолимых юридических запретов и социальных обременений;
• далее из оставшегося списка исключаются варианты, реализация которых невозможна из-за физических ограничений;
• из перечня юридически разрешенных и физически реализуемых вариантов исключаются экономически нецелесообразные (не обеспечивающие возврат капитала и минимально приемлемый доход на капитал) и финансово неосуществимые (не обеспеченные возможностью использования феномена финансового рычага - получения кредитов на приемлемых условиях);
• оставшиеся варианты сравниваются между собою с целью выделения из них варианта, максимально продуктивного, то есть имеющего наибольшее значение чистой текущей стоимости будущих доходов при наименьшем уровне рискованности (при меньшей величине интервала доверия в условиях риска или при наименьшем уровне возможных потерь в условиях неопределенности).

При оценке активов варьируются возможности изменения функционального назначения объекта оценки или его частей, в том числе без изменения или с изменением характеристик объекта. При оценке бизнеса анализируются возможности диверсификации продукта производства, факторов производства и структуры бизнеса. Выбор максимально продуктивного варианта использования объекта осуществляется с учетом принципов баланса, экономического разделения, экономического размера, возрастающей и уменьшающейся отдачи и других. Выбор вариантов использования объекта оценки осуществляется с учетом рисков».

Заметим, что здесь вместо широко используемого словосочетания «анализ наилучшего и наиболее эффективного использования…», появившегося после «буквального» перевода американского «highest and best use analysis», записано словосочетание «анализ с целью выбора варианта…», но можно записать и проще - «выбор варианта наилучшего и наиболее эффективного использования объекта оценки» (анализируются разнообразные варианты, из которых выбирается наилучший и наиболее эффективный).

Описание алгоритма анализа с целью выбора варианта ННЭИ следует представить в профильных стандартах (крупными блоками) и в Методических рекомендациях (с исчерпывающе полным описанием всех деталей - своих для каждого типа объектов оценки). Далее обсудим некоторые проблемы формирования такого алгоритма - сначала для недвижимости («породившей» проблему применения принципа ННЭИ в оценке), затем для движимого имущества и бизнеса.

Основы анализа с целью выбора варианта наилучшего и наиболее эффективного использования для недвижимости

Подготавливая базу для определения рыночной стоимости земельного участка, свободного или как бы свободного от улучшений (в составе объекта недвижимости), оценщик выбирает вариант ННЭИ на основании анализа возможных, юридически допустимых и потенциально востребованных рынком (в том числе предполагаемых заказчиком оценки) вариантов его использования с учетом принципов:

• баланса (набор и совокупность функций гармонизируются с потребностями социума);
• экономического разделения (исследуется зависимость эффективности использования участка при пространственном и временном делении этого использования);
• экономического размера (возможно увеличение стоимости каждого участка при соединении неско льких участко в или увеличение стоимости оцениваемого участка при присоединении к нему соседнего участка - в рамках одного ННЭИ проекта);
• возрастающей и уменьшающейся отдачи (зависимость стоимости земельного участка от высоты здания имеет максимум - свой для каждой функции);
• конкуренции (в анализе рисков следует учитывать возможность планирования собственниками нескольких соседних участков земли реализации одинаковых функций).

Набор функций, рассматриваемых для реализации на земельном участке (свободном или как бы свободном), сравнительно невелик: офисная, торговая, гостиничная, жилая, производственная, складская (иногда парные комбинации этих функций). Параметры зданий под каждую функцию варьируются в соответствии с указанными принципами, предпочтениями рынка и градостроительными ограничениями. При этом анализ для земельного участка как бы свободного обязателен независимо от реальной возможности или целесообразности сноса улучшений: в затратном подходе к оценке единого объекта рыночная стоимость земельного участка определяется в варианте ННЭИ для как бы свободного участка, а разница между величинами стоимости этого участка в варианте ННЭИ и в текущем использовании рассматривается как внешнее устаревание улучшений, параметры которых не в полной мере соответствуют современным предпочтениям рынка (вплоть до отрицательной стоимости улучшений; см. ). Это последнее важно иметь в виду при разработке программы управления объектом, при планировании модернизации улучшений и при регулировании отношений в случае, если у земли и у улучшений разные собственники.

При выборе варианта ННЭИ участка с имеющимися улучшениями количество функций, потенциально полезных для использования на объекте, больше, чем при анализе вариантов использования земли. Последнее объясняется тем, что при выборе варианта ННЭИ единого объекта рассматриваются многочисленные комбинации функций в разных помещениях существующего строения, а также в потенциально полезных и в планируемых к созданию пристройках и надстройках (здесь чаще всего приходится рассматривать готовое строение как объект «универсального» профиля). Заметим, что при формировании выборки потенциально полезных функций для каждого объекта оценщик должен опираться на результаты исследования рынка, подтверждающие наличие спроса на аренду объекта оценки под каждую из функций, включенных в перечень. Для примера укажем, что при формировании перечня функций, представленных в таблице 5.5 монографии , его составители (аттестовавшиеся выпускники программы подготовки управляющих недвижимостью) должны были привести примеры сдачи помещений в аренду под эти функции.

Как известно, выбор варианта ННЭИ из составленного на первом этапе анализа полного набора функций сначала для земельного участка, а затем и для участка с улучшениями осуществляется в последующие четыре этапа.

На втором этапе анализа из указанного набора выделяются функции, имеющие юридические противопоказания трех уровней:

1. запрещенные законами или подзаконными актами, опирающимися на законы, включая градостроительные регламенты, утвержденные местными законодательными органами (далее такие функции исключаются из рассмотрения);
2. противоречащие распоряжениям органов исполнительной власти, не опирающимся на законы (в отношении этих функций исследуется возможность преодоления запретов: с экономическим обоснованием предпочтительности нового варианта использования земли и улучшений - для исполнительной власти поселения и с оценкой дополнительных затрат - для собственника объекта оценки);
3. потенциально способные вызвать сопротивление общественности (изучается возможность преодоления протестов с оценкой затрат на производство «компенсационных» благ для «протестующего» населения).

Возможность преодоления запретов и протестов изучается с участием юристов заказчика или консультантов и в большинстве случаев успешно прогнозируется - с оценкой вероятности положительного решения в разумные сроки и с прогнозом размеров дополнительных затрат (все с учетом рисков и конечно при поддержке этих действий разумным заказчиком оценки, заинтересованным в определении максимально высокой стоимости его собственности).

На следующем (третьем) этапе анализа из оставшегося списка выбираются функции, реализация которых мо жет быть затруднена из-за ограниченных возможностей участка и улучшений (мал размер участка, имеются проблемы геологического характера или неровности рельефа, малы размеры помещений, ограничены возможности обеспечения объекта ресурсами и т. п.). Из дальнейшего рассмотрения исключаются функции, реализация которых окажется невозможной из-за непреодолимых трудностей устранения указанных ограничений. Однако в перечне для анализа остаются функции (с учетом рисков), реализация которых возможна за счет дополнительных затрат. В частности, размеры земельного участка мож но увеличить, приобретя недо стающую часть площади у соседа, неро вности рельефа можно исправить, привлекая профильных подрядчико в, проблема обеспечения ресурсами может быть решена при условии участия будущего собственника объекта оценки в создании новых элементов инфраструктуры производства и доставки ресурсов.

На предпоследнем (четвертом) этапе анализа исключаются те из оставшихся функций, реализация которых не может обеспечить полный возврат вложенного капитала и доход на капитал даже с нормой, равной безрисковой ставке Y rf . Из урезанного ранее перечня функций для дальнейшего анализа оставляются только те функции, реализация которых оказывается экономически целесообразной, что соответствует условию NPV > 0 при норме отдачи, равной Y rf . Заметим, что оставленные для дальнейшего анализа функции с малой величиной нормы отдачи на капитал могут оказаться потенциально востребованными при гармонизации набора функций, предлагающихся (с достижением максимальной продуктивности) к реализации на объекте с существующими улучшениями.

На этом этапе дополнительно проверяется финансовая осуществимость оставшихся функций: из перечня последних исключаются функции, под реализацию которых не удастся получить заемные средства на приемлемых условиях (феномен положительного финансового левереджа настраивает на приобретение или создание объекта недвижимости только с привлечением заемных средств - при ставке процента по кредиту, меньшей общей нормы отдачи на капитал).

Наконец, на пятом этапе анализа из существенно сокращенного перечня оставляется функция (или комбинация функций), реализация которой (за вычетом всех упоминавшихся дополнительных затрат) обеспечивает наивысшую доходность проекта и максимальную стоимость объекта - при приемлемом уровне надежности прогнозируемого результата. Последнее означает, что при окончательном выборе варианта ННЭИ текущая стоимость будущих доходов должна рассчитываться с учетом рисков не только в нормах отдачи на капитал (своих для каждой функции), но и в сценариях развития проекта, особенности оторых не учитываются премиями за риски в структуре ставок дисконтирования (риски, связанные с преодолением запретов и протестов, реализацией проектов устранения физических недостатков объекта, обеспечением надежности источников финансирования, и другие). Окончательное решение о выборе варианта ННЭИ обосновывается и принимается оценщиком . При этом предполагается, что в соответствии с заданием на оценку выбирается вариант, соответствующий максимально высоко й стоимости объекта оценки, в которой и должен быть заинтересован разумный заказчик, желающий получить заключение о рыночной стоимости . Если заказчику по какой-то причине не нравится вариант использования, обоснованный оценщиком, он может изменить заказ и просить вместо рыночной стоимости определить рыночную стоимость в текущем использовании или инвестиционную стоимость (в случае выбора варианта, отличного от текущего использования, но и не ННЭИ). Оценщику нужно иметь в виду, что реализовать вариант ННЭИ, отличный от текущего использования, должен будет покупатель гипотетической сделки (определяется стоимость в обмене!). Из этого следует, что возражения заказчика оценки (как правило, продавца объекта) маловероятны и могут возникнуть лишь в случае проявления трудностей реализации сделки из-за несоответствия выбранного варианта ожиданиям типичного покупателя (из-за недостатков аргументации оценщика при выборе варианта ННЭИ).

В связи с изложенным добавим (подробнее см. в ), что подготовку заключения о выборе варианта ННЭИ оценщик осуществляет с использованием критериев принятия решения: для условий неопределенности (с учетом показателей опасности при отсутствии информации о вероятностях сценариев) и для условий риска (с учетом показателей важности , если имеется возможность оценить вероятности сценариев). В простейшем варианте анализа с целью выбора варианта ННЭИ рассматриваются оптимистический, вероятный и пессимистический сценарии развития проекта, с экспертной оценкой веро ятностей этих сценариев, определением ожидаемого значения NPV и доверительного интервала (стандартного отклонения) для него. В качестве ННЭИ выбирается вариант, для которого величина NPV максимальна при минимальном (или сравнимом с другими вариантами) доверительном интервале (интервале доверия, стандартном отклонении).

В отсутствие возможностей оценки вероятностей указанных сценариев выбор варианта осуществляется с использованием критериев Вальда и Сэвиджа (см. ) или методов имитационного моделирования - теперь уже на базе только оптимистического и пессимистического сценариев (см. ). При этом оценщик должен довести до сведения заказчика, что рыночная стоимость объекта недвижимости определена как ожидаемая цена сделки с представленными в отчете интервалом доверия и величиной доверительной вероятности.

Заметим, что, как следует из практики оценки недвижимости, в случае оценки для целей продажи оценщики-консультанты вместе с отчетом об оценке недвижимости могут предложить заказчику (к его удовлетворению) полезные рекомендации по стратегии и тактике реализации сделки на базе результатов выбора варианта ННЭИ (формирование таких рекомендаций регламентироваться стандартами оценки не должно).

Особенности выбора варианта наилучшего и наиболее эффективного использования для движимого имущества

Анализ практики оценки движимого имущества свидетельствует о том, что в большинстве случаев запроектированное и осуществляемое использование движимого имущества и является наиболее эффективным, но нельзя исключать из рассмотрения ситуации, в которых типичные участники сделки могут обрести дополнительную выгоду от выбора варианта ННЭИ на рыночных основаниях.

Прежде всего, обратим внимание на то, что рыночная стоимость - это экономический ид стоимости , проявляющийся (по определению) только при ограниченности предложения и при наличии платежеспособного спроса. Рынок товаров массового производства и потребления может достигнуть совершенства, при котором ценовой механизм регулирования обеспечивает достижение слабо меняющегося (почти статического) равновесия спроса и предложения. При таком состоянии рынка достигается примерное равенство рыночной стоимости объектов оценки равновесной цене аналогичных объектов.

Однако по мере усло жнения объектов оценки, выступающих в качестве то вара на рынке, уменьшается массовость их производства, усложняются набор и продолжительность подготовительных процедур до момента сделки, параметры рынка таких товаров все существеннее отличаются от параметров совершенного рынка - с заменой феномена «статического » равновесия режимом «динамического » равновесия . При этом сделки совершаются и со сколь угодно сложными объектами (корабли, недвижимость), при действии ценового механизма регулирования поведения участников сделки, но теперь уже рыночная стоимость оказывается равной «квазиравновесной цене», которую невозможно определить постро ением крив ых спроса и предложения, но удается установить методами сравнительного анализа цен сделок (см. ). При этом для движимого имущества, менее сложного в сравнении с недвижимостью, существенно упрощается и задача выбора варианта ННЭИ: для сравнительно простых объектов (станки и легковые автомобили) анализируются только предпочтения субъектов спроса, варианты комплектации, способы финансирования сделки, в то время как для сложных объектов (морские, речные и воздушные суда) могут варьироваться и функции. В частности, станки могут приобретаться предприятиями разного профиля и разной загруженности факторов производства. Если одна часть типичных предприятий использует станки (со специальной оснасткой) для производства трудоемкого и высоколиквидного продукта в трехсменном режиме, а другая часть предприятий (также не малочисленная) использует те же станки с более простой оснасткой для выпуска более простой в изготовлении продукции и работает в одну или в две смены, то предприятия первой группы при ограниченном предложении станков на рынке готовы заплатить за каждый станок больше, чем предприятия второй группы.

Оценщик, приглашенный для определения рыночной стоимости конкретного станка, изучает спрос на такие станки, определяет стоимость объекта оценки, используя доходный подход, опираясь на данные о части доходов, генерируемой таким станком в производственном процессе предприятия, получает разные величины стоимости для станков, используемых указанными двумя группами предприятий. Если спрос на такой тип станков имеется у обеих групп предприятий, то при ограниченном количестве производимых станков оценщик выбирает в качестве варианта ННЭИ вариант высокоэффективного способа использования (с трудоемким продуктом бизнеса при трехсменной работе).

Также следует иметь в виду, что если в типичной практике такие станки приобретаются предприятиями с использованием кредитных ресурсов, то оценщик должен учесть возможность выбора предприятиями лизинга или покупки - с предпочтением того варианта, при котором станок обойдется предприятию дешевле. Таким образом, оценщик должен дополнительно учесть возможность участия в конкурентной борьбе за приобретение станка и лизинговой компании, анализируя доходы, которые станок может принести бизнесу такой компании.

Заметим, что малотиражные и весьма дорогостоящие легковые автомобили продаются не только частным владельцам, но и прокатным и лизинговым компаниям, которые в условиях ограниченного предложения в состоянии заплатить больше, чем частное лицо. Это должен учитывать оценщик, которого пригласили для определения рыночной стоимости автомобиля из первой партии эксклюзивных образцов, поступивших в дилерский центр, или стоимости сравнительно редкого автомобиля, появившегося у частного владельца. При этом должны рассматриваться варианты предложения авто к продаже как в стандартной комплектации, так и в пакете с серией дополнительных элементов, включение которых в пакет сделки может принести продавцу дополнительную выгоду (по принципу вклада: приращение стоимости пакета может быть больше суммы стоимостей включаемых в него элементов). По рекомендации оценщика, который учитывает особенности предпочтения разных типов покупателей, дилер готовит свой прайс-лист на весь набор моделей и вариантов комплектации, а частный заказчик оценки - свои варианты цены предложения.

Полезным представляется пример выбора наилучшего (без количественного обоснования «наиболее эффективного») варианта использования автомобиля с учетом спроса на его комплектацию. Имеется в виду пример с оценкой для целей продажи подержанного автомобиля «малотиражной» модели «Нива-Бронто» (удлиненная версия трехдверной «Нивы» - более удобная и более надежная в сравнении с базовой моделью), сданного собственником дилеру в обмен на новый автомобиль другой модели. Оценщик дилера выяснил, что имеются предложения по продаже подержанных авто этой модели, а новые авто пользуются спросом (продажа по «коро ткой» записи у дилеро в ВАЗа). Далее оценщик обратил внимание на то, что у объекта оценки имеются не предусмотренные стандартной сборкой фирменные диски со всесезонной резиной, «кенгурятник» с противотуманными фарами, удобный нестандартный багажник, современная аппаратура. Оценщик выяснил, насколько увеличилась бы (на дату оценки) цена нового аналога оцениваемого авто для его покупателя после установки указанных дополнительных элементов, определил потери стоимости из-за износа для всего авто (с упомянутыми дополнительными элементами) и исследовал спрос. Его опрос выборки потенциальных покупателей из сообщества садоводов показал, что новую модель они приветствуют, но приемлемым и достойным доплаты признают только установку багажника, в то время как добавления к стандартной комплектации остальных элементов квалифицируются как «свехулучшения», за которые платить не стоит. В то же время в клубе охотников и рыболовов положительно отнеслись ко всем указанным дополнениям при сдержанном отношении к озвученным оценщиком потенциальным предложениям о дополнительной установке на авто гидроусилителя руля и навигатора (также не предусмотренных стандартной сборкой). С учетом спроса и предложения оценщик определил рыночную стоимость автомобиля. После объяснений оценщика и сравнения его варианта с вариантами своих более ранних попыток продажи авто собственник согласился с результатом оценки, автомобиль был выставлен на продажу и примерно через три недели был продан по цене, равной указанной рыночной стоимости. На основании этого опыта оценщик подтвердил необходимость детального анализа спроса на объекты-аналоги объекта оценки и рекомендовал дилеру предлагать новые и подержанные внедорожники этой марки в указанной комплектации.

Обратим внимание на то, что А. Дамодаран ввел понятие «плохих инвестиций», которые на предприятии приносят доходы, не соответствующие ожиданиям отдачи на вложенные в них средства. Он предлагает рассматривать разные варианты решения судьбы таких основных средств, включая варианты отказа от профилактических ремонтов, если выгода от прекращения ремонтов превышает потери от сокращения срока экономической жизни объекта. Нам знакомы ситуации, в которых в ответ на вопросы оценщиков представители заказчиков оценки сообщали о планируемых модернизациях действующих технологических линий (с заменой оснастки или отдельных элементов оборудования) с целью запуска производства нового, более перспективного продукта. Последние ситуации должны рассматриваться при определении рыночной стоимости бизнеса (включая избыточные и непрофильные активы) - в варианте ННЭИ этих активов (с выявлением функционального и внешнего устаревания некоторых из них).

Завершая обсуждение особенностей анализа с целью выбора варианта ННЭИ для движимого имущества, обратим внимание на то, что гораздо больше возможностей выбора таких вариантов (в сравнении со станками и автомобилями) выявляется при оценке речных, морских и воздушных судов. Здесь могут анализироваться не только варианты комплектации и финансирования сделок, исследованию также подлежат наборы реализуемых функций с учетом юридических ограничений на эти варианты в связи с нормой закона о государственной регистрации судов и сделок с ними.

Возможности и проблемы выбора варианта наилучшего и наиболее эффективного использования при оценке бизнеса

При определении рыночной стоимости бизнеса алгоритм выбора варианта ННЭИ реализуется в полном объеме, если оценивается контрольный (и 100%) пакет акций (с ориентацией на предпочтения рынка и потенциальных покупателей), и частично - при оценке миноритарного пакета (учитываются лишь намерения совета директоров и менеджмента компании, в том числе принятые ими предложения оценщика).

Обратим внимание на предположения оппонентов о том, что выбирать вариант ННЭИ для бизнеса следует лишь при определении инвестиционной стоимости. Эти предположения противоречат следующей теории: для любого объекта оценка без применения принципа ННЭИ дает стоимость в текущем использовании, которая оказывается равной рыночной только в том случае, если текущее использование и является ННЭИ. При определении инвестиционной стоимости принцип ННЭИ рассматривается лишь как рекомендуемый и применяется только по согласованию с инициатором «нетипичных (инвестиционных) мотивов» - покупателем или продавцом.

Отметим встречавшиеся в практике оценки бизнеса потенциально положительные последствия:

• диверсификации продуктов бизнеса и рынков сбыта (рассматриваются возможности планирования и организации производства новых видов или улучшения параметров производимых товаров и услуг, анализируются возможности выхода на новые территориальные и продуктовые сегменты рынков - все с учетом необходимости внедрения организационных и технологических инноваций);
• развития факторов производства (анализируются последствия внедрения новых перспективных технологий, создания новых элементов инфраструктуры, обновления оборудования, реструктуризации и развития персонала - все в рамках процедур определения рыночной стоимости активов в варианте ННЭИ при реализации затратного подхода к оценке бизнеса);
• реструктуризации бизнеса (рассматриваются перспективы внедрения организационных преобразований в системе управления бизнесом, возможности слияния, поглощения, разделения компаний, образования холдинга, преобразования подразделений в самостоятельные предприятия, создания филиалов и дочерних компаний).

Укажем для примера изменения, оказавшиеся существенными для результатов оценки бизнеса (с весьма заметным увеличением стоимости оцениваемого объекта):

• запланированные менеджментом (по «подсказке» рынка) и учтенные оценщиками изменения ассортимента продукции хлебобулочного комбината (с небольшими усовершенствованиями оснастки оборудования), кирпичного завода (с перераспределением производственных мощностей в пользу популярного на местном рынке типа изделия), деревообрабатывающего предприятия (с усложнением продукта в условиях прогнозируемого роста дефицита сырья);
• предложенное оценщиком и принятое менеджментом уплотнение производственных подразделений небольшого предприятия, с выделением помещений для сдачи в аренду (с целью получения дополнительных доходов);
• реализованное менеджментом крупного предприятия высвобождение части (более 30 процентов из 500 тысяч квадратных метров) помещений для сдачи в аренду (в результате внедрения «внутренней аренды» хозрасчетные подразделения оптимизировали свои потребности в помещениях);
• предложенное оценщиком и принятое менеджментом изменение штатного расписания сотрудников небольшого предприятия (оценщику помог опыт более «продвинутой» компании аналогичного размера, изученный в процессе реализации сравнительного подхода к оценке указанного предприятия);
• планируемое менеджментом и учтенное оценщиком строительство нового складского здания в составе логистического комплекса (увеличился вклад свободной части земельного участка в стоимость бизнеса);
• принятое менеджментом предприятия предложение оценщика о замене варианта продажи избыточной части имущества (участка земли с тремя зданиями) вариантом передачи этого имущества в доверительное управление, с реконструкцией улучшений под новое назначение и с сохранением возможности выгодной продажи этого объекта оценки в будущем;
• предложенное оценщиком сопоставление вариантов технического переоснащения предприятия с использованием заемных средств или лизинга и принятая заказчиком рекомендация оценщика о предпочтительности выбора лизинговой схемы;
• разделение крупного предприятия на два: одно стало владельцем основных средств, то есть «домохозяйством», второе осталось «фирмой» с прежним производственным коллективом, прежней системой заказов и сбыта продукции, но теперь арендующей основные средства у «домохозяйства» (значительное увеличение суммарной стоимости бизнеса после разделения обеспечено привлечением арендаторов незагруженных помещений и объектов дорогостоящего оборудования из числа потенциальных конкурентов «фирмы»).

Бывают и более сложные ситуации, похожие на примеры, приведенные участниками форума . Так, например, при обсуждении (несколько лет назад) заказа на оценку бизнеса умеренно успешного предприятия мы обратили внимание заказчика на озвученные городом планы изменения функционального назначения территории, к которой относится земельный участок, арендуемый этим предприятием. В рамках кампании по перемещению промышленных предприятий из престижного места в промзоны город предлагал обеспечивать эти предприятия землей, инфраструктурой, ресурсами, и, что важно, за предприятием сохранялось право аренды «престижной» земли в случае согласия участвовать в инвестиционном проекте по созданию на ныне арендуемой земле инфраструктуры туризма. Мы предлагали менеджменту оценивать бизнес с разработкой программы перемещения предприятия, с внесением права заключения договора аренды на земельный участок в престижной зоне и прав собственности на подлежащие реконструкции улучшения предприятия в качестве вклада в уставный капитал нового предприятия туристического бизнеса. Заказчики не согласились на это предложение, и заказ не состоялся, так как оценивать бизнес в состоянии на дату переговоров без учета ближайшей перспективы не имело смысла (сегодня прогнозировавшаяся ранее перспектива перепрофилирования территории реализована с ущербом для бизнеса предприятия, оценка которого не состоялась).

Заметим, что выбор варианта ННЭИ приводит к сближению результатов оценки бизнеса с применением доходного и затратного подходов. Еще не было случая, чтобы разумный заказчик был недоволен результатами оценки, основанной на выборе варианта ННЭИ. Более того, отметим возрастающий интерес таких заказчиков к возможности получения максимального значения рыночной стоимости, обеспечиваемого указанным выбором варианта ННЭИ. О наличии такого интереса было заявлено уже несколько лет назад в выступлении на конференции Российского общества оценщиков представителя «Лукойла». Он высказал сожаление по поводу отсутствия практики варьирования оценщиками бизнес-планов и бизнес-структуры оцениваемого предприятия с целью обоснования варианта ННЭИ (на реплику из президи ума о н сказал, что заказчик оценки готов платить за отчет с упомянутыми вариациями достаточно большие деньги). Мы поддержали это выступление, обратив внимание на то, что в процессе указанных вариаций оценщик, конечно же, принимает во внимание все предложения, проекты, ожидания и советы менеджмента предприятия, а позднее цифрами убеждает в преимуществе рекомендуемого им варианта, если такое преимущество обнаружено.

В заключение отметим, что описанные в статье проблемы выбора варианта ННЭИ для активов и бизнеса и приведенные примеры взяты из реальной практики. Далеко не всегда оценщики бывают умнее менеджеров оцениваемых предприятий и владельцев активов (приходится возвращать для доработки отчеты, в которых не учитывалось даже то, что планировали менеджеры или собственники), но в последнее время оценщики все чаще инициируют поиск вариантов и добиваются положительных результатов - с соучастием заказчика и к его удовлетворению. В условиях продолжающегося кризиса с ожидаемой перспективой выхода из него, возможного только в случае инновационного развития экономики, потребность в выборе ННЭИ при оценке бизнеса проявляется почти повсеместно (в большей или меньшей степени). Эта тенденция необратима и уже в ближайшее время у оценщиков появится потребность в поисках (совместно с менеджментом и специалистами оцениваемых предприятий) радикальных преобразований на объекте оценки - вплоть до смены бизнеса на базе имеющихся активов. В этих условиях становится очевидной необходимость в детальной разработке и отражении в нормативных документах Национального совета по оценочной деятельности всех аспектов проблемы анализа с целью выбора варианта ННЭИ при определении рыночной стоимости любого объекта гражданского оборота. В переходном периоде, требующемся для разработки новых версий нормативных документов и освоения сообществом оценщиков методологии анализа, предлагается ввести в обращение понятие «рыночная стоимость в текущем использовании » (без выбора варианта ННЭИ), с указанием перечня случаев, в которых достаточно определять эту стоимость вместо рыночной стоимости , установление которой предусмотрено современными нормативными документами.