Рассмотрена задача управления инвестициями в объекты жилой недвижимости как инструмент получения дохода. Предложен вариант инвестирования с ипотечным кредитованием и без привлечения дополнительных средств. Для автоматизации процесса принятия инвестиционного решения создан Telegram-бот.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
Инвестиционная привлекательность жилой недвижимости означает достижение баланса между интересами и возможностями инвестора. Инвестор стремится найти объект, который соответствует его финансовым возможностям и принесет ему наибольшую отдачу. На инвестиционную привлекательность недвижимости влияют различные факторы. При наличии большого количества объектов на рынке сложно учесть все факторы, поэтому экономические и рыночные факторы следует выделить как наиболее показательные и легко интерпретируемые. Инвестиции в недвижимость приносят доход от сдачи жилья в аренду, поэтому состояние рынка недвижимости в регионе является наиболее важным фактором, влияющим как на ликвидность объекта, так и на его прибыльность. Рынок характеризуется уровнями спроса и предложения, которые, в свою очередь, зависят от уровня доходов населения, уровня безработицы, общего экономического роста и стабильности региона [1–3].
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Paveleva E. Yu., Puzynya N. Yu. Specifics of private investment in residential real estate in Russia. Proceedings of Universities. Investment. Construction. Real Estate, 2022, vol. 12, no. 4 (43), pp. 501-511. (In Russ.). DOI: 10.21285/2227-2917-2022-4-501-511 EDN: BXTWVD
2. Bangura M., Lee C. L. Exploring the spatialisation of the performance of residential REITs investment and direct investment in the housing market. Regional Studies, 2024, vol. 58, iss. 12, pp. 2404-2418. DOI: 10.1080/00343404.2024.2316831
3. Kabir S., Jamal Z. B., Kairy B. P. How much to invest for house purchase? The consumer purchase intention perspective of real estate investment decision. International Journal of Housing Markets and Analysis, 2024, vol. 17, iss. 4, pp. 881-903. DOI: 10.1108/IJHMA-10-2022-0151 EDN: GWZAEX
4. Kovalevskaya N. Yu. Methodological approaches to assessing economic efficiency of investment in residential real estate. Bulletin of Baikal State University, 2020, vol. 30, no. 1, pp. 137-148. (In Russ.). DOI: 10.17150/2500-2759.2020.30(1).137-148 EDN: XIGEDB
5. Shtark L. V., Saenko I. А., Sharopatova А. V. Theoretical basis for assessing investment attractiveness of residential real estate. Russian Economic Bulletin, 2020, vol. 3, no. 1, pp. 84-87. (In Russ.). EDN: SKAZMH
6. Brodskiy А. I. Using big data to make management decisions in the real estate industry. Natural-Humanitarian Studies, 2025, no. 3 (59), pp. 776-780. (In Russ.). EDN: AIRRDH
7. Pashkin S. А. Development of digital platforms in Russia. International Research Journal, 2024, no. 1 (139), Article 135. (In Russ.). DOI: 10.23670/IRJ.2024.139.47 EDN: XZINWM
8. Kabir M. A., Ahmed M. D. Python for data analytics: A systematic literature review of tools, techniques, and applications. Academic Journal on Science, Technology, Engineering & Mathematics Education, 2024, vol. 04, iss. 04, pp. 134-154. Available at https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=5051680 (access date: 2025-02-15). EDN: NHPOMZ
9. Kandipati A. A. Systematic literature review on artificial intelligence based techniques for nurturing operations in real estate sector. Journal of Real Estate Literature, 2025, vol. 33, iss. 2, pp. 61-86. DOI: 10.1080/09277544.2025.2466370
10. Kvyatkovskaya I. Yu., Vo Thi Huyen Trang, Tran Quoc Toan. Development of a recommendation model to support decision-making when the user chooses products. Large-Scale Systems Control, 2023, no. 105, pp. 110-133. (In Russ.). DOI: 10.25728/ubs.2023.105.6 EDN: DILGHW
11. Rusavskaya A. V., Boikov А. I., Bolgov М. N. Mechanism for developing a Telegram bot with machine learning algorithms for stock market forecasting. Herald of Moscow Humanitarian Economic Institute, 2024, no. 4 (96), pp. 43-55. (In Russ.). DOI: 10.37691/2311-5351-2024-96-4-43-55 EDN: QXEWAA
12. Klokov М. G. Development of a Telegram bot for reminder management using Python. Vestnik nauki, 2025, vol. 2, no. 5 (86), pp. 824-831. (In Russ.). EDN: UPBGHC
13. Ignatieva Е. D., Mariev О. S., Serkova А. Е. Methodological approach to the assessment of the impact of infrastructure availability on social and economic development of Russian regions. Perm University Herald. Economy, 2019, vol. 14, no. 3, pp. 434-447. (In Russ.). DOI: 10.17072/1994-9960-2019-3-434-447 EDN: UYRKFS
14. Ovsyannikova T., Rabtsevich O., Yugova I. Rynok zhilishchnykh investitsii: teoriya i metodologiya: monograph. Tomsk, Tomsk State University of Architecture and Building Publ., 2024. 252 p. (In Russ.). 978-5-6051704-0-2. ISBN: 978-5-605-17040-2
15. Yasnitsky L. N., Yasnitsky V. L. The methodology of creating a comprehensive economic and mathematical model for mass appraisal of real estate (a case study of the city Perm). Perm University Herald. Economy, 2016, no. 2 (29), pp. 54-69. (In Russ.). DOI: 10.17072/1994-9960-2016-2-54-69 EDN: WFEFYJ
16. Real Estate Investing Software: Your Guide to the 10 Best Solutions. Azibo, 2024-04-30. Available at https://clck.ru/3ULmNL (access date: 2025-05-04).
17. McKinney W. Python for data analysis. Moscow, DMK Press, 2020. 540 p. (In Russ.).
18. José U. Python programming for data analysis. Springer Nature, 2021. 263 p. DOI: 10.1007/978-3-030-68952-0
19. Géron А. Hands-on machine learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow. O’Reilly Media, 2019. 1065 p.
20. PyTelegramBotAPI: Official documentation. Available at https://clck.ru/3ULmU8 (access date: 2025-05-04).
21. GitHub: website: The parser of general information from the site cian.ru. Available at https://clck.ru/3ULmah (access date: 2025-05-12). (In Russ.).
22. Dinamika tsen na dolgosrochnuyu arendu zhil’ya na krupneishikh regional’nykh rynkakh Rossii. Kommersant“. 2024-12-06. Available at https://clck.ru/3ULmqe (access date: 2025-05-12). (In Russ.).
23. DOM.RF: Stavki predlozhenii po ipoteke. Available at https://clck.ru/3ULmvM (access date: 2025-05-12). (In Russ.).
Выпуск
Другие статьи выпуска
Сельское хозяйство способствует реализации важных стратегических задач социально-экономического развития страны и отдельных регионов. Стратегическое планирование, обеспеченное комплексом нормативно-правовых актов, корректируемое динамичными изменениями институциональной среды на уровне федеральных округов и субъектов РФ, будет эффективным за счет соответствия реализуемых инструментов реальным условиям, в которых осуществляется хозяйственная деятельность экономических субъектов отрасли, обладающих различным производственным и ресурсным потенциалом. Динамика объемов производимой продукции определяется не только внутренними возможностями, но и тенденциями рыночной интеграции, которая становится формой адаптации организаций сельского хозяйства к сложным макро-экономическим условиям, так как способствует преодолению сложившихся структурных проблем и ограничений. Приволжский федеральный округ играет заметную роль в производстве российской сельскохозяйственной продукции различного назначения, обеспечивая не только собственное население, но и экспорт в другие субъекты и страны ближнего зарубежья. Преобладание доли агрохолдингов в объеме производства продукции сельского хозяйства предполагает возрастание роли интеграции в развитии отрасли и диверсификации продукции.
Старение населения представляет собой глобальный вызов, оказывающий многогранное влияние на экономические системы, что особенно актуально для России с ее значительной региональной дифференциацией. Цель. Количественная оценка взаимосвязи между показателями демографического старения и экономического развития регионов России за период 2010-2022 гг.
На протяжении ряда лет в России отмечается устойчивое снижение внутренней миграции: только за несколько лет число переездов сократилось более чем на ¼. Как показывают исследования, подобные тенденции отмечаются не только в нашей стране. Цель работы - объяснить снижение межрегиональной миграции в России с учетом опыта изучения этой проблемы в развитых странах.
Статья посвящена исследованию чувствительности влияния уровня развития цифрового образования на социально-экономическое развитие регионов РФ. Цель. Разработка метода количественной оценки влияния развития высшего образования по цифровым специальностям на социально-экономическое развитие регионов Российской Федерации.
Актуальность рассматриваемой научной проблемы обусловлена необходимостью количественной оценки взаимосвязи цифрового разрыва и неравномерности экономического развития внутри страны. Цель. Разработка и апробация методики количественной оценки цифрового разрыва в субъектах РФ с последующей апробацией применительно к конкретным регионам для обоснования авторской группировки субъектов РФ, учитывающей величину цифрового разрыва и уровень социально-экономического развития.
Дискурс устойчивого развития все больше сосредоточивается на концепции построста, предполагающей такую трансформацию экономической системы, которая позволяет достигать экономических и социальных целей без необходимости роста и вовлечения новых невозобновляемых ресурсов в оборот, при этом улучшая состояние окружающей среды. Одновременно значительное количество геополитических, экономических, эпидемиологических и экологических шоков начала текущего века ставят под вопрос возможность экономического роста муниципальных образований как основы повышения качества жизни. Гипотеза исследования заключается в том, что построст не только выступает моделью устойчивого развития, но и является объективным этапом эволюционного развития экономических систем.
Колебания процентных ставок в депозитном сегменте финансового рынка отражают усиливающееся влияние внешних и внутренних шоков на механизмы трансмиссии денежно-кредитной политики. Изучение этих процессов требует построения моделей, способных учитывать гетерогенность поведения участников рынка и адаптацию депозитных ставок к изменяющимся макроэкономическим условиям.
Применение передовых производственных технологий smart-экономики содействует формированию новых типов интеграционных структур, ориентированных на открытые инновации и сотрудничество. В рамках технологических и институциональных преобразований региональной экономики особого внимания заслуживают малые открытые инновационные системы, или МОИС, которые призваны способствовать генерации и интеграции инновационных решений в традиционные и новые отрасли.
4 июня 2026 года ушел из жизни выдающийся российский ученый, член-корреспондент РАН, доктор экономических наук, профессор, руководитель научного направления «Мезоэкономика, микроэкономика, корпоративная экономика» ЦЭМИ РАН, член редакционного совета нашего научного журнала Георгий Борисович Клейнер.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- ПГНИУ
- Регион
- Россия, Пермь
- Почтовый адрес
- 614068, Пермский край, г. Пермь, ул. Букирева, 15
- Юр. адрес
- 614068, Пермский край, г. Пермь, ул. Букирева, 15
- ФИО
- Германов Игорь Анатольевич (И.о. ректора)
- E-mail адрес
- rector@psu.ru
- Контактный телефон
- +7 (342) 2396326
- Сайт
- http://www.psu.ru