157 research outputs found
ELV: Model runs Arkesteijn et al. (JGR 2018)
No full text<p>Data and code for analysis and plots used in the manuscript "The equilibium longitudinal profile in backwater-dominated reaches of an engineered alluvial river: A numerical space-marching model"</p>This folder contains the version of the research model ELV.
We have run the simulations using MATLAB R2016B on a windows system.
FOLDERS
The folder contains five subdirectories:
- auxiliary: contains some supportive functions of the model
- main: contains the main model file
- postprocessing: contains some supportive functions of the model
- runs: contains the output of model runs
- source: contains all user-defined input and the scripts to control the simulation.
TO RUN THE MODEL
To run the model go to the folder source/run_files/
This folder contains two files:
- main_run.m, that can be used to run the simulations with 1000 times the cycle length as discussed in the paper. Main_run.m only saves the results at the start of a cycle.
- main_run_equi.m, that restarts the solution of main_run.m and is used to save the daily results.
Both files state at lines 15-16 the input for the run
runid_serie='paper1_rev';
runid_number='10year';
changing the runid_number between '10year', '20year', and '100year' simulates the different cases in the paper.
The input files that the model uses are stored under source/input_files/paper1_rev/. These files contain all numerical and physical parameter settings.
ACCESS THE RESULTS
By running the main scripts, the output is automatically stored in the folder
runs/#runid_serie#/#runid_number#/
Here matlab output variables of the simulations are stored. output_sp.mat refers to the output of Models A and B, whereas output.mat refers to the output of the backwater-Exner time-marching model.
CREATING FIGURES
In source/fig_files_paper1/ different scripts are available that have been used to generate figures
Corporate and Public Real Estate managament
No full textIn this book chapter Theo van der Voordt and Monique Arkesteijn discuss the difference between corporate and public real estate management i.e. the perspective of the end users, and real estate management i.e. the perspective of investors and developers. Furthermore an overview is presented of the legacy of the (C)REM section of the Department of Management in the Built Environment of the Faculty of Architecture and the Built Environment, Delft University of Technology, the Netherlands. The chapter discusses various research themes and introduces key topics such as how to create the best possible fit between supply and demand, adding value through corporate and public real estate, managing of university campuses, workplace management, adaptive reuse as a means to cope with (structural) vacancy, preference modeling and willingness-to-pay, and Corporations & Cities. These topics have been elaborated in other chapters of “Dear is Durable”, a Liber Amicorum for prof. Hans de Jonge that was offered to him due to his farewell as professor of Real Estate Management and Development A pdf of this book can be downloaded from the TU Delft research repository: http://resolver.tudelft.nl/uuid:02789dc2-eb6f-41a7-9d64-21212c2a3da8 .Real Estate Managemen
Risk mitigation in location decision-making
No full textThe question of where to locate your business is at the core of the field of corporate real estate management. This thesis provides a framework for answering this question in an uncertain world. Building on the Preference-based Accommodation Strategy design approach developed by Arkesteijn et al., risk management and mitigation is incorporated in this approach which results in the Location Decision-Making Framework. The framework consists out of a procedure, activities and a mathematical model, which is piloted at a company as to test the effectiveness and attractiveness of the model. Overall the model is evaluated positively and helps stakeholders in making a substantiated decision on where to locate their real estate.Architecture, Urbanism and Building Sciences | Management in the Built Environmen
ELV: Model runs Arkesteijn et al. (JGR 2019)
No full text<p>Please use the newer version!</p>
<p>Data and code for analysis and plots used in the manuscript "The quasi-equilibrium longitudinal profile in backwater reaches of the engineered alluvial river: A space-marching method" </p>
<p>In this version a file specifying the physical parameters was missing, please use version 3!</p>This folder contains the version of the research model ELV.
We have run the simulations using MATLAB R2016B on a windows system.
FOLDERS
The folder contains five subdirectories:
- auxiliary: contains some supportive functions of the model
- main: contains the main model file
- postprocessing: contains some supportive functions of the model
- runs: contains the output of model runs
- source: contains all user-defined input and the scripts to control the simulation.
TO RUN THE MODEL
To run the model go to the folder source/run_files/
This folder contains two files:
- main_run.m, that can be used to run the simulations with 1000 times the cycle length as discussed in the paper. Main_run.m only saves the results at the start of a cycle.
- main_run_equi.m, that restarts the solution of main_run.m and is used to save the daily results.
Both files state at lines 15-16 the input for the run
runid_serie='paper1_rev2';
runid_number='100year_long';
changing the runid_number between '100year_long', '20year_long_1', '20year_long_2', etc. simulates the different cases in the paper.
The input files that the model uses are stored under source/input_files/paper1_rev2/. These files contain all numerical and physical parameter settings.
ACCESS THE RESULTS
By running the main scripts, the output is automatically stored in the folder
runs/#runid_serie#/#runid_number#/
Here matlab output variables of the simulations are stored. output_sp.mat refers to the output of Models A and B, whereas output.mat refers to the output of the backwater-Exner time-marching model.
CREATING FIGURES
In source/fig_files_paper1/ different scripts are available that have been used to generate figures
Bouwkunde vandaag
No full textNa de verwoestende brand van het geliefde maar verouderde Bouwkundegebouw aan de Berlageweg in 2008, was de grootste uitdaging om de veelkleurige community weer een nieuw thuis te bieden. Een gebouw dat paste bij de identiteit van de faculteit, maar ook een gebouw dat groot genoeg was om te passen. Vanaf dag één hebben studenten en medewerkers - maar ook vaste gasten en eenmalige bezoekers - het gebouw aan de Julianalaan omarmd. Samen gaven zij nieuw leven aan academisch erfgoed dat nog maar net verlaten was door de universiteit. Generaties van BK-alumni en TU Delft-veteranen kwamen met grote groepen langs om ”BK City” te bewonderen en anekdotes tevertellen over de functies die het gebouw had gehad vanaf de bouw in de jaren 1920, nu honderd jaar geleden. Van opslag voor oorlogsmaterieel tot innovatief rekencentrum. Een plek waar iedere TU-student een collegekaart ophaalde, waar de struikelvakken van menig curriculum werden gedoceerd en waar het College van Bestuur de universiteit nog top-down bestuurde. Een gebouw met zoveel historie dwingt respect af en heeft al honderd jaar bewezen multifunctioneel te zijn.CRE Strategic Portfolio ManagementReal Estate Managemen
Optimal Real Estate Strategy: Model voor het optimaliseren van de dynamische organisatie huisvesting
No full textProbleem In de huidige economische situatie (2009) zijn bedrijven genoodzaakt het aantal banen te verminderen. Voor ING Nederland heeft dit directe consequenties voor de huisvesting. Door de continue veranderingen in de organisatiestructuur en fluctuaties in het aantal medewerkers ontstaan mismatches tussen vraag en aanbod die vragen om een flexibel portfoliobeheer. Door meer flexibiliteit in de portfolio kunnen onnodige kosten bespaard worden en kan beter aan de kwalitatieve en kwantitatieve vraag voldaan worden. Op dit moment is er te weinig inzicht in wie en wat de gebruiker is om de functionele eisen vast te kunnen stellen en acties te ondernemen om de mismatches op te lossen. Daarbij wordt de flexibiliteit op dit moment beperkt door een niet doordacht beleid voor investeringen en desinvesteringen. En is het voor ING nog niet duidelijk welke gebouwen belangrijk zijn voor de organisatie en hoe deze binnen de portfolio behouden kunnen worden wanneer kantoorruimte afgestoten dient te worden. Vraagstelling Op welke manier kan een portfolio analyseinstrument bijdragen aan het strategisch beheren van de vastgoedportfolio door inzicht te bieden in de gebruikers, hun specifieke wensen aan huisvesting en de mogelijkheden die er zijn om het aanbod aan de vraag te matchen, zowel in kwalitatieve als kwantitatieve zin? DAS Framework Het DAS Framework (Designing an Accommodation Strategy) (De Jonge, Arkesteijn, et. al. , 2008) beschrijft een manier om de doelen (de vraag) en de middelen (het aanbod) op elkaar af te stemmen. Het Framework is flexibel opgesteld zodat voor zowel verschillende actoren als verschillende soorten vastgoed, op verschillende niveaus en voor verschillende tijdbestekken de afstemming opgesteld kan worden. De methode heeft vier afstemmingsmomenten van waaruit begonnen kan worden de strategie vorm te geven. 1 Mismatch tussen huidige vraag en huidig aanbod Wat hebben we nodig? vs Wat hebben we? 2 Mismatch tussen toekomstige vraag en huidige aanbod Wat zouden we nodig kunnen hebben? vs Wat hebben we? 3 Alternatieven Overbruggen mismatch toekomstige vraag en huidig aanbod Wat hebben we? vs Wat zouden we nodig kunnen hebben? 4 Step-by-step plan Het realiseren van: Wat is in de toekomst gewenst? Theorisch kader Als basis voor dit onderzoek worden de verschillende ele-menten in het ‘DAS Framework’ (De Jonge, Arkesteijn, 2008) gebruikt en uitgewerkt in zes deelgebieden. 1 Necessities De huidige en toekomstige vraag zijn de wensen en eisen (‘Necessities’) van de organisatie. Door het groeperen van afdelingen in clusters wordt de vraag geoptimaliseerd. Als opdelingscriteria worden vijf eigenschappen gebruikt: 1 Codificeerbaarheid 2 Afhankelijkheid 3 Scope 4 Representatie 5 Functie De kwalitatieve vraag van de gebruiker wordt vertaald in concrete vastgoedeigenschappen door middel van vier stappen: 1 Weegfactoren strategische doelstellingen 2 Weegfactoren criteria per strategische doelstelling 3 Schaalverdeling eigenschappen per criterium 4 Tetra bepaling weegfactoren en schaalverdelingen De kwantitatieve vraag wordt beschreven in werkplekken door de bezettingsgraad en flexratio per gebruikersgroep te vermenigvuldigen met het aantal werknemers. 2 Supplies Het huidige en toekomstige aanbod van de portfolio (‘Supplies’) beschrijft welke middelen voorhanden zijn om de organisatie te huisvesten. Het kwalitatieve aanbod wordt bepaald door de beoordeling van de gebouwen op de schaalverdelingen die bij de kwalitatieve vraag zijn gedefinieerd. Het kwantitatieve aanbod wordt beschreven in het aantal beschikbare werkplekken van de gebouwen. 3 Fitting Het matchen van de huisvestingsvraag, kwalitatief en kwantitatief, met de beschikbare portfolio wordt in dit onderzoek ‘Fitting’ genoemd. De kwalitatieve fitting wordt verkregen door de kwalitatieve beoordeling van de gebouwen af te zetten tegen de kwalitatieve eisen (welke gebouwen zijn geschikt bevonden per gebruikersgroep), de kwantitatieve fitting door het verschil tussen de huidige en toekomstige beschikbare en gevraagde ruimte. 4 Decisioning ‘Desicioning’ beschrijft in dit onderzoek het opstellen van alternatieven om de mismatch tussen vraag en aanbod door gebouwingrepen op te lossen. Elke portfolio samenstelling wordt opgebouwd vanuit vier analysemomenten. Eerst wordt nagegaan wat wenselijk is, vervolgens wat de ruimtebehoefte is, dan wat mogelijk is en als laatste wat noodzakelijk is. 1 Eerste analysemoment beoordeeld welke van de beheerde gebouwen aansluit bij de kwalitatieve vraag. 2 Tweede analysemoment wordt bekeken in welke mate de keuze van de gebouwen op basis van de kwalitatieve normen matcht met de ruimtebehoefte van de organisatie. 3 Derde analysemoment geeft een overzicht in welke mate de gewenste portfolio samenstelling op basis van analysemoment één en twee, binnen het natuurlijk verloop van de huurcontracten gerealiseerd kan worden. 4 Vierde analysemoment geeft inzicht welke ingreep genomen kan worden aan de hand van de verhouding tussen de houdbaarheid voor de organisatie en de afstootbaarheid van de gebouwen in de markt. De uitkomsten van de verschillende analyses bepalen de objectbeslissingen per gebouw om tot een passende portfolio samenstelling te komen. 5 Considering Het vergelijken en afwegen van de alternatieven in financiële zin wordt in dit onderzoek ‘Decisioning’ genoemd. De discounted cash flow berekening geeft per alternatief aan wat de totale investering is bekeken over een bepaalde tijdsperiode. Het verschil in DCF waarde geeft aan welke samenstelling het meest rendementbewust is. Daarnaast zal de invloed van elke portfolio samenstelling op de winst- en verliesrekening aangegeven worden. 6 Executing De objectbeslissingen van de meest geschikt bevonden portfoliosamenstelling kunnen vertaald worden in een stappenplan zodat bij uitvoering (‘Executing’) ervan de portfolio op een afgewogen manier beheerd wordt. Model De theorie van de bovenbeschreven deelgebieden is omgezet in een model zodat de werkbaarheid vergroot wordt. Om de practische toepasbaarheid van het model te testen in een case opgesteld. Als case is ING regio amsterdam gebruikt. In het consideringssheet kan de vraag naar en het aanbod van de huisvesting geanalyseerd worden. De analysemomenten geven inzicht welke gebouwen gewenst zijn, welke huisvesting gevraagd wordt en wat per gebouw mogelijk is. In hetzelfde sheet kunnen objectbeslissingen aan gebouwen gegeven worden, zodat de match tussen vraag en aanbod gerealiseerd kan worden met inachtname van de mogelijk- en onmogelijkheden van de individuele gebouwen.Corporate Real Estate ManagementReal Estate & HousingArchitectur
Editorial preface
No full textPreface by the editors to introduce the book "Dear is Durable", a Liber Amicorum for prof. Hans de Jonge that was offered to him due to his farewell as professor of Real Estae Management and Development at the Department of Management in the Built Environment of the Faculty of Architecture TU Delft.Real Estate Managemen
Optimising Juridical-financial Flexibility of Corporate Real Estate
No full textSocietal developments are timeless and occur at an ever increasing pace that affects demand for Corporate Real Estate (CRE). Real estate flexibility, as part of a CRE strategy, enables anticipation on those uncertain societal developments. Many studies refer to real estate flexibility, which could be grouped into physical, technical, organizational, and juridical-financial flexibility (De Jonge & Den Heijer, 2004). The focus in this article is on the latter. Juridical-financial flexibility is the management’s ability to quickly decrease real estate expenses or to quickly increase real estate benefits if the quantitative demand for space changes (De Jonge & Den Heijer, 2004). The inclusion of juridical-financial flexibility can assure that the risk of redundancy or shortage of space is minimized through short-term reconsiderations of real estate commitments. However, short-term real estate commitments are accompanied with additional costs which makes maximal flexibility unprofitable. Hence, the question is which level of juridical-financial flexibility is optimal in a specific organisation? An operational model technique is developed to determine the optimal level of juridical-financial flexibility in CRE portfolios, an operational step that is missing in the field of CRE management. The operational model is a linear programming model that formulates a strategic recommendation to CRE management by defining the portfolio compilation with an optimal juridical-financial flexibility level. At this level, the financial investment in juridical-financial flexibility weighs up against the financial implications of mismatches in supply and demand, both in the present and in the future. In literature, several models have been developed that could be used to differentiate CRE assets into peripheries, based on their envisioned future strategic role (Mather, 2006 in Bruins, 2010; Gibson & Lizieri, 1999; Mather, 2007; Weatherhead, 1997). With these existing models, four peripheries are composed with the objective to link CRE assets to an appropriate juridical format. These peripheries are: the core ownership periphery, the core leased periphery, the 1st periphery, and the 2nd periphery. Next to the quantitative demand for space, also the qualitative demand is an important asset level aspect, at present and in the future. Therefore, the peripheral approach is applied per user profile to combine the two dimensions (Van Ussel, 2010). The future demand for corporate space has an uncertain value, which is tackled with the peripheral approach. To determine the periphery proportions in the peripheral approach, three scenarios are developed that use the current demand as a starting point (based on Arkesteijn, 2005 in Volkers, 2006). To transform a current into a future desired CRE portfolio, the following main real estate strategies are available (Den Heijer & Vijverberg, 2004): disposal strategies, retaining strategies, and acquiring strategies. Next to the main strategy that is determined by the current juridical format, the operational model uses generic level variables to determine the specific asset interventions. The operational model can be used to optimise juridical-financial flexibility within a single CRE portfolio or to assess its current ability to anticipate uncertainty. In the single case study, the operational model is used to optimise the level of juridical-financial flexibility of a local member Rabobank and formulates a CRE strategy that decreases the CRE costs with 8%. In a broader perspective, CRE costs are considered to be the second largest corporate expenditure, after people (Leibson, 2007; Louko, 2004).Real Estate ManagementReal Estate & HousingArchitecture and The Built Environmen
Editorial
No full textEditorialGreen Open Access added to TU Delft Institutional Repository 'You share, we take care!' - Taverne project https://www.openaccess.nl/en/you-share-we-take-care Otherwise as indicated in the copyright section: the publisher is the copyright holder of this work and the author uses the Dutch legislation to make this work public.Real Estate Managemen
- …
