УДК 338
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.01.13.005

Авторы

Юрий Алексеевич Малюков,
Российский государственный университет имени А. Н. Косыгина, Москва, Россия

Аннотация

Цель публикации – обосновать переход от детерминированной к нечётко-логической концепции анализа экономической устойчивости предприятий и отраслей методом нечётко-логических регрессий.
Классическая линейная регрессия Альтмана, которая связывает отдельные финансово-экономические факторы и комплексную оценку уровня устойчивости предприятия, представляет собой выражение того, что: а) все входящие в формулу Альтмана факторы являются факторами с «прямой» логикой; б) существует система предпочтения одних факторов другим, которая отображается на уровне весовых коэффициентов. В целом же формула Альтмана: а) нечувствительна к межотраслевой и внутриотраслевой анизотропии; б) не учитывает значимых факторов с «инверсной» логикой; в) меняет коэффициенты в уравнении от года к году, от страны к стране и от отрасли к отрасли.
Преодоление недостатков формулы Альтмана возможно, если строить лингвистические классификаторы отдельно для каждой отрасли и затем внедрять их в состав технологии матричного агрегатного вычислителя (МАВ); индексировать отрасли и вводить нечёткие компоненты в индексирующую формулу, а также осуществлять разметку координатного пространства «устойчивость – эффективность» методом отраслевых R-линз. Во всех случаях мы получаем нечёткие регрессии линейного и параболического вида, которые затем можем особым образом нормировать.
В работе показано, что главная формула технологии МАВ представляет собой линейную регрессию, которая собрана не на самих показателях, а на их качественных градациях. Также, при анализе параметров отраслевых R-линз, фокус исследования был сосредоточен на магистральной хорде линзы и на коэффициентах в её линейном уравнении. Показано, что существенное расхождение в значениях коэффициентов напрямую указывает на наличие межотраслевой анизотропии в составе мирового хозяйства. Одновременно, преодоление внутриотраслевой анизотропии заставляет переходить от однолепестковой R-линзы к двухлепестковой, что требует рассматривать в анализе не одно регрессионное соотношение, а минимум два. Полученные в ходе анализа нечёткие регрессии могут применяться не только при анализе предприятий и отраслей, но и при анализе отдельных отраслевых сегментов, сформированных на базе ОКВЭД2.

Ключевые слова

экономическая устойчивость, индекс устойчивости, нечёткая линейная регрессия, нечёткая параболическая регрессия, магистральная хорда, матричный агрегатный вычислитель,
отраслевая анизотропия, финансово-экономический анализ, стратегическое позиционирование

Список литературы

  1. Абдулаева З.И. Стратегический анализ инновационных рисков / З. И. Абдулаева, А. О. Недосекин. – Санкт-Петербург : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2013. – 150 с.
  2. Львова Н.А. Финансовая диагностика российских предприятий с применением модели Альтмана для развитых и формирующихся рынков / Н. А. Львова // Финансовая аналитика: проблемы и решения. – 2015. – № 7(241). – С. 37-45.
  3. Люцко Д.И. Разметка конкурентных ниш для международной машиностроительной отрасли / В. В. Силакова, Д. И. Люцко // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2024. – Т. 12, № 10(151). – С. 87-96. – DOI 10.36871/ ek.up.p.r.2024.10.12.010.
  4. Малюков Ю.А. Cопоставительный анализ факторов устойчивости в российском и зарубежном электромашиностроении / Ю.А. Малюков, А.В. Демидов // Учет и контроль. – 2026. – № 4. – С. 3-15. – DOI: 10.36871/u.i.k.2026.04.01. 001Малюков Ю. А. Индексирование факторов устойчивости российской металлургии и анализ вклада факторов в устойчивость / Ю. А. Малюков // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 2, № 6(159). – С. 44- 51. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.02.005.
  5. Малюков Ю.А. Оценка экономической устойчивости публичных промышленных компаний / Ю. А. Малюков, А. О. Недосекин, З. И. Абдулаева. – Санкт-Петербург : Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», 2023. – 99 с. – ISBN 978-5- 7422-8091-0.
  6. Малюков Ю.А. Индексирование факторов устойчивости российской металлургии и анализ вклада факторов в устойчивость / Ю. А. Малюков // Экономика и управление: проблемы, решения. – 2025. – Т. 2, № 6(159). – С. 44- 51. – DOI 10.36871/ek.up.p.r.2025.06.02.005.
  7. Abdoulaeva Z.I. R-Lenses as a Tool for the Enterprise Resilience Analysis / A. N. Kozlovsky, A. O. Nedosekin, Z.I. Abdoulaeva, E. I. Reyshakhrit // 2nd International Scientific and Practical Conference “Modern Management Trends and the Digital Economy: from Regional Development to Global Economic Growth” (MTDE 2020) : Advances in Economics, Business and Management Research, volume 138. – Amsterdam: Atlantis Press. – 2020. – Р. 353-355. – DOI 10.2991/aebmr.k.200502.057.
  8. Altman E. Corporate Financial Distress. New York. John Wiley.1983. 368 p.p. ISBN 10 0471087076.
  9. Buheji M. Understanding the power of resilience economy: an inter-disciplinary perspective to change the world attitude to socio-economic crisis. AuthorHouse UK. 2018. 386 p. ISBN-10: 1546286675.
  10. Hosseini S., & Barker K., & Ramirez-Marquez J.E. A review of definitions and measures of system resilience // Reliability Engineering & System Safety, 2016, 145, 47- 61.
  11. Malyukov Y., Nedosekin A., Abdoulaeva Z., Silakov A. The Fuzzy Model for Sectoral Resilience Estimation // International Journal of Mathematical and Computational Methods, 2023, 8, 47-53.
  12. Martin R. Regional economic resilience, hysteresis and recessionary shocks // Journal of Economic Geography, 2011, 12, 1–32.
  13. Martin R., Sunley P. On the notion of regional economic resilience: Conceptualization and explanation. In Papers in Evolutionary Economic Geography 2013. (13.20) (pp. 1–45).
  14. Muller G., Koslowski T., & Accorsi R. Resilience – a New Research Field in Business Information Systems? In: Abramowicz, W. (eds) Business Information Systems Workshops. BIS 2013. Lecture Notes in Business Information Processing, 2013, 160, 3-14. Springer, Berlin, Heidelberg.
  15. Nedosekin A., Malyukov Y., Silakov A., Abdoulaeva Z. Fuzzy Analysis of Industry Anisotropy. Intelligent and Fuzzy Systems. INFUS 2024. Lecture Notes in Networks and Systems, 2024.Vol. 1090. pp 653–660. Springer, Cham. https:// doi.org/10.1007/978-3-031-67192-0_73
  16. Neumann K., van Erp T., Steinhöfel E., et al. Patterns for Resilient Value Creation: Perspective of the German Electrical Industry during the COVID-19 Pandemic // MDPI: Sustainability, 2021, 13(11), 6090. DOI: 10.3390/su13116090
  17. Perrings C. Resilience and sustainable development // Environment and Development Economics, 2006, 11(4), 417–427.
  18. Sabatino Michele. Economic resilience and social capital of the Italian region // International Review of Economics & Finance. 2019, 61. 10.1016/j. iref.2019.02.011.