УДК 004
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2026.06.05.009

Авторы

Дени Рустамович Шарапуддинов,
Шамиль Сайд-Магомедович Яударов,
Грозненский государственный нефтяной технический университет имени академика М.Д. Миллионщикова, Грозный, Россия

Аннотация

В статье обоснован методический подход к интеллектуальной оценке эффективности деятельности предприятия на основе совмещения финансовых, производственных, кадровых, инновационных и экспертных показателей. Показано, что традиционный коэффициентный анализ не отражает сложных межфакторных связей и качественных характеристик управленческого потенциала. Предложена модель интегрального оценивания, включающая нормирование данных, экспертное взвешивание, нечеткую интерпретацию и расчет сводного индекса. Результаты позволяют повысить обоснованность решений и выявить резервы роста и стоимости капитала.

Ключевые слова

интеллектуальная оценка, эффективность предприятия, разнородные показатели, интегральный индекс

Список литературы

  1. Абашкин В.Л., Абдрахманова Г.И., Вишневский К.О. [и др.] Индикаторы цифровой экономики: 2025: статистический сборник. – М.: НИУ ВШЭ, 2025. – 296 с. – DOI 10.17323/978- 5-7598-3029-0.
  2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. – М.: Финансы и статистика, 1983. – 471 с.
  3. Баканов М.И., Мельник М.В., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: учебник. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: Финансы и статистика, 2007. – 536 с.
  4. Блажевич О.Г., Воробьева Е.И., Бекирова С.Э. Формирование системы оценки эффективности деятельности предприятий в Российской Федерации // Научный вестник: финансы, банки, инвестиции. – 2022. – № 4(61). – С. 5–25.
  5. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Меркурьева Г.В., Слядзь Н.Н. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. – М.: Радио и связь, 1989. – 304 с.
  6. Броневич А.Г., Лепский А.Е. Нечеткие модели анализа данных и принятия решений: учебное пособие. – 2-е изд., перераб. – М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2026. – 264 с.
  7. Вапник В.Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. – М.: Наука, 1979. – 448 с.
  8. Коклев П.С. Оценка стоимости компании с использованием методов машинного обучения // Финансы: теория и практика. – 2022. – Т. 26, № 5. – С. 132–148. – DOI 10.26794/2587-5671- 2022-26-5-132-148.
  9. Костикова А.В., Кузнецов С.Ю., Терелянский П.В. Применение теории нечетких множеств в задаче оценки конкурентоспособности продукции // E-Management. – 2023. – Т. 6, № 2. – С. 37–48. – DOI 10.26425/2658-3445- 2023-6-2-37-48.
  10. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование. В 3 ч. Ч. 2. Экспертные оценки. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2011. – 486 с.
  11. Попов В.В. Применение искусственного интеллекта и больших данных в практике российских организаций // Прикладная статистика и искусственный интеллект. – 2024. – Т. 1, № 4. – С. 1–14. – DOI 10.62302/ASAI.2025.4.4.004.
  12. Чуркин В.В., Юрьев В.Н. Программная реализация метода многокритериального ранжирования альтернатив на основе экспертных оценок // Научно-технические ведомости Санкт-Петербургского государственного политехнического университета. Экономические науки. – 2012. – № 2-1(144). – С. 114–120.