УДК 338
DOI: 10.36871/2618-9976.2023.06.010

Авторы

Юрий Алексеевич Малюков,
Кандидат технических наук, Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство), Москва, Россия
Алексей Олегович Недосекин,
Доктор экономических наук, кандидат технических наук, академик МАНЭБ, Институт финансовых технологий, Санкт-Петербург, Россия
Зинаида Игоревна Абдулаева,
Кандидат экономических наук, доцент, Северо-западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Авторы данной статьи предлагают рассмотреть разработку методики для нормирования ключевых уровней деятельности промышленных предприятий, основанную на лингвистическом нормировании факторов методами теории нечетких множеств. В основу метода применена годовая отчетность по 86 крупнейшим мировым промышленным предприятиям, сосредоточенным в 5 отраслевых классах. Анализируется 12 факторов деловой активности. Отчетность собрана за период 2015–2018 гг. По каждому фактору деловой активности собрано свыше 300 измерений, приемлемых для обобщения в рамках статистических гистограмм. Обработка таких гистограмм позволяет сформировать шкалу лингвистических нормативов из пяти качественных градаций по каждому фактору в оценке.
Построение систем лингвистических градаций для 5 отраслевых промышленных классов и собранные нормативы позволяют по-новому оценивать комплексные свойства предприятий: экономическую устойчивость, конкурентоспособность, финансовую состоятельность. Рассмотрен расчетный пример оценки экономической устойчивости электротехнической компании АВС.
Во временном периоде статистика имеет свойство устаревать, поэтому необходимо разработать методику для исключения нерелевантных измерений из статистической базы. Исследования авторов адресованы промышленным предприятиям широкого спектра, которые хотели бы соотнести свои собственные показатели деятельности с групповыми результатами ведущих мировых компаний.

Ключевые слова

лингвистическое нормирование
квазистатистика
лингвистическая переменная (Л. Заде)