УДК 338.1
4DOI: 10.36871/2618­-9976.2024.09.002

Авторы

Юрий Алексеевич Малюков,
Кандидат технических наук, проректор по экономическому развитию и информатизации, Российский государственный университет им. А.Н. Косыгина (Технологии. Дизайн. Искусство), Москва, Россия
Алексей Олегович Недосекин,
Кандидат экономических наук, доцент кафедры медицинской информатики и физики, Северо­западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург, Россия
Зинаида Игоревна Абдулаева,
Кандидат экономических наук, доцент кафедры медицинской информатики и физики, Северо­западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова, Санкт-Петербург, Россия

Аннотация

Авторами представлен новый подход к анализу комплексного свойства промышленных отраслей – анизотропии, основанный на послойной Парето­-оптимизации в координатах «устойчивость – эффективность».
Отрасль рассматривается как совокупность входящих в неё крупнейших международных компаний, период наблюдения – 8–10 лет, на базисе ежегодных измерений. Измерению подлежат два фактора – индекс устойчивости (RI, метрика устойчивости) и отдача на собственный капитал по уровню чистой прибыли (ROE, метрика эффективности). В пространстве «устойчивость – эффективность» все предприятия представлены своими изображающими точками (в разрезе отдельных лет измерений). Послойная Парето-оптимизация позволяет выделить кластеры недоминированных Парето­-альтернатив (слои), которые, собственно, и делают отраслевое пространство «устойчивость – эффективность» анизотропным. В работе также представлена возможностная цепь Маркова, наследуемая от традиционной вероятностной схемы путём замены аксиологических вероятностей на возможности.
Феномен отраслевой анизотропии раскрыт на примере динамической модели международного нефтегазового сектора. Такая динамическая модель отраслевой анизотропии, представленная в работе, позволяет исследователям предсказывать поведение отдельных предприятий в своих слоях, а также оценивать возможности перехода из одного Парето-­слоя в другой. Подобные прогнозы могут являться основанием для прогнозирования динамики цены акций соответствующих компаний в среднесрочной и долгосрочной перспективах.

Ключевые слова

лингвистическое нормирование
квазистатистика
лингвистическая переменная
экономическая устойчивость
возможностная цепь Маркова
промышленная отрасль