Ученые предложили математическую модель для оценки эффективности предприятий
Ученые Томского политехнического университета разработали математическую модель, которая решает давнюю проблему экономистов: как корректно сравнить разные предприятия, если данные «скачут» или содержат ошибки.
В чем суть?
Классические методы оценки (DEA и SFA) часто спотыкаются о выбросы, случайные колебания и разный масштаб компаний. Новый подход ТПУ строит не жесткую «оболочку» по лидерам, а гладкий вероятностный ориентир.
Модель прошла проверку на реальных данных 1035 российских компаний (химия, фармацевтика, резина, пластик) за 2019–2023 годы — всего 5175 наблюдений.
Почему это работает лучше?
Точность прогноза: новая модель предсказала рентабельность активов компаний в 2 раза точнее, чем существующие модели (сравнивали с реальными финансовыми результатами).
Чистота лидеров: старые методы относят к «эффективным» ~10% компаний, а новый подход — только 5%. Это более реалистичный пул настоящих лидеров.
Стабильность: модель устойчива к случайному «шуму» и не боится неоднородных данных.
Где пригодится?
В отраслевом анализе, стратегическом планировании, инвестиционной оценке и даже для задач госрегулирования. Проще говоря, модель поможет точнее понять, куда двигаться бизнесу и на кого равняться.
