Адаптированный сценарный многокритериальный подход к оценке инвестиционной привлекательности агропредприятий

В исследовании представлен сравнительный анализ методов многокритериального агрегирования SAW, TOPSIS и GDR на примере построения синтетического индекса инвестиционной привлекательности (СИИП). Актуальность исследования определяется необходимостью совершенствования методов интегральной оценки инвестиционной привлекательности в условиях изменения структуры финансовых показателей, особенно в стратегически значимых отраслях экономики. В классических методах оценки инвестиционной привлекательности предприятия заемный капитал оценивается как негативный фактор, однако в условиях субсидируемого финансирования долгосрочные обязательства могут трактоваться как инвестиционный ресурс. Это требует разработки новых агрегированных моделей оценки и индексов, способных учитывать адаптацию структуры капитала. Данное исследование направлено на поиск оптимального соотношения классических коэффициентов и адаптированных коэффициентов с использованием многокритериальных методов принятия решений (MCDM). В исследовании проведен сравнительный анализ трех методов MCDM (SAW, TOPSIS, GDR) на синтетически сформированной структуре входных данных, отражающей возможные конфигурации классических и адаптированных коэффициентов устойчивости. Эмпирической основой послужили данные хозяйственной деятельности предприятия за 2022–2024 гг. Дополнительно модель была модифицирована путем введения показателя доверия (P/S), зависящего от уровня адаптации. Методы SAW, TOPSIS и GDR применялись для ранжирования сценариев с последующим анализом чувствительности и устойчивости результатов. Проведен расчет коэффициентов Спирмена для оценки согласованности моделей. Результаты показали, что GDR обладает наибольшей устойчивостью к включению нового критерия, демонстрируя минимальные отклонения ранговой структуры. SAW показал высокую стабильность, тогда как TOPSIS оказался наиболее чувствительным к изменению размерности пространства решений. Метод GDR, объединяющий логики SAW и TOPSIS и дополненный критерием MINMAX, продемонстрировал высокие показатели нормализации данных и корреляции с SAW. На основе анализа выявлен структурно устойчивый сценарий, рекомендованный для дальнейших прикладных исследований. Практическая ценность работы заключается в применимости разработанного подхода для построения устойчивых рейтингов инвестиционной привлекательности в условиях трансформируемой финансовой отчетности. Дальнейшие исследования предполагают формализацию весов, расширение выборки предприятий и тестирование различных метрик расстояния в модели TOPSIS.