УДК: 338.45:621
ББК: 65.305.42
Юрлов Ф.Ф., Кокорина Д.А.
Методика выбора оптимальных решений на промышленных предприятиях в условиях неопределенности внешней среды (на примере автомобилестроения)
Ключевые слова: принятие решений, неопределенность, матрица эффективности, управляемые факторы, неуправляемые факторы, критерии Вальда и Сэвиджа, автомобилестроение
В экономической литературе проблема выбора оптимальных решений в условиях неопределенности и проблема многокритериальной оценки их эффективности традиционно рассматриваются раздельно. Классические матрицы стратегического анализа дают лишь качественные ориентиры, без количественного прогноза о прибыли или рентабельности стратегии. Данное несоответствие становится критическим в условиях санкционного давления. Ситуация в автомобилестроении последних лет служит наглядным примером: разрыв логистических цепочек, уход поставщиков и закрытие рынков сбыта вынуждают производителей уделять больше внимания устойчивости и управлению рисками, а не просто снижению затрат.
Цель исследования – развитие методического инструментария для выбора оптимальных решений на промышленных предприятиях в условиях неопределенности внешней среды на основе матриц эффективности, позволяющих учитывать отраслевую специфику (на примере автомобилестроения) и осуществлять многокритериальную оценку альтернатив.
Материалы и методы. Теоретическую базу составили труды по теории принятия решений, теории игр, экономики промышленности и стратегического менеджмента. Эмпирическая база – данные о работе предприятий автомобилестроения в 2022–2025 гг., публикации по антикризисному управлению, материалы конференций. Применялись общенаучные методы (анализ, синтез, индукция, дедукция). Для оценки решений использовалась матрица эффективности, учитывающая управляемые и неуправляемые факторы. Методологическая основа – раздел теории игр «игры с природой».
Результаты. Проанализированы ограничения классических матриц стратегического анализа (BCG, McKinsey, ADL/LC): они дают качественные рекомендации и не учитывают неопределенность внешней среды. Все факторы, влияющие на промышленное предприятие, разделены на две группы: управляемые (инвестиции, технологии, логистика) и неуправляемые (санкции, инфляция, действия конкурентов). Разработана матрица эффективности, где строки – управленческие альтернативы, столбцы – сценарии внешней среды, а ячейки содержат количественные значения показателя (прибыль, рентабельность, доля рынка). Предложен переход от качественного позиционирования к количественному прогнозированию. Для выбора оптимального решения использовались критерии Вальда, Сэвиджа и Гурвица. Методика апробирована на примере предприятий автомобилестроения (падение производства за 10 месяцев 2025 г. составило 22,2%). В качестве управляемых факторов в отрасли рассмотрены импортозамещение, диверсификация поставщиков и цифровизация логистики. Разработаны восемь этапов методики.
Выводы. Предлагаемая матрица эффективности дает возможность количественно оценивать последствия управленческих решений при разных сценариях внешней среды и тем самым преодолевать ограничения классических качественных матриц. Разделение факторов на управляемые и неуправляемые способствует разграничению зоны ответственности менеджмента и внешних рисков. Сочетание многокритериального подхода с принципами оптимальности (максимин, максимакс, Гурвица) дает возможность адаптировать выбор стратегии в соответствии с целями и приоритетами. Апробация предложенной методики на предприятиях автомобилестроения подтвердила ее применимость в условиях санкций и разрыва кооперационных связей.
Литература
- Алексеев А.В. Реструктуризация российского производственного сектора в условиях санкций // Мировая экономика и международные отношения. 2025. Т. 69, № 8. С. 5–15. DOI: 10.20542/0131-2227-2025-69-8-5-15.
- Аналитический обзор «тормозной путь» [Электронный ресурс] // Центр стратегических разработок: сайт. URL: https://www.csr.ru/upload/iblock/573/fwfcf0e35i3xfc2xf6if76c9i9x8mh5l.pdf.
- Власти заявили о падении авторынка в России // Autonews. 2025. 1 декабря. URL: https://www.autonews.ru/news/692d39fb9a7947f13434a6d9 (дата обращения: 23.04.2026).
- Гамзатов Г.Т., Эсетова А.М. Стратегии устойчивого развития внешнеэкономической деятельности российских промышленных предприятий в условиях глобальной турбулентности и санкционного давления // Региональные проблемы преобразования экономики. 2025. № 9(179). С. 138–145. DOI: 10.26726/rppe2025v9sftsd.
- Закревская Я.А. Мировая и российская автомобильная промышленность в условиях санкций: итоги 2023 года // Образование и право. 2024. № 11. С. 49–60.
- Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 c.
- Развитие российской автомобильной отрасли в условиях санкционного давления / М.А. Дьячук, М.А. Громогласов, И.В. Баскакова // Российские регионы в фокусе перемен: сб. докл. XIX Междунар. конф. (Екатеринбург, 14–16 ноября 2024 г.). Екатеринбург: Ажур, 2025. C. 988–991.
- Ряховская А.Н., Кожевина О.В. Проблемы антикризисного управления промышленными предприятиями в условиях санкций // Менеджмент в России и за рубежом. 2024. № 3. С.43–50.
- Саймон Г. Теория принятия решений в экономической теории и науке о поведении // Вехи экономической мысли. Теория потребительского поведения и спроса / под ред. В.М. Гальперина. СПб.: Экономическая школа, 2000. Т. 2. С. 54–72.
- Тебекин А.В. Критерий принятия решения на основе матричной модели Артура Д. Литла (ADL/LC) // Журнал исследований по управлению. 2025. Т. 11, № 3. С. 3–24.
- Юрченко Е.С. Осторожно: ухабы, или что тормозит российский автопром? // Известия Дальневосточного федерального университета. Экономика и управление. 2026. № 1. URL: https://jem.dvfu.ru/index.php/jem/article/view/764 (дата обращения: 23.04.2026).
- Farooq S., Naseem A., Ahmad Ya. et al. Identification and prioritization of risks for new entrants in automobile sector using Monte Carlo based approach. Scientific Reports, 2024, vol. 14, no. 1, 12571. DOI: 10.1038/s41598-024-62803-8.
- Garafonova O., Zhosan H., Marhasova V. et al. Matrix Method of Competitive Analysis of the Results of Economic Activity of Hospitality Enterprises in the Conditions of Strategization and Digital Transformation. Management Theory and Studies for Rural Business and Infrastructure Development, 2021, vol. 43, no. 2, pp. 237–248.
- Malyukov Y.A., Nedosekin A.O., Abdoulaeva Z.I., Silakov A.V. The Fuzzy Model for Sectoral Resilience Analysis. WSEAS Transactions on Business and Economics, 2023, vol. 20, pp. 2038–
- Savage L.J. The theory of statistical decision. Journal of the American Statistical Association, 1951, vol. 46, iss. 253, pp. 55–67. DOI: 10.2307/2280094.
- Simon H.A. A Behavioral Model of Rational Choice. The Quarterly Journal of Economics, 1955, vol. 69, pp. 99–118.
- Simon H.A. Rationality as Process and as Product of Thought. American Economic Review, 1978, vol. 68, no. 2, pp. 1–16.
- Surange V.G. Singh A.K., Bokade S.U. Integrated entropy-VIKOR approach for ranking risks in Indian automotive manufacturing industries. Materials Today: Proceedings, 2022, vol. 52, pp. 1143–1146. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.11.010.
- Wald A. Contribution to the theory of statistical estimation and testing hypothesis. Annals ofMathematical Statistics, 1939, vol. 10, pp. 299–326.
Сведения об авторах
- Юрлов Феликс Федорович
- доктор технических наук, профессор кафедры цифровой экономики, Нижегородский государственный технический университет имени Р.Е. Алексеева, Россия, Нижний Новгород (ffyurlov@gmail.com; )
- Кокорина Дария Александровна
- кандидат экономических наук, доцент кафедры экономики и экономической безопасности учебно-научного комплекса противодействия экономическим и налоговым преступления, Нижегородская академия МВД России, Россия, Нижний Новгород (daria52rus@yandex.ru; )
Ссылка на статью
Юрлов Ф.Ф., Кокорина Д.А. Методика выбора оптимальных решений на промышленных предприятиях в условиях неопределенности внешней среды (на примере автомобилестроения) [Электронный ресурс] // Oeconomia et Jus. – 2026. – №2. – С. 63-72. – URL: https://oecomia-et-jus.ru/single/2026/2/6/. DOI: 10.47026/2499-9636-2026-2-63-72.
