Статья: МОДЕЛИ МНОГОКРИТЕРИАЛЬНОГО ОЦЕНИВАНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ РЕГИОНАЛЬНЫХ ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ (2025)

1. Лысенкова М. В., Молчанов А. В. Методики и методы оценки эффективности инвестиционнопроектной деятельности: сравнительный анализ и практические рекомендации // Белорусский экономический журнал. 2022. № 2 (99). С. 48-70. DOI: 10.46782/1818-4510-2022-2-48-70 EDN: WOHXGE
2. Чечнев В. Б. Анализ и классификация многокритериальных методов принятия решений // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, № 4 (54). С. 607-624. DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-4-607-624 EDN: QMCAUL
3. Микони С. В., Соколов Б. В., Бураков Д. П. Система выбора и ранжирования альтернатив СВИРЬ-М: теоретические основы и практика применения // Онтология проектирования. 2024. Т. 14, № 3 (53). С. 440-456. DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-3-440-456 EDN: VHKQYF
4. Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. Measuring the efficiency of decision making units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2, iss. 6. P. 429-444. DOI: 10.1016/0377-2217(78)90138-8
5. Banker R. D., Charnes A., Cooper W. W. Some models for estimating technical and scale inefficiencies in data envelopment analysis // Management Science. 1984. Vol. 30, no. 9. P. 1078-1092. 10.1287/ mnsc.30.9.1078. DOI: 10.1287/mnsc.30.9.1078
6. Зеленская Е. М. Применение метода “анализ среды функционирования” в оценке эффективности деятельности учреждений культуры // Вестник Балтийского федерального университета им. И. Канта. Серия: Гуманитарные и общественные науки. 2018. № 2. С. 39-51. EDN: XTAWXJ
7. Кайгородцев А. А., Рахмангулов А. Н. Выбор конфигурации цепей поставок на основе комбинации имитационного моделирования и методов многокритериального оценивания // Железнодорожный транспорт и технологии (RTT-2023): сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф. (Екатеринбург, 29-30 ноября 2023 г.). Екатеринбург: Уральский гос. ун-т путей сообщения, 2024. С. 256-260. пространстве весовых коэффициентов, как при классической постановке задачи. EDN: LXGSKG
8. Баркалов С. Л., Глушков Л. Ю., Моисеев С. И. Математические методы многокритериального оценивания привлекательности проектов // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника. 2020. Т. 20, № 1. С. 111-119. DOI: 10.14529/ctcr200111 EDN: HMUIEG
9. Цапенко М. В. Количественные способы оценки инновационного потенциала региона // Вестник Самарского государственного аэрокосмического университета им. академика С. П. Королева (национального исследовательского университета). 2011. № 4 (28). С. 145-156. EDN: OXAROL
10. Ануфриева З. О. Оценка выбора метода оптимизации налогообложения предприятия по методу экспертного многокритериального оценивания // Труды Ульяновского научного центра “Ноосферные знания и технологии”: сб. науч. тр. / отв. ред. В. Н. Лазарев. Ульяновск: Ульяновский гос. техн. ун-т, 2020. С. 7-11. EDN: LBYLTO
11. Diaz C. G., Diaz M., Laborda E., Perez M., Pekakis P. Multicriteria approach for evaluating biowaste-valorization cases // Energy Storage and Saving. 2024. Vol. 3, iss. 4. P. 288-294. 10.1016/i.enss. 2024.06.002. DOI: 10.1016/i.enss.2024.06.002
12. Mendas A., Mebrek A., Mekranfar Z. Group decision-making based on GIS and multicriteria analysis for assessing land suitability for agriculture // Revue Internationale de Geometique. 2024. Vol. 33. P. 383-398. DOI: 10.32604/rig.2024.055321
13. Monteiro J., Sousa N., Coutinho-Rodrigues J., Natividade-Jesus E. Benchmarking real and ideal cities -a multicriteria analysis of city performance based on urban form // Cities. 2024. Vol. 150. Article 105040. DOI: 10.1016/j.cities.2024.105040 EDN: BECBAE
14. Ju W., Xing Z., Wu, J., Kang Q. Evaluation of forest fire risk based on multicriteria decision analysis techniques for Changzhou, China // International Journal of Disaster Risk Reduction. 2023. Vol. 98. Article 104082. DOI: 10.1016/i.iidrr.2023.104082 EDN: VECTNW
15. Juanpera M., Domenech B., Ferrer-Marti L., Garcia-Villoria A., Pastor R. Methodology for integrated multicriteria decision-making with uncertainty: Extending the compromise ranking method for uncertain evaluation of alternatives // Fuzzy Sets and Systems. 2022. Vol. 434. P. 135-158. 10.1016/i.fss.2021. 08.008. DOI: 10.1016/i.fss.2021.08.008
16. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 c.
17. Чупандина Е. Е., Зенкина А. В. Выбор метода анализа финансовой устойчивости аптечных организаций методом анализа иерархий различными группами стейкхолдеров // Современная экономика: проблемы и решения. 2015. № 7 (67). С. 5462. DOI: 10.17308/meps.2015.7/1272 EDN: VBFHUP
18. Pospehov G. B., Savon Yu., Moseykin V. V. Landslide susceptibility zonation using the analytical hierarchy process A case study of Guantanamo Province // Mining Informational and Analytical Bulletin (Scientific and Technical Journal). 2024. Vol. 1. P. 125-145. 10.25018/0236 1493 2024 1 0 125. DOI: 10.25018/02361493202410125 EDN: KPFWIY
19. Картвелишвили В. М., Лебедюк Э. А. Метод анализа иерархий: критерии и практика // Вестник Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова. 2013. № 6 (60). С. 97-112. EDN: QCRDPL
20. Игловская А. И., Сальникова А. А. Оценка эффективности систем корпоративной социальной ответственности электросетевых компаний России с использованием метода анализа среды функционирования // Век качества. 2019. № 3. С. 86-105. EDN: MHJEXY
21. Kumar N., Bhunia S., Dey P. Data envelopment analysis and multi-objective genetic algorithm-based optimization of energy consumption and greenhouse gas emissions in rice-wheat system // Energy. 2024. Vol. 313. Article 133680. 10.1016/j.energy.2024. 133680. DOI: 10.1016/j.energy.2024.133680 EDN: RIWNHO
22. Рухлинский В. М., Хаустов А. А., Кулешов А. А. Оценка эффективности системы управления безопасностью полетов на основе анализа среды функционирования // Научный вестник ГосНИИ ГА. 2020. № 31. С. 119-129. EDN: COHYUY
23. Cruz E. D., Sabado J. R. F. Credit risk and performance evaluation of cooperatives in Region XI using Data Envelopment analyses (DEA) // European Journal of Economic and Financial Research. 2020. Vol. 6, no. 1. P. 101-120. DOI: 10.46827/ejefr.v6i1.1268 EDN: ELJHDO
24. Peykani P., Esmaeili F. S. S., Pishvaee M. S., Rostamy-Malkhalifeh M., Lotfi F. H. Matrix-based network data envelopment analysis: A common set of weights approach // Socio-Economic Planning Sciences. 2024. Vol. 95. Article 102044. 10.1016/ j.seps.2024.102044. DOI: 10.1016/j.seps.2024.102044 EDN: MENDHB
25. Ундарга Л. Методика анализа эффективности финансирования малого и среднего предприятия на основе улучшенной модели DEA // Актуальные вопросы повышения экономической эффективности агропромышленного комплекса в современных условиях: материалы междунар. науч.-практ. конф. (Улан-Удэ, 31 октября 2023 г.). Улан-Удэ: Бурятская ГСХА им. В. Р. Филиппова, 2023. С. 8-16. EDN: ECZOCL
26. Моргунов Е. П., Моргунова О. Н. Модификация метода “Анализ среды функционирования” на основе использования эталонных границ эффективности // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 1-2 (27). С. 262-268. EDN: JWKLYD
27. Деревянов М. Ю. Системный анализ сложноструктурированного комплекса переработки нефтесодержащих отходов // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия: Технические науки. 2024. Т. 32, № 1 (81). С. 32-55. DOI: 10.14498/tech.2024.1.3 EDN: DYNHKX
28. Wang Z, Fan Z. Green sustainability assessment and efficiency improvement study of international oil and gas companies: Based on data envelopment analysis // Heliyon. 2025. Vol. 11, iss. 1. Article e40942. DOI: 10.1016/j.heliyon.2024.e40942 EDN: EUCCVL
29. Клейнер Г. Б. Производственные функции: теория, методы, применение. М.: Финансы и статистика, 1986. 239 с.
30. Российский статистический ежегодник. 2023: ст. сб. М.: Росстат, 2023. 701 с.