
В статье предлагается на основе многокритериальной оптимизации и принципа «золотого» сечения Л.Фибоначи сформировать систему авторских моделей расчета нормативных (барьерных) значений для различных схем рейтинговых оценок.Такой подход позволит существенно повысить объективность аналитических расчетов рейтингового ранжирования и отсечения неэффективных вариантов решений и сравниваемых объектов.Представленные аналитические модели отличаются от существующих и общепринятых следующими особенностями: носят универсальный характер и применимы практически к любым интегральным многокритериальным оценкам (инвестиционная привлекательности, конкурентоспособность, потенциал); предлагают различные формы расчета нормативных рейтинговых оценок в зависимости от силы требований, предъявляемых к позитивным и негативным значениям нормализованных оценочных показателей в эталонных рейтинговых схемах; значительно снижают влияние субъективных факторов и возможность манипулирования расчетными операциями.
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ПОДХОД,СХЕМЫ КОМПРОМИССНЫХ КРИТЕРИЕВ,НОРМАЛИЗАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ,ПРИНЦИП «ЗОЛОТОГО» СЕЧЕНИЯ,РЕЙТИНГОВЫХ ОЦЕНОК
МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ ПОДХОД,СХЕМЫ КОМПРОМИССНЫХ КРИТЕРИЕВ,НОРМАЛИЗАЦИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ,ПРИНЦИП «ЗОЛОТОГО» СЕЧЕНИЯ,РЕЙТИНГОВЫХ ОЦЕНОК
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
