Сергей Николаевич Сапронов – кандидат экономических наук, советник генерального директора
Санкт-Петербург
Sergei N. Sapronov – Cand. Sci. (Econ.), Advisor to the General Director
Saint Petersburg
Виктор Паулевич Суйц – доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры учета, анализа и аудита
Москва
Viktor P. Suits – Dr. Sci. (Econ.), Prof., Prof. of the Department of Accounting, Analysis and Audit
Moscow
Александр Николаевич Хорин – доктор экономических наук, профессор, профессор кафедры учета, анализа и аудита
Москва
Alexander N. Khorin – Dr. Sci. (Econ.), Prof., Prof. of the Department of Accounting, Analysis and Audit
Moscow
Оценка деятельности организации (компании, предприятия) в условиях неопределенности (информационной энтропии), латентной и/или явной противоречивости данных может содержать следующие угрозы: введение в заблуждение как внешних, так и внутренних заинтересованных сторон компании (стейкхолдеров); оперирование некачественными, неточными и в итоге бесполезными результатами анализа деятельности предприятия; некачественное определение показателей его финансовой успешности (ФУ). Вследствие этого создается симметрия заблуждений в отношении тех или иных активов и оценки ФУ компании в целом, что влечет принятие стейкхолдерами некорректных управленческих и/или инвестиционных решений, решений по оптимизации деятельности компании, организации, нарушения прав заинтересованных сторон. Целью настоящего исследования явилось рассмотрение подходов к математическому моделированию взаимосвязи финансовой успешности компании и качества информационного обеспечения (ценности данных). В ходе работы использовались общенаучные методы исследования, а также методологический подход к обоснованию принятия управленческих и/или инвестиционных решений при наличии информационной энтропии данных. Авторами статьи предложен подход, основанный на применении математического аппарата для анализа взаимосвязей различных факторов, влияющих на оценку деятельности организации и качество информационного обеспечения (ценность данных). Внедрение результатов исследования позволит предприятиям повысить такие показатели, как эффективность, финансовую устойчивость, платежеспособность и др. для определенной i-стадии жизненного цикла деятельности компании.
The evaluation of organizational performance (of a company or enterprise) under conditions of uncertainty (information entropy), as well as latent and/or explicit data inconsistency, may involve the following risks: misleading both external and internal stakeholders; reliance on low-quality, inaccurate, and ultimately ineffective results of business performance analysis; and inadequate assessment of indicators of financial performance. As a consequence, a symmetry of misconceptions regarding particular assets and the company’s overall financial performance emerges, leading stakeholders to make incorrect managerial and/or investment decisions, inappropriate optimization decisions, and potentially resulting in violations of stakeholder rights. The purpose of this study is to examine approaches to the mathematical modeling of the relationship between a company’s financial performance and the quality of information support (data value). The research employed general scientific research methods, as well as a methodological approach to substantiating managerial and/or investment decision-making under conditions of informational data entropy. The authors propose an approach based on the application of mathematical tools for analyzing the interrelationships among various factors affecting organizational performance evaluation and the quality of information support (data value). The implementation of the study’s findings will enable enterprises to improve such indicators as operational efficiency, financial sustainability, solvency, and others at a specific stage of the company’s life cycle.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.