Автор продолжает цикл публикаций в предметной области исследования модификаций первого поколения метода анализа иерархий (МАИ/AHP) для методики выбора эффективных проектов. Долгосрочная цель исследования заключается в развитии этой методики до качественно новых и универсальных состояний с дальнейшей трансформацией в методологию. В статье представляются результаты исследования. Новое понятие «Супермаркета» для расширения критериальной базы ядра в методике. Это позволяет учесть в многоуровневой иерархии условно неограниченное количество любых критериев. Первое фундаментальное положение методики – AHPMS дополнено новым классификатором AHPMS(AM) – аналитическая иерархия в сочетании с методами математической статистики на базе искусственных измерений. Добавлено третье фундаментальное положение для методики, обладающее научной новизной в форме классификатора AHPDD – аналитическая иерархия в сочетании с детерминированными данными. Второе фундаментальное положение в форме FAHPMS (синтез МАИ с методами теории нечётких множеств и методами математической статистики) пока осталось без существенных дополнений. Для всех трёх фундаментальных положений в форме указанных классификаторов, являющихся модификациями МАИ, используется эталон измерений локальных и в конечном счёте результирующих векторов приоритетов в иерархии через специальную формулу для расчета матричных оценок. С учетом этого эталона произведено дополнение методики новой категорией «Супермаркет Статистики» для первого и второго положения. В эту категорию включено более 70 критериев математической статистики, которые позволили расширить возможности оценки согласованности экспертных суждений, дополнить или заменить ОС (отношения согласованности) в МАИ. Даны новые формулы вычисления показателя RCSL (уровень результирующей согласованности решений). Область применения указанных результатов исследования – это развитие теории инвестиционного менеджмента и управленческих решений. На практике методика позволит заинтересованным сторонам оценивать и выбирать эффективные проекты для развития экономических и других субъектов на разных уровнях экономики и управления.

1. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика, перевод с немецкого. Москва: Иностранная литература, 1960.

2. Герцекович Д.А., Каетано Ж.С., Змановская О.С. Сравнительный анализ потенциальной предпочтительности различных направлений инвестирования // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. 2020. № 2. С. 62–77.

3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Математическая статистика для бизнесменов и менеджеров. Москва: Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 1996. 72 с.

4. Журавлев В.В., Согрин И.В. Совершенствование механизма устойчивого развития предприятия как инструмент повышения его конкурентоспособности в условиях кризиса // Экономика и предпринимательство. 2016. № 3–2(68). С. 532–535.

5. Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика: 2е изд., испр. и перераб. М.: Физматлит, 2012. 816 с.

6. Лемешко Б.Ю., Горбунова А.А. О применении и мощности непараметрических критериев согласия Купера, Ватсона и Жанга // Измерительная техника. 2013. № 5. С. 3–9.

7. Лемешко Б.Ю. Критерии проверки гипотез об однородности. Руководство по применению. Москва: Инфра-М., 2017. 208 с.

8. Романовский В.И. Применения математической статистики в опытном деле. М-Л: Гостехиздат, 1947. 248 с.

9. Романовский В.И. Математическая статистика. Кн.2. Оперативные методы математической статистики. Ташкент, 1963. 794 с.

10. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993. 278 с.

11. Смирнов Н.В. О критерии Крамера-фон Мизеса // Успехи математических Наук (Новая серия). 1949. Т. 4. № 4(32). С. 196–197.

12. Шагеев Д.А. Модификация МАИ для повышения точности измерений в методике выбора эффективных проектов и других областях науки // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия: Экономика и менеджмент. 2020. Т. 14. № 1. С. 93–115. doi: 10.14529/em200110

13. Шагеев Д.А. Поиск эталона измерений в модификациях МАИ первого поколения для методики выбора эффективных проектов и других областей науки // Вестник ВГУИТ. 2022. Т. 84. № 1(91). С. 388–409. doi: 10.20914/2310–1202–2022–1–388–409

14. Ястремский Б.С. Некоторые вопросы математической статистики. М.: Госстатиздат, 1961. 192 с.

15. Anderson T.W., Darling D.A. Asymptotic theory of certain “Goodness of fit” criteria based on stochastic processes // AMS. 1952. V. 23. P. 193–212.

16. Anderson T.W., Darling D.A. A test of goodness of fit // J. Amer. Stist. Assoc. 1954. V. 29. P. 765–769.

17. Cramer H. On the composition of elementary errors. Second paper: Statistical applications // Scandinavian Actuarial Journal. 1928. P. 13–74. doi: 10.1080/03461238.1928.10416862

18. Dudin M.N., Ivashchenko N.P., Frolova E.E. et al. Development of Russian Venture Entrepreneurship by Activating Project Financing of Innovation Activity // Espacios. 2017. V. 38. № 33. P. 28.

19. Kuiper N.H. Tests concerning random points on a circle // Proc. Konikl. Nederl. Akad. Van Wettenschappen. 1960. Series A. V. 63. P. 38–47.

20. Khudyakova T., Shmidt A. Improving the efficiency of the enterprise's activity based on the implementation of the controlling system // SMSIS 2017 – Proceedings of the 12th International Conference on Strategic Management and its Support by Information Systems 2017 : 12, Ostrava, 25–26 мая 2017 года. Ostrava, 2017. P. 46–52.

21. Mises R. Verlesungen aus dem Gebite der angewanten Mathematik, Bd. 1, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Leipzig. 1931. P. 316–335.

22. Smirnov N.V. Sur la distribution de ω^2 // C.R. Acad. Sci., Paris. 1936. V. 202. P. 449–452.

23. Stephens M.A. EDF statistics for goodness of fit and some comparisons // J. Am. Statist. Assoc. 1974. V. 69. № 347. P. 730–737.

24. Watson, G.S. Goodness-of-fit tests on a circle. I // Biometrika. 1961. V. 48. № 1–2. P. 109–114.

25. Watson, G.S. Goodness-of-fit tests on a circle. II // Biometrika. 1962. V. 49. № 1–2. P. 57–63.