Creative Economy Creative Economy Креативная экономика 1994-6929 2409-4684 BIBLIO-GLOBUS Publishing House 123768 10.18334/ce.19.9.123768 YGEJTL Articles Статьи Research Article Integration of fuzzy set theory into strategic planning of investment activities of a gas processing company: model, calculations and economic analysis Интеграция теории нечетких множеств в стратегическое планирование инвестиционной деятельности газоперерабатывающего предприятия: модель, расчеты, экономический анализ https://orcid.org/0009-0007-6071-31327429-0104 Sayganov Aleksandr Sergeevich Сайганов Александр Сергеевич

аспирант специализированной кафедры ПАО «Газпром»

 ssayganov@bk.ru Saint Petersburg State University of Economics Санкт-Петербургский Государственный Экономический Университет 30 09 2025 19 9 VOL 19, NO9 (2025) ТОМ 19, №9 (2025) 2399 2420 01 09 2025 27 09 2025 Copyright ©; 2025, Sayganov A.S. Copyright ©; 2025, Сайганов А.С. 2025 Sayganov A.S. Сайганов А.С. https://1economic.ru/lib/123768

The article develops a comprehensive methodology for strategic planning of investment activities of a gas processing plant based on the theory of fuzzy sets. The article presents a formalized frame that includes controlled and uncontrolled variables reflecting key economic, technological and organizational factors of uncertainty. Membership functions are specified for each variable, and development scenarios are implemented. Detailed calculations of performance indicators (NPV, IRR, PI, and payback period) are carried out using fuzzy numbers. Particular attention is paid to the defuzzification process and its role in making management decisions. A detailed economic analysis of the results is carried out; stability conditions and risks are identified; and practical recommendations are given for managing investment projects under conditions of high uncertainty. The findings demonstrate the advantages of integrating fuzzy methods to improve the validity and adaptability of investment planning in the gas processing industry.

В статье разработана комплексная методология стратегического планирования инвестиционной деятельности газоперерабатывающего предприятия на основе теории нечетких множеств. Представлен формализованный фрейм, включающий управляемые и неуправляемые переменные, отражающие ключевые экономические, технологические и организационные факторы неопределенности. Для каждой переменной заданы функции принадлежности, реализованы сценарии развития, проведены детальные расчеты показателей эффективности (NPV, IRR, PI, срок окупаемости) с использованием нечетких чисел. Особое внимание уделено процессу дефаззификации и его роли в принятии управленческих решений. Проведен подробный экономический анализ результатов, выявлены условия устойчивости и риски, даны практические рекомендации по управлению инвестиционными проектами в условиях высокой неопределённости. Полученные выводы демонстрируют преимущества интеграции нечетких методов для повышения обоснованности и адаптивности инвестиционного планирования в газоперерабатывающей отрасли.

 strategic planning investment activity fuzzy set theory fuzzy variables membership functions стратегическое планирование инвестиционная деятельность теория нечетких множеств нечеткие переменные функции принадлежности 1. Манохин Е.В., Добрынина И.В., Козлова Н.О. Примеры использования нечетких множеств в геометрии банаховых пространств и экономике // Фундаментальные исследования. – 2021. – № 8. – c. 40-44. – doi: 10.17513/fr.43079. 2. Томова А.Б. Стратегическое планирование на предприятиях нефтегазового комплекса. - Москва: ИНФРА-М, 2020. – 256 c. 3. Корытько Т.Ю. Моделирование стратегии управления финансовой безопасностью предприятия // Научный результат. Экономические исследования. – 2024. – № 3. – c. 71-84. – doi: 10.18413/2409-1634-2024-10-3-0-7. 4. Подтихова Н.Н. Применение теории нечетких множеств в оценке финансовой безопасности // Региональные проблемы преобразования экономики. – 2021. – № 6(128). – c. 146-154. – doi: 10.26726/1812-7096-2021-6-146-154. 5. Габдуллина Г.К., Ягудина Л.Р., Веретенников Н.П. Проблемы осуществления процессов модернизации в нефтехимической промышленности России на современном этапе // Индустриальная экономика. – 2021. – № 5. – c. 39-45. – doi: 10.47576/2712-7559_2021_5_1_39. 6. Иващенко А.А. Интегральная оценка результативности межорганизационных инноваций с применением метода нечетких множеств // Управленческие науки. – 2025. – № 1. – c. 105-121. – doi: 10.26794/2304-022X-2025-15-1-105-121. 7. Халов Е.А. Систематический обзор четких одномерных функций принадлежности интеллектуальных систем // Информационные технологии и вычислительные системы. – 2009. – № 3. – c. 60-74. 8. Никаева Р.М., Абдокова Л.З. Особенности управления ресурсной базой предприятий промышленного комплекса // Вестник Академии знаний. – 2019. – № 34(5). – c. 188-191. 9. Еремин Н.А., Черепов К.Р. Математическая модель оценки уровня цифровизации нефтегазовых компаний на основе теории нечетких множеств // Экспозиция Нефть Газ. – 2025. – № 1(111). – c. 22-29. – doi: 10.24412/2076-6785-2025-1-22-29. 10. Конников Е.А. Нечетко - множественная модель оценки уровня инвестиционной привлекательности интеграции аддитивных технологий в производственный процесс промышленного предприятия // Проблемы современной экономики. – 2019. – № 2(70). – c. 83-86. 11. Болодурина М.П., Елизарьева Е.А. Многоуровневая методика оценки инвестиционной привлекательности малых и средних предприятий сферы сервиса // Экономика, предпринимательство и право. – 2025. – № 1. – c. 281-302. – doi: 10.18334/epp.15.1.122126. 12. Балашова Р.И., Гречина И.В., Леонова Л.А. Региональное функционирование сферы услуг: экономическая интеграция, инновации, финансирование // Вестник Института экономических исследований. – 2022. – № 2(26). – c. 52-61. 13. Завалин Г.С., Недолужко О.В., Солодухин К.С. Формирование каузального поля показателей развития интеллектуального капитала организации: концепция и нечеткая экономико-математическая модель // Бизнес-информатика. – 2023. – № 3. – c. 53-69. – doi: 10.17323/2587-814X.2023.3.53.69. 14. Кумратова А.М., Плотников В.А. Применение методов нелинейной динамики и машинного обучения для прогнозирования экономических волатильных процессов // Π-Economy. – 2024. – № 3. – c. 81-95. – doi: 10.18721/JE.17306. 15. Костикова А.В., Кузнецов С.Ю., Терелянский П.В. Применение теории нечетких множеств в задаче оценки конкурентоспособности продукции // E-Management. – 2023. – № 2. – c. 37-48. – doi: 10.26425/2658-3445-2023-6-2-37-48. 16. Логинова Ю.В., Логинов И.В. Применение нечеткого лингвистического подхода при анализе маркетинговых стратегий // Экономика. Информатика. – 2023. – № 2. – c. 410-422. – doi: 10.52575/2687-0932-2023-50-2-410-422. 17. Недолужко О.В. Тенденции развития теории и методологии интеллектуального капитала организации в цифровой экономике // Вестник Академии знаний. – 2024. – № 2(61). – c. 316-323. 18. Кузора С.С., Олейник Е.Б. Использование методов математического моделирования для оценки эффективности деятельности организаций инновационной инфраструктуры // Вестник Нижегородского университета им. Н.И. Лобачевского. Серия: Социальные науки. – 2023. – № 4(72). – c. 44-53. – doi: 10.52452/18115942_2023_4_44. 19. Веретёхин А.В. Оценка уровня цифрового развития промышленного предприятия на основе метода нечеткой логики // Π-Economy. – 2025. – № 1. – c. 139-159. – doi: 10.18721/JE.18108. 20. Сайганов А.С. Экономическое положение и инвестиционная привлекательность газоперерабатывающей отрасли // Экономика, предпринимательство и право. – 2024. – № 5. – c. 2337-2350. – doi: 10.18334/epp.14.5.120712.