Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Journal of Economics, Entrepreneurship and Law Экономика, предпринимательство и право 2222-534X BIBLIO-GLOBUS Publishing House 124601 10.18334/epp.16.2.124601 TFPCVL Articles Статьи Research Article Optimal key performance indicators for an IT company based on the TOPSIS method Нахождение оптимальных ключевых показателей эффективности IT-компании с помощью метода TOPSIS https://orcid.org/0000-0002-9818-09804067-7151 Kuznetsova Nadezhda Vladimirovna Кузнецова Надежда Владимировна

Аспирантка 3-го курса

 nadyakuznetsova555@mail.ru https://orcid.org/0000-0001-9464-51227141-9971 Stolyarova Alla Nikolaevna Столярова Алла Николаевна

Доктор экономических наук, профессор базовой кафедры торговой политики РЭУ имени Г.В. Плеханова, Академик отраслевой академии наук

 stolyarova.an@rea.ru National Research Nuclear University MEPhI Национальный исследовательский ядерный университет МИФИ Plekhanov Russian University of Economics Российский экономический университет им. Г.В. Плеханова State Social and Humanitarian University Государственный социально-гуманитарный университет 28 02 2026 16 2 VOL 16, NO2 (2026) ТОМ 16, №2 (2026) 615 634 25 01 2026 27 02 2026 Copyright ©; 2026, Kuznetsova N.V., Stolyarova A.N. Copyright ©; 2026, Кузнецова Н.В., Столярова А.Н. 2026 Kuznetsova N.V., Stolyarova A.N. Кузнецова Н.В., Столярова А.Н. https://1economic.ru/lib/124601

The article analyzes statistical data concerning the number of Russian and foreign publications on balanced scorecard issues. Based on the results of a bibliometric analysis of publications for the period from 1990 to 2025, the article identifies the most common research areas for the application of such a multi-criteria method of decision analysis as the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution. The collected data allowed to formulate a hypothesis that the considered method can be applied in order to find optimal key performance indicators of the company. To confirm the hypothesis, the article forms a list of criteria that, according to the experts interviewed, are most important for evaluating the effectiveness of an IT organization (within the framework of the Finance direction). The selected indicators, together with the maximized performance indicators, were used as initial data. Thanks to the calculations, the performance criteria were ranked according to their proximity to the ideal positive solution. Thus, the list of previously established indicators was grouped by the most and least significant data for evaluating the company's effectiveness, indicating the numerical characteristics of significance.

Актуальность темы исследования подтверждается собранными авторами статистическими данными, касающимися количеством российских и зарубежных публикаций, затрагивающих вопрос сбалансированной системы показателей. При этом посредством проведения библиометрического анализа публикаций за период с 1990 по 2025 год авторами статьи были определены наиболее распространенные направления исследования применения такого многокритериального метода анализа решений, как метод упорядоченного предпочтения через сходство с идеальным решением. Собранные данные позволили сформулировать гипотезу о том, что рассматриваемый метод может быть применен в целях нахождения оптимальных ключевых показателей эффективности компании. Для подтверждения гипотезы был сформирован перечень критериев (в рамках одной из таких перспектив сбалансированной системы показателей, как «Финансы»), наиболее значимых, по мнению опрошенных экспертов, для оценки эффективности организации (в рамках перспективы «Финансы»), занимающейся деятельностью в сфере информационных технологий. Отобранные показатели в совокупности с установленными авторами статьи максимизируемыми индикаторами эффективности использовались в качестве первоначальных данных в рамках проводимого исследования. Благодаря расчетам, проведенным авторами, критерии эффективности были проранжированы в зависимости от их близости к идеальному позитивному решению. Таким образом, перечень ранее установленных показателей был сгруппирован по наиболее и наименее значимым для оценки эффективности компании данным с указанием числовых характеристик значимости

 balanced scorecard key performance indicators TOPSIS method multi-criteria methods of decision analysis сбалансированная система показателей ключевые показатели эффективности метод TOPSIS многокритериальные методы анализа решений 1. Балашов А. М., Петров А. Н. Экономический кризис 2020 года и проблемы дальнейшего экономического развития РФ // Теоретическая экономика. – 2021. – № 11. – c. 28-34. – doi: 10.52957/22213260_2021_11_28. 2. Горкавой П. Г., Недогонова Т. А., Замотайлова Д. А. Использование метода TOPSIS для ранжирования управляющих организаций в ЖКХ // Научное обеспечение агропромышленного комплекса: Сборник статей по материалам XII Всероссийской конференции молодых ученых, Краснодар, 05–08 февраля 2019 года / Отв. за вып. А.Г. Кощаев. – Краснодар: Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина. Краснодар, 2019. – c. 85-86. 3. Заруцкий С. А. Развитие методического и программного инструментария интегрального оценивания региональных социально-экономических систем : специальность 08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики. / диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. - Ростов-на-Дону, 2013. – 182 c. 4. Карцан И. Н., Ефремова С. В., Горовой Д. С. Применение процедуры TOPSIS в интересах оптимизации системы управления // Вопросы контроля хозяйственной деятельности и финансового аудита, национальной безопасности, системного анализа и управления: Сборник материалов VI Всероссийской научно-практической конференции, Москва, 28 декабря 2020 года. – Москва: Федеральное государственное бюджетное научное учреждение Экспертно-аналитический центр. Москва, 2021. – c. 436-445. 5. Коляда В. В., Степовик А. Н., Попова Е. В. Потенциальные возможности автоматизации применения метода TOPSIS для оценки человеческих ресурсов // Развитие научной, творческой и инновационной деятельности молодежи: Сборник статей по материалам XI Всероссийской (национальной) научно-практической конференции молодых ученых, посвященной 75-летию Курганской ГСХА имени Т.С. Мальцева, Курган, 21 ноября 2019 года / Под общей редакцией И.Н. Миколайчика. – Курган: Курганская государственная сельскохозяйственная академия им. Т.С. Мальцева. Курган, 2019. – c. 74-77. 6. Кузнецова Н. В., Леонов П. Ю. Рекомендации по разработке и внедрению сбалансированной системы показателей на основе изучения опыта российских организаций // Вестник университета. – 2024. – № 11. – c. 120-130. – doi: 10.26425/1816-4277-2024-11-120-130. 7. Лобкова Е. В. Применение метода TOPSIS при решении задачи оценки устойчивости развития территорий // Экономические науки. – 2019. – № 172. – c. 47-51. – doi: 10.14451/1.172.47. 8. Мороз В. Н. Разработка механизма трансфера технологий в инновационно-промышленном кластере : специальность 08.00.05 Экономика и управление народным хозяйством (по отраслям и сферам деятельности, в т.ч.: экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда; экономика народонаселения и демография; экономика природопользования; экономика предпринимательства; маркетинг; менеджмент; ценообразование; экономическая безопасность; стандартизация и управление качеством продукции; землеустройство; рекреация и туризм). / диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук., 2021. – 217 c. 9. Осинцев Н. А., Рахмангулов А. Н., Сладковский А. В. Ранжирование инструментов зеленой логистики комбинированным методом fuzzy AHP-TOPSIS // Транспорт Урала. – 2020. – № 1. – c. 3-14. – doi: 10.20291/1815-9400-2020-1-3-14. 10. Сивакова Т. В., Судаков В. А. Применение метода TOPSIS при агрегировании экспертных суждений // Материалы XXII Международной конференции по вычислительной механике и современным прикладным программным системам (ВМСППС'2021): Материалы конференции, Алушта, 04–13 сентября 2021 года. – Москва: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет). Москва, 2021. – c. 144-145. 11. Affisco J. F., Chanin M. N. An Empirical Investigation of Integrated Multicriteria Group Decision Models in a Simulation/Gaming Context // Simulation and Gaming. – 1990. – № 1. – p. 27-47. – doi: 10.1177/1046878190211003. 12. Cheng, S. K. Development of a fuzzy multi-criteria decision support system for municipal solid waste management / S. K. Cheng, 2002. – 1 p. – EDN EVVTAR. 13. Fararoui, F. Priority berthing in congested ports: The application of multiple-attribute decision-making methods / F. Fararoui, 1991. – 1 p. – EDN FJQIEZ. 14. Hsu Pi. F., Hsu M. G. Optimizing the Information Outsourcing Practices of Primary Care Medical Organizations Using Entropy and TOPSIS // Quality and Quantity. – 2008. – № 2. – p. 181-201. – doi: 10.1007/s11135-006-9040-8. 15. INVENTORUS. [Электронный ресурс]. URL: https://platform.inventorus.ru/ (дата обращения: 17.01.2026). 16. Li P., Wu J., Qian H. Groundwater quality assessment based on rough sets attribute reduction and TOPSIS method in a semi-arid area, China // Environmental Monitoring and Assessment. – 2012. – № 8. – p. 4841-4854. – doi: 10.1007/s10661-011-2306-1. 17. Liao H. Ch. Using PCR-TOPSIS to optimise Taguchi's multi-response problem // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2003. – № 9-10. – p. 649-655. – doi: 10.1007/s00170-002-1485-x. 18. Lv P., Li Z. Potential for regional economic development of China based on weighted principal components TOPSIS valuation function model // 2010 International Conference on Logistics Systems and Intelligent Management, ICLSIM 2010, 09–10 января 2010 года. – 2010. – p. 364-367. – doi: 10.1109/ICLSIM.2010.5461402. 19. Application of TOPSIS method in decision-making support of personnel management problems Mammadova, M. Application of TOPSIS method in decision-making support of personnel management problems / M. Mammadova, Z. Jabrailova, S. Nobari // 2012 4th International Conference Problems of Cybernetics and Informatics, PCI 2012 - Proceedings, Baku, 12–14 сентября 2012 года. – Baku: Piscataway, 2012. – P. 6486485. – DOI 10.1109/ICPCI.2012.6486485. – EDN XNCPRJ. 20. Mining method selection by TOPSIS approach (case study of Reza Abad ball clay bauxite mine) / H. Dezyani, M. Ataei, K. Shahriar, M. Afshar // 6th International Scientific Conference SGEM 2006, Albena, 12–16 июня 2006 года. Vol. 1.1. – Sofia: Общество с ограниченной ответственностью СТЕФ92 Технолоджи, 2006. – P. 19-26. – EDN DCDGEL. 21. Monroe, T. C. Army advertisement exploration: A decision risk analysis case study / T. C. Monroe, 1997. – 1 p. – EDN FCTJRP. 22. Zanakis S. H., Wishart N., Solomon A., Dublish S. Multi-attribute decision making: A simulation comparison of select methods // European Journal of Operational Research. – 1998. – № 3. – p. 507-529. – doi: 10.1016/S0377-2217(97)00147-1. 23. Tektas, B. General packet radio service (GPRS) technology transfer: A case study to evaluate transferors / B. Tektas, S. Gozlu // PICMET: Portland International Center for Management of Engineering and Technology, Proceedings : 2008 Portland International Center for Management of Engineering and Technology, Technology Management for a Sustainable Economy, PICMET '08, 27–31 июля 2008 года / sponsors: Eskom, Exxaro, Lonmin, PBMR, Sasol. – Cape Town, 2008. – P. 2273-2280. – DOI 10.1109/PICMET.2008.4599850. – EDN MSKSQP. 24. Tiwari R. K., Kumar R. G-TOPSIS: a cloud service selection framework using Gaussian TOPSIS for rank reversal problem // The Journal of Supercomputing. – 2021. – № 1. – p. 523-562. – doi: 10.1007/s11227-020-03284-0. 25. Vahdani B., Salimi M., Charkhchian M. A new FMEA method by integrating fuzzy belief structure and TOPSIS to improve risk evaluation process // The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. – 2015. – № 1. – p. 357-368. – doi: 10.1007/s00170-014-6466-3. 26. Кочкина М.В., Карамышев А.Н., Махмутов И.И., Исавнин A.Г., Розенцвайг А.К. Анализ многокритериальных методов принятия управленческих решений (на примере задачи выбора поставщиков материально-технических ресурсов). / Электронный образовательный ресурс для студентов экономических направлений подготовки. - Набережные Челны: Издательско-полиграфический центр НЧИ К(П)ФУ, 2017. – 31 c.