с 28.09.2025 по настоящее время
г. Мелитополь, Россия
с 27.10.2025 по настоящее время
г. Мелитополь, Россия
ВАК 5.2.6 Менеджмент
ВАК 5.2.1 Экономическая теория
ВАК 5.2.3 Региональная и отраслевая экономика
ВАК 5.2.4 Финансы
ВАК 5.2.5 Мировая экономика
ВАК 5.2.7 Государственное и муниципальное управление
УДК 005 Изучение проблемы организации: методология, анализ, синтез, классификация и таксономия (теория, основы), систематизация в целом
В условиях высокой волатильности рынков и цифровой трансформации бизнес-процессов особую актуальность приобретает проблема временного лага между реализацией стратегических инициатив и получением доказательной оценки их эффективности. Статья посвящена разработке и теоретическому обоснованию концептуальной схемы применения суррогатного индекса как системного научно-практического подхода для принятия оперативных корпоративных решений. Авторами выявлено фундаментальное противоречие между долгосрочным характером современных стратегий и ретроспективной природой классических систем KPI, что зачастую приводит к возникновению «суррогатного парадокса». В основе предлагаемого подхода лежит методология каузального вывода и использования направленных ациклических графов для визуализации каналов передачи управленческого эффекта. Основным результатом исследования является формализация двухуровневой архитектуры управления «Суррогат – Стратегия», разделенной на два взаимосвязанных контура. Контур обучения базируется на анализе исторических данных для построения суррогатной функции h(S), тогда как контур оперативного воздействия позволяет предиктивно оценивать эффект в текущих экспериментах без ожидания наступления долгосрочных результатов. Для повышения точности прогнозирования предложено использование метода латентных представлений на базе вариационных автокодировщиков, что позволяет учитывать скрытые детерминанты успеха и нивелировать влияние «шумных» данных. Доказано, что применение разработанного подхода способствует сокращению цикла управленческой обратной связи при сохранении точности до 95%. В работе представлен классификатор прикладных задач и выделены ключевые домены корпоративного управления (HR, маркетинг, финансы, ESG), в которых внедрение суррогатного индекса обеспечивает переход к доказательному математическому моделированию стратегии.
суррогатный индекс, стратегический контроль, каузальный вывод, принятие управленческих решений, суррогатный парадокс, корпоративное управление, предиктивная аналитика, машинное обучение
1. Athey, S. The Surrogate Index: Combining Short-Term Proxies to Estimate Long-Term Treatment Effects more Rapidly and Precisely [Text] / S. Athey, R. Chetty, G. W. Imbens, H. Kang // Review of Economic Studies. – 2025. – DOI:https://doi.org/10.1093/restud/rdaf087.
2. Bibaut, A. Long-term causal inference with imperfect surrogates using many weak experiments, proxies, and cross-fold moments [Electronic resource] / A. Bibaut, N. Kallus, S. Ejdemyr, M. Zhao // arXiv preprint arXiv:2311.04657. – 2023.
3. Cai, R. Long-term causal effects estimation via latent surrogates representation learning [Electronic resource] / R. Cai, W. Chen, Z. Yang [et al.] // arXiv preprint arXiv:2208.04589. – 2023.
4. de Luna, X. Proxy variables and nonparametric identification of causal effects [Text] / X. de Luna, P. Fowler, P. Johansson // Economics Letters. – 2017. – Vol. 150. – P. 152–154. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.econlet.2016.11.018.
5. Kuang, K. Causal inference [Text] / K. Kuang, L. Li, Z. Geng [et al.] // Engineering. – 2020. – Vol. 6. – P. 253–263. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.eng.2019.08.016.
6. VanderWeele, T. J. Surrogate measures and consistent surrogates [Text] / T. J. VanderWeele // Biometrics. – 2013. – Vol. 69, no. 3. – P. 561–569. – DOI:https://doi.org/10.1111/biom.12071.
7. Witherell, P. Surrogate modeling of microstructure prediction in additive manufacturing [Text] / P. Witherell, S. Mahadevan, P. Nath, A. Senthilnathan // Computational Materials Science. – 2024. – Vol. 247. – Art. 113536. – DOI:https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2024.113536.
8. Zhang, V. Evaluating the surrogate index as a decision-making tool using 200 A/B tests at Netflix [Electronic resource] / V. Zhang, M. Zhao, A. Le [et al.] // arXiv preprint arXiv:2311.11922. – 2024.
9. Zeng, Z. Continuous Treatment Effects with Surrogate Outcomes [Electronic resource] / Z. Zeng, D. Arbour, A. Feller, R. Addanki, R. Rossi, R. Sinha, E. H. Kennedy // arXiv preprint arXiv:2402.00168. – 2024. – 30 p. – DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.00168.
10. Hung, T.-C. The Proximal Surrogate Index: Long-Term Treatment Effects under Unobserved Confounding [Electronic resource] / T.-C. Hung, Y.-C. Chen // arXiv preprint arXiv:2601.17712. – 2026. – DOI:https://doi.org/10.48550/arXiv.2601.17712.
