Modelling the vulnerability of the russian federation’s military capabilities using TOPSIS

Abstract

The present article proposes a quantitative model for assessing the vulnerability of the russian federation's military potential in 2022–2025, utilising multi-criteria decision-making methods. A comprehensive set of monthly data pertaining to 13 indicators was retrieved from publicly accessible sources. These indicators encompassed 12 categories of weapons and equipment losses, in addition to personnel losses. The retrieved data underwent a rigorous processing procedure, utilising the TOPSIS method within the PyMCDM library. Five objective weighting schemes are applied — uniform, entropy-based, standard deviation, coefficient of variation, and statistical dispersion — to reflect alternative views on the importance of indicators and to verify the reliability of the comprehensive vulnerability index. The data obtained using TOPSIS is subsequently scaled by the ratio of military expenditure to GDP to obtain a budget-adjusted vulnerability index that reflects both battlefield losses and financial stability. A sensitivity analysis of key indicators (UAVs, MLRS, missiles) reveals that the index remains stable when indicators are removed for most weighting methods, with only entropy weights demonstrating a more pronounced response to missile losses. The findings of the simulation scenarios for three prospective configurations of UAV stocks and defence budgets demonstrate a clear correlation between increased investment in unmanned systems and a larger share of the budget on the one hand, and significantly lower vulnerability on the other. In contrast, simultaneous reductions in UAVs and the budget lead to the highest levels of vulnerability. It is evident that the proposed index provides a transparent, policy-relevant instrument for the purpose of tracking structural military vulnerability over time. Furthermore, it has the capacity to stress test alternative force structures and funding scenarios, in addition to supporting evidence-based defence planning.

У даній статті розроблено кількісну модель для оцінки вразливості військового потенціалу російської федерації у 2022–2025 роках з використанням методів багатокритеріального прийняття рішень. Помісячні дані із 13 показників (12 категорій втрат озброєння та обладнання плюс втрати особового складу) отримані з відкритих джерел і оброблені за допомогою методу TOPSIS, реалізованого в бібліотеці PyMCDM. Застосовуються п'ять об'єктивних схем зважування — рівномірна, на основі ентропії, стандартного відхилення, коефіцієнта варіації та статистичної дисперсії — для відображення альтернативних уявлень про важливість показників та перевірки надійності комплексного індексу вразливості. Отримані за допомогою TOPSIS дані додатково масштабуються за співвідношенням військових витрат до ВВП, щоб отримати скоригований на бюджет показник вразливості, який відображає як втрати на полі бою, так і фінансову стійкість. Аналіз чутливості щодо ключових показників (БПЛА, РСЗВ, ракети) показує, що індекс залишається стабільним при видаленні показників для більшості методів зважування, і лише ентропійні ваги сильніше реагують на втрати ракет. Моделювання сценаріїв для трьох перспективних конфігурацій запасів БПЛА та оборонних бюджетів демонструє, що більші інвестиції в безпілотні системи та більша частка бюджету пов'язані зі значно нижчою вразливістю, тоді як одночасне скорочення БПЛА та бюджету призводить до найвищих рівнів вразливості. Таким чином, запропонований індекс пропонує прозорий, політично релевантний інструмент для відстеження структурної військової вразливості в часі, стрес-тестування альтернативних сценаріїв структури сил та фінансування, а також підтримки планування оборони на основі фактичних даних.