基于 DEMATEL 支持的人工神经网络预测多元化公司横向战略的成功执行——案例研究
神经与进化计算
2018-05-29 v1 计算机与社会
摘要
如今，由于 2000 年代末的金融危机导致市场萎缩，竞争愈发激烈。组织被紧张地迫使利用其核心竞争力，通过吸引更多客户和获得更高效运营来生存。在此情形下，经营多项业务的多元化公司有机会通过执行横向战略获得竞争优势并实现差异化。由于该战略通过业务间的资源共享使多元化公司的若干业务单元完全参与，若缺乏足够信息支持，任何实施努力都将失败。然而，为成功执行横向战略，管理者应事先掌握有关其成功概率的可靠信息。为提供这一宝贵信息，我们开发了一个三步框架。第一步，通过文献研究和访谈主题专家，捕捉影响横向战略成功执行的主要影响因素。第二步，通过决策试验与评估实验室（DEMATEL）方法，从主要影响因素中提取关键成功因素（CSF），并构建成功概率评估指标体系（SPAIS）。第三步，鉴于 SPAIS 的统计特性（多变量且无分布假设），设计了一种人工神经网络，使组织管理者能够比其它经典模型更好地预测多业务公司中横向战略执行的成功概率。
引用
@article{arxiv.1805.10307,
title = {Forecasting the successful execution of horizontal strategy in a diversified corporation via a DEMATEL-supported artificial neural network - A case study},
author = {Hossein Sabzian and Hossein Gharib and Javad Noori and Mohammad Ali Shafia and Mohammad Javad Sheikh},
journal= {arXiv preprint arXiv:1805.10307},
year = {2018}
}
备注
35 pages, 16 figures, 7 tables, 34 equations