
Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics
ISSN 2415-3516
Застосування динамічного нечіткого space-аналізу для формування стратегій підприємства
Application of dynamic fuzzy space-analysis for forming enterprise strategies
DOI:
10.33111/nfmte.2020.026
Анотація: У статті розроблена методика формування стратегій підприємства (його підрозділів – стратегічних бізнес-одиниць (СБО)) за допомогою динамічного SPACE-аналізу із застосуванням теорії нечітких множин, зокрема методів нечіткого багатокритеріального аналізу. Методичний інструментарій стратегічного планування вдосконалено шляхом урахування нечіткості інформації щодо вхідних даних, одержаних від експертів як на етапі визначення вагових коефіцієнтів критеріїв оцінювання, так і при отриманні оцінок за критеріями для поточного та прогнозованого станів підприємства. Зазначено, що для оптимізації системи часткових критеріїв за кожним із узагальнених критеріїв оцінювання стратегічних бізнес-одиниць є доцільним застосування Fuzzy DEMATEL-методу. Для визначення нечітких значень вагових коефіцієнтів часткових критеріїв розроблені три розрахункові схеми: з використанням алгоритмів Fuzzy SMART-методу, нечіткого методу аналізу ієрархій (FAHP) та Fuzzy DEMATEL-методу. Для обчислення нечітких значень рівня кожної СБО за узагальненими критеріями застосовується метод нечіткого простого адитивного зважування (Fuzzy SAW). У випадку суттєвого розходження експертних оцінок для їх узгодження пропонується використовувати Fuzzy Delphі-метод. Для наочного представлення стратегічної позиції кожної СБО в поточному та прогнозованому станах побудовані відповідні вектори стратегій. Уточнення стратегічних позицій бізнес-одиниць підприємства здійснюється за допомогою α-перерізів. На основі аналізу одержаних траєкторій (S-векторів) та суперпозиції базових траєкторій «руху» для кожної стратегічної бізнес-одиниці сформовані відповідні стратегічні рекомендації. З метою практичного застосування запропонованого алгоритму розроблено фреймворк, який здійснює трансформацію лінгвістичних експертних оцінок у нечіткі числа, реалізує повною мірою розрахункову схему і дає змогу провести імітаційне моделювання залежно від коригувань міркувань експертів. Проведено апробацію розробленої методики для вітчизняного підприємства енергетичної галузі. Дана методика може бути використана у стратегічному плануванні діяльності підприємства як інструмент портфельного аналізу в якості основного чи комплементарного підходу.
Abstract: The article develops a method of forming strategies for the enterprise (its divisions – strategic business units (SBU)) using dynamic SPACE-analysis based on fuzzy set theory, in particular, methods of fuzzy multicriteria analysis. The methodological tools of strategic planning have been improved by considering the vagueness of information related to the input data obtained from experts both at the stage of determining the weights of evaluation criteria and in getting estimates of criteria of the current and predicted state of the enterprise. It is noted that to optimize the system of partial criteria for each of the generalized evaluation criteria of strategic business units, it is advisable to use the Fuzzy DEMATEL method. To determine the fuzzy values of the weights of partial criteria, three calculation schemes have been developed: using the algorithms of the Fuzzy SMART method, the Fuzzy Analytic Hierarchy Process method (FAHP) and the Fuzzy DEMATEL method. The Fuzzy SAW method is used to calculate the fuzzy values of the state of each SBU according to generalized criteria. The Fuzzy Delphi method is proposed to be used in case of significant differences in expert evaluation to concordance them. Strategy vectors have been constructed to visualize the strategic position of each SBU in the current and predicted states. Clarification of the strategic positions of the enterprise’s business units is carried out using α-cuts. Strategic recommendations are formed on the basis of the analysis of the received trajectories (S-vectors) and superposition of basic trajectories of “movement” for each strategic business unit. For the purpose of practical application of the proposed algorithm, a framework has been developed that transforms linguistic expert evaluations into fuzzy numbers, fully implements the calculation scheme, and allows realizing simulation modeling depending on the adjustments of expert opinions. Approbation of the developed methodology was carried out at the Ukrainian enterprise of the energy branch. This technique can be used in the enterprise’s strategic planning as a tool of portfolio analysis as a primary or complementary approach.
Ключові слова: стратегія підприємства, динамічний нечіткий SPACE-аналіз, теорія нечітких множин, нечіткий метод аналізу ієрархій, нечітке просте адитивне зважування
Key words: enterprise strategy, dynamic Fuzzy SPACE-analysis, fuzzy set theory, Fuzzy Analytic Hierarchy Process, Fuzzy SAW
УДК: 658.016:36
UDC: 658.016:36
JEL: C51 C63 D04
To cite paper
In APA style
Balan, V. (2020). Application of dynamic fuzzy space-analysis for forming enterprise strategies. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 9, 26-64. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.026
In MON style
Балан В. Застосування динамічного нечіткого space-аналізу для формування стратегій підприємства. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2020. № 9. С. 26-64. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.026 (дата звернення: 12.07.2025).
With transliteration
Balan, V. (2020) Zastosuvannia dynamichnoho nechitkoho space-analizu dlia formuvannia stratehii pidpryiemstva [Application of dynamic fuzzy space-analysis for forming enterprise strategies]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 9. pp. 26-64. http://doi.org/10.33111/nfmte.2020.026 [in Ukrainian] (accessed 12 Jul 2025).

Download Paper
395
Views
112
Downloads
0
Cited by
- Ansoff, I. (1979). Strategic Management. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-1-349-02971-6
- Balan, V., & Tymchenko, I. (2016). Formuvannia stratehii rozvytku pidpryiemstva na osnovi dynamichnoho SPACE-analizu [Creation of the development strategy in enterprise based on dynamic SPACE-analysis]. Skhid (East), 4(144), 5-16. http://irbis-nbuv.gov.ua/cgi-bin/irbis_nbuv/cgiirbis_64.exe?C21COM=2&I21DBN=UJRN&P21DBN=UJRN&IMAGE_FILE_DOWNLOAD=1&Image_file_name=PDF/Skhid_2016_4_2.pdf [in Ukrainian]
- Balan, V. H. (2020). Instrumentarij nechitkoi lohiky u formuvanni stratehichnykh tsilej pidpryiemstva [Fuzzy logic tools in the formation of enterprise strategic goals] Prychornomors’ki ekonomichni studii (Black Sea Economic Studies), 53, 47-54. https://doi.org/10.32843/bses.53-7 [in Ukrainian]
- Bellman, R.E., & Zadeh, L.A. (1970). Decision-Making in Fuzzy Environment. Management Science, 17(4), B141-B164. https://doi.org/10.1287/mnsc.17.4.B141
- Chang, D.Y. (1996). Applications of the extent analysis method on fuzzy AHP. European Journal of Operational Research, 95(3), 649-655. https://doi.org/10.1016/0377-2217(95)00300-2
- Chang, P., Huang, L., & Lin, H. (2000). The fuzzy Delphi method via fuzzy statistics and membership function fitting and an application to the human resources. Fuzzy Sets and Systems, 112(3), 511-520. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(98)00067-0
- Chen, S.J., & Hwang, C.L. (1992). Fuzzy Multiple Attribute Decision Making Methods. In Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems: Vol. 375. Fuzzy Multiple Attribute Decision Making. Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems (pp. 289-486). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-46768-4_5
- Dalalah, D., Hayajneh, M., & Batieha, F. (2011). A Fuzzy Multi-Criteria Decision Making Model for Supplier Selection. Expert Systems with Applications, 38(7), 8384-8391. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2011.01.031
- Deng, Q., Liu, X., & Liao, H. (2015). Identifying Critical Factors in the Eco-Efficiency of Remanufacturing Based on the Fuzzy DEMATEL Method. Sustainability, 7(11), 15527-15547. https://doi.org/10.3390/su71115527
- Fleisher, C.S., & Bensoussan, В. (2002). Strategic and Competitive Analysis. Methods and Techniques for Analyzing Business Competition. Pearson College Div.
- Ghazinoory, S., Zadeh, A.E., & Memariani, A. (2007). Fuzzy SWOT analysis. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems, 18, 99-108. https://www.researchgate.net/publication/220256472_Fuzzy_SWOT_analysis
- Ghazinoory, S., Zadeh, E.A., & Kheirkhah, A.S. (2010). Application of fuzzy calculations for improving portfolio matrices. Information Sciences, 180(9), 1582-1590. https://doi.org/10.1016/j.ins.2010.01.012
- Ghochani, S. M., Kazami, F., & Alavije, M.K. (2012). Application of SPACE Matrix. Developing Country Studies, 2(8), 50-59. https://www.iiste.org/Journals/index.php/DCS/article/view/2689
- Grant, R. (2016). Contemporary Strategy Analysis: Text and Cases (9th ed.). Wiley.
- Gürbüz, T. (2019). Strategy Formulation Using a Hybrid Multi Criteria Decision Making Approach for Strategic Position and Action Evaluation (SPACE) Matrix Method. Journal of Aeronautics and Space Technologies, 12(1), 1-17. https://jast.hho.msu.edu.tr/index.php/JAST/article/view/340
- Kasyanchuk, T. (2016). Modeliuvannia optymalnoho investytsiynoho portfelia dyversyfikovanoi biznes-hrupy v umovakh nevyznachenosti [Modelling of optimal investment portfolio of diversified business-group under uncertainty]. Neiro-Nechitki Tekhnolohii Modelyuvannya v Ekonomitsi (Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics), 6, 24-59. https://doi.org/10.33111/nfmte.2016.024 [In Ukrainian]
- Keeney, R.L., & Raiffa, H. (1976). Decisions with Multiple Objectives: Preferences and Value Tradeoffs. John Willey.
- Kosko, B. (1993). Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic. Hyperion.
- Leekwijck, W., & Kerre, E.E. (1999). Defuzzification: criteria and classification. Fuzzy Sets and Systems, 108(2), 159-178. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(97)00337-0
- Lin, C., & Hsieh, P.-J. (2004). A fuzzy decision support system for strategic portfolio management, Decision Support Systems, 38(3), 383-398. https://doi.org/10.1016/S0167-9236(03)00118-0
- Matviychuk, A. (2010). Bankruptcy prediction in transformational economy: discriminant and fuzzy logic approaches. Fuzzy economic review, 15(1), 21-38. https://doi.org/10.25102/fer.2010.01.02
- Pap, E., Bosnjak, Z., & Bosnjak, S. (2000). Application of fuzzy sets with different t-norms in the interpretation of portfolio matrices in strategic management. Fuzzy Sets and Systems, 114(1), 123-131. https://doi.org/10.1016/S0165-0114(98)00196-1
- Radder, L., & Louw, L. (1998). The SPACE Matrix: A Tool for Calibrating Competition. Long Range Planning, 31(4), 549-559. https://doi.org/10.1016/S0024-6301(98)80048-4
- Santos-Caballero, A., & Gil Lafuente, J. (2017). The New Fuzzy SWOT: Empirical Application with Expertons. Esic Market Economics and Business Journal, 48(1), 9-29. https://doi.org/10.7200/esicm.156.0481.3ee
- Tafti, S.F., Jalili, E., & Yahyaeian, L. (2013). Assessment and Analysis Strategies according to SPACE Matrix-case Study: Petrochemical and Banking Industries in Tehran Stock Exchange (TSE). Procedia - Social and Behavioral Sciences, 99, 893-901. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2013.10.562
- Thompson, A. A., & Strickland, A.J. (2003). Strategic Management: Concepts and Cases (13th ed.). McGraw Hill.
- Vitlinskyj, V.V. (2006). Aktualni pytannja rozvytku teoriji ryzyku. [Current issues of risk theory development] Modeljuvannja ta informacijni systemy v ekonomici (Modeling and Information Systems in Economics), 74, 30-38. [in Ukrainian]
- Wheelen, T.L., Hunger, J.D., Hoffman, A. N., & Bamford, C.E. (2018). Strategic Management and Business Policy. Globalization, Innovation, and Sustainability (15th ed.). Pearson Education Limited.
- Zadeh, L.A. (1978). Fuzzy Sets as a Basis for a Theory of Possibility. Fuzzy Sets and Systems, 1(1), 3-28. https://doi.org/10.1016/0165-0114(78)90029-5