Сравнительные испытания двух сотрудников Оборот модели прогнозирования

Точная сотрудника моделей прогнозирования оборота имеют решающее значение для раннего выявления непредвиденных оборот, предоставляя менеджерам достаточно времени для решения вопросов, связанных с оборотом управления. Логит и пробит модели, которые успешно применяются для решения нелинейной регрессии и классификации проблем. Тем не менее, возможности их применения для прогнозирования добровольных оборот до сих пор не были достаточно изучены. Таким образом, численный пример предполагает добровольную данных оборот от двигателя marteting предприятия в центральной части Тайваня, работает, и эмпирические результаты показывают, что предлагаемые модели имеют высокие возможности прогнозирования. Таким образом, эти две модели также обеспечить перспективной альтернативой для прогнозирования текучести кадров в управлении человеческими ресурсами.

1 Введение

1,1 Текучесть кадров

Все большее число моделей, которые точно предсказать, текучесть кадров обеспечить раннее выявление непредвиденных оборота, в частности, с высоким сотрудников производительности. Между тем, точных моделей прогнозирования также оставить менеджеров достаточно времени для решения вопросов, связанных с оборотом управления (Морроу, МакЭлрой,

В соответствии с приведенными выше определениями, непроизвольные оборот чаще всего начало организационными изменениями и институциональные ограничения, и это легко понять масштабы и привязанность к организации. Тем не менее, работодатели особенно трудно точно предсказать снятие формы, любовь и сроки добровольных оборот в организации, например, число людей, оставляя, и люди уходят, и как люди уезжают. Иными словами, работодатели должны понимать, ущерб в результате высокой производительности сотрудников уходят, и преимущества, вытекающие из бедных работников исполнения оставив (Долтон

Исследователи также добавил организационных обязательств в качестве промежуточных переменных для объяснения результатов, пребывание намерений или оборота (инверсона, 1992; Мюллер, Уоллес,

Работа деятельность становится все более популярным влиять на принятие решений, связанных с текучесть кадров, благодаря своей функциональной указанием процесс вывода для понимания управления статус организации. Например, потери высокой производительности сотрудников предполагает высокие затраты человеческих ресурсов и затрагивает организационную деятельность. Отношения между производительностью и оборота можно кратко разделить на четыре категории, положительное отношение, отрицательное отношение, никакого отношения нелинейных (криволинейных) отношений. (Jackofsky, 1986). Бирнбаум и Сомерс (1993) предложил, что ни одна связь существует между производительностью работника и оборота. Кроме того, Lazarsfeld и Theilens (1958), и Шваб (1991) представил доказательства позитивных отношений между производительностью и оборота. Они указали выше текучесть кадров среди работников высокой производительности. Тем не менее, бычков и Mowday (1981) показали, что высокая эффективность работы повышенной как ожидаемые и фактические организационных награды, а низкая производительность работы вызванные низким во взглядах на внутреннюю ценность задания. Кроме того, Jackofsky (1984) предложил, что низкая эффективность работы связано с высоким добровольных оборота, причитающиеся работникам понимая, что их работы находится под угрозой.

Таким образом, оборот показывает криволинейных отношения с низким оборотом, связаны со средней производительности работы, в то время как высокая текучесть кадров связана с хорошим или badjob производительности. Ланс (1988) и Trevor, Герхард и Boundreau (1997) применил криволинейной связи с поведением модератора текучесть кадров по росту заработной платы и продвижения по службе. Отрицательная зависимость между производительностью и оборот, как представляется, основной вывод убедительным, что свидетельствует о высокой производительности сотрудников будет меньше шансов оставить, чем остальные работы. МакЭвой и Cacsio (1987), Веккьо и Норрис (1996), Вильямса и Ливингстон (1994) обнаружили корреляции между 2 (высокая производительность сотрудников и нижние производительности) являются -0,19, -0,28 и -0,16 соответственно. Кроме того, Морроу и др.. (1999) также показали, что статистически значимая отрицательная связь существует между этими двумя из них. Глубокие рекомендации отрицательную связь с Уильямс и Ливингстон (1994), что, хотя эти организационные системы вознаграждения полностью зависят или связаны с производительностью, работников с низкой производительности будет, как правило, отпуск, в частности в организации отделов маркетинга ..

1,2 двоичных подходы выбор добровольных прогноз оборота

Как уже упоминалось, текучесть кадров следует рассматривать как начало дискретного выбора каждого сотрудника. Таким образом, добровольные модель прогноза оборота могут быть пригодны для дискретных моделей выбора.

Как правило, дискретных моделей выбора включают начало выбор (оборот выбор) модели и пассивной выбор (в соответствии с целью давления) модели. модели дискретного выбора используются для прогнозирования выбор альтернатив среди многочисленных дискретных альтернатив. Выбрали альтернативы не только на основе характеристик приходится выбирать (индивидуальной работы), а также атрибуты каждого альтернативного варианта. В данном исследовании полиномиальных выбор подразумевает только тенденцию выйти из организации или оставаться там, т. е. выбор биномиальных. модели дискретного выбора в настоящее время широко применяется в социальных науках, в частности, более широкое применение (1973) полиномиальной Макфадден (или биномиальных) модели логистической регрессии (а именно логит-модель). Ким и Арбель (1998) применил логит-модель для прогнозирования выбора слияния цель расходы компании, и утверждал, что логит-модель может быть использована в качестве дополнительного решения вспомогательных средств. Nassimberni (2001) предложил использовать логит-модель для прогнозирования отношение к экспорту малых фирм-производителей. Исследования показали, что логит-модель обеспечивает надежную подход, который показал, что экспорт тесно связаны со способностью фирмы к инновационной продукции и действующего межорганизационных отношений, а не технологические профили.

Кроме того, Ким и Квон (2003) применил логит-модели для обнаружения Корейский мобильный телефон сегментации рынка, и отметил, что логит-модели, которая успешно продемонстрировали, что потребители предпочитают носителей общении с другими вещами, даже хотя они и имеют большое количество абонентов. Между тем, Ким и Квон также сообщил подхода для повышения потребительских источников, таких как внутри сети вызова скидки и качество сигнализации эффектов. Кроме того, Tseng и Ю. (2005) предложил модель MNL в сочетании с нечеткой интегральной технологии раздела тайваньский рынок Интернет телефон на четыре сегмента (доля рынка), IP устройства (7%), компьютеры (5%), IP карт (22% ), а также традиционные телефоны (66%). В последнее время логит модели также применяются для прогнозирования выбор между двумя дискретными альтернатив (обанкротиться или без отказу), таких как прогнозирование роста рыночной доли (Agrawal

Тем не менее, логит-модели обладают свойством относительной вероятности каждого варианта быть независимым с точки зрения наличия или характеристик над всеми остальными альтернативами. Это свойство, известное как независимости посторонних альтернатив (IIA), показывает, что введение или повышение любая альтернатива будет в равной степени и пропорционально вероятности воздействия друг от друга альтернативными (Стофер, Meyburg,

Это исследование использует меня отрицательное отношение между производительностью и добровольных оборот построить сотрудника оставив модель прогнозирования. Два условно утвержденных статистических подходов прогнозирования основных (биномиальных) логит и основной (биномиальных) пробит модели используются для прогнозирования сравнить их производительность. В остальной части этой статьи следующим образом. Раздел 2 представляет предлагаемый логит и пробит моделей. Раздел 3 затем дается численный пример с автотранспортное предприятие маркетинга в Тайвань, чтобы продемонстрировать интеллектуального потенциала предложенной модели. Сделаны выводы в разделе 4.

2 Технические характеристики моделей

Уравнение (3) вновь оценкам ОМП по подготовке данных оборота / nonturnover. Значения переменных коэффициентов , Также рассчитанные для каждого метода как отношение шансов войти использованием оценкам вероятность того, что техники. Оценки, легко осуществляется с помощью любого программного обеспечения с обычной пробит регрессия. И наконец, предсказание значения оборота переменная S югу ^ я ^ могут быть рассчитаны из этого пробит модели, являющейся либо добровольных оборота (S ^ югу я = 1) или не-оборота (S ^ ^ к югу я = 0).

Оба логит и пробит моделей гарантировать, что предполагаемые вероятности между 0 и 1. Тем не менее, никаких убедительных теоретических причин существуют для любой модели быть выше, или более подходящего в конкретных ситуациях. Более подробную информацию можно найти в Грин (2003).

2,3 Мера индексы прогнозирования производительности

Хотя одна модель может редко является оптимальным выбором для данного набора текучесть кадров данных, точность прогноза модель должна быть оценена так, что модель, которая обычно работает лучше всего, и производит Малейшая ошибка может быть идентифицирован. Есть несколько методов расчета, измерения и интерпретации ошибки, например, Кокс и Снелл R ^ SUP 2 ^ (Кокс

Это исследование использует таблицы классификации и QPS, чтобы изучить, как модель прогнозирования выполняет. Между тем, предложенных моделей осуществляется статистическое программное обеспечение, SPSS для Windows 10,0 версии. Некоторые полезные статистические данные, Кокс и Снелл R ^ 2 ^ SUP, Nagelkerke R ^ 2 ^ SUP, Макфадден R ^ 2 ^ SUP и хи-квадрат, также введены в численном примере для справки.

3 Численный пример

3,1 набора данных и исследования структуры

Выборка состояла из 150 профессиональных сотрудников извлечь из двигателя маркетинга компании расположен в центральной части Тайваня, который работает с 1992 года, и годовой объем бизнеса 300 млн НТД и более 200 специалистов в области маркетинга. Из-за отсутствия данных (пункт без ответа), полезной размер образца 132. Все участники имели прямую ответственность за маркетинг двигателя, двигатель технического обслуживания и провели не менее ассоциированных степени для продаж. Поведенческие данные были собраны из анкетного опроса, который был распространен и собираются на интранет веб-сайт. Респондентам была предоставлена возможность заполнить анкету в течение своего рабочего времени и им было предложено представить свои сотрудниках номера для доступа к их личных дел. Конфиденциальность всей информации, собранной был обеспечен и поддерживаться. Ответов на вопросник были 88 процентов. Образца 83 процентов мужчин, 3 процента аборигенов и 15 процентов Hakka, и имел средний возраст 31,7 лет.

В рамках данного исследования, набор данных используется, чтобы продемонстрировать точность прогнозов предлагаемых моделей. Данные, содержащиеся в общей сложности 132 специалистов маркетинга и их добровольные статус оборот за 2003 год. Переменных, включенных в это исследование состоит из двух различных подмножеств. Первое подмножество представляет предшественников оборота из теории и результатов исследований: работа производительность (в основном оценивается двигателя объемы продаж в 2003), организационной приверженности и работу вывода намерения (Meyer

Кроме того, число детей-иждивенцев, не является работой влияние оборота, связанного с жизнью этапа и профессиональной мобильности. Наконец, гонки на Тайване было показано влияние ожиданий относительно работы и качества. Из-за стигмы, быть в меньшинстве, аборигенов (2 процента от общей численности населения, см. Тайвань Правительственного информационного бюро, 2005) и Hakka (28 процентов, см. Тайвань Правительственного информационного бюро, 2005) на Тайване часто заниженных ожиданий о своей работе производительность. В течение нескольких тысяч лет, эти аборигены и Hakka жили в изоляции в равнинных, прибрежных и горных районах Тайваня. Из-за последующей миграции, аборигенов и Hakka на побережье и равнины были постепенно ассимилированы иммигрантов, и в настоящее время наиболее идентифицируемых коренных племен ограничиваются менее доступных районах в горах. Аборигенов и Hakka иногда рассматривается тайваньских массовой культуры, как не хватает преданности, страсти, и ответственность. Таким образом, гонка может рассматриваться как нерабочий влияние оборота связано с отношениями между расой и оборота. Исследования структуры этого исследования приведены на рис. 1 ..

3,2 прогноза процедур

Набор данных делится на две части, множество данных моделирования (содержащие сотрудников 1 до 100) и множество данных тестирования (содержащие сотрудников от 101 до 132). Моделирование данных используется для проверки логит и пробит моделей. Проверка данных не используется либо модель здания или выделения, и используется для оценки эффективности модели применительно к будущей данных. В таблице 1 приведены различные наборы данных для данного примера.

Поскольку логит и пробит моделей прогнозирования включать пояснительные коэффициент переменных (пункт постоянной и профессиональной эффективности), и пробит моделей. В таблице 2 приведены результаты этих коэффициентов для каждой предлагаемой модели. Для логит-модель, пояснительные способность превышает 50% (R2 является Nagelkerke 0,529); 2 оценкам коэффициентов Для пробит модели, пояснительные возможность также превышает 50% (R ^ Nagelkerke в SUP 2 ^ является 0,521); 2 оценкам коэффициентов 1,361 соответственно.

В таблице 3 приведены точность предсказания в процессе обучения для каждого этапа предлагаемой модели. Для логит-модели, вероятность успеха для прогнозирования отдельных текучесть кадров является 87,3%. С другой стороны, вероятность успеха для предсказания без оборота лишь 57,8%, а суммарная скорость правильный прогноз 74%. QPS 0. 1829. Для пробит модели, скорость правильно прогнозирования отдельных текучесть кадров является 89,1%, однако темпы правильно предсказывают без оборота лишь 51,1%. Наконец, QPS является 0,2976.

3,3 Прогнозирование результатов

Таблица 4 сравнивает прогнозирования результатов, полученных с помощью предложенных моделей в стадии тестирования. Для логит и пробит модели, процент успеха для прогнозирования текучести кадров и достигнут 95,2%,; Таким образом, общий показатель успеха, успеха номера для прогнозирования nonturnover достигнуто только 27,3% прогноза было 71,9%. QPS применения логит и пробит моделей 0,1240 и 0,1689 соответственно.

С точки зрения статистики, модель хи-квадрат тесты большое значение для обоих этих двух моделей, но логит-модель превосходит пробит модели с точки зрения возможности пояснительных (значения Кокс и Снелл R ^ 2 ^ SUP, Nagelkerke? И Макфадден R ^ 2 ^ SUP немного лучше, чем пробит модели). Однако в ходе этапа тестирования, классификации испытания (табл. 4) показывает, что прогноз исполнения логит модели равна концентрации пробит модели. Таким образом, Квадратичные Оценка вероятности (КПТ), а определяется формулой. (4), используется, чтобы продемонстрировать точность предсказания этих двух моделей. Как отмечалось выше, минимальные значения QPS показывают, что отклонения от фактических и прогнозируемых значений очень малы. Результаты сравнения показывают, что точность предсказания о логит-модель лучше, чем пробит модели (как в обучение и тестирование стадиях).

4 Обсуждения и выводы

Поскольку точного прогнозирования текучесть кадров имеет важное значение в раннем выявлении непредвиденных оборот организации, особенно среди высокопоставленных сотрудников производительности, на надлежащие и эффективные модели прогнозирования должны быть приспособлены для проведения оборот прогнозирования заранее. Оборот исследования должны двигаться в новом направлении на основе новых допущений и методологий. Это будет поднимать новые вопросы и проблемы (такие, как предполагает нейронных сетей, машины опорных векторов для проведения классификации задачи, т. е. выносливый человек или выпускника). Это исследование относится логит и пробит моделей для прогнозирования сотрудника добровольной оборота. Экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод обеспечивает эффективную альтернативу для прогнозирования сотрудника добровольной оборот нелинейно комбинированных переменной, а именно работы и качества. В настоящее время слишком много исследований, текучести кадров использование простых переменных рабочих характеристик (возраст, раса, пол, оргкомитет, а ежегодные объемы продаж двигателей) для нас, чтобы достичь каких-либо окончательных выводов о программе работы и качества модели на основе прогнозирования изучения сотрудников оборота. Наши результаты обеспечивают удобный контексте исследования для точного прогнозирования готовы принятия решений высокой производительности сотрудников и в будущем.

Интересно отметить, что наша модель показывает, что расы / этнической принадлежности является важным фактором в работе и качества, которое затрагивает вывода поведения. Например, в стадии тестирования, было установлено, что в таблице 4, из 32 сотрудников есть только один абориген (расположены в сетке с "предсказать, как без оборота" и "фактического оборота"), и 10 Hakka ( находится в сетке с "предсказать, как оборот" и "фактическим отсутствием оборота"). Это означает, что аборигенов и Hakka не ведут себя таким образом, что правила из моделей (логит или пробит модели) могут быть применены к ним. Настоящее исследование предлагает различные точки зрения, например, расы, как фактора, влияющего на восприятие ценности 1 Инвестиции в организацию, которая согласуется с приверженностью теории (Meyer

Женщины на Тайване, как представляется, снимать в зависимости от количества детей и времени, необходимого для заботиться о своих детей, такие, что моделирование может легко объяснить их решения. Он предполагает, что пол или количество детей факторы, влияющие на оборот 1 решение в организации. Наконец, оборот не всегда может быть результатом рациональной, упорядоченной последовательности на основе тщательного изучения альтернативных возможностей (Ли

Почти все топ-20 менеджеров по продажам (в данном случае это 12 человек, из них три региональных менеджеров, руководителей проектов 4, 5 и старших специалистов) решил выйти из организации после лунного Нового года. Этот случай показывает, что оргкомитет поражает, в основном инвестиции высокой производительности работников в организации, даже если комитет был больше, чем они ожидали. Если такая комиссия, то они будут трудно считаем, что любое важное комитета этой организации. Может быть, дело вывода самая лучшая политика для них в такой ситуации. В этом смысле приверженность отражает предварительного поведения, в то время как намерения работу снятии ориентированных на будущее ..

Предыдущие обсуждения на основе жестких процессов modelsmodeling. Тем не менее, оборот поведение не всегда является рациональным или как логично, поскольку результаты исследований из оборота хотели бы заставить нас верить, оборот не всегда может быть результатом рационального процесса принятия решений характеристика экономических моделей человеческого поведения. В этой связи возникает вопрос о том, наиболее широко признанных методов изучения оборот достаточно чувствительны для выявления отклонений от концептуальной модели, что они предназначены для тестирования. Будущие исследования могут включать другие высокопоставленные независимых переменных, в том числе работу удовлетворение, разрыв между обязательствами организации и индивидуальные ожидания (Allen

Ссылки

Agrawal Д.,

Аллен, Д. Г.,

Бирнбаум Д.,

Кэмпион, штат Массачусетс. (1991) Значение и измерение оборот: Сравнение альтернативных мер и рекомендаций для проведения исследований. Журнал прикладной психологической. 76 (2): 199-212.

Кокс, Д. Р.,

Кокс, T (1994). Культурное разнообразие в организации: теория, исследования и практика. Сан - Франциско, штат Калифорния: Berett-Колер-издателей.

Currivan, Д. (1999) причинной порядка удовлетворенность работой и организационная приверженность модели текучести кадров. Управление человеческими ресурсами обзору, 9 (4): 495-524.

Далтон, D.R.,

Diebold, F.X.,

Доу, J.K.,

Грин, WH. (2003). Эконометрического анализа. Нью-Джерси: Prentice Hall.

Инверсона, R.D. (1992). Сотрудник намерении остаться: эмпирическая проверка пересмотр цен и Мюллер модели. Айова-Сити: Университет штата Айова (неопубликованная докторская диссертация).

Jackofsky, Е. (1984) Оборот и эффективность работы: комплексная модель процесса. Академия управления обзору, 9: 74-83.

Jackofsky, E.F, Ferris, K.R.,

Ким, Х. С.,

Ким, вес гарантирован,

Ланс, C. (1988) Работа производительности в качестве модератора отношении намерения удовлетворение-оборота: эмпирический контраст двух точек зрения. Журнал организационного поведения, 9: 271-280.

Лейтон, полный пансион,

Lazarsfeld П.,

Ли, T.,

Линкольн, J.R.,

МКО вой, ГМ.,

Макфадден, D. (1973). Условные логит-анализ качественного поведения выбор. В Zoremmbka П. (ред.), границы в эконометрике. Нью-Йорк: Academic Press.

Майер, J.,

Мобли, W.H. (1977) Промежуточные связей в отношениях между удовлетворенностью работой и текучести кадров. Журнал прикладной психологии, 63: 237-240.

Мобли, W.H. (1982). Текучесть кадров: причины, последствия и контроль. Чтение, М.: Addison-Wesley.

Морроу, почтовая открытка, МакЭлрой, J.C,

Mowday Р., Стирс, Р.,

Мюллер, CW, Уоллес, J.E.,

Мюллер, CW, Бойер, E.M., цена, J.L.,

Nagelkerke, NJD (1991) внимание на общее определение детерминированности. Biometrica, 7: 691-692.

Nassimbeni, G. (2001) технологий, инновационного потенциала, а также экспорт отношение небольшие производственные фирмы: логит / тобит модели. Политических исследований, 30: 245-262.

Цена, J.L. (1977). Исследование оборота. Эймс: Университет штата Айова Press.

Цена, J. L.,

Sager, J.K., Гриффет, Р. W,

Шваб, D. (1991) Контекстуальные переменные результатов работы сотрудника-оборота отношений. Академия управления Journal, 34: 966-975.

Симонс, T,

Сомерс, MJ. (1995) Организационного обязательств, оборота, а невыход на работу: осмотр прямой и эффекты взаимодействия. Журнал организационного поведения, 16: 49-58.

Стирс, Р. М.,

Стофер, RR. , Meyburg, А. Х.,

Тайвань Правительственного информационного бюро (2004). Тайвань ежегодник 2003. Тайбэй, Тайвань: Government Printing Office.

Цзэн, FM.,

Trevor, C, Герхарт, B.,

ван Брекелен, W, ван дер Vlist Р.,

Vecchio, Р.,

Уильямс, CR.,

Вэй Чан Хун

Восточный институт технологии, Тайвань

Раи-Ming Chao

Восточный институт технологии, Тайвань

Контакты адрес электронной почты: <a href="mailto:st6114.mei@msa.hinet.net"> st6114.mei @ msa.hinet.net </ A> <A HREF = "mailto: noahsy.wei @ msa.hinet. чистой "> @ noahsy.wei msa.hinet.net </ A> <a href="mailto:yfchen@mail.dyu.edu.tw"> yfchen@mail.dyu.edu.tw </ A>

Применение машины опорных векторов для туристов Прогноз на Барбадосе: эмпирическое исследование,

Развитие систем раннего предупреждения модели валютных кризисов в странах с развивающейся экономикой: эмпирическое исследование среди стран Ближнего Востока

Управление рисками тайваньских венчурных фирм, работающих в Китае: точки зрения процесса

Сотрудник и организационные перспективы Качество обслуживания: Кросс-культурные исследования в Кувейте, Соединенных Штатов и Саудовской Аравии

Взаимосвязь между культурным и расстояние производительность в международных совместных предприятий: Критика и идеи для дальнейших исследований,

Моделирование взаимосвязи между сплоченности и эффективности в студенческих рабочих групп

Влияние культуры на прочность человеко-Fit и организации сделок

Разработка концептуальной модели для объяснения Оборот среди женщин в высшем руководстве команды,

Черт личности, как История вопроса Сотрудника Ориентация Заказчик: тематическое исследование в индустрии гостеприимства

Структура собственности и финансовых проблем: данные по государственным и перечисленных компаний в Китае

Воздействие организационной культуры и обучения на производстве Выбор стратегии: эмпирическое исследование

Эмпирические изучения влияния факторов риска на риск аудитора оценке