«Анализ и управление текучестью персонала»
Заказать уникальную курсовую работу- 40 40 страниц
- 13 + 13 источников
- Добавлена 14.12.2019
- Содержание
- Часть работы
- Список литературы
- Вопросы/Ответы
Введение 3
1. Теоретические основы статистического анализа текучести персонала 5
1.1. Мотивация и стимулирование персонала, как основной инструмент снижения текучести кадров 5
1.2. Статистические методы и средства анализа и оценки показателей текучести персонала 7
2. Расчетная часть 10
2.1. Кейс 1. Точечные и интервальные характеристики. Гистограмма. 10
2.2. Кейс-задание 2. Парная линейная регрессия как инструмент планирования и прогнозирования 14
2.3. Кейс 3. Множественная линейная регрессия в управлении текучестью персонала. 16
2.4. Кейс 4. Авторский кейс 20
Заключение 25
Список использованной литературы 28
Приложение 1 29
Приложение 2 31
Приложение 3 33
Для анализа и оценки показателей деятельности Центральной дирекции инфраструктуры (ЦДИ) – филиале ОАО «РЖД» в рамках исследования использовались статистические методы и средства и были получены следующие результаты:Среднее значение показателя отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ составляет 1,29.Минимальное значение отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ составляет 0,869, что соответствует г. Москва, максимальное – 1,804 (Орловская область).С вероятностью 95% можно утверждать, что при выборке большего объема показатель отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ будет не менее 1,25 и не более 1,34.25% единиц совокупности по показателю отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ меньше 1,288, 25% - между 1,288 и 1,394, 25% - между 1,394 и 1,513 и 25% - превышают 1,513.10% единиц совокупности по показателю отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ меньше 1,212, 80% - между 1,212 и 1,642, 10% - превышают 1,642.Рост показателя отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ на 1 приводит к снижению текучести кадров на 5,77%, отсутствие влияния указанного фактора – к росту текучести на 16,9%.Изменение показателя отношения заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ на 1% приводит к изменению текучести кадров менее, чем на 1%.В рамках настоящей работы выполнен анализ показателей экономически активного населения для проверки гипотезы о снижении его количества в условиях старения населения. По результатам расчетов сформулированы следующие выводы:в 2018 году по сравнению с 2017 годом произошло увеличение численности экономически активного населения на 1159.1 тыс. чел. или на 1.5%;максимальный прирост показателя наблюдается в 2013 году (1159.1 тыс. чел.), а минимальный в 2004 году (-1223.4 тыс. чел.);в 2018 году по сравнению с 2003 годом численность экономически активного населения увеличилась на 3817.5 тыс. чел. или на 5.3%;среднее значение численности экономически активного населения в исследуемом периоде составило 74443,27 тыс. чел.;в среднем за весь период рост анализируемого показателя составил 1,0034 или 100,3%;с каждым периодом показатель численности экономически активного населения увеличивался на 0,3%;на основании результатов прогноза можно сделать вывод об увеличении показателя в 2019 году (76126,1 тыс. чел.) и его снижении в 2020-2021 гг. (76112,5 и 76063,8 тыс. чел. соответственно).Таким образом, гипотеза о снижении численности экономически активного населения подтверждается, о чем свидетельствуют значения показателя, полученные в рамках прогноза.Список использованной литературыБалдин, К.В. Общая теория статистики: Учебное пособие / К.В. Балдин, А.В. Рукосуев. - М.: Дашков и К, 2015. - 312 c.Батракова, Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. - М.: КноРус, 2015. - 528 c.Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 238 c.Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2016Егоршин, А.П. Управление персоналом: учебник для вузов / А.П. Егоршин. – 7-е изд., испр. – Н. Новгород: НИМБ, 2016. С. 88.Маличенко, И.П. Общая теория статистики: Курс лекций с практическими примерами / И.П. Маличенко, О.Е. Лугинин. - Рн/Д: Феникс, 2016. - 187 c.Менеджмент: Учебник / Виханский О.С. и Наумов А.И. 6-е изд., перераб. и доп. - М.: Экономист, 2017. С. 43.Мельникова М.Н. Мотивационный менеджмент. - Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2016. С. 83.Соломанидина Т.О., Соломанидин В.Г. Мотивация трудовой деятельности персонала: Учеб.-практ. пособие. - М.: Журнал «Управление персоналом», 2016. С. 65.Травин В.В., Дятлов В.А. Менеджмент персонала предприятия: Учеб.-практ. пособие. 6-е изд., испр. и доп. - М.: Дело, 2015. С. 84.Фатхутдинов Р.А. Система менеджмента. 5-е изд., испр. и доп. М.: ЗАО «Бизнес–школа «Интел-Синтез», 2015. С. 117.Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс].— Режим доступа: http://www.gks.ru/Экономика труда: учебник / Под ред. проф. А.И. Рофе. – М.: Изд-во «МИК», 2015. С. 86.Приложение 1Исходные данные для кейса № 1Субъект РФОтношение заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ, Х3Субъект РФОтношение заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ, Х3г. Москва0,869Республика Северная Осетия1,263Тверская область1,382Краснодарский край1,113г. Санкт-Петербург1,053Ростовская область1,223Ленинградская область1,119Республика Ингушетия1,082Новгородская область1,305Чеченская республика1,116Псковская область1,376Белгородская область1,199Вологодская область1,257Липецкая область1,204Республика Карелия1,414Тамбовская область1,274Мурманская область1,218Саратовская область1,335Калининградская область1,316Воронежская область1,242Московская область 1,240Пензенская область 1,159Владимирская область1,467Волгоградская область1,204Рязанская область 1,494Астраханская область 1,268Калужская область1,356Республика Мордовия1,233Орловская область1,804Ульяновская область1,198Смоленская область1,707Самарская область1,140Тульская область1,398Оренбургская область1,286Брянская область1,781Челябинская область 1,183Курская область 1,449Республика Башкортостан1,193Нижегородская область1,261Тюменская обл. (без авт. Округов)1,036Кировская область 1,449Ханты-Мансийский АО1,003Республика Татарстан1,031Омская область1,186Чувашская ресупблика1,345Курганская область1,458Республика Марий Эл1,328Новосибирская область1,291Удмуртская Республика 1,331Алтайский край1,635Свердловская область 1,131Кемеровская область1,352Пермский край1,166Томская область1,150Республика Коми1,214Красноярский край1,257Архангельская область (без Ненецкого АО)1,269Республика Хакасия1,418Ярославская область1,426Иркутская область1,523Костромская область1,315Республика Бурятия1,761Ивановская область1,293Забайкальский край 1,511Ямало-Ненецкий АО0,900Республика Саха (Якутия)1,176Республика Адыгея 1,230Амурская область1,430Республика Дагестан1,348Приморский край1,422Ставропольский край1,189Хабаровский край1,430Кабардино-Балкарская республика1,330Сахалинская область0,984Карачаево-Черкесская республика1,248Еврейская АО1,551Республика Калмыкия1,528Приложение 2Субъект РФТекучесть кадров, Y, %Среднемесячная заработная плата в РФ, X1, руб.г. Москва11,455485Тверская область8,122450г. Санкт-Петербург7,336848Ленинградская область10,029358Новгородская область5,623494Псковская область4,119743Вологодская область8,025127Республика Карелия6,727503Мурманская область4,840225Калининградская область9,925104Московская область 8,535690Владимирская область10,120927Рязанская область 6,421797Калужская область6,925757Орловская область8,619273Смоленская область6,120447Тульская область6,823030Брянская область5,718974Курская область 5,921234Нижегородская область9,223573Кировская область 10,019291Республика Татарстан13,926035Чувашская республика8,219388Республика Марий Эл23,018360Удмуртская Республика 9,121053Свердловская область 12,827608Пермский край8,424716Республика Коми9,837717Архангельская область (без Ненецкого АО)6,530205Ярославская область9,823003Костромская область7,619157Ивановская область17,418982Ямало-Ненецкий АО9,969192Республика Адыгея 10,119276Республика Дагестан6,216835Ставропольский край14,120667Кабардино-Балкарская республика9,018624Карачаево-Черкесская республика10,117858Республика Калмыкия2,317471Ресублика Северная Осетия6,518664Краснодарский край12,224063Ростовская область11,021867Республика Ингушетия6,620151Чеченская республика7,120865Белгородская область8,022221Липецкая область8,421391Тамбовская область7,619056Саратовская область9,720668Воронежская область9,521825Пензенская область 10,820645Волгоградская область10,021046Астраханская область 6,822736Республика Мордовия11,118101Ульяновская область11,819187Самарская область12,023470Оренбургская область7,821593Челябинская область 10,825651Республика Башкортостан11,922377Тюменская обл. (без авт. Округов)13,931620Ханты-Мансийский АО12,154508Омская область10,224848Курганская область8,419409Новосибирская область10,025528Алтайский край10,018011Кемеровская область9,625326Томская область9,829814Красноярский край6,031263Республика Хакасия4,726068Иркутская область5,029050Республика Бурятия6,626038Забайкальский край 8,827279Республика Саха (Якутия)16,746542Амурская область11,430542Приморский край8,529966Хабаровский край7,534132Сахалинская область8,349007Еврейская АО8,927358Приложение 3Субъект РФТекучесть кадров, Y, %Среднемесячная заработная плата работников ЦДИ по всем видам деятельности, Х2, руб.Отношение заработной платы в ЦДИ к заработной плате в РФ, Х3Уровень безработицы, Х4, %2013201320132013г. Москва11,450 4680,9101,7Тверская область8,131 4311,4005,3г. Санкт-Петербург7,339 9041,0831,5Ленинградская область10,032 3501,1024,3Новгородская область5,631 4221,3374,6Псковская область4,127 3801,3877Вологодская область8,032 4881,2936,1Республика Карелия6,738 5481,4028,2Мурманская область4,851 4891,2807,2Калининградская область9,933 1641,3215,6Московская область8,544 7121,2532,8Владимирская область10,130 7521,4693,8Рязанская область6,434 6971,5924,7Калужская область6,933 6291,3064,5Орловская область8,633 9031,7595,8Смоленская область6,136 2451,7735,2Тульская область6,834 0871,4804,2Брянская область5,735 5061,8715,2Курская область5,932 1441,5144,6Нижегородская область9,231 5241,3374,3Кировская область10,029 6061,5355,6Республика Татарстан13,927 7861,0674Чувашская республика8,227 3281,4105,7Республика Марий Эл23,025 1771,3715,2Удмуртская Республика9,128 8841,3725,7Свердловская область12,832 3021,1705,9Пермский край8,430 4691,2336,5Республика Коми9,846 8801,2437,1Архангельская область (без Ненецкого АО)6,540 4881,3406,1Ярославская область9,834 7181,5094,5Костромская область7,626 0291,3594,9Ивановская область17,425 1441,3255,2Ямало-Ненецкий АО9,965 3170,9443,2Республика Адыгея10,126 1151,3557,9Республика Дагестан6,224 0971,43111,6Ставропольский край14,126 2381,2705,6Кабардино-Балкарская республика9,026 5111,42310,5Карачаево-Черкесская республика10,123 5151,3179,8Республика Калмыкия2,326 8191,53512,5Республика Северная Осетия6,524 7431,3268,1Краснодарский край12,227 6321,1486,1Ростовская область11,028 2341,2916Республика Ингушетия6,622 6631,12543,7Чеченская республика7,124 2851,16426,9Белгородская область8,027 6401,2444Липецкая область8,427 0091,2633,7Тамбовская область7,625 4581,3364,6Саратовская область9,728 6231,3855,2Воронежская область9,528 3861,3014,7Пензенская область10,825 3661,2294,8Волгоградская область10,025 8811,2306,6Астраханская область6,829 5671,3007,5Республика Мордовия11,124 8951,3754,4Ульяновская область11,824 3641,2705,5Самарская область12,028 1891,2013,2Оренбургская область7,831 5671,4624,9Челябинская область10,834 0001,3256Республика Башкортостан11,928 8831,2915,8Тюменская обл. (без авт. Округов)13,934 5111,0915,2Ханты-Мансийский АО12,157 0711,0474,9Омская область10,229 7331,1976,8Курганская область8,433 0531,7037,5Новосибирская область10,034 8841,3665,9Алтайский край10,030 3731,6868,3Кемеровская область9,635 2461,3926Томская область9,835 3801,1877,6Красноярский край6,041 2361,3195,7Республика Хакасия4,739 1171,5016Иркутская область5,044 0891,5188,3Республика Бурятия6,645 4651,7468Забайкальский край8,842 9921,57610,5Республика Саха (Якутия)16,755 9231,2027,4Амурская область11,444 0331,4426,1Приморский край8,543 7001,4587,1Хабаровский край7,550 3021,4745,7Сахалинская область8,350 1281,0237,2Еврейская АО8,943 7031,5978,3
2. Батракова, Л.Г. Теория статистики: Учебное пособие / Л.Г. Батракова. - М.: КноРус, 2015. - 528 c.
3. Громыко, Г.Л. Теория статистики: Практикум / Г.Л. Громыко. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2016. - 238 c.
4. Елисеева И.И., Юзбашев М.М. Общая теория статистики: Учебник / Под ред. И.И.Елисеевой. - М.: Финансы и статистика, 2016
5. Егоршин, А.П. Управление персоналом: учебник для вузов / А.П. Егоршин. – 7-е изд., испр. – Н. Новгород: НИМБ, 2016. С. 88.
6. Маличенко, И.П. Общая теория статистики: Курс лекций с практическими примерами / И.П. Маличенко, О.Е. Лугинин. - Рн/Д: Феникс, 2016. - 187 c.
7. Менеджмент: Учебник / Виханский О.С. и Наумов А.И. 6-е изд., перераб. и доп. - М.: Экономист, 2017. С. 43.
8. Мельникова М.Н. Мотивационный менеджмент. - Хабаровск: Изд-во ДВГУПС, 2016. С. 83.
9. Соломанидина Т.О., Соломанидин В.Г. Мотивация трудовой деятельности персонала: Учеб.-практ. пособие. - М.: Журнал «Управление персоналом», 2016. С. 65.
10. Травин В.В., Дятлов В.А. Менеджмент персонала предприятия: Учеб.-практ. пособие. 6-е изд., испр. и доп. - М.: Дело, 2015. С. 84.
11. Фатхутдинов Р.А. Система менеджмента. 5-е изд., испр. и доп. М.: ЗАО «Бизнес–школа «Интел-Синтез», 2015. С. 117.
12. Федеральная служба государственной статистики [Электронный ресурс].— Режим доступа: http://www.gks.ru/
13. Экономика труда: учебник / Под ред. проф. А.И. Рофе. – М.: Изд-во «МИК», 2015. С. 86.
Вопрос-ответ:
Какие методы помогают анализировать и управлять текучестью персонала?
Методы анализа и управления текучестью персонала включают мотивацию и стимулирование персонала, статистические методы и средства анализа и оценки показателей текучести.
Как мотивация и стимулирование персонала помогают уменьшить текучесть кадров?
Мотивация и стимулирование персонала являются основными инструментами снижения текучести кадров. Предложение справедливой и конкурентоспособной заработной платы, возможности профессионального развития, обеспечение комфортных условий работы и признание достижений сотрудников способствуют повышению удовлетворенности и лояльности к компании, что в свою очередь снижает текучесть персонала.
Какие статистические методы используются для анализа и оценки показателей текучести персонала?
Статистические методы, такие как точечные и интервальные характеристики, гистограмма, парная линейная регрессия, используются для анализа и оценки показателей текучести персонала. Они позволяют провести анализ данных, выявить тренды и закономерности, а также планировать и прогнозировать текучесть кадров.
Какие методы анализа данных могут быть использованы для рассмотрения конкретного случая текучести персонала?
Для анализа конкретного случая текучести персонала можно использовать методы, такие как расчет точечных и интервальных характеристик, построение гистограммы и парная линейная регрессия. Эти методы позволяют более детально изучить данные, выявить взаимосвязи между различными факторами и сделать прогнозы для будущего.
Какие вычисления могут быть проведены с помощью парной линейной регрессии при анализе текучести персонала?
Парная линейная регрессия может быть использована для планирования и прогнозирования текучести персонала. С ее помощью можно вычислить коэффициент корреляции, провести анализ зависимости между различными переменными (например, между уровнем заработной платы и текучестью персонала) и построить прогностическую модель для прогнозирования будущих показателей текучести.
Какие основные принципы анализа и управления текучестью персонала?
Основными принципами анализа и управления текучестью персонала являются: определение причин текучести, выявление ключевых факторов, мониторинг показателей текучести, разработка и внедрение мероприятий по снижению текучести, оценка эффективности принятых мероприятий.
Как мотивация и стимулирование персонала влияют на снижение текучести кадров?
Мотивация и стимулирование персонала являются основным инструментом снижения текучести кадров. Посредством предоставления сотрудникам достойной оплаты, возможности профессионального развития, бонусных систем и других мотивационных мероприятий создается условия для удержания и мотивации сотрудников, что в свою очередь снижает текучесть кадров.
Какими статистическими методами можно проанализировать и оценить показатели текучести персонала?
Для анализа и оценки показателей текучести персонала можно использовать различные статистические методы, такие как гистограмма, точечные и интервальные характеристики, парная линейная регрессия. Эти методы позволяют выявить закономерности и взаимосвязи между показателями текучести и другими переменными, что помогает в планировании и прогнозировании текучести кадров.
Какие данные нужны для проведения анализа с использованием гистограммы?
Для проведения анализа с использованием гистограммы необходимы данные о текучести персонала, выраженные в числовых значениях. Это могут быть, например, данные о количестве увольнений сотрудников за определенный период времени. Данные должны быть достоверными и репрезентативными, чтобы получить объективную картину текучести персонала.
Как парная линейная регрессия может помочь в планировании и прогнозировании текучести кадров?
Парная линейная регрессия позволяет выявить зависимость между показателями текучести кадров и другими переменными, такими как уровень заработной платы, возраст сотрудников и другие. На основе этих данных можно построить модель и прогнозировать будущую текучесть кадров при изменении этих переменных. Таким образом, парная линейная регрессия помогает в планировании и разработке стратегий по снижению текучести персонала.