企业人力资源供给预测分析,该文是预测分析有关参考文献格式范文与人力资源和预测分析和供给有关学术论文怎么写.
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摘 要：人力资源规划是企业人力资源管理重要内容,基于马尔科夫模型的人力资源供给预测方法是一种有效的预测方法.本文介绍了某典型企业的人力资源供给预测分析实例,通过对人员流动历史数据分析,测算出人员转移概率矩阵,由此推断出未来几年内该企业人力资源供给,并与实际情况进行了对比,验证了该方法可靠有效.
关键词：人力资源规划；马尔科夫模型；人力资源供给；预测
一、引言
人力资源规划是企业人力资源管理重要内容之一,科学有效的人力资源供给预测是制定人力资源规划的依据.随着社会经济发展和企业人事制度改革的不断深化,企业人力资源的流动性大大增强,企业内部不同部门之间、不同岗位之间,企业与企业之间的流动人员数量日益增长.马尔科夫模型是常见的一种人力资源供给预测方法,其应用广泛、理论完备且在近代统计学中占有极其重要的地位,最为显著的特点是无需从复杂的预测因子中寻求各因素之间的相互规律,只需要考虑事件本身历史状况的演变特点,通过计算状态转移概率预测未来状态的变化.
二、马尔科夫过程建模
1.马尔科夫过程
设｛x（t）,t∈T｝为一随机过程,E为其状态空间,若对任意的t1<t2<...<tn<t,任意的x1,x2...x n,x∈E,随机变量X(t)在已知变量x（t1）等于x1,...x（tn）等于xn,之下的条件分布函数只与x（tn）等于xn有关,而与x（t1）等于x1,...x（tn-1）等于xn-1无关,即条件分布函数满足等式F（x,t|xn,xn-1,...x2,x1,tn,tn-1,...t2,t1）等于F（x,t|xn,tn）即P{x（t）≤x|x（tn）等于xn,...,x（t1）等于x1}等于P{x（t）≤x|x（tn）等于xn}此性质称为马尔可夫性,亦称无后效性或无记忆性.
若X(t)为离散型随机变量,则马尔可夫性亦满足等式
P{x（t）≤x|x（tn）等于xn,...,x（t1）等于x1}等于P{x（t）≤x|x（tn）等于xn}2、马尔科夫链
若有随机过程｛x n,n∈T｝,若对任意的整数n∈T和任意的a1、a2...an∈E,条件概率满足P｛xn等于an|x1等于a1,x2等于a2......xn-1等于an-1｝等于P｛xn等于an|xn-1等于an-1｝,则称｛xn,n∈T｝为马尔科夫链,简称马氏链.马尔科夫链的统计特性决定了条件概率,确定条件概率是马尔科夫理论的重要问题之一.
在条件概率P｛xn等于j|xn-1等于i｝中,xn等于j表示在n时刻系统处于状态j,故条件概率P｛xn等于j|xn-1等于i｝表示系统在时刻n-1处于状态i条件下,在时刻n系统转移到状态j的概率.称此条件概率为马氏链的转移概率,记为Pij（n）.一般地,转移概率Pij（n）构成的转移概率矩阵为：
3.马尔科夫模型
（1）马尔科夫模型就是马尔科夫过程的模型化,是一种动态随机的数学模型,它把一个总随机过程看成一系列状态的转移,主要特征“随机性”和“无记忆性”通过转移概率来表征.首先要根据企业的历史资料数据,计算出各类人员转移的平均概率,根据此概率建立一个人员变动矩阵表,即为人力资源转移概率矩阵.
在一般的预测模型中,转移概率矩阵中 1P 等于1ni等于 Σ,但是考虑到人员因离退休、辞职、单位辞退等原因时,通常人力资源转移概率矩阵 1P 1ni等于Σ ≤ .
（2）根据企业年底的各类人员数量和转移概率矩阵,结合每年度新增人员规划,预测第二年以及一定年限内的企业人力资源供给数.
N（t）等于N（t-1）.P+R（t）
其中R（t）为新增人员规划数量.
三、企业人力资源供给预测实例
1.企业人员分类及流动分析
对于企业内部的人员来说,在各个岗位之间的流动是一个随机过程,员工未来在什么岗位与过去在什么岗位无关,只与现在在什么岗位有关,该特性符合马氏链的无记忆性.某企业的人员分为科技人员、技能人员、科技管理人员、综合管理人员四类人员,截止2015年底各类人员数量分别为379人、13人、45人、28人.通过分析2011-2015五年间的人员流动情况,得出下表：
2.建立人员流动转移矩阵
根据表1,得出人员流动转移矩阵如下：
由此概率矩阵可以得出,每年有3%的人员因离职、合同到期、退休等原因离开本单位.
3.人员供给预测
按照本企业人力资源规划,未来三年内的人才引进主要包括：
（1）各大高校及科研院所应届毕业生；
（2）系统内其它单位的成熟人才；
（3）高层次人才引进计划.
R（t）等于[r1（t）,r2（t）,r3（t）,r4（t）]为每年进入本单位人员矩阵,r1（t）、r2（t）、r3（t）、r4（t）分别代表科技人员、技能人员、科技管理人员、综合管理人员.该企业未来两年内的人力资源供给为R（t）等于[20,1,5,3],根据N（t）等于N（t-1）.P+V（t）得出：
2016年预计人数：N等于[350,12,57,32]+[20,1,5,3]等于[370,13,62,35]
2017年预计人数：N等于[342,12,72,39]+[20,1,5,3]等于[362,13,77,42]
4.预测结果分析
该企业2016年、2017年各类人员实际数量和使用马尔科夫模型预测的误差详见下表.根据本单位人力资源实际情况,将预测值和实际值比较分析可知,误差值较小,因此应用马尔科夫过程对企业人力资源供给进行预测是合理可行的.
通过进一步判断得出,该企业技能人员保持相对稳定,科技人员数量稳步上升,但是科技管理人员和综合管理人员数量增长速度较快,在后续人力资源规划中应予以重视.
四、结束语
综上所述,基于马尔科夫模型的企业人力资源供给预测方法是一种比较有效、便捷的方法,在运用和分析时,通过历史数据推算转移概率矩阵尤为关键,准确与否直接影响到预测结果,进而影响到管理层及人力资源部门对本单位人力资源供给的分析决策.
除此之外,可通过有竞争力的薪酬政策、完善的福利制度、良好的激励机制等措施,不断优化转移概率矩阵的构成,稳定人才队伍中的核心人力资源,从而增强企业竞争力.
参考文献
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言而总之：本文是一篇适合人力资源和预测分析和供给论文写作的大学硕士及关于预测分析本科毕业论文，相关预测分析开题报告范文和学术职称论文参考文献.
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