КОЛИЧЕСТВЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССА ПОДБОРА ПЕРСОНАЛА

В статье представлен количественный подход к моделированию процесса подбора и оценки персонала. В условиях, когда необходимо собрать большой штат сотрудников в сжатые сроки, применение математического аппарата способно существенно ускорить процесс подбора. Самым сложным и трудозатратным, а также неоднозначным по результату является этап, на котором непосредственно принимается решение о найме сотрудника. Проведение собеседований и просмотр резюме сотрудниками кадровых служб всегда связаны с человеческой субъективностью. Кроме того, не так-то просто найти кадровика, обладающего достаточным профессиональным опытом, удержать его, замотивировать и т.д. Современные труды, посвященные подбору персонала, описывают процесс принятия решения о найме с позиции оценки менеджером профессиональных и личностных качеств будущего работника. Автором данной статьи предложен метод оценки вероятности прохождения испытательного срока на основе информации, предоставленной в резюме. Для решения данной задачи использовались модели бинарного выбора и искусственная нейронная сеть, был проведен сравнительный анализ данных моделей. Преимущества каждого из подходов могут проявляться в зависимости от ситуации. Так, например, коэффициенты бинарной регрессии позволяют узнать, как именно отдельные факторы влияют на конечную вероятность прохождения испытательного срока. Такая информация может быть полезна в ситуации, когда принимается решение о найме сотрудника на управленческую должность и необходим глубокий анализ. С другой стороны, бинарная регрессия не лишена недостатков: в некоторых случаях модель бинарного выбора может давать неуверенную оценку кандидатам.Данная проблема отсутствует при применении искусственной нейронной сети (ИНС) к задаче оценки кандидата на должность: ИНС осуществляет однозначную классификацию. Однако коэффициенты синаптических связей в искусственной нейронной сети не поддаются интерпретации, что делает невозможным определение влияния отдельных факторов на результат, предоставляемый моделью.

подбор персонала, бинарная регрессия, искусственная нейронная сеть, управление персоналом

1. Мхитарян В. С., Архипова М. Ю., Сиротин В. П. Эконометрика. Учебно-методический комплекс. М: центр ЕАОИ, 2008. 144 с.

2. William H. Greene - Econometric Analysis, 2003.

3. Hand D. J., Henley W. E. Statistical classifi cation methods in consumer credit // Journal of the Royal Statistical Society. Series A. 1997.

4. Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений. М.: Финансы и статистика, 2004. 176 с.

5. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, 2-е изд. / Пер. с англ. М.: Вильямс, 2006. 1104 с.

6. Brian Tracy. Hire and Keep the Best People. Berrett-Koehler Publishers, 2001.