基于组合赋权和改进TOPSIS法的新生代知识型员工离职预警模型研究

发布时间：2018-05-13 13:27

  本文选题：新生代知识型员工 + 离职预警　； 参考：《湖南大学学报(社会科学版)》2017年01期

【摘要】：基于新生代知识型员工离职率居高不下的现状,从个体因素、组织因素、工作因素、宏观环境因素四个方面选取了新生代知识型员工离职预警指标,采用FAHP与信息熵相结合的方式确定了各预警指标的权重,并将改进的TOPSIS法与3σ理论相结合,构建了新生代知识型员工离职预警模型,最后结合223份调查问卷对模型进行了验证,准确率达到82.5%,表明该模型具有较好的预警效果。
[Abstract]:Based on the high turnover rate of the new generation of knowledge workers, this paper selects the early warning index of the new generation of knowledge workers from four aspects: individual factors, organizational factors, work factors and macro environmental factors. The weight of each early warning index is determined by combining FAHP with information entropy, and the improved TOPSIS method is combined with 3 蟽 theory to construct a new generation of knowledge worker turnover warning model. Finally, the model is verified with 223 questionnaires. The accuracy of the model is 82.5, which shows that the model has a good early warning effect.
【作者单位】： 湖南大学工商管理学院;
【基金】：国家社科基金一般项目(11BJY007) 教育部“长江学者和创新团队发展计划”项目(IRT0916)
【分类号】：F272.92

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本文编号：1883341