Application of Econometric Methods for Human Capital Management ; Էկոնոմետրիկ մեթոդների կիրառումը մարդկային կապիտալի զարգացման համար ; Применение эконометрических методов для управления человеческим капиталом
Gespeichert in:
| Titel: | Application of Econometric Methods for Human Capital Management ; Էկոնոմետրիկ մեթոդների կիրառումը մարդկային կապիտալի զարգացման համար ; Применение эконометрических методов для управления человеческим капиталом |
|---|---|
| Autoren: | Dmitriev, Nikolay, Arion, Felix, Khachatryan, Karlen, Aleksanyan, Vardan |
| Quelle: | Bulletin of Yerevan University G: Economics; Vol. 14 No. 3 (42) (2023); 16-33 ; Բանբեր Երևանի համալսարանի. Տնտեսագիտություն; Vol. 14 No. 3 (42) (2023); 16-33 ; Вестник Ереванского Университета: Экономика; Том 14 № 3 (42) (2023); 16-33 ; 2738-2648 ; 2579-2946 ; 10.46991/BYSU:G/2023.14.3 |
| Verlagsinformationen: | Yerevan State University |
| Publikationsjahr: | 2024 |
| Schlagwörter: | Econometric Methods, Human Capital Management, Principal Component Analysis (PCA), K-means method, Clustering Analysis, Linear Discriminant Analysis (LDA), Econometric Optimization, эконометрические методы, управление человеческим капиталом, анализ главных компонентов (PCA), метод K-means, кластерный анализ, линейный дискриминантный анализ (LDA), эконометрическая оптимизация, язык программирования Python, էկոնոմետրիկ մեթոդներ, մարդկային կապիտալի կառավարում, գլխավոր բաղադրիչների մեթոդ (PCA), K-means մեթոդ, կլաստերային վերլուծություն, գծային դիսկրիմինանտային վերլուծություն (LDA), էկոնոմետրիկ օպտիմալացում, Python ծրագրավորման լեզու |
| Beschreibung: | The study analyzes the use of econometric methods to optimize human capital management. The study aims to combine various econometric methods into a step-by-step algorithm to improve the human capital management system. The methodological basis of the study was the principal component analysis (PCA), cluster analysis using the K-means method, and linear discriminant analysis (LDA). Testing of the selected methods was implemented using the Python programming language. Enterprises from the Eurasian Economic Union (EAEU) countries were selected as test objects; the total sample for selected enterprises amounted to 200 observations for 15 indicators characterizing human capital. Using PCA to reduce data dimensionality simplified a complex data set, making it more manageable for identifying critical areas of variability in aspects of human capital. Testing showed that the four principal components explained about 78.7% of the variance in the data. Using K-means allowed the data to be grouped into four separate clusters that identified different groups of employees with specific characteristics. The application of LDA helped to identify the key factors separating the clusters. Testing showed that the first and second discriminant components effectively separated the clusters, explaining a significant portion of the variance between them (78.7% of explained variance). The study results demonstrate the importance of using econometric methods in the actual practice of human capital management, offering new approaches and tools for increasing the efficiency of management decisions in the context of accelerating the intellectual development of economic systems. ; Հետազոտության շրջանակներում իրականացվել է էկոնոմետրիկ մեթոդների կիրառման վերլուծություն՝ մարդկային կապիտալի կառավարման օպտիմալացման նպատակով։ Հետազոտության նպատակը տարբեր էկոնոմետրիկ մեթոդների միավորումն է փուլային ալգորիթմի մեջ՝ մարդկային կապիտալի կառավարման համակարգի կատարելագործման ... |
| Publikationsart: | article in journal/newspaper |
| Dateibeschreibung: | application/pdf |
| Sprache: | Russian |
| Relation: | https://journals.ysu.am/index.php/bulletin-ysu-economics/article/view/vol14_no3_2023_pp016-033/vol14_no3_2023_pp016-033_pdf |
| DOI: | 10.46991/BYSU:G/2023.14.3.016 |
| Verfügbarkeit: | https://journals.ysu.am/index.php/bulletin-ysu-economics/article/view/vol14_no3_2023_pp016-033 https://doi.org/10.46991/BYSU:G/2023.14.3.016 |
| Rights: | Copyright (c) 2024 Bulletin of Yerevan University ; https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ |
| Dokumentencode: | edsbas.41DF100B |
| Datenbank: | BASE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | The study analyzes the use of econometric methods to optimize human capital management. The study aims to combine various econometric methods into a step-by-step algorithm to improve the human capital management system. The methodological basis of the study was the principal component analysis (PCA), cluster analysis using the K-means method, and linear discriminant analysis (LDA). Testing of the selected methods was implemented using the Python programming language. Enterprises from the Eurasian Economic Union (EAEU) countries were selected as test objects; the total sample for selected enterprises amounted to 200 observations for 15 indicators characterizing human capital. Using PCA to reduce data dimensionality simplified a complex data set, making it more manageable for identifying critical areas of variability in aspects of human capital. Testing showed that the four principal components explained about 78.7% of the variance in the data. Using K-means allowed the data to be grouped into four separate clusters that identified different groups of employees with specific characteristics. The application of LDA helped to identify the key factors separating the clusters. Testing showed that the first and second discriminant components effectively separated the clusters, explaining a significant portion of the variance between them (78.7% of explained variance). The study results demonstrate the importance of using econometric methods in the actual practice of human capital management, offering new approaches and tools for increasing the efficiency of management decisions in the context of accelerating the intellectual development of economic systems. ; Հետազոտության շրջանակներում իրականացվել է էկոնոմետրիկ մեթոդների կիրառման վերլուծություն՝ մարդկային կապիտալի կառավարման օպտիմալացման նպատակով։ Հետազոտության նպատակը տարբեր էկոնոմետրիկ մեթոդների միավորումն է փուլային ալգորիթմի մեջ՝ մարդկային կապիտալի կառավարման համակարգի կատարելագործման ... |
|---|---|
| DOI: | 10.46991/BYSU:G/2023.14.3.016 |