Analysis of economic and mathematical methods for forecasting staffing levels of units headcount
- Authors: Noskov S.I1, Medvedev A.P1
-
Affiliations:
- Irkutsk State Transport University
- Issue: No 1 (2025)
- Pages: 7-13
- Section: Articles
- URL: https://ogarev-online.ru/2500-3747/article/view/369019
- DOI: https://doi.org/10.58224/2500-3747-2025-1-7-13
- ID: 369019
Cite item
Full Text
Abstract
the purpose of the study is to analyze current methods of forecasting the staff number of employees of structural and to develop a forecasting method based on regression model building. Methods: the methods used in the presented study uses the approach based on the construction of nested piecewise linear regressions. Findings: the study presents a model that allows forecasting of staffing levels on the example of information protection units. The vector of triggering of the model indicates that the key factor determining the dynamics of the output variable is the total number of employees of the organization (headcount). Conclusions: among the existing mathematical methods of forecasting the number of employees the approach based on the construction of piecewise linear regressions is quite convenient and well interpreted tool. The constructed model can be used in forecasting and estimating the number of employees of information protection units in ensuring the required level of security in personal data information systems. At the same time, the analysis of the model shows that when calculating the number of employees of information protection subdivisions the key factor is the scale of the organization characterized by the list number of its employees.
About the authors
S. I Noskov
Irkutsk State Transport University
Email: sergey.noskov.57@mail.ru
A. P Medvedev
Irkutsk State Transport University
Email: medvedeff.a.p@yandex.ru
References
- Zhuang Mei-Er, Pan Wen-Tsao Data Modelling in Human Resource Management: Influencing Factors of Employees’ Job Satisfaction // Mathematical problems in engineering. 2022. Vol. 2022. URL:doi.org/10.1155/2022/3588822 (дата обращения: 23.05.2024)
- Губкина А.А., Курочкина Н.В. Применение экономико-математических методов в управлении предприятием // Актуальные вопросы аграрной экономики: теория, методология, практика: материалы конференции. Нижний Новгодод, 17 июня, 2015. С. 130 – 134.
- Порцев А.М. Методы определения численности персонала аппарата управления производственных предприятий // Вестник удмурдского университета. 2009. Вып. 1. С. 76 – 84.
- Бесчастнова Н.В., Сазыкина М.Ю., Мамлеева Э.Р., Марьина А.В. Экономико-математические методы исследования трудовых ресурсов // Управление экономикой: методы, модели, технологии: XVII международная научная конференция. 2017. С. 257 – 261.
- Царегородцев Ю.Н., Ефремова Ю.Е. Экономико-математические методы и модели в управлении ресурсами организации // Симпозиум «Неделя горняка-2007». 2008. С. 240 – 242.
- Бондаренко А.О. Математическая модель обоснования перехода к плоским структурам управления на примере таможенного органа // Глобальные проблемы научной цивилизации, пути совершенствования: сборрник. 2022. С. 442 – 447.
- Fidanova S. Luque G., Roeva O, Paprzycki M., Gepner P. Ant colony optimization algorithm for workforce planning // Conference: 2017 Federated Conference on Computer Science and Information Systems. 2017. P. 415 – 419.
- Semih Y. Human resource planning models for home health care services: assignment and routing problems , 2014, 127 p.
- Hmoud B. The adoption of artificial intelligence in human resource management and the role of human resources // Forum Scientiae Oeconomia. 2021. P. 105 – 118.
- Chowdhury S., Dey P., Joel-Edgar S., Bhattacharya S., Rodriguez-Espindola O., Abadie A., Truong L. Unlocking the value of artificial intelligence in human resource management through AI capability framework, 2023. URL:doi.org/10.1016/j.hrmr.2022.100899 (дата обращения: 23.05.2024)
- Tambe P., Cappelli P., Yakubovich V. Artificial Intelligence in Human Resources Management: Challenges and a Path Forward. 2019. Vol. 61. URL: doi.org/10.1177/0008125619867910 (дата обращения: 23.05.2024)
- Gelinas D., Sadreddin A., Vahidov R. Artificial Intelligence in Human Resources Management: A Review and Research Agenda // Pacific Asia Journal of the Association for Information Systems. 2022. Vol. 14. URL: doi.org/10.17705/1pais.14601 (дата обращения: 24.05.2024)
- Mark A. Youndt, Scott A. Snell, James W. Dean, Jr., David P. Lepak Human Resource Management, Manufacturing Strategy, and Firm Performance // Academy of Management Journal. 2017. Vol. 39. URL: https://doi.org/10.5465/256714 (дата обращения: 23.05.2024)
- Невечеря А.П. Исследование динамики трудовых ресурсов на основе многоотраслевой математической модели рынка труда // Экономика и математические методы. 2016. № 2. С. 129 – 140.
- Осипова О.С. Экономико-математическое моделирование нормативной численности учебно-вспомогательного персонала образовательных организаций // Управленческие науки в современном мире. 2015. № 1 (1). С. 508 – 513.
- Подвербных О.Е., Самохвалова С.М., Соколова Е.Л., Кукушкин С.Г., Дятлов Д.В., Рошкова Н.С. О развитии инструментария прогнозирования потребности в персонале наукоемкого предприятия // Экономика труда. 2021. № 11. С. 1297 – 1314.
- Аитова Ю.С., Орешников В.В. Использование методов экономико математического моделирования при разработке прогноза развития муниципального образования // Вестник НГИЭИ. 2017. № 10. С. 89 – 99.
- Ruckstuhl A. Introduction to Nonlinear Regression, 2010. 30 p.
- Eric Ng, Hong C., Zheng L., Ramesh K. M. H. M. An Effectiveness of Human Resource Management Practices on Employee Retention in Institute of Higher learning: -A Regression Analysis // International Journal of Business Research and Management (IJBRM). 2012. Vol. 3. P. 60 – 79.
- Byeon, Dae-Ho A Study on Knowledge Representation Schemes for Use in Human Resource Management Problem Domains // Asia pacific journal of information systems. 1997. Vol. 7. P. 85 – 97.
- Носков С.И., Медведев А.П. Регрессионное моделирование штатной численности подразделений по защите информации // Инженерный вестник Дона. 2024. № 6. 9 с. URL:ivdon.ru/ru/magazine/archive/n6y2024/9283 (дата обращения: 01.06.2024)
- Носков С.И. Некоторые формы вложенной кусочно-линейной регрессии // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2023. № 3 С. 467 – 469.
- Носков С.И., Белинская С.И. Вычисление оценок параметров однородной вложенной кусочно-линейной регрессии // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. 2023. № 4. С. 115 – 120.
Supplementary files

