Лучший год для трудоустройства или чувствуем ли мы рынок

Решил порешать интересную задачу: есть ли связь между текучестью персонала и тем, в каком году работник устроился на работу. Или по другому: можно ли сказать, что работники, устроившиеся в, например, 2015 году, работают в компании в среднем дольше, чем те, кто устроился в 2014 году.
При этом, понятно, что за годом стоит макроэкономическая ситуация в стране.
Чтобы очистить влияние побочных факторов, я взял только HR в России.
Сами данные взяты из нашего опроса - Ключевые факторы эффективности и текучести персонала - приглашаю вас поучаствовать в опросе.

Про смещение

* извините за качество картинок, 1 января не располагает к тщательной настройке параметров диаграммы.

По оси X - стаж работы в месяцах, по оси Y - вероятность дожития. См. Анализ и визуализация дожития: чем HR похож на медиков.
Каждая линия обозначает год трудоустройства.
Если верить этой диаграмме, то с каждым годом HR работают все меньше и меньше. Хотелось бы поверить, но что-то подсказывает, что это не так. Этот эффект - следствие особенностей опроса - он и вносит смещение. Большая часть анкет заполнялась в 2016 и 2017 годах, но заполняли анкеты за все предыдущие года, и если респондент заполнял анкету в 2017 году, но, например, за 2011 год, то скорее всего, он расскажет про бОльший стаж, он расскажет, как доработал в компании до 2016 года, а если он опишет работу, куда трудоустраивался в 2016 году, то стаж его работы там будет по определению меньше, даже если он там работает до сих пор.
Признаюсь вам, это была нетривиальная техническая задача - очистить влияние этого смещения.

Результат 

Более скромная картина, верно? И тем не менее, hr, которые устроились на работу в 2015 году, работали / работают значимо дольше на горизонте в три года по сравнению с теми, кто трудоустроились в 2014 году.
Риски увольнения тех, кто устроился в 2015 году, ниже в 1, 27 раза, чем у 2014 года.
И знаете, я почти сразу подумал, что это может быть связано в уровнем безработицы в стране. Прогноз оттока персонала на основе показателей уровня безработицы - вот здесь я посмотрел связь текучести персонала конкретной компании и уровня безработицы в России.
В нашем случае самые высокие медианные значения показатели безработицы в 2015 году (5, 55 % безработных). Самые низкие - в 2014 (5, 15 %). Ну и 2013 с 2016 выстроились в правильном порядке.

Удивление

Разница между среднемесячной медианой 2015 и 2014 составляет 0, 4 %. И если моя гипотеза верна, и разница в текучести объясняется влиянием уровня безработицы, то получается, что мы, работники, умеет чувствовать колебания рынка безработицы в 0, 4 %.
Было бы интересно услышать мнение эконометристов, есть ли на эту тему какие либо исследования.


__________________________________________________________
На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме

Прогноз оттока персонала на основе показателей уровня безработицы

Хорошая гипотеза, правда: Зная, какой уровень безработицы, прогнозировать отток персонала.

Ну конечно же, мы думаем, что при увеличении % безработицы, отток персонала будет снижаться. Ну вроде как этот самый персонал в отток не хочет выходить по причине нестабильности. 

Одна компания, имени которой я не назову, посчитала для себя такую аналитику оттока персонала. А вот аналитикой я уже могу с вами поделиться. 

Данные состоят из трех переменных помесячно:

1. 'fire' - Отток персонала (сколько ушло);
2. 'hire' - Приток (сколько пришло);
3. 'unemp' - % уровня безработицы по России.

Результат

Заметьте, какая красота - мечта поэта. Ради этих минут аналитики и живут. 

1. Чем выше уровень безработицы, тем меньше отток персонала - коэффициент корреляции Пирсона - 0, 58. С P-value все тоже в порядке. 
2. Чем больше принимают, тем больше из компании отток песронала - это тоже логично, 0, 484 коэффициент корреляции.
3. И самое интересное: чем выше уровень безработицы, тем меньше набирают людей. - 0, 457. Могу только предположить, что это уже особенности бизнеса, речь идет о ритейле: чем выше уровень безработицы, тем меньше платежеспособность населения, тем меньше персонала нужно обслуживать это самое неплатежеспособное население. 
4. Кроме того, я добавил еще одну переменную 'unemp1' - я сдвинул переменную "уровень безработицы" на месяц назад. Т.е. если корреляция 'unemp' и 'Fire' идет месяц в месяц (безработица в сентябре сравнивается с оттоком персонала в сентябре же, уровень безработицы в октябре с оттоком персонала в октябре же и т.п..), то 'unemp1' позволяет посчитать корреляцию оттока персонала с уровнем безработицы прошлого месяца: будет ли коррелировать уровень безработицы в сентябре с оттоком персонала в октябре и т.п... Идея очень важная: чтобы прогнозировать отток персонала в октябре мы не располагаем данными уровня безработицы этого октября, мы знаем точно только уровень безработицы сентября, поэтому я заложил эту переменную.
   И да, такая корреляция есть: с оттоком персонала корреляция чуть чуть ниже (-0, 538), чем у 'unemp', а вот с подбором даже чуть выше (-0, 53). И последнее как раз раз касается тоже важной штуки: мы же можем прогнозировать не только отток, мы можем прогнозировать найм сотрудников. Это про workforce planing 

Прогноз

Построил на основе этих переменных прогноз оттока персонала. 

• Голубая линия - факт оттока персонала;
• Красная линия - прогноз оттока персонала. 

Судите сами, насколько точно мы можем прогнозировать отток персонала всего лишь на основе трех переменных: самого оттока персонала, уровня найма и уровня безработицы. 

Правда, здесь есть одна тонкость: я прогнозировал отток персонала на основе прошлых периодов. Т.е. если выше показана связь месяц в месяц (берем уровень безработицы и отток персонала последовательно январь, февраль и т.п..), то эта картинка показывает, как мы можем прогнозировать отток персонала в декабре на основе данных уровня безработицы и не только в ноябре, октябре и т.п....

И это обоснованный подход: поскольку в реальных условиях мы знаем уровень безработицы и найм персонала только на текущий месяц, исходя из этой установки я и делал прогноз оттока персонала. Но если у нас будет достаточно ясной картина по найму персонала, а в уровень безработицы мы заложим оптимистичный и пессимистичный прогнозы, то сможем не просто улучшить прогноз, но получим оптимистичный и пессимистичный сценарий оттока персонала.
Хотите у себя выстроить прогноз текучести - обращайтесь 

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке и телеграмме