马尔科夫模型只能处理员工类别单一的组织中 马尔可夫模型
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1. 马尔可夫模型简介
马尔可夫模型用来预测具有相等间隔时点的各类人员的人数。马尔可夫模型假定：预测期间，人员类别划分是固定的；给定时期内低级人员向高一级转移的比率是固定的，这个比率称之为转移概率。一旦各类的人数、转移概率和补充人数给定，则未来人力资源分布就可以预测。
1) 马尔可夫模型
若每年在第一类人中补充80名人员，组织实际人力资源分布如下表：
据（1）式可预测出组织人力资源分布如下表：
注：F：补充人数；S：留下人数；T：总人数
马尔可夫模型本质上是一种稳态的随机过程，其基本的假设是：在给定时期内i类向j类的转移仅与起始阶段i类的总人数有关，而与以前的变化无关。
2) 稳态分布
马尔可夫模型可通过区别各类人员来预测人员的分布，人员分布是人员流失、晋级及补充政策的结果。当补充人数是定常的，则可算出稳态分布，若补充、晋升和流失都是定常的，则稳态分布就是各类人数的长期预测值。
稳态分布值提供了长期人力资源拥有量预测与长期人力资源需求量预测比较的可能性。用这种方法可以考查在长期计划中是否可采用中期预测的人力资源政策。
3) 转移概率的确定
确定转移概率是使用马尔可夫模型的重要步骤，通常是使用历史数据得到估计值。
确定转移概率的另一种可行方法是借用同类组织中类似人力资源管理的转移概率。
2. 扩展马尔可夫模型
扩展马尔可夫模型主要研究人力资源流失及补充量，若人力资源流失率是稳定的，晋级及补充概率也是稳定的组织可运用此模型。
以具有严格等级的人力资源系统（如医务、警务、军队等）为例，这些组织的所有空缺只能从其下一级晋升，补充通常是补充初级人员。
若总人数保持不变，即β= 0时，计算方法相同，这里转移概率可以根据晋升政策调整。
http://www.amteam.org/k/HR/2003-7/468199.html
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