Научная библиотека СГЮА

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

- результаты поиска

Вид поиска

Книги фонда НБ СГЮА

Дипломные работы выпускников СГЮА за последние 5 лет

Авторефераты

Диссертации

Период.издания науч.абонемента

Редкие книги Научной библиотеки СГЮА

Каталог электронных носителей

Труды ученых СГЮА

Саратовский край

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=мотивация топ-менеджмента<.>)

Общее количество найденных документов : 4
Показаны документы с 1 по 4

Яшин, С. Н. (доктор экономических наук).
Моделирование и оценка материальной и нематериальной мотивации топ-менеджмента управляющих структур регионов и округов [Текст] / С. Н. Яшин, Е. В. Кошелев, С. А. Борисов // Финансы и кредит. - 2020. - Т. 26, вып. 10. - С. 2170-2192. - Библиогр.: с. 2192 (22 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a658.310.9

ББК 65.291.6
Рубрики: Экономика--Приволжский федеральный округ
Персонал. Кадры организации
Кл.слова (ненормированные):
материальная мотивация -- многоцелевой генетический алгоритм -- мотивация топ-менеджмента -- нематериальная мотивация -- прирост населения -- топ-менеджмент -- управляющие структуры регионов
Аннотация: Согласно полученной модели максимальный прирост населения в отдельном регионе Приволжского федерального округа в случае ориентации на нематериальную мотивацию топ-менеджмента получается при минимальных внутренних затратах на НИР. В случае ориентации на материальную мотивацию максимальный прирост населения будет наблюдаться при наибольшей площади жилых помещений на душу населения и наибольшем удельном весе автодорог с твердым покрытием. Полученные результаты могут быть полезны государственным структурам в целях разработки рациональной системы материальной и нематериальной мотивации своих топ-менеджеров.

Доп.точки доступа:
Кошелев, Е. В. (кандидат экономических наук); Борисов, С. А. (кандидат экономических наук)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Яшин, С. Н. (доктор экономических наук).
Моделирование мотивации топ-менеджмента государственных структур регионов с использованием многоцелевого генетического алгоритма [Текст] / Яшин С. Н., Кошелев Е. В., Суханов Д. А. // Финансы и кредит. - 2022. - Т. 28, вып. 5. - С. 972-999. - Библиогр.: с. 999 (19 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a338.24

ББК 65.291.2
Рубрики: Экономика
Внутрифирменное управление. Менеджмент
Кл.слова (ненормированные):
Парето-фронт -- значение Парето-фронта -- материальное поощрение топ-менеджеров -- многоцелевой генетический алгоритм -- мотивация топ-менеджмента -- некачественные управленческие решения -- рациональная система мотивации -- топ-менеджмент -- фронт Парето
Аннотация: Для каждой из трех целей в конкретном регионе сравниваются последние фактические значения исследуемых девяти факторов с ближайшими плановыми (оптимальными) значениями Парето-фронта. Положительное отклонение от оптимума оценивается позитивно, что позволяет дополнительно поощрять топ-менеджеров материально либо нематериально. Отрицательное отклонение свидетельствует о принятии ими в прошлом некачественных управленческих решений. Результаты могут быть полезны государственным структурам для разработки рациональной системы материальной и нематериальной мотивации топ-менеджеров.

Доп.точки доступа:
Кошелев, Е. В. (кандидат экономических наук); Суханов, Д. А. (кандидат экономических наук)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Яшин, С. Н. (доктор экономических наук).
Моделирование мотивации топ-менеджмента управляющих структур регионов с применением логистической регрессии [Текст] / Яшин С. Н., Кошелев Е. В., Суханов Д. А. // Финансы и кредит. - 2023. - Т. 29, вып. 2. - С. 262-289. - Библиогр.: с. 289 (20 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a330.322

ББК 65.263
Рубрики: Экономика
Инвестиции
Кл.слова (ненормированные):
инновационно-индустриальные кластеры -- инновационные предприятия -- логистическая регрессия -- материальная мотивация -- моделирование мотивации -- мотивация топ-менеджмента -- нематериальная мотивация -- регионы-лидеры -- стратегический потенциал -- управляющие структуры регионов
Аннотация: Представленная модель охватывает материальную и нематериальную мотивации топ-менеджмента управляющих структур регионов, управляющих структур инновационных предприятий и неформальных объединений инновационно-индустриальных кластеров в регионах страны. Обоснована важность диапазонов планируемых параметров модели, которые были получены для регионов-лидеров. При этом диапазоны составляются для каждой целевой функции, то есть нематериальной, материальной мотивации и стратегического потенциала. Это говорит о гибкости модели, основанной на логистической регрессии.

Доп.точки доступа:
Кошелев, Е. В. (кандидат экономических наук); Суханов, Д. А. (кандидат экономических наук)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Яшин, С. Н. (доктор экономических наук).
Нейросетевое моделирование мотивации топ-менеджмента государственных структур регионов как задача регрессии [Текст] / Яшин С. Н., Яшина Н. И., Кошелев Е. В. // Финансы и кредит. - 2023. - Т. 29, вып. 9. - С. 1932-1952. - Библиогр.: с. 1952 (21 назв. ) . - ISSN 2071-4688

УДК

^a007:57

^a338.24

ББК 32.818 + 65.050
Рубрики: Радиоэлектроника
   Бионика
   Экономика
   Управление экономикой
Кл.слова (ненормированные):
государственные структуры регионов -- задача регрессии -- материальная мотивация -- мотивация топ-менеджмента -- нейронные сети -- нейросетевое моделирование мотивации -- нематериальная мотивация -- прирост населения регионов -- стратегический потенциал региона
Аннотация: Моделируются критерии нематериальной и материальной мотивации топ-менеджмента государственных структур регионов, а также критерии стратегического потенциала региона. Целевой функцией при этом является коэффициент естественного прироста населения регионов. Его необходимо максимизировать. Результаты нейросетевого моделирования мотивации топ-менеджмента государственных структур регионов в случае задачи регрессии являются более точными по сравнению с задачей классификации. Нейронная сеть строится и обучается с учетом циклических колебаний целевой функции. Полученные результаты могут быть полезны государственным структурам регионов для разработки конструктивной системы материальной и нематериальной мотивации своих топ-менеджеров.

Доп.точки доступа:
Яшина, Н. И. (доктор экономических наук); Кошелев, Е. В. (кандидат экономических наук)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

Тематический навигатор

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)