Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: logistic regression model

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Green human resource management

Wielewska Izabela, Kacprzak Marzena, Król Agnieszka, Czech Artur, Zuzek Dagmara K., Gralak Katarzyna, Marks-Bielska R.

Ekonomia i Środowisko

2022

nr 4

276--302

Green human resource management means taking action and shaping and promoting pro-ecological attitudes in the working environment. The purpose of this study is to investigate the role of green Human Resource Management (HRM) and green corporate policies in environmental sustainability. Research in this area was carried out among 346 employees employed in enterprises from various industries in Poland in 2021. An online questionnaire was used in the study. The obtained results were subjected to statistical analysis; a logistic regression model was applied using the Statistica computer package. The conducted research showed that the employees' awareness of green competencies and the employer's activities in environmental training and education are statistically significant. Still, employers should emphasise the environmental education of employed staff in conjunction with their job posi-tion.

Zielone zarządzanie zasobami ludzkimi to podejmowanie działań oraz kształtowanie i promowanie postaw proekologicznych w środowisku pracowniczym. Celem niniejszego opracowania jest zbadanie roli zielonego Human Resource Management (HRM) oraz ekologicznych polityk firm w zakresie zrównoważonego rozwoju środowiska. Badania w tym zakresie przeprowadzono wśród 346 pracowników zatrudnionych w przedsiębiorstwach z różnych branż zlokalizowanych na terenie Polski w 2021 roku. W badaniu wykorzystano internetowy kwestionariusz ankiety. Uzyskane wyniki poddano analizie statystycznej, zastosowano model regresji logistycznej z wykorzystaniem m.in. pakietu komputerowego Statistica. Przeprowadzona analiza wykazała, że świadomość pracowników w zakresie zielonych kompetencji, jaki i działania pracodawcy w zakresie szkoleń i edukacji ekologicznej są statystycznie istotne, ale pracodawcy większy nacisk powinni kłaść na edukację ekologiczną zatrudnionego personelu w powiązaniu z zajmowanym przez nich stanowiskiem pracy.

Construction elements of bankruptcy prediction models in multi-dimensional Early Warning Systems

Kaczmarek J.

Polish Journal of Management Studies

2012

Vol. 5

130-143

A consequence of the inevitability of the occurrence of internal crises in companies is the taking of preventive action in place of purely remedial measures. In this respect a significant role is played by Early Warning Systems (EWS), which provide early warning information and financial threat assessments relating to the continuation of operations and bankruptcy not only for individual companies as such but also for companies as a whole. The limitations of existing models used for EWS purposes have led to the elaboration of new models, estimated on one of the largest hitherto drawn up teaching sets, constituting more than five hundred bankrupt companies. These models also distinguish themselves through the application of innovative methods and precise instruments; the structural concept of these models for multi-dimensional EWS purposes, accompanied by elements used for predicting, is presented in this article.

Konsekwencją nieuchronności występowania kryzysów wewnętrznych w przedsiębiorstwach jest podejmowanie działań zapobiegawczych w miejsce działań tylko o charakterze sanacyjnym. Istotną rolę spełniają w tym względzie Systemy Wczesnego Ostrzegania (SWO), dostarczając wyprzedzających informacji oraz ocen zagrożenia finansowego kontynuacji działalności i upadłości nie tylko dla pojedynczych przedsiębiorstw, ale i ich zbiorowości. Ograniczenia zastosowania istniejących modeli dla potrzeb SWO, skłoniły do opracowania nowych modeli, estymowanych na jednym z największych jak dotychczas zbiorze uczącym, liczącym ponad pięćset przedsiębiorstw upadłych. Modele te wyróżnia także zastosowanie innowacyjnych metod i narzędzi szczegółowych, a ideę ich konstrukcji dla potrzeb wielowymiarowego SWO wraz z elementami prognozowania zawarto w niniejszym artykule.