Файл: «Анализ и пути совершенствования производственной деятельности коммерческого банка» ..pdf

где: i-я компонента;

доля j-й переменной в i-й компоненте;

j-я переменная в i-й компоненте.

Поскольку цель метода главных компонент – выбрать максимально изменчивые переменные, то есть переменные, обладающие наибольшей дисперсией, алгоритм подбирает веса так, чтобы разброс первой главной компоненты - был максимально возможным. Все последующие главные компоненты, подбираются в соответствии с двумя упомянутыми принципами – выборочной дисперсии и отсутствия корреляции между компонентами.

Учитывая тот факт, что изначально в базе данных присутствуют переменные разных типов – бинарные и количественные, их необходимо стандартизировать, то есть привести к одинаковым единицам измерения. Стандартизация переменных исследования производится по формуле 7.

где: стандартизированное значение переменной;

переменной;

переменной;

стандартное отклонение переменной.

После стандартизации данных можно перейти к построению модели множественной линейной регрессии вида:

, (8)

где: – вектор переменных, отвечающих за личные характеристики i-го респондента;

– вектор главных компонент, представляющих собой линейные комбинации факторов продуктивности i-го респондента;

– ошибка наблюдения.

Для оценки модели используется статистический пакет R 3.4.3, функционал которого позволяет произвести расчет значений главных компонент, долей, с которыми переменные входят в компоненты, а также оценить регрессионную модель.

Следующий раздел посвящен описанию результатов анализа.

2.3 Описание результатов

Результаты расчета главных компонент представлены в таблице 7. В последней строке таблицы указано, какую долю дисперсии объясняет выбранное количество компонент. Поскольку основная задача использования метода главных компонент в исследовании – это сокращение числа переменных, дальнейшее увеличение числа компонент с целью повышения процента объясняемости разброса переменных противоречит изначальным мотивам применения данного метода. Поэтому было принято решение включить в модель такое число главных компонент, с помощью которого можно объяснить не менее 50% дисперсии набора переменных. Таким образом, в итоговое уравнение модели множественной линейной регрессии были включены четыре компоненты.

Таблица 7

Значения главных компонент

Отметим, что корреляции между компонентами, искусственно созданными из числа 36 переменных, практически отсутствует, это проиллюстрировано в таблице 8.

Таблица 8

Корреляционная матрица главных компонент

В каждой из компонент можно выделить несколько переменных, обладающих наибольшим весом. Исходя из этого компонентам можно дать интерпретацию. Первая компонента представляет настроения сотрудников и коллектива относительно работы в компании, вторая компонента – оценку качества и значимости работы, третья – взаимоотношения с руководством и отношение сотрудника к компании, четвертая – оценку качества выполнения работы сотрудником и коллективом. Более точная интерпретация каждой из компонент приведена в таблице 9. Полный перечень переменных с указанием их долей в каждой компоненте дан в приложении 3.

Таблица 9

Переменные с наибольшими весами в каждой из главных компонент

Результаты регрессионного анализа приведены в таблице 10. Важно подчеркнуть, что в итоговую спецификацию модели не вошли переменные, характеризующие пол, наличие детей и образование респондента. Было протестировано несколько возможных спецификаций модели, разница между которыми заключалась в наличии или отсутствии определенных переменных, касающихся личных характеристик, в итоге при помощи F-теста на совместную значимость групп переменных были выбраны переменные, вносящие наибольший вклад в объяснение дисперсии зависимой переменной модели. Также отметим, что в каждом из блоков переменных, отвечающих за личные характеристики, таких, как семейное положение, уровень дохода и уровень образования, одна переменная из каждого блока была взята за базовую. Так, в группе переменных, отвечающих за семейное положение, базовой стала переменная «Женат/замужем (Legally married)», в группе переменных, характеризующих доход – «Очень низкий доход (Very difficult)», в группе переменных, отвечающих за уровень образования – «Высшее образование, специалист (High(Specialist))». Это было сделано, чтобы избежать мультиколлинеарности. С этой же целью была удалена переменная, отвечающая за опыт работы в ПАО «Сбербанк» (Experience in Sberbank), поскольку она сильно коррелирована с переменной, относящейся к опыту работы в банковской сфере (Experience in banking).

Таблица 10

Результаты регрессионного анализа

***-уровень значимости 1%; **-уровень значимости 5%; *-уровень значимости 10%

Доля объясненной дисперсии зависимой переменной модели составила 61%, F-статистика = 2,71**, что говорит о значимости модели в целом. Полученные результаты говорят о наличии отрицательной связи между достаточным уровнем дохода респондента и продуктивностью его работы. Если менеджер имеет достаточный доход, то его производительность ниже на 18%, чем у менеджера, имеющего очень низкий доход. Отсюда можно сделать вывод о том, что сотрудники, получающие достаточную заработную плату и не испытывающие трудностей не стремятся увеличивать свою производительность. Помимо дохода значимость в модели показали первая и вторая главные компоненты, описывающие удовлетворенность работой коллектива и карьерные перспективы менеджера и оценку качества и значимости работы соответственно. Коэффициент при первой главной компоненте показывает, что уверенность менеджера в его карьерных перспективах в компании, а также чувство удовлетворенности работой среди его коллег увеличивают продуктивность работы менеджера на 2,26%. При интерпретации полученного коэффициента при второй главной компоненте следует учесть, что обе переменные, обладающие наибольшими весами в этой компоненте, имеют отрицательный знак. Таким образом, можно сказать, что невозможность оценить качество своей работы и ощущение незначительности выполняемой работы снижают производительность менеджеров на 3,16%.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Анализ, проведенный с целью выявления факторов, детерминирующих производительность клиентских менеджеров, и основанный на выборке из 31 наблюдения, полученных в ходе проведения анкетирования клиентских менеджеров трех главных офисов ПАО «Сбербанк» в городе Перми, позволил выделить ряд факторов положительно и отрицательно влияющих на производительность.

Среди факторов, влияющих на продуктивность клиентских менеджеров положительно - уверенность сотрудника в будущем компании, в ее устойчивом развитии и перспективах развития своей карьеры внутри нее. Безусловно, если человек отчетливо видит свою траекторию развития в компании, у него появляется возможность ставить себе цели и достигать их, а это напрямую связано с производительностью. Еще одним фактором, который способствует увеличению производительности клиентских менеджеров, является удовлетворенность работой коллектива. Мнение человека о работе или каких-либо других вещах зачастую формируется под воздействием мнения окружающих его людей, поэтому атмосфера в коллективе очень важна для поддержания мотивации и производительности сотрудников.

К негативным детерминантам продуктивности клиентских менеджеров можно отнести невозможность оценить результаты своей работы и ощущение низкой значимости выполняемой работы для компании. Чувствовать значимость своей работы и видеть ее результаты - важные атрибуты того, кто ценит свою работу. Руководителям важно следить за тем, чтобы люди, которым небезразлично то, чем они ежедневно занимаются на работе, могли в полной мере ощутить отдачу от вложенных усилий, причем не только в материальном выражении, но и в одобрении, поддержке со стороны руководителя, коллег и компании. В число других факторов, негативно отражающихся на продуктивности, попал достаточный уровень дохода. Исследование показало, что менеджеры, оценивающие свой доход, как достаточный, менее производительны нежели те, кто оценивает свой доход как очень низкий. Вероятно, это связано с тем, что достигая достаточного заработка сотрудники перестают испытывать финансовые трудности, успокаиваются и стимулы работать более производительно пропадают. Подобное поведение характерно для не амбициозных сотрудников. В данной ситуации руководителю менеджеров, воспринимающих свой уровень дохода, как достаточный, необходимо искать средства мотивации помимо финансового вознаграждения.

Исследование имеет и ряд ограничений. Во-первых, в ходе работы удалось проанализировать не все факторы, определяющие производительность сотрудников, которые были упомянуты в предыдущих исследованиях. В работах, проводимых ранее и затрагивавших схожие вопросы, среди детерминант продуктивности отмечались стиль руководства, коучинг, вовлеченность сотрудников, корпоративная культура, рабочая среда, мотивация, возможности обучения. Структура выбранного в работе опроса не позволила охватить все указанные факторы, однако большинство из них были проанализированы в работе. Среди них можно выделить стиль руководства, коучинг, в рамках изучения влияния на производительность которого были включены вопросы об обратной связи от руководителя, вовлеченность, рабочую среду и мотивацию. Исследование оставшихся факторов таких, как корпоративная культура и возможности обучения – возможный вектор развития данной работы.

Во-вторых, в ходе исследования удалось собрать небольшое количество наблюдений, что лишило возможности проанализировать отличия в факторах между менеджерами по работе с ключевыми клиентами и менеджерами по малому бизнесу. В дальнейшем представляется важным проверить, есть ли разница в факторах, оказывающих влияние на общую производительность менеджеров разных типов, а также существуют ли различия в факторах, если в качестве зависимой переменной рассматривать не общий выполненный план, а план по продаже конкретных банковских продуктов.