雇员群体离职对企业重大信用风险的预警

　　地震前或者山洪爆发前，鸟会成群低飞、动物会成群迁徙。大量实例显示，大多数企业在暴发重大风险前，也会出现雇员群体离职现象。这种群体离职具有不同于雇员正常离职的特征，故此可以构成企业重大风险的预警信号。本书的研究核心是企业的微观行为，是和传统财务风控角度不同的新的信贷风控视角。本书首先回顾了传统的信贷风险管理思路，然后采用QSIM定性仿真模型模拟企业重大风险对雇员产生的各种离职压力，继而依托经典的雇员离职理论推导这些压力导致的雇员离职行为呈现怎样的群体性特征，再将这些特征假设为预警信号，通过信用评分卡（Credit Scorecard）构建预警模型并做验证，最后得出结论与启示。在应用上，本书从企业外部的第三方大数据平台（如主流招聘平台）来获取脱敏与去伪后的企业人力资源历史大数据，从而完全绕开了无法从企业内部获得人力资源数据的难题，使本书预警模型的市场化应用具备现实可行性。

　　左小德，1968年生，湖北应城人。暨南大学管理学院企管系教授、博士生导师。在天津大学先后获得船舶工程学士、管理工程硕士、系统工程博士学位。国际项目管理专业人员（IPMP）C级评估师。广东省高校价值工程研究会常务副会长，法人代表。

第一章 绪论
一、研究背景和意义
二、研究内容和技术路线
三、研究对象与方法
四、本章小结
第二章 企业信用风险管理与雇员离职的理论综述
一、企业信用风险管理的基本理论
二、雇员离职的基本理论
三、本章小结
第三章 企业重大风险对雇员的离职压力QSIM定性仿真模型构建
一、基于风险成因推导企业的重大信用风险的种类
二、企业重大风险对雇员的离职压力QSIM定性仿真模型的基础
三、企业重大风险对雇员的离职压力QSIM定性仿真模型的构建与检验
四、本章小结
第四章 雇员群体离职对企业重大风险预警信号的推导及假设
一、研究风险压力传导机制的必要性
二、企业风险导致群体离职的压力传导机制研究及理论假设
三、雇员群体离职对企业重大信用风险的预警信号假设
四、本章小结
第五章 基于预警信号的信用评分卡定量模型的构建与检验
一、信用评分卡模型的适用性与方法设计
二、数据规划、收集与清洗
三、预处理与数据检验
四、建立信用评分卡预警模型
五、评分卡建模结果分析
六、本章小结
第六章 基于A科技集团的案例分析
一、A集团的发展与雇员离职现象的概述与分析
二、关于本案例的综合解析
三、案例思考
四、本章小结
第七章 结论与启示
一、主要工作与结论
二、理论贡献与启示
参考文献
附录 离职事件半结构式访谈
致谢