Предмет. Методические аспекты разработки управленческих решений в области вознаграждения персонала в условиях неопределенности бизнес-среды. Цели. Развитие методических положений по управлению системой вознаграждения персонала с применением сценарного подхода. Методология. В основе исследования лежит инструментарий сценарного анализа. С опорой на данные официальной статистики определены прогнозные значения индикативных показателей для сценариев развития автомобильной промышленности на основе модели авторегрессии – скользящего среднего. Результаты. На основании результатов исследования разработаны предложения по реализации сценарного подхода к управлению системой вознаграждения персонала. Определены прогнозные значения индекса производства автотранспортных средств, уровня безработицы, темпа роста средней заработной платы в автомобильной промышленности. Предложены меры в области вознаграждения персонала для базового, оптимистичного и пессимистичного сценариев развития автомобильной промышленности. Выводы. Применение сценарного подхода к управлению системой вознаграждения персонала позволяет учесть влияние факторов внешней бизнес-среды. В отличие от традиционного подхода к прогнозированию, основанного на экспертных оценках, реализованный в рамках настоящего исследования сценарный подход примечателен большей формализованностью с опорой на количественно измеримые индикативные показатели развития отрасли. Все это позволяет повысить гибкость и адаптивность системы вознаграждения к происходящим изменениям.
Максютина Е.В., Головкин А.В. Автомобильная промышленность России: проблемы развития в «осыпающемся мире» // Региональный экономический журнал. 2020. № 1. С. 71–83. EDN: XUFTFR
Феофанов К.А. О сценарном подходе к прогнозированию // Социологические исследования. 2008. № 5. С. 67–73. EDN: IQFTPL
Симачев Ю.В., Кузык М.Г., Бутов А.М. Российский автопром: ключевые особенности, влияние коронакризиса, перспективы развития // ЭКО. Всероссийский экономический журнал 2021. № 8. С. 8–37. DOI: 10.30680/ECO0131-7652-2021-8-8-37
Загидуллин А.Р. Оценка уровня экономической безопасности предприятий автомобилестроения // Прогрессивная экономика. 2025. № 5. С. 237–250. DOI: 10.54861/27131211_2025_5_237 EDN: TLPSET
Капелюшников Р.И. Анатомия коронакризиса через призму рынка труда // Вопросы экономики. 2022. № 2. С. 33–68. DOI: 10.32609/0042-8736-2022-2-33-68 EDN: ZAPVNU
Рощин С.Ю., Сидорова А.С., Солнцев С.А. Структура заработной платы и кадровая политика российских компаний // Российский журнал менеджмента. 2018. Т. 16. № 4. С. 481–498. DOI: 10.21638/spbu18.2018.401
Вакуленко Е.С., Гурвич Е.Т. Гибкость реальной заработной платы в России: сравнительный анализ // Журнал Новой экономической ассоциации. 2016. № 3. С. 67–92. DOI: 10.31737/2221-2264-2016-31-3-3 EDN: WRKYXD
Милякин С.Р., Скубачевская Н.Д., Валеев С.В. Автомобильный рынок в новых условиях: состояние и перспективы // Проблемы прогнозирования. 2024. № 2. С. 138–151. DOI: 10.47711/0868-6351-203-138-151 EDN: CHBJPD
Пьянкова С.Г., Ергунова О.Т. Трансформация базовых компетенций человеческих ресурсов в эпоху цифровизации // Ars Administrandi (Искусство управления). 2025. Т. 17. № 2. С. 267–294. DOI: 10.17072/2218-9173-2025-2-267-294 EDN: LMNRIE
Платонова А.И., Попов В.С. Сравнение точности моделей прогнозирования временных рядов: ARIMA, Prophet, LSTM и GRU // Современные инновации, системы и технологии. 2025. Т. 5. № 2. С. 3061–3070. DOI: 10.47813/2782-2818-2025-5-2-3061-3070 EDN: LDSMFM
Цыпин А.П. Изучение динамики среднедушевых доходов с использованием статистических методов: анализ временных рядов // Учет. Анализ. Аудит. 2025. Т. 12. № 1. С. 46–61. DOI: 10.26794/2408-9303-2025-12-1-46-61 EDN: ZSSEDQ
