医院志愿者管理工作策略分析与解读

随着人们生活水平的不断提高,人们也渐渐把目光放到了医疗服务方面。医院为了提高医院服务能力和办事效率,也分批次向社会招录一些志愿者,虽然改变了医疗服务水平问题,但是也随之带来了一些管理问题。     

英美网络谣言治理的法律规制与行业规范

谣言治理是一个世界性难题，在治理过程中很难把握好法律规制与表达自由的平衡。以美国为代表的国家主张以诽谤罪来定性谣言和甄别其危害程度，提出了“实际恶意”“公众人物名誉权”等具体的可操作化原则来治理谣言。以英国为代表的国家则尝试运用行业自律手段，如整合互联网行业资源、制定互联网企业自律公约、对互联网内容进行分级以及设立公民咨询局等措施来治理网络谣言。     

大数据知识产权法律规制研究

大数据具有多重法律属性,其所具有的知识产权法属性虽然作为多重属性中的一种屡被提及,却多用于多重属性的整体性研究,或者具体行为的判定研究,尚且缺乏较为深入的专门探讨。在知识产权法律规制模式下,深入分析大数据的知识产权法属性,并以大数据的法律规制为基础,进一步完善现有的知识产权法律制度,将有助于知识产权法对包括大数据在内的更多信息、技术形态进行更为有效的规制与保障。     

房地产众筹的法律风险研究

伴随着近几年来国内楼盘市场价格持续走低以及房地产行业的大资金需求逐步攀升,房地产开发商们渐渐把目光聚焦在集金融、互联网为一体的房地产众筹。加之房地产投资群体开始走向年轻化、分散化,房地产众筹开始在中国开始"大热","中国房地产众筹联盟"更在平安好房、万科、协信、碧桂园等房地产巨头的联合下建立起来。随着楼市开始逐渐增大的去库存化力度,其去行政化的趋势也愈加明显。但在中国,房地产众筹却仍然存在着一定的法律风险。故而本文将就房地产众筹所存在的法律风险对我国相关制度完善进行分析。     

中央企业经营者道德风险行为监管概念模型

目前,中央企业经营者中的一些道德风险违规行为时有发生,给国有企业的改革、发展和稳定带来了不良影响。本文从行为动机、行为收益、行为能力3个方面分析了道德风险行为的成因,归纳与总结了5种典型性道德风险行为,构建了三维度的监管模型,提出了建立健全预防中央企业经营者道德风险行为监督管理的新思路。     

论知识产权中的知识诚信

学术不端行为是近年被各界普遍关注的行为,它主要是指存在于学术界和学术研究活动中的弄虚作假、剽窃抄袭或者其他违背科学精神和道德的行为。     

海南高速公路东线边坡植物群落物种多样性及其与环境关系

沿海南省东线高速公路设置13个样地,对其进行植被群落物种多样性调查,并采集样地土壤,测定含水量、p H、有机质、全N、电导率等指标,探讨植被群落物种多样性、群落类型以及α多样性指数与土壤因子的关系.结果表明:样地共调查到植物43种,分属17科41属,其中,禾本科、豆科分占物种总数的23.25%、18.60%.狗牙根、蟛蜞菊、野扁豆、紫茎泽兰在其群落中重要值都在0.2以上.根据TWINSPAN分类结果,将样地植物划分为四个群落类型:厚藤—蕨—蟛蜞菊,狗牙根—蟛蜞菊—假马草,紫茎泽兰—野扁豆—土牛膝,黄花稔.高速公路边坡的α多样性偏低.Margalef指数、Shannon-Weiner指数与含水量正相关,Pielou指数与含水量负相关.Shannon-Weiner指数、Simpson指数与有机质、全N、p H、电导率正相关,与C/N负相关,Margalef指数刚好相反,表明土壤含水量是边坡植被α多样性差异的最主要影响因子.     

论遗产继承中债权人利益的保护

遗产债权人的利益保护问题不仅关乎继承人和债权人的经济利益,而且关乎整个社会经济交往秩序的稳定与安全有效的保护遗产债权人的利益因而显得非常重要.中国现行继承法对债权人利益保护的规定却存在着明显的疏漏与不足.本文章将尝试对这种疏漏及其产生原因做出探讨并提出可能的解决方案.     

一种新的高维数据降维方法

一、前言现实世界中存在着大量的复杂事物及现象,人们希望揭示隐藏在这些纷繁芜杂的表象下的事物和现象的客观规律。随着信息技术的发展,我们面对的数据越来越复杂,往往具有如下特点:(1)样本点数量巨大;(2)数据收集的频率越来越高;(3)数据内部存在结构化的特征;(4)指标变量众多。例如天气状况,用来描述气象特征的指标非常多,像温度,湿度,气压,风力,降雨量等等,对于每时每刻的天气状况,可以用多变量组成的向量数据细致的表示。大量出现的高维数据不仅提供了极其丰富、详细的信息,而且对数据分析中的变量选择、多元建模带来了挑战:怎     

上证50ETF期权隐含波动风险对资本市场风险的预警能力分析

使用上证50ETF期权数据计算隐含波动率风险来刻画"常规"的波动,使用隐含尾部风险刻画非对称的隐含波动风险,构造出了对中国股票市场有显著风险预警能力的风险测度。首先,选取上证50指数和沪深300指数,使用两指数收益率序列的高阶矩作为股市未来的风险度量,用长短国债利差作为宏观风险的代理变量,证实了上证50ETF期权隐含波动率风险和隐含尾部风险对未来6个月内的股票市场风险和宏观风险都有显著预测能力。其次,使用有变点的分位数自回归模型对隐含尾部风险进行建模,并在贝叶斯框架下使用MCMC方法估计出了两个隐含尾部风险的突变日期:2016年3月3日和2017年12月15日。使用以上两个突变日期将股指序列和长短国债利差序列划分为三个时期,发现三个时期内的股票市场风险和宏观风险都有显著的差异。观察差异结果可以发现,当金融市场处于高波动风险时,宏观风险也相应较高,尾部风险呈高分位膨胀性;随着尾部风险的突变发生,金融市场和宏观市场风险开始降低并结束波动期,继而迎来一段时间的稳定上升;当市场一直处于较为稳定的上升状态并伴随着较低的宏观风险时,此时尾部风险逐渐增加并再次发生突变,预示着股票和宏观市场再一次迎来一段波动期。研究证明,期权隐含波动风险对股票市场乃至宏观资本市场都有显著的风险预警能力。