论电子商务环境下我国协商与调解制度的改革与完善

在网络时代,我国协商与调解制度要适应电子商务争议解决的需要,并更好地融入我国法制现代化和国际化的潮流,需从以下两个方面进行改革与完善:推进协商与调解制度的规范化、法制化;拓展和提升在线协商与调解服务.     

盗版威胁下信息产品在线销售模式选择研究

针对由信息产品制造商和在线平台组成的在线渠道供应链,将信息产品分为传统版本和数字版本,考虑数字盗版的威胁,构建了三种在线渠道合作模式：单一传统版本模式(S模式)、双版本分销模式(W模式)和双版本代销模式(A模式),对比分析了不同模式下在线渠道参与者的利润,力图为在线渠道参与者的决策提供参考。研究发现,若正版与盗版差异较小,或盗版监管力度不足,制造商和在线平台都倾向于采取单一传统版本模式;否则,采取双版本模式更优,当佣金比例适中时,制造商和在线平台在代销模式下可达到双赢。     

网络购物的法律调整

作为互联网发展的产物,网络购物具有快捷、方便、丰盛和廉价的优势,因此已经被越来越多的人喜欢和接受。但其虚拟性、开放性、流动性的特点,使得网络购物在发展的同时也产生了大量的法律问题,使消费者对网络购物产生了恐惧和警惕心理。为使消费者在网络购物中有一个放心、安全的环境,有必要借鉴国外先进经验,制定专门的电子商务法,完善投诉处理机制和社会信用体系。     

海外市场的在线生产策略选择及其竞争策略

在参与全球化竞争的过程中,面对复杂多变的不确定海外市场,公司需要在出口(EXP)、许可证生产(LG)和海外直接投资(FDI)3类进入模式之间选择.运用在线算法研究了海外市场在线进入模式和转换时机选择问题的决策,设计了海外市场进入模式的最优在线策略.结果显示:海外市场的进入与退出成本将对进入模式的选择与转换时机产生迟滞作用,迟滞的幅度受不同模式之间进入与退出成本的差异和不同模式下单位产品成本差异的影响.在经济全球化的趋势下,模型的策略和结论对我国一些国际化经验不足却不得不进入海外市场参与竞争的企业具有一定的借鉴意义.     

基于竞争差分析的占线单向交易策略

针对交易者事先仅知道价格波动范围的占线单向交易问题,基于Savage后悔值准则提出了竞争差分析方法,通过引入一个假想的能够控制价格的“对手”将原来的单人决策问题转化为双人零和博弈问题.与竞争比分析相比,竞争差分析由于目标函数的数学形式更简单,因而可以直接采用逆向归纳法求解获得使最大后悔值(竞争差)最小化的稳健的占线交易策略,并找出对于交易者而言所有可能的最糟糕情况,而不必像竞争比分析那样需要事先猜测最优占线策略的特征;此外,数值模拟结果表明,基于竞争差分析的占线算法更节省计算时间,且在解决收益最大化问题时不像竞争比分析那样过于保守,一般具有更好的期望绩效.     

网络口碑动机与口碑行为的关系研究

了解消费者网络口碑传播的动机与行为规律是企业制定针对性网络口碑营销策略的重要前提。本文在深入访谈和问卷调查的基础上,通过因子分析发现了消费者口碑传播的九种动机,并采用回归分析研究了动机与口碑传播行为的关系,发现社区兴盛、信息回报、情感分享、支持/惩罚商家、改进服务、提升形象和获得奖励这七种动机对口碑传播行为具有显著影响。     

零售店顾客冲动性购买行为探析

零售店顾客冲动性购买行为目前正在被越来越多的零售商所重视。研究顾客冲动性购买行为的类型、特点以及影响顾客冲动性购买行为的因素,分析冲动性购买对零售商可能产生的影响,对零售商有效把握顾客冲动性购买所带来的商机具有现实的应用意义。     

大学生网络受骗的类型､原因及对策研究

理论界对网络诈骗的研究主要集中在网络的特殊性上,对诈骗区域和受骗人特点研究不多.校园网络诈骗事件层出不穷,已经成为侵犯大学生财产安全的一大毒瘤,究其原因,主要包括大学生信息容易泄漏与网络诈骗行为的密集覆盖,大学生涉世不深与网络诈骗手法多样且周密,大学生多种需求与网络诈骗投其所好,大学生的大多数沉默与网络诈骗的难以根除.当前相关法律法规没有对网络诈骗作专门规定,作为学生生活学习主要场所的学校,应从手段、行为方式、财产属性和对象上对校园网络诈骗进行类型化区分,采取有针对性的手段予以防控.     

浅析高校如何应对大学生网络舆情

互联网已对大学生的思想和行为产生深刻影响,大学生网络舆情的出现正是这种影响的外显。如何监测并及时科学地应对网络舆情成为高校教育管理工作的一项重要任务。高校应建立完善舆情监控机制,尊重大学生权利意识,做好舆情引导。     

Sparse Change-point HAR Models for Realized Variance

Change-point time series specifications constitute flexible models that capture unknown structural changes by allowing for switches in the model parameters. Nevertheless most models suffer from an over-parametrization issue since typically only one latent state variable drives the switches in all parameters. This implies that all parameters have to change when a break happens. To gauge whether and where there are structural breaks in realized variance, we introduce the sparse change-point HAR model. The approach controls for model parsimony by limiting the number of parameters which evolve from one regime to another. Sparsity is achieved thanks to employing a nonstandard shrinkage prior distribution. We derive a Gibbs sampler for inferring the parameters of this process. Simulation studies illustrate the excellent performance of the sampler. Relying on this new framework, we study the stability of the HAR model using realized variance series of several major international indices between January 2000 and August 2015.