外贸公司：网络时代重新定位

在国际交往中，网络最大程度地克服各国在时间和空间上的差异，保证沟通顺畅……所有这一切更有利于生产型企业和消费型企业的经营和发展。而传统外贸公司面临着在网络经济中找到自己位置的严峻挑战。     

美国NASDAQ市场透视

伴随着美国经济的发展步伐，NASDAQ于1971年正式运行：20世纪90年代达到鼎盛；进入21世纪，NASDAQ股指连续两次大幅下跌，昔日风光不再。鉴于美国当前的经济现实，NASDAQ要复兴，尚需时日。     

农村小额信贷业商业化的进程、条件及对策

目前我国小额信贷业尚处于起步阶段,但东南亚及拉丁美洲很多国家的小额信贷业已经发展到相当成熟的阶段。这些国家的经验表明,小额信贷业可持续发展的前提就是经营商业化、利率市场化和风险控制完善化。当前我国发展小额信贷业可以有效地缓解我国城市流动性过剩和农村流动性不足的问题,同时促进“三农”发展。本文在梳理国际小额信贷业发展经验的基础上,对我国小额信贷业的发展提出了借鉴和建议。     

企业生命周期视角下实现企业再成长的人力资源管理实践:一项双案例比较研究

企业生命周期理论提出,企业创新精神的丧失是企业老化的关键原因.对于企业而言,实现企业的再成长需要与之配套的人力资源管理体系.本文从企业生命周期视角出发,以百度和腾讯为案例进行对比分析,提出了实现企业再成长的人力资源管理理念:一是以激发创新为核心,以用户需求满足为落脚点二是围绕创新精神的激发,打造知行合一的人力资源体系.     

一种增强型指数追踪模型设计及应用

研究目标：构建了可以调节追踪误差和超额收益的增强型指数追踪模型,并给出了广义最小角度回归算法（GLARS）,用以计算调节参数作用下模型解的折中路径。研究方法：通过模拟数据和五组世界主要股票市场指数的历史数据,对本文提出的模型和算法与同类模型和算法进行了性能比较;同时追踪上证50指数构建若干稀疏且稳定的资产组合模型,通过信息比率等指标对投资组合进行评价。研究发现：本文构建的模型可用以构造权衡追踪效果和超额收益,且稀疏的资产组合,GLARS算法相对传统预设参数的算法具有良好的求解能力和计算速度。研究创新：引入调节参数平衡追踪效果和超额收益,并针对中国股票市场的特点,在增强型指数追踪模型施加非负约束;GLARS算法可遍历所有折中意义下的最优解。研究价值：本文提出的增强型指数追踪模型在国内具有较强适用性,在保证资产稀疏性的前提下可以得到超额收益,同时丰富了目前投资组合中的方法论研究。     

美元定价权外移与美联储危机干预之困

由次级房屋抵押贷款引发的美国金融危机目前已经演变成了全球性金融危机。美联储自去年以来迭创新招进行危机干预,但我们看到的却是危机的愈演愈烈,每一次的干预都显得徒劳,最终不得不由政府出面来进行救助。这一方面与危机涉及的金融产品的复杂性有关,另一方面,笔者通过研究发现,也与美元定价权外移有关。本文通过对美元定价权外移的历史背景以及美联储危机干预的效应分析,发现美元定价权的实际外移给美联储的危机干预带来了相当的困惑,由此阐明全球化环境下保住货币定价权至关重要。     

加快评估立法步伐 加强评估法律体系建设

随着我国改革开放的不断深化,我国评估行业发展取得了长足进步。实践证明,评估行业在保证国有资产安全、防范金融风险、保障交易公平、保护投资者权益和维护经济秩序等诸多方面都发挥着不可替代的作用,已经成为我国社会主义市场经济不可或缺的重要中介服务行业。这一成绩的取得,是评估监管部门．评估自律组织和广大评估机构、评估师共同努力的结果,来之不易,可喜可贺!     

中压加氢裂化装置催化柴油改质的工业应用

介绍了在柴油十六烷值与其化学组成关系的基础理论研究成果的基础上,在装置催化剂体系和反应机理不改变,分馏系统流程不做改造前提下进行催化柴油改质的工艺探索。实际工业应用表明：在中压加氢裂化装置上进行的原料切换过程整体平稳,装置产品结构分布合理,产品质量稳定可控,改质后柴油十六烷值提高了17个单位,多环芳烃脱除率为99.98％。     

Modeling the effect of patient choice on the performance of open access scheduling

Open access scheduling, introduced in recent years, is a revolutionary concept for improving healthcare access and reducing patient no-shows. In this paper, a Markov chain model is presented to capture appointment scheduling in open access clinics when considering patient choice of appointments. Due to the curse of dimensionality, it is impossible to solve the steady-state distribution of the Markov chain model for a typical-size open access primary care clinic. Therefore, an approximate approach is proposed to efficiently estimate the performance of a provider capacity policy based on the Markov chain model. This approach can accurately estimate the performance of a practical capacity policy in a significantly shorter time. Using this approach, the impact of patient choice on the performance of provider capacity policies is investigated.