摘要：本文通过分析对冲基金积极主义参与公司治理的动机,梳理了欧美学者在对冲基金积极主义与公司治理方面的研究成果,并探讨了中国对冲基金积极主义策略在公司治理中的应用。综合国内外研究现状,提出了对我国对冲基金积极主义策略发展的启示,包括完善法律法规与监管机制、借鉴国际经验与市场环境比较分析、促进公司治理质量提升、设计激励机制与激励政策、加强产权保护与股东权益保护等建议。这些研究成果为我国金融改革和资本市场制度建设提供了重要的理论支持和实践指导。

摘要：运用互联网技术进行信息披露、IPO路演、互动交流、形象宣传等已成为当前国内外上市公司广泛开展的新型投资者关系管理活动。互联网投资者关系管理的优势显然,而其风险极易被忽视。本文分别以公司、投资者和监管机构为博弈参与方,通过构建信号传递博弈、完美信息动态博弈和不完全信息静态博弈模型,对上述三方面临的风险及其形成机理进行分析。结果表明,互联网环境下的投资者保护法律法规不健全、公司机会主义信息披露倾向、投资者风险意识和信息甄别能力不足、有效监管机制缺失等因素可引发多种风险。因此,监管机构应密切关注并创新设计监管机制,建设安全、高效的网上信息生态环境,切实保护投资者的合法权益。

摘要：针对MOOC教学视频内容检索不便和教学知识点与视频帧无法关联的问题,基于知识注释的MOOC视频快速检索系统探究了视频快速分割方法,该方法主要利用MOOC教学视频特殊性和图像哈希函数比较图像相似度判定视频分割边界,从而对视频进行快速分割,分割后结合视频注释辅助系统,将视频内容、知识结构、课件信息等教学资源进行关联注释,方便用户进行MOOC教学视频的检索。通过大学英语的教学MOOC视频和微课视频的分割、检索实验测试,表明了视频分割、检索的方法有效,有助于教学设计者视频注释和用户检索,因此,视频注释辅助系统在各大MOOC教学平台具有一定的应用价值。

摘要：针对资产评估的公正性、科学性问题,以及评估方、利益方、监管方三者的博弈关系,运用AHP分析资产评估体系建立基于大数据的资产评估模型,该模型采用决策树算法分析,改进了传统资产评估,并提供了资产评估收益预期回报。在评估模型基础上,引入数据挖掘和云计算技术,设计基于大数据的资产评估平台,从平台的数据采集、数据挖掘到机器学习,详细分析了资产评估平台功能,并对平台的接口和核心算法进行设计,最终通过基于大数据的房地产估价案例分析进行论证。

摘要：历史大数据显示,政治、军事、金融、疫情事件是金融风险触发的重大因素,网民、投资者对事件的关注度越大,事件影响力随之扩大,从而把金融事件传播转向金融风险传染。通过用户量级、用户结构、用户行为、用户指数构建用户参与模型,并以此模型构建金融风险预警系统。系统通过采集2000年至2018年大量相关支撑数据,在建立风险指标、用户参与等各类数据库基础上,运用机器学习算法设计预警、预测系统,最终用系统采集的数据库进行效果分析和相关性检验,得出量化结论。

摘要：本文以审计“免疫系统”理论作为背景,探究在突发公共事件审计治理中,如何优化路径,有效疫系统功能,提出健全配套法规制度、构建应急响应机制及全方位信息系统、加强审计队伍建设、强化审计等途径,实现其威慑、预警、监督、揭露抵御与修补的审计免疫功能定位,推动突发公共事件审计规范化发展国家治理能力。

摘要：突发公共事件的特殊性决定了国家审计治理过程中需要引入公众参与。然而,目前我国公众参与突发公共事件审计仍然面临着认知不足、能力欠缺、意愿不强、制度缺失等问题。因此,有效提升公众参与突发公共事件审计的积极性与有效性成为国家审计治理的焦点与难点。在托马斯有效决策模型再分析的基础上,重新构建突发公共事件审计公众参与模型,以参与目标为起点,以参与保障为支撑,综合参与主体、参与内容、参与方式、参与程度、参与评估、参与反馈等六大维度,将公众参与融入到突发公共事件审计治理的全过程。应提升参与认知,科学区分参与主体,健全保障机制,强化参与评估。