企业信用建设
企业信用建设的相关文献在2002年到2022年内共计86篇,主要集中在经济计划与管理、财政、金融、中国政治
等领域,其中期刊论文86篇、专利文献37153篇;相关期刊68种,包括法人、思想政治工作研究、改革与开放等;
企业信用建设的相关文献由68位作者贡献,包括丛巍、任文燕、吴良刚等。
企业信用建设—发文量
专利文献>
论文:37153篇
占比:99.77%
总计:37239篇
企业信用建设
-研究学者
- 丛巍
- 任文燕
- 吴良刚
- 姜毅
- 宋经雯
- 谭向阳
- 马杰
- 乔永锋
- 何春德
- 何玲
- 佘元九
- 修连伟
- 刘伟
- 刘俊剑
- 刘又林
- 刘虹
- 向欣
- 吴伟
- 如钢
- 孙凤娟
- 孙华
- 宋志平
- 尚勇
- 屠友善
- 庚向群
- 庾向群
- 张捷
- 张玉杰
- 张青松
- 方俊
- 李国政
- 李晓晖
- 李蕾
- 杜恒瑞
- 杨剑虹
- 杨婷婷
- 杨学进
- 杨瑞雪
- 杨笑娜
- 梁水根
- 楼立萍
- 段顺华
- 汪洪君
- 沈庆中
- 沙磊
- 洪佳
- 涂赞洁
- 王伟
- 田心
- 申屠家杰
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詹绍文;
杨婷婷
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摘要:
市场经济深入发展过程中,诚信缺失已成为现代企业发展中不可忽视的负面现象。但仍有一些企业家秉承着传统儒家诚信精神,在企业信用建设和社会市场经济信用体系建设的路上不断努力和奉献着。针对儒商诚信精神与企业信用建设之间的关系,通过定性分析法和案例分析法提出三种理论假设:第一,儒商诚信品质对企业信用建设具有伦理价值意义;第二,企业建立信任的基础是管理者自身的诚信品质;第三,企业的诚信氛围能够通过提高组织成员的信用意识促进其信用行为。在此基础上,通过典型案例分析对每种理论假设进行论证。
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杨学进
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摘要:
引言:现阶段供应链企业之间的资金融通情况,对于企业可持续发展造成的影响持续增强。在此影响下,物流企业的发展方向和市场地位也逐渐发生变化。以供应链金融体系的视角,分析中小型物流企业的实际发展,对中小型物流企业在供应链金融体系中所占的地位和发挥的作用进行准确定位,重点对中小型物流企业的未来发展进行研究,从而在对现有物流企业发展存在的问题进行研究的基础上,研究并建立物流企业参与下的全新供应链金融形式,明确在供应链金融活动过程中物流企业的发展策略,重视中小型物流企业的企业信用建设,同时打造品牌效应,促进中小型物流企业的可持续发展。本文将通过分析供应链金融的发展形势,同时对中小型物流企业在融入供应链金融体系中存在的不足进行研究。
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王伟
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摘要:
党的十九届四中全会对实现国家治理的制度化进行了全面安排和部署。法律是最为重要、最为核心、最为严密的制度,也是制度的高级表现形式。从这个意义上讲,实现国家治理的制度化,首先要实现国家治理的法治化。作为依法治国基本方略的重要内容,企业信用体系建设法治化必将成为我国社会经济发展的重要基础。
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楼立萍
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摘要:
从财务角度看,商业信用相当于卖方给予买方的一个短期融资.当企业受到银行信用的配给限制时,常常会转向求助于卖方提供的商业信用.我国的市场经济上不完善,商业信用的作用更加明显.本文通过文献研究法、案例分析法这两种研究方法对货币政策周期与商业信用的关系进行了研究.首先通过对文献的归类总结,构建出本文的理论基础;然后通过案例实证分析进行研究.发现,在紧缩性货币政策时期和扩张性货币政策时期,企业对商业信用的选择目的不同.
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何玲
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摘要:
第四届中国企业治理高端论坛暨《中国企业信用建设报告(2017-2018)》(以下简称《报告》)发布会日前在北京举行。《报告》显示,2017年,我国企业信用制度与监管体系建设有条不紊地推进和落实,企业信用信息公示平台建设成效显著,信用监管信息化程度高,数据协同共享更加便利,重点问题治理精准度高,线上线下监管并重;更加重视失信企业信用修复.
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摘要:
主编:张建华王伟出版社:中信出版社《中国企业信用建设报告(2017-2018)》是中国行为法学会企业治理分会就企业信用建设问题组织编写的第三部专题研究报告。我们知道,信用建设既需要依靠法律、制度和政策,更需要依靠诚信理念的倡导和诚信土壤的培植。几年来,企业治理分会作为信用建设的积极倡导者,一直坚持撰写和出版企业信用报告。
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- 上海海豚企业征信服务有限公司
- 公开公告日期:2020-04-21
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摘要:
本发明提供一种基于信用大数据标签的企业信用评分模型生成算法,涉及评分模型生成技术领域。该基于信用大数据标签的企业信用评分模型生成算法,包括以下步骤:1、基于信用大数据的标签分类与定量分析方法,将原始数据标签化,构建企业标签矩阵;2、根据身份标签筛选,构建企业场景标签库;3、运用(k,ε)‑核心集处理企业标签矩阵;4、随机森林算法对企业信用数据进行指标筛选;5、将IV值作为单变量筛选的标准;6、将筛选后的变量拟合逻辑回归模型。本发明,通过利用大数据信用标签,采用母子模型结构,先通过子模型将稀疏的大数据信息加工成密集信息,再将子模型的输出信息作为母模型的输入变量,将信息逐层加工,形成模型嵌套模型的技术架构。
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