监管者变更与执法力度

法律的完善和严格执行有助于推动证券市场的发展。本文认为，处于转型时期的国家法律基础薄弱，执法质量也不高，选择性执法可能作为一种重要的替代机制，即管制者的执法力度会受到多种因素影响。以转型的中国为例，本文发现，上市公司发生违规的时期不同会影响监管机构的执法力度，执法者更有可能从重处罚任期前发生的违规。进一步分析发现，违规企业的国有背景也影响了执法力度，同样是跨期处罚，国有企业面临处罚的处罚更轻。上述理论分析，得到了经验证据的支持。本文为理解转型经济国家法律执行的效率和影响提供了一个新的视角。

监管信号、风险评价与审计定价:来自审计师变更的证据

本文研究了监管信号对审计定价的潜在影响。通过比较自愿性与监管诱致性审计师变更样本的审计定价 ,发现在控制了一般意义上的审计风险评价 (以事后审计报告类型为替代 )差异后 ,监管诱致性变更的审计定价显著高于自愿性变更样本的审计定价。我们将此发现解释为 ,监管诱致性变更所传递出的监管信号提高了后任审计师对审计客户的风险评价水平 (更可能是心理上的 ) ,并进一步传导为审计定价的提高。

关于对宗地变更监管审核系统的探讨

随着市场经济活动的日益复杂,土地产权问题的矛盾在现在社会中也显得日趋明显,而由于宗地变更涉及到产权关系和经济利益,对宗地的变更监管也显的尤为必要。本文结合新旧两种变更模式详细分析了宗地图形和属性变更的过程规律,为地籍信息系统实现地籍图形、属性变更及变更过程的审核监管等提供了理论和技术依据。

监管诱致性审计师变更与审计意见的相关性研究——来自证券审计市场的经验证据

近年来我国证券审计市场接连爆发了一起起审计失败案例,例如"黎明股份"、"银广夏"、"蓝天股份"等,涉案注册会计师扮演了极其不光彩的角色。证券监管部门针对注册会计师的执业行为出台了一些政策,对于未能通过年检的会计师事务所实施暂停或撤销其证券许可证的处罚,从而引发监管诱致性审计师变更。本文以此研究监管诱致性审计师变更与审计意见的相关性。

酒精饮料食品安全合规风险信息的自动检测方法

随着食品安全法规的不断发展,紧跟时事,及时了解条款修订情况对企业确保遵守并降低潜在的风险至关重要。利用计算机技术有助于自动识别监管变更,精简监察流程并能够及时地响应。该研究旨在探讨机器学习算法在食品安全风险管理中的应用。研究提出了一个提高合规风险管理效率和有效性的框架,基于Transformer的双向编码器表示(bidirectional encoder representations from transformers,BERT)——一个预训练的自然语言处理模型,以典型的监督学习模型为基线,被用来识别与特定食品类别潜在食品安全风险相关的新闻信息变化情况。新闻报道中的组织、食物、风险、法规等关键实体被BERT模型自动提取。以酒精饮料为例,结合领域专家提供的标注数据,研究得到了一个微调的(有提高的)BERT模型,该模型可以自动检测与酒精饮料和与之相关的关键实体相关的潜在监管变化。结果表明,相关性预测的F1分值为0.88,实体识别的F1分值为0.60。所提出的方法有可能显著减少手工工作,提高检测监管变化的准确性,最终强化食品企业的合规策略。

土地利用数据库实时增量更新与监管模式及技术方法

目前我国第二次土地调查土地利用数据库已经基本建成,如何保障第二次土地调查成果的现势性和时效性十分重要。笔者提出了省、市、县三级联动的实时增量更新与监管模式和思路,分别从数据变化源的确定、时态数据模型与存储,以及实时增量更新生成与逐级汇交等几个方面进行了详细阐述。最后进行了系统设计和原型开发,并以辽宁省土地利用监管系统为典型案例对省、市、县三级联动的实时增量更新与监管模式进行了验证。