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数字会计技术对财务的影响
1.7。Justification ....................................................................................................................... 5
为什么财务的未来需要无许可的体系结构
意识到这一愿景将减少对单一失败，促进竞争的依赖，并平衡已建立参与者的市场力量。这些功能对于创建一个更具用户的TRIC金融系统也至关重要，该系统能够使个人能够对其资产和数据进行更大的控制权。当然，启用这些功能可能会引入新颖的风险和政策注意事项，这需要作为新系统的发展和扩展来解决。达到适当的平衡将释放远远超出财务的利益，从而推动主流商业和其他行业的变革性变化。就像互联网改变了社会和经济的各个方面一样，无许可的区块链网络现在正在重新定义如何创造，交换和管理价值的基础。
探索机器学习对财务的影响...
有效的市场理论以及证券在合理上的想法随着时间的流逝而面临越来越多的批评（Borovkova＆Tsiamas，2019; Daniel等，1998）。已经观察到了几个市场异常（Malkiel＆Mullainathan，2005年），包括金融市场过度反应（Bondt＆Thaler，1985，1990）和不足，即短期动量，长期逆转，长期逆转和资产价格高波动性的存在（Daniel等人），为其提供了支持（Daniel et al。，1998年），尤其是其支持的（尤其是）。一些院士提出了与EMH一致的这种异常情况的解释，例如，过度和不足的反应次数随机发生并且同样普遍（Fama，1998年），以及机构投资者能够抵消由熟练的投资者造成的异常的潜力（Shiller，2003年）。
2024年的第3号有关财务的实施...
考虑：为了执行2023年第216条第（1）条第4款关于金融部门发展和加强的监管机构，金融服务局（Otoritas Jasa Keuangan）有权规范金融部门技术创新； b。 OJK法规（POJK）编号13/pojk.02/2018中有关金融服务领域数字金融创新的规定，有关数字金融创新的规定不再符合需求，因此需要修改； c。基于字母A和B中提到的考虑因素，认为有必要规定有关实施金融部门技术创新的POJK；观察：1。2011年第21卷关于金融服务局（Otoritas Jasa Keuangan -Ojk）（印度尼西亚共和国的国家公报20111年111号，补充了印度尼西亚共和国国家公元5253号5253号国家公元），按照2023年第2023号的国际综合部门的第4章（第2023号）的增长（第20章）的份额（第20章印度尼西亚共和国公报6845）； 2。2023年第4号法案有关金融部门的发展和加强（印度尼西亚共和国第4号国家公元2023年，补充了印度尼西亚共和国第6845号国家宪报）；
公司治理对财务的影响...
摘要研究公司治理对财务绩效的影响，并探索公司治理机制在哪些程度上影响公司的声誉。就业代理理论是概念模型的基础，该研究调查了公司的声誉变量影响了伊拉克金融公司的财务绩效。使用多元回归分析，该研究探讨了九个公司治理指标，八个财务绩效指标和五个公司声誉指标。在五年（2018-2022）期间，在伊拉克证券交易所列出的20个银行进行的测试中进行了分析的数据。结果表明存在积极和消极的关系，以及公司治理指标与公司声誉对财务绩效的关系没有影响的证据。调查结果表明，Choiceofadequatecorporate的治理指标和声音实践可以提高公司的声誉以及银行的财务状况。这项研究有助于理解治理如何影响公司声誉，吸引投资者和客户以及最终的财务绩效。结果对学者和政策制定者确定公司的声誉和财务绩效的影响都产生了影响。关键字：公司治理，公司声誉，财务绩效，代理理论1。在学术界中，该术语是在1970年代创造的，自那时以来，多年来已经变得多样化（Teixeira＆Carvalho，2023年）。和Damagestudy by Naz等人。引言公司治理的概念在美利坚合众国的第二次世界大战期间首次非正式地使用了经济增长，公司开始迅速繁荣和发展，包括其资本和雇员。公司治理最近成为一个独特而系统的研究领域，与许多研究领域相交，包括会计，金融，管理，社会学，政治，微观经济学和组织经济学。Its purviews a wide rangeof topics including corporate governance requirements and changes in the general debated on the subject(Cadbury Report in 1992, Sarbanes-Oxley Act in 2002; Pandey et al.,2023).Effective corporate governance positively correlates with effective management for the optimal utilization offinancial resources, while poordecisions making debilitate companies and damagecash flows.因此，存在强大的治理机制将确保对公司和所有利益相关者的增加价值，从而减轻融资的机会并提高财务绩效。（2022）讨论了公司治理在财务绩效中的作用以及营运资金管理的中介作用。结果表明，公司治理和营运资本管理与财务绩效呈正相关，适当的政府实践通过提高声誉来改善绩效（El Khoury等，2023）。根据Teixeira＆Carvalho（2023）的说法，良好的公司治理对公司很重要，因为它可以确保对公司有效，道德上的管理和以一种为所有利益相关者增加价值的方式。许多研究，包括（Sarstedt等，2023年），表明良好的声誉是一种无形资产，反映了所有者的期望，并且它对利益相关者在消费者，就业和供应商市场中对利益相关者的行为产生了积极影响，这对公司的财务业绩有了重要的影响。公司治理是指规则，实践和流程制度，并控制公司。它涉及平衡一家公司中多个利益相关者的利益，例如股东，管理，客户，供应商，金融家，政府和更广泛的社区。因此，有效的公司治理是至关重要的，有助于使多个利益相关者的利益保持一致，改善投资者
2024年与气候相关财务的SAIC工作队
USDA- SAIC运行其他机构的森林服务数据，以利用SAIC开发并维护一个地理空间和表格数据存储库和技术平台，称为企业数据仓库（EDW），属于US Forest Service（USFS），USDA机构。EDW数据通过多个服务发布，该平台提供了集成USFS数据的工具，以进行分析和报告，内部和外部地图服务以及使数据可访问的其他代理应用程序。SAIC确保定期刷新EDW数据，该数据是从可信赖和权威的记录系统中绘制的，并且数据已被USFS批准或符合普遍接受的参考标准。EDW具有数百个数据集，这些数据集涵盖了数十个数据集主题。NOAA- SAIC提高了NOAA预测气候变化的能力，即气候变化的政府间小组客观地评估科学界的研究和研究，以更好地预测全球气候变化和设定目标。这些实验室中主要是NOAA的地球物理动力学实验室（GFDL），SAIC支持数据管理，高性能计算，编程，AI和建模工作。SEIC科学家正在增强GFDL的气候模拟代码，并提供计算见解，以更好地模拟极其复杂的大气相互作用。SAIC执行无数任务，包括开发气候模型，执行模拟实验，可视化模拟结果并提供仿真数据。我们的核心建模框架使研究科学家可以整合GFDL的大气和海洋学模型，以进行更好的预测工作。NASA- SAIC帮助NASA查看来自海洋线索的线索，Sky Saic可以帮助NASA跟踪和监视从海洋深处到天空中的云层，以了解气候趋势。我们的科学家帮助该机构了解海洋中的浮游植物种群告诉我们碳排放的转变。他们还使用地形和计算机算法来了解侵蚀的影响如何影响地球表面。并且他们读取云图案和气流，以帮助NASA破译变化的天空，并为最坏的情况做准备。
关于社会保障财务的证词
规定的社会保障的预定效益方案是法规要求的社会保障基线预算预测，以反映预定的福利。2该机构预测，如果按计划支付社会保障福利，那么该计划在未来75年内的精算赤字将等于国内生产总值（GDP）的1.5％，占应纳税薪资的4.4％。3换句话说，CBO估计，如果立即提高薪资税率，而信托基金余额就足以支付预定的福利，而不得将这种变化对经济变化的影响提高约4.4个百分点。这样的增加将使工人和雇主支付的工资税从12.4％升至16.8％，增长了35％。另外，如果将预定的福利降低到应税薪资的4.4％（降低24％的福利），则可以通过2098年支付这些较小的福利。税收和福利变更或从
bsritgerðíviðskiptafræðiAI对财务的影响...
Preface ....................................................................................................................... 4
Bankgan：合成财务的生成模型...
数字时代为金融机构提供了大量数据。审议的问题在利用该数据的全部潜力方面提出了挑战。生成合成数据是允许对本数据中包含的作用和趋势分析而不会损害隐私的最有希望的解决方案之一。尽管生成合成数据的初始方法是基本的，但新兴的生成模型已经阐明了可能性。但是，为独特数据集生成综合数据，例如银行交易序列，仍然具有挑战性。这些序列表现出由各种客户交易行为驱动的复杂能力，将它们与其他数据类型中更可预测的模式区分开来。我们提出了Bankgan，这是一种专门为合成的银行交易序列而设计的有条件的表格GAN架构，该序列表现出非均匀的日期模式。我们表明，Bankgan在与真实数据相似的相似之处方面优于基于经常性的神经网络（RNN）模型。此外，它在复制周期性交易的特征方面表现出色，超过了RNN和基于变压器的模型。Bankgan通过在不损害数据质量的情况下生成隐私的合成数据来分歧自己，这与现有模型形成了鲜明的对比，在该模型中添加隐私保证保证通常会降低性能。
