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让能源指标与服务公司相关
Randle D. Raggio 里士满大学罗宾斯商学院 102 UR Drive Richmond, VA 23173, 美国 rraggio@richmond.edu Peter Ekman 梅拉达伦大学商学院、社会与工程学院 Box 883 721 23 Västerås, 瑞典 peter.ekman@mdh.se. Steven M. Thompson 里士满大学罗宾斯商学院 102 UR Drive Richmond, VA 23173, 美国 sthomps3@richmond.edu
所有拥有平等就业机会官员的公司名单
3C 建筑 JOSE M PEREZ 2020/01/21 (305) 638-5511 jmp@3cconstructioncorp.com 公司 TISHA ENNIS 2020/01/22 (305) 638-5511 ap@3cconstructioncorp.com
西班牙的荒漠化：对公司的信贷有任何影响吗？
工作文件系列旨在传播经济学和金融方面的原始研究。所有论文均已匿名审议。通过发表这些论文，BancodeEspaña的目的是为经济分析，尤其是对西班牙经济及其国际环境的了解做出贡献。
改革过程中咨询公司的政治经济学
现有研究解释了政府间组织中咨询公司的兴起（IGO）主要是管理管理的全球传播的证据。我们强调，顾问不仅是类似商业的世界文化规范的载体，而且是有争议的Igo政治和治理的一部分。我们解开了咨询黑匣子的包装，并重建了咨询公司如何在IGO中雇用和活跃。分析世界卫生组织（WHO）的经验，我们展示了IGO是如何非正式地“向咨询公司（以及他们的资助者）“开放”的，我们研究了其特权访问的后果在实践中是什么。顾问将声音和意见（包括他们自己的）策划为改革套餐，促进某些内容，并从事破坏对利益持有人的责任感的自我效率实践。顾问的关键立场可能会对咨询协议中排除的参与者产生无权影响，也可以通过咨询实践边缘化。我们通过放大了2015年Who倒退疟疾合作伙伴关系的顾问纳入改革来说明我们的一般讨论。我们的分析基于主要文件，主要线人访谈，非正式对话和参与者观察。
对...
* Schlingemann，schlinge@katz.pitt.edu， +412-648-1847，宾夕法尼亚州匹兹堡大学的卡茨商学院，宾夕法尼亚州匹兹堡大学，宾夕法尼亚州15260和ECGI； Stulz（通讯作者），Stulz.1@osu.edu， +614-292-1970，费舍尔商学院，俄亥俄州立大学，俄亥俄州尼尔大街2100号，俄亥俄州哥伦布，俄亥俄州，爱ECGI和NBER。本文是对先前题为“股票市场不那么代表经济的论文？”的修订。我们感谢Leandro Sanz的出色研究帮助。我们感谢Harry Deangelo，Craig Doidge，AndreiGonçalves，Andrei Shleifer以及俄亥俄州立大学和杜兰大学的研讨会参与者的评论。
气候风险和公司：评估的新方法...
本文提出了一种新方法，以评估意大利综合体对自然危害的暴露，这解释了公司在不同地点和位置的活动分布。我们将此方法应用于在Romagna持有机构的制造公司样本。对分支机构的考虑显着影响洪水风险暴露的量化，尤其是对于大型企业而言。更重要的是，我们利用有关公司所有机构位置的信息来评估2023年5月在Romagna的大洪水的影响。该分析表明，由于公司活动的地理分布在几个分支机构中，即使是高度局部的自然灾害也可能会溢出。最后，我们讨论了估计公司暴露于气候相关危害的主要问题，并定义了在中期解决这些问题的策略。
内部数据泄露金融服务公司
一些金融公司试图通过完全禁用Outlook自动完成来降低这种风险；但是，这可能会为错误或至少效率低下开放新的途径。最终，您仍然依靠发件人输入正确的收件人，无论是通过免费键入，通讯簿还是保存在其他地方保存的电子邮件地址列表（例如在本地存储的电子表格中）。尤其是在免费打字的情况下，员工通常会提高效率，这有很大的潜力误解了电子邮件地址。一些错误可能导致反弹，但其他错误可以发送给错误的收件人。
人工智能辅助法律科技：其对律师事务所的影响
在第五章中，我们探讨了人工智能等先进技术对律师事务所招聘模式、培训需求和内部治理的可能影响。与第四章一致，我们报道了律师事务所与第三方组织合作提供法律技术解决方案的情况，我们发现目前只有极小比例的律师事务所招聘职位需要人工智能相关技能。此外，与律师相比，非律师招聘的职位更有可能寻求法律技术所需的技术技能。此外，我们发现很少有证据表明律师事务所正在修改其内部治理以明确非律师高级职位的职业道路。尽管如此，我们也发现有证据表明律师越来越愿意发展与人工智能相关的技能。这些技能反过来可能会促进更有效的多学科团队合作，以及进入非律师事务所组织的职业轨迹。■
律师事务所内的 ChatGPT 和生成式 AI
1 通过生成式预训练提高语言理解能力，OpenAI（Alec Radford、Karthik Narasimhan、Tim Salimans 和 Ilya Sutskever）；2018 年出版；网址：https://cdn.openai.com/research-covers/language-unsupervised/language_understanding_paper.pdf。
欧洲企业人工智能创新的决定因素
5 Clancy，2018 年开发了一个创新组合模型，该模型在美国专利数据上进行了测试，由学习（φ > 0）和渔捞（φ < 0）两种相反的力量驱动。 6 在我们的回归框架中，对数解释变量的系数表示弹性。这允许将经验系数映射到理论参数，如下所示：γ 1 = φ · θ ，γ 2 = φ · (1 − θ )，γ 3 = φ · ϑ ，γ 4 = φ · (1 − ϑ )，γ 5 = σ 和 γ 6 = ϱ 。请注意，只有在使用与专利信息和公司资产负债表匹配的数据进行估计时，才能识别出完整的理论参数集，从中我们可以提取企业就业指标，这对估计 γ 6 有用（第 4.2.2 节）。在本文的剩余部分，我们估计了γ1-γ5。在所有回归表中，标准误差在公司层面和时间范围内聚类。