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本文是一篇國(guó)際金融論文，本文圍繞企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與銀行風(fēng)險(xiǎn)的交互影響，分別從理論層面和實(shí)證方面進(jìn)行了較為深入的研究。

本文是一篇人力資源管理論文，?本研究通過大量文獻(xiàn)研究確定運(yùn)用績(jī)效考核理論作為指導(dǎo)理論，對(duì)績(jī)效考核的概念及相關(guān)理論基礎(chǔ)和績(jī)效考核的相關(guān)原則進(jìn)行了梳理，研究了績(jī)效考核方法中的

本文是一篇項(xiàng)目管理論文，?本文以L公司220千伏輸變電項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)為例，結(jié)合國(guó)內(nèi)外績(jī)效考核理論的成果，結(jié)合企業(yè)戰(zhàn)略、工作目標(biāo)運(yùn)用平衡計(jì)分卡的方法構(gòu)建了績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)，包括項(xiàng)目財(cái)

本文是一篇企業(yè)管理論文，?本文實(shí)證結(jié)果表明：上市機(jī)場(chǎng)企業(yè)社會(huì)責(zé)任對(duì)企業(yè)績(jī)效具有積極且顯著的影響，積極履行企業(yè)社會(huì)責(zé)任可顯著增強(qiáng)機(jī)場(chǎng)企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力。

本文是一篇戰(zhàn)略管理論文，?本文通過利用波特五力模型和 PEST工具分析山東高速公路公司的外部因素，得出外部環(huán)境的機(jī)會(huì)與威脅；經(jīng)過內(nèi)部資源能力分析內(nèi)部因素，得出內(nèi)部環(huán)境的優(yōu)、劣勢(shì)

本文是一篇市場(chǎng)營(yíng)銷論文，本文論在收集互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，全面分析整理相關(guān)文獻(xiàn)材料，以 J集團(tuán)奶酪棒產(chǎn)品為研究對(duì)象，針對(duì)J集團(tuán)當(dāng)前營(yíng)銷策略方面存在的問題提出了有針對(duì)性

本文是一篇投資分析論文，?本文是一篇投資分析論文，?本文在已有研究的基礎(chǔ)上，搜集我國(guó)能源與碳排放的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了我國(guó)能源投資與碳排放間的關(guān)系，驗(yàn)證了能源投資與碳排放

本文是一篇?jiǎng)?chuàng)業(yè)管理論文，?本研究首先交代了研究選題背景、研究目標(biāo)以及研究?jī)?nèi)容；同時(shí)梳理了全文的研究框架與研究路線；然后，通過文獻(xiàn)回顧，對(duì)創(chuàng)業(yè)敘事、修辭策略（行業(yè)共性描述、

中國(guó)在開放化經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程中企業(yè)面臨的全球競(jìng)爭(zhēng)壓力不斷增加，中國(guó)家電企業(yè)在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期的全球價(jià)值鏈定位及建設(shè)策略已經(jīng)不能適應(yīng)當(dāng)前時(shí)代，企業(yè)價(jià)值創(chuàng)造和獲取能力都有明顯下降

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本文是一篇生產(chǎn)管理論文，?本論文以此為研究目前，通過前六個(gè)章節(jié)的的內(nèi)容對(duì)東航SX分公司生產(chǎn)指揮員職業(yè)壓力成因及其管理對(duì)策進(jìn)行了研究。

本文是一篇財(cái)會(huì)管理論文，?本文基于逆向混改背景下的雪浪環(huán)境進(jìn)行了長(zhǎng)期、短期績(jī)效評(píng)價(jià)研究，整體來看雪浪環(huán)境引入新蘇環(huán)保是一個(gè)成功的混改案例，逆向混改前的動(dòng)因已基本實(shí)現(xiàn)。

本文是一篇國(guó)際貿(mào)易論文，?本文通過理論分析、模型構(gòu)建、推演假設(shè)和實(shí)證研究的方法對(duì)2010年-2020年11年間中國(guó)省域外貿(mào)競(jìng)爭(zhēng)力的時(shí)空演化情況進(jìn)行了研究，并對(duì)其實(shí)證結(jié)果進(jìn)行了全局和局部

本文是一篇國(guó)際金融論文，?本文吸收中外優(yōu)秀歷史文獻(xiàn)的研究成果，對(duì)國(guó)際金融危機(jī)預(yù)警問題進(jìn)行研究，從系統(tǒng)性銀行危機(jī)、貨幣危機(jī)和主權(quán)債務(wù)危機(jī)三個(gè)方面分別切入，利用SVM、決策樹、隨