FAMA如何才能获取

FAMA的全称是 Facility And Merchandise Authorization,生产企业在拿到授权之后才可以进行迪士尼产品的生产,否则都属于侵权行为,FAMA是生产企业唯一的合法授权生产的有效证件。

FAMA是生产企业经过验厂之后,由授权商客户帮企业提交验厂报告给到迪士尼那边去申请获得,在这里有几个必须要注意的问题。

首先要确认客户是迪士尼的销售授权商,否则客户无法申请;

工厂之前没有上过迪士尼的黑名单,比如有些工厂几年前也做过迪士尼,由于验厂多次没通过或者被迪士尼安排的突击验厂发现重大问题如童工、拒绝审核等问题,导致企业上了迪士尼的黑名单;

验厂没有达到迪士尼的要求,验厂报告中有迪士尼认为的严重问题;

如果企业没有以上3类问题,基本都可以获得迪士尼签发的FAMA证书;

企业获得FAMA之后有什么用途?

企业拿到迪士尼的FAMA之后就可以正式进行迪士尼产品的生产了,但是一家企业可以和N个授权商进行业务合作,但是需要每个授权商都要给工厂签发一份独立的FAMA授权书,FAMA切不可乱用,否则将导致后续出货麻烦。 记住,一定是拿到后才能开始生产。同时工厂必须提前进行DISNEY海关备案,联系DISNEY律师进行备案操作,完成后方可出货。

迪士尼验厂报告和FAMA有什么关系?

有FAMA的工厂一定是之前通过了迪士尼验厂。 而完成了迪士尼验厂并有报告的却不定会获得FAMA审核通过拿到审核报告,又会有几种情况:

自行申请审核并取得审核报告的,但是没有找到授权商提交,不管审核报告结果如何,都不会拿到FAMA;

审核结束并拿到审核报告,但是审核出现严重问题点,授权商根本没有提交或者即便提交,迪士尼也不会认可更不会签发FAMA;

审核通过了,报告上没有严重问题点,并且提交到迪士尼,迪士尼认可并签发了FAMA。即便审核通过有报告且拿到了FAMA,其他的贸易公司也不能直接就可以使用该工厂进行迪士尼产品的生产,需要重新申请FAMA。因为即便同一家工厂,但对应的授权商是不一样的。

内容概要:本文系统介绍了标准化和软件知识产权的基础知识,涵盖标准化的基本概念、分类、标准代号、国际标准的采用原则及程度,重点讲解了信息技术标准化、ISO与IEC等国际标准化组织以及ISO9000和ISO/IEC15504等重要标准体系;在知识产权部分,详细阐述了知识产权的定义、分类及特点,重点分析了计算机软件著作权的主体、客体、权利内容、行使方式、保护期限及侵权认定,同时涉及商业秘密的构成与侵权形式、专利权的类型与申请条件,以及企业如何综合运用著作权、专利、商标和商业秘密等方式保护软件知识产权。; 适合人群:从事软件开发、项目管理、IT标准化或知识产权相关工作的技术人员与管理人员,以及备考相关资格考试的学习者;具备一定信息技术背景,希望系统掌握标准化与软件知识产权基础知识的专业人员。; 使用场景及目标:①帮助理解各类标准的分类体系及国际标准采用方式,提升标准化实践能力;②指导企业在软件研发过程中有效保护知识产权,规避法律风险;③为软件著作权登记、专利申请、技术保密等提供理论依据和操作指引。; 阅读建议:建议结合国家相关政策法规和实际案例进行深入学习,重点关注软件著作权与专利权的适用边界、标准制定流程及企业知识产权管理策略,强化理论与实践的结合。
Fama-French三因子模型是金融经济学中一个重要的资产定价模型,由Eugene Fama和Kenneth French于1993年提出。该模型在资本资产定价模型(CAPM)的基础上,增加了市值因子(SMB)和账面市值比因子(HML),以更好地解释股票收益的差异。 要获取Fama-French三因子模型的数据,可以采取以下几种方法: 1. **官方网站下载**: - Kenneth French的官方网站提供了多种格式的Fama-French因子数据,包括月度数据和日度数据。网址为:[Kenneth French Data Library](http://mba.tuck.dartmouth.edu/pages/faculty/ken.french/data_library.html)。 - 在该网站上,可以找到全球市场、不同国家和地区的因子数据。 2. **金融数据库**: - 一些商业金融数据库如Wind、Thomson Reuters、Compustat等也提供Fama-French因子数据。这些数据库通常需要订阅,但数据质量和更新频率较高。 3. **编程获取**: - 使用Python或R等编程语言,通过API或爬虫技术从官方网站或其他数据源获取数据。例如,使用Python的`pandas_datareader`库可以直接从Kenneth French的网站下载数据。 ```python import pandas_datareader.data as web import datetime start = datetime.datetime(2020, 1, 1) end = datetime.datetime(2021, 12, 31) ff_data = web.DataReader('F-F_Research_Data_Factors', 'famafrench', start=start, end=end) print(ff_data[0]) ``` 4. **学术资源**: - 一些学术论文和研究中也会提供Fama-French因子数据的下载链接或数据集。可以通过学术搜索引擎如Google Scholar查找相关论文。 通过以上方法,可以获取Fama-French三因子模型的数据,进而进行投资组合分析、风险评估和资产定价等方面的研究。
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