简介：概称句的形式刻画涉及到知识表达和常识推理，由人工智能研究首先提出。之后出现了多种类型的理论，对于更为合理的概称句形式刻画方案的探讨也仍在继续。Delgrande首先开始用条件句逻辑处理概称句，并由Asher、Morreau和Boutilier等继续发展，其要点是将“鸟会飞”理解为“正常情况下鸟会飞”，毛翊继而提出双正常解读，将“鸟会飞”理解为“正常情况下，正常的鸟会飞”。以此前工作为基础，周北海提出概称句是揭示概念内涵的句子，“鸟会飞”表示的是“鸟”这一概念的内涵有“会飞”这一内涵项。

简介：期权波动率预测是期权风险预警管理的关键问题，传统方法采取GARCH等时间序列模型。与传统方法不同，本文创建了基于机器学习算法的“SKRG递进集成”新预警体系，体系以中国波指为对象，采取48个相关指标作为对中国波指预测的特征（Feature），依次引入SVM机器学习、KNN样本不平衡机器学习、RF划分、GBDT优化完成机器学习建模过程，逐步提高预测精准率。测试样本显示，基于机器学习的预测效果好于传统的GARCH模型。本文的理论价值在于丰富了期权随机波动率预测领域的相关文献，应用价值在于为波动率的预测进而期权风险预警提供了新的方法。

简介：预算透明是良好的财政治理的关键因素之一,也是实现财政民主和有效财政监督的生命线。本文从人民主权理论、公民知情权与参与权理论、治理理论和民主财政理论四个方面剖析了预算透明的理论依据。基于英美等国预算透明演变、公共预算形成的历程,提出预算透明度提升的压力模型、推力模型和耦合模型。并结合中国政府预算透明度现状,从法律法规建设、预算信息披露、政府会计改革、财政信息质量四个层次提出提升中国财政预算透明的具体措施。