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[期刊] 中南财经政法大学学报
[作者]
宋小明
本文通过会计本质的哲学讨论对“会计信息系统论”进行批判,论证了“会计是一个以控制为核心的管理体系”的观点。作为这一观点的解释性应用,文章对西方观念中的会计史框架及一些相关观点进行分析,描述了一种以管理控制论观点为基础的会计史框架。
关键词：
会计本质 信息系统论 管理控制 会计史
[期刊] 软科学
[作者]
刘嫦娥 张丹
基于文献的基础介绍了解释性方法对胜任力的研究,聚焦于一种解释性方法——现象描述分析学在建立胜任力模型中数据分析阶段的共性及变异。数据分析阶段常常不能被研究者很好地理解,本文厘清这个过程,从而让更多的研究者运用这种方法来研究工作胜任力。
[期刊] 征信
[作者]
吴晖 韩海庭 屈秀伟 孙圣力
针对征信领域广泛使用深度学习等黑盒大数据信用评估技术所带来的模型透明度低、可解释性差等问题,研究提出了一种基于倾向评分的信用评估模型解释方法,利用该通用框架可以对大数据征信的黑盒模型进行解释性分析,从而满足金融领域的KYC和KYB要求,增加机器学习、深度学习等技术在征信领域的适用性。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
肖明 肖毅
自然口语中话语标记的研究对言谈互动、话语理解、情感分析、人机对话和口语机器翻译具有重大意义.为实现话语标记的自动识别，该文基于依存语法理论，分析判定话语标记的句法依存关系、语义依存关系、话轮位置以及共现成分的语义与功能信息.针对人工智能深度学习方法缺乏原理和语义上的解释性问题，运用朴素贝叶斯、决策树、大规模线性支持向量机以及贝叶斯网络四种解释性强的机器学习方法，对话语标记进行识别对比实验.研究结果表明，贝叶斯网络识别准确率可达92.3%,验证了该研究结论的可行性和有效性.
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
曾江峰 程征 黄泳潼 段尧清
[目的/意义]在政府态度识别研究中，针对没有考虑到新闻文本中可能存在多个评价对象、政府态度识别结果可解释性不强等问题，基于Span-ASTE构建政府态度识别模型，提升态度识别效果。[方法/过程]首先，采用BERT提取词级别特征，基于跨度转化为跨度特征表示；然后，联合方面术语和观点术语提取任务提取评价对象和态度描述语，利用双通道跨度剪枝策略筛选得到对象和态度描述语候选池；最后，结合候选池中的对象和态度描述语计算得到态度极性结果。[结果/结论]以美国国务院新闻文本为实验数据进行实验验证。实验结果表明：Span-ASTE在进行政府态度识别时具有一定优越性。相比于效果较好的对比模型，其精确率、召回率和F1值分别提升了约15.68%、19.37%和17.48%；在进行多对象态度识别时同样具有良好的性能表现；态度描述语可为态度极性的判断提供解释依据。[局限]政府态度识别效果还有待进一步提升，且数据规模较为有限，未来可尝试对数据集进行扩充。
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗龙祥 季爱民
概率逻辑解释的基本观点是概率既不是事实的,也不是事实间可证实性关系,概率陈述和经验结果之间并不存在任何直接的必然关系,概率关系只是命题或假说与证据之间的一种确证度关系。由于未能突破古典概率理论无差别原则的制约,概率的逻辑解释不得不采用和该原则无本质差别的中立原则来限定概率的唯一性,这使得它陷入中立原则悖论的困境。以至20世纪50年代,当卡而纳普将概率的逻辑解释发展到顶峰的同时,也宣告了概率逻辑解释时代的结束。
关键词：
卡尔纳普 确证度 逻辑解释 命题对
[期刊] 财会通讯(学术版)
[作者]
恽碧琰 阚京华
本文以2000￣2002年沪深两地上市公司年报中,首次和连续披露的带解释性说明的无保留审计意见为研究对象,运用实证方法分析后发现,证券市场对首次和连续披露的带解释性说明的无保留审计意见的反应没有显著差异,两种审计意见均具有负面的信息含量。
[期刊] 经济管理
[作者]
董青 黄勇
尽管全面薪酬日益得到研究者与实践者的关注,但是组织全面薪酬激励的实际效果并不理想,已有理论和研究未能对员工面对组织全面薪酬激励的认知与反应提供充分的解释。基于认知失调理论、自我决定理论以及中国传统文化中的阴阳平衡思想,从被激励者心理平衡视角出发,采用解释性案例研究法,提炼全面薪酬平衡感知概念并构建概念模型,阐明员工全面薪酬平衡感知的内涵、特征及影响。研究表明:员工具有多元且追求平衡的需要,希望自己关心的各种需要能得到平衡满足,基于这种平衡满足需要,员工会对组织的全面薪酬激励形成全面薪酬平衡感知,即员工对自己所关心的各种需要被组织给予的全面薪酬同步协调满足的程度以及不同的需要满足之间互补替代关系的综合评价。当员工拥有较高全面薪酬平衡感知时,通常表现出积极的工作态度及行为,反之则比较消极。本研究深化了有关员工对全面薪酬激励认知与反应的理论探索,能够为组织有效激励员工提供新的思路。
[期刊] 财会月刊
[作者]
程宏伟 彭茜 胡栩铭
实证会计研究的价值在于解决现实问题的有效性,而不是解释现实问题的趣味性。实证会计研究的参照系存在股价漂移的不确定性、完美市场体系的非现实性。实证会计研究的基础理论之间存在逻辑冲突,所依赖的市场有效与其预测功能之间的矛盾,说明实证会计研究是为了解释而解释,而不是为了解决而解释。如果市场是有效的,那么实证会计研究的结果就会被市场反映,从而导致实证会计研究无法产生套利效应;如果无法套利,就无法证明实证会计研究的价值存在性。可见实证会计研究存在自循环悖论。马克思主义政治经济学是会计研究的理论基础,为了解决问题而进行学术研究是会计研究的使命。
[期刊] 财务与会计
[作者]
付磊
我是1982年会计专业本科毕业的,算是"十年动乱"后较早上学读书、较早接受会计高等教育的那批人中的一个。从进入大学学习会计到现在,已经过去了36年;毕业后从事会计教学与研究(当时本科毕业生是稀缺人才,可以担任高校教师),也有32年。30多年来,我与很多人一
[期刊] 南京农业大学学报(社会科学版)
[作者]
赵新龙
《农村集体经济组织法》从体系性视角初步构建集体成员诉权机制，但仍然存在粗疏遗漏和诉权克减现象。运用组织法逻辑配置集体成员诉权并构设诉讼规则，纵向维度上应当尊重其不同诉讼阶段动态递进的三阶构造，横向维度上适用以诉讼目的为依据划分形成的三种类型。《农村集体经济组织法》主要沿着以撤销权保护成员权益、以代表诉权保护组织权益、以行政行为监督决议合法性的进路展开，尚存撤销诉讼规则错裂、代表诉讼规则疏漏、决议纠纷可诉性不明的问题，在司法实践的具体适用仍有极大解释空间。应结合集体成员诉权原理构设侵权诉讼、代表诉讼和决议诉讼，通过出台司法解释或法官采取扩张性解释拓展细化具体规则。
[期刊] 中国远程教育
[作者]
罗杨洋 韩锡斌
机器学习技术的可解释性是人工智能与教育教学深度融合的关键所在。打开机器学习模型的“黑箱”，理解机器学习模型结构的教育意义、推理的机制和预测结果的应用条件是实现人机互信的基础，也是促进人工智能在教育教学中应用的前提条件。本研究以五种基于机器学习算法构建的学生成绩预测模型为例，分析了混合教学场景中解释学生成绩预测模型主要关注的三个方面：预测模型结构所代表的教育意义、预测模型内在推理机制所揭示的预测关系和预测结果对教学实践的启示。结果发现：（1）只采用学生的部分学习过程数据预测学习成绩时，学生的行为模式与学习成绩的映射关系存在多种模式，试图构建学生在线行为与学生成绩一一对应关系的预测模型难以获得较好的预测结果；（2）本研究中的预测模型最高可预测正确所有混合课程中74.7%的学生，不同学习成绩组学生的预测准确率差异较大，成绩为A和B的学生预测准确率较高，达到80.6%和85.3%，成绩为C及以下的学生预测准确率最高只达到63%;(3)本研究中的预测模型对学生个体的预测结果只有当学生积极参加所有在线学习活动时才具有较高可信度，当学生个体出现在线学习活动缺失时预测结果可信度较低。研究还对教师在混合课程场景下如何应用成绩预测模型提供了建议：（1）针对混合课程的特点应用预测结果；（2）理解模型的推理机制以灵活切换预测模型；（3）依据学生在线学习行为参与的完整性判断预测结果是否可信。
[期刊] 南京农业大学学报(社会科学版)
[作者]
赵新龙
《农村集体经济组织法》从体系性视角初步构建集体成员诉权机制，但仍然存在粗疏遗漏和诉权克减现象。运用组织法逻辑配置集体成员诉权并构设诉讼规则，纵向维度上应当尊重其不同诉讼阶段动态递进的三阶构造，横向维度上适用以诉讼目的为依据划分形成的三种类型。《农村集体经济组织法》主要沿着以撤销权保护成员权益、以代表诉权保护组织权益、以行政行为监督决议合法性的进路展开，尚存撤销诉讼规则错裂、代表诉讼规则疏漏、决议纠纷可诉性不明的问题，在司法实践的具体适用仍有极大解释空间。应结合集体成员诉权原理构设侵权诉讼、代表诉讼和决议诉讼，通过出台司法解释或法官采取扩张性解释拓展细化具体规则。
[期刊] 南京农业大学学报(社会科学版)
[作者]
赵新龙
《农村集体经济组织法》从体系性视角初步构建集体成员诉权机制，但仍然存在粗疏遗漏和诉权克减现象。运用组织法逻辑配置集体成员诉权并构设诉讼规则，纵向维度上应当尊重其不同诉讼阶段动态递进的三阶构造，横向维度上适用以诉讼目的为依据划分形成的三种类型。《农村集体经济组织法》主要沿着以撤销权保护成员权益、以代表诉权保护组织权益、以行政行为监督决议合法性的进路展开，尚存撤销诉讼规则错裂、代表诉讼规则疏漏、决议纠纷可诉性不明的问题，在司法实践的具体适用仍有极大解释空间。应结合集体成员诉权原理构设侵权诉讼、代表诉讼和决议诉讼，通过出台司法解释或法官采取扩张性解释拓展细化具体规则。
[期刊] 管理评论
[作者]
曾宇容 吴彬溶 王林 张金隆
玉米期货价格预测和预警工作有助于指导农业经济高质量发展，而自2020年6月以来我国玉米期货价格波动剧烈，亟需准确高效的玉米期货价格预测方法。针对现有研究未充分考虑疫情、政策调控及新闻文本中潜在的预测信息等不足，本文综合考虑了玉米市场的供求关系、政策调整、国际市场冲击、疫情冲击、突发事件的影响等导致玉米价格波动的多重因素，设计了有效的玉米期货价格可解释性预测框架。同时，针对现有玉米期货价格预测可解释性不足的问题，提出了一种新颖的DE-TFT可解释性玉米期货价格预测模型，该模型采用差分进化算法对时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的参数进行智能高效的优化。TFT是一种新颖的基于注意力的深度学习模型，将高性能预测与时间动态可解释分析相结合，表现出优异的预测性能。TFT模型可以产生可解释的玉米期货价格预测结果，包括时间步长的注意力分析和输入变量的重要性排序。在实证研究中，潜在狄利克雷分配模型用来分析“中华粮网”收集的玉米新闻资讯和政策调整的内容及主题，卷积神经网络用来提取新闻资讯的潜在预测信息，可解释的实验结果表明，反映国内疫情状况的百度指数“疫情”的引入和量化后的玉米新闻文本特征都能进一步提升玉米期货价格预测的精度。
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