我国财政风险监测预警方法优选及BP神经网络模型实践

发布时间：2017-11-05 10:21

  本文关键词：我国财政风险监测预警方法优选及BP神经网络模型实践

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【摘要】：在中国经济建设与完善的漫长历程中,国家财政一直承担着举足轻重的作用,当今中国进入了经济转轨的关键时期,这不仅是经济发展的攻坚期也是风险频发的敏感期,在这个时期国家财政面临更多的利益矛盾和冲突,国内外经济政治形势越发复杂,国家财政的平稳运行作为经济安全的最后一道防线,面临着更高程度的挑战。财政风险本身具有空泛和抽象的特点,我国的财政体制又具有历史的特殊性,多重因素共同作用使得我国的财政危机爆发的风险程度远远大于其显现的程度,面对当前形势,需要建立一套适合我国公共财政风险状况的监测预警系统,监测预警系统的核心是监测预警方法,科学适用的方法能够直接针对我国的财政运行状况进行监测,并对将来可能发生的财政危机提前预警,将大大有助于政府在财政危机爆发前做出应对措施。本文由以下几部分构成,首先,分析了财政风险的形成及传导机制。从不同视角分析和解读我国公共财政的风险来源和不稳定因素。其次,考察国内外财政安全监测预警相关文献,综述监测预警方法的使用历程,并按照监测预警方法在不同经济领域的适用特点,将具体的监测预警方法分为金融、宏观经济、及财政领域的常用方法,并形成完整的文献综述。再次,根据收集整理的监测预警方法,一方面从方法自身的特点出发进行多角度分析,另一方面从各方法的原理出发从本质上探索各类方法的适用性,并使用量表评价的方法,对各监测预警方法进行总体评价,根据评价结果优选出适用于我国公共财政风险监测预警的方法,本文通过比较,得出BP神经网络模型是最适于我国财政风险监测预警的方法的结论。最后BP神经网络模型构建公共财政风险的监测预警体统,构建指标体系,并构造完整的财政风险监测回路及财政风险预警回路,使用我国1995 2014年数据进行方法的试算和验证。对实证结果进行分析,并对本次研究进行反思,力图提出有建设性的政策性建议,并形成可持续性的后续研究。
【学位授予单位】：云南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F812;TP183

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本文编号：1143789