我国地方政府性债务风险预警研究——基于BP神经网络的分析

发布时间：2017-10-23 16:08

  本文关键词：我国地方政府性债务风险预警研究——基于BP神经网络的分析

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【摘要】：通过地方经济发展指标、地方政府收支指标、地方公共风险指标和地方政府债务指标四个方面构建预警指标体系。基于BP神经网络模型对我国2016年的地方政府性债务风险进行非线性预警研究,因子综合得分表明2009年到2015年我国地方政府性债务风险处于相当不稳定的状态。BP神经网络预测结果则显示,2016年我国地方政府性债务风险处于高度风险区间,说明地方政府性债务风险性较大,应采取措施尽快完善地方政府债务风险预警体系。
【作者单位】： 山东财经大学财政税务学院;
【关键词】： 地方政府性债务风险 非线性预警研究 BP神经网络模型
【基金】：国家社科基金一般项目“我国地方政府融资平台债务控制及其风险防范研究”(13JBY164) 山东省自然基金重点项目“山东政府性债务控制及风险预警研究”(ZR2015GZ001) 山东财经大学研究生创新项目“新常态下我国地方政府债务问题研究”
【分类号】：F812.5
【正文快照】： 一、引言2013年12月30日审计署发布了《我国政府性债务审计结果》公告,全面公开了我国政府性债务的情况,也让我们对地方政府性债务有了详细地了解。截止到2013年6月底,地方政府性债务的负债率约为21.15%,债务率约为75.95%,均低于国际通用标准。但是,仅从这两个方面就得出地方

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