基于改进贝叶斯网络的省级政府债务风险预警模型

发布时间：2018-05-22 15:50

  本文选题：贝叶斯网络 + 格兰杰非因果关系检验　； 参考：《统计与信息论坛》2017年08期

【摘要】：利用格兰杰非因果关系检验确定贝叶斯网络节点,反映经济变量之间的影响方式。采用误判率最小原则,确定预警指标临界值。利用贝叶斯网络学习,确定贝叶斯网络节点的后验概率。利用贝叶斯网络推理,测算地方政府债务风险,计算预警指标变化对省级政府债务违约概率的影响。研究结果表明:财政收入/财政支出与GDP增速/债务增速是预警省级政府债务风险的最重要指标,保持债务依存度、GDP增速/债务增速和民间投资增速/政府债务增速在适度区间内,能够有效降低省级政府债务风险。
[Abstract]:The Bayesian network nodes are determined by Granger non-causality test to reflect the influence of economic variables. By using the principle of minimum error rate, the critical value of early warning index is determined. The posteriori probability of Bayesian network nodes is determined by using Bayesian network learning. By using Bayesian network reasoning, the paper calculates the risk of local government debt and calculates the influence of the change of early warning index on the probability of default of provincial government debt. The results show that fiscal revenue / expenditure and GDP growth rate / debt growth rate are the most important indicators for early warning of provincial government debt risk. Maintaining the debt dependence ratio of GDP / debt growth and private investment / government debt growth in a moderate range can effectively reduce the provincial government debt risk.
【作者单位】： 东北财经大学经济学院;首都经济贸易大学财政税务学院;大连理工大学工商管理学院;
【基金】：国家自然科学基金项目《开放获取背景下的全文引文分析方法与应用研究》(71501031) 辽宁省社科规划基金项目《基于改进贝叶斯网络的地方政府债务风险预警模型研究》(L15BTJ001) 东北财经大学校级科研课题项目《Ponzi策略、土地财政与地方政府债务可持续性》(DUFE2015Y08)
【分类号】：F812.5

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本文编号：1922702