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  

On the Warning System of the Local Government Debt Risk in China——Based on BP Neural Network

作　　者：楚翠玲 马恩涛[1] 

机构地区：[1]山东财经大学财政税务学院,山东济南250002

出　　处：《广西财经学院学报》2016年第5期58-67,共10页Journal of Guangxi University of Finance and Economics

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"

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。The aim of this paper is to build a warming index system from four main aspects： the index of local economic development, the index of the income and outcome of local governments, the index of the local public risk and the index of the debts of local governments. Based on the BP （Back Propagation）neural model, we study the nonlinear early warning system of the local government debt risk of China in2016. Factor scores show that,from 2009 to 2015,China’s local government debts scores stay in a rather unstable state with a large fluctuation range. The prediction based on BP neural network model shows that the risk of local government debts in 2016 falls in the high risk range, indicating a high risk of the local government debts. We should take measures to improve the early warning system for local government debt risk as soon as possible.

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 

分 类 号：F810.7[经济管理—财政学]