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文檔簡介
1、隨著我國市場經(jīng)濟的不斷發(fā)展,地方政府在大規(guī)模舉債發(fā)展地方經(jīng)濟的同時,也受到債務(wù)風(fēng)險的威脅。地方政府性債務(wù)固然可以有效彌補地方政府財力不足,補充地方政府開發(fā)建設(shè)資金,充分保障民生公共性支出,但一旦累積的債務(wù)風(fēng)險超過地方財政承受能力,信用鏈條就有可能斷裂,爆發(fā)區(qū)域性財政風(fēng)險,巨大的債務(wù)不僅使地方政府陷入財政困局和債務(wù)風(fēng)險當(dāng)中,還不可避免轉(zhuǎn)化為區(qū)域性、系統(tǒng)性金融風(fēng)險。為了能提前防范這種風(fēng)險的發(fā)生,有必要對地方政府債務(wù)風(fēng)險進行預(yù)測,及時了解地方
2、政府的債務(wù)狀況,并對地方政府導(dǎo)致債務(wù)風(fēng)險發(fā)生的因素,進行及時規(guī)避,這對于地方政府財政的長期穩(wěn)定具有十分重要的意義。
國內(nèi)在地方政府債務(wù)風(fēng)險綜合評價指標的構(gòu)建研究上,往往帶有主觀判斷,對地方政府債務(wù)風(fēng)險缺乏客觀評價。TOPSIS(Technique for Order Preference bySimilarity to an Ideal Solution)逼近理想解法是一種多目標決策方法,適用于處理多目標決策問題。其原理簡單,
3、能同時進行多個對象的評價并對每個評價對象的優(yōu)劣進行排序,計算快捷,結(jié)果分辨率高、評價客觀,具有較好的合理性和適用性,實用價值較高。本文從地方政府債務(wù)指標、地方政府財政收支指標、地方經(jīng)濟發(fā)展狀況指標和信用環(huán)境指標四方面構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險指標體系,利用TOPSIS熵值法設(shè)計地方政府債務(wù)風(fēng)險綜合評價指標。在預(yù)警方法的選擇上,考慮到我國地方政府債務(wù)風(fēng)險數(shù)據(jù)透明度不高,獲取的難度較大,樣本量比較小,BP(Back Propagation)反向傳
4、播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在小樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練上,效率不高,并且模型本身存在陷入局部最優(yōu)和容易過擬合的缺點。GBDT(Gradient BoostDecision Tree)迭代提升樹是一個應(yīng)用很廣泛的算法,可以用來做分類、回歸,在很多的數(shù)據(jù)上都有不錯的效果,并且不存在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷,用來作為地方政府債務(wù)風(fēng)險的預(yù)警方法是可行的。本文把GBDT模型作為地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警方法是GBDT算法在該領(lǐng)域的首次嘗試。實證方面,本文根據(jù)我國31個省級行政區(qū)2
5、014~2015年數(shù)據(jù),隨機劃分訓(xùn)練集和測試集,運用GBDT模型訓(xùn)練地方政府債務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型,并與該領(lǐng)域常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行比較研究。從地方政府債務(wù)風(fēng)險綜合評價指標看,絕大多數(shù)省份的地方政府債務(wù)風(fēng)險處于“中警”以上水平,地方政府債務(wù)風(fēng)險提高是一個全國范圍內(nèi)的普遍現(xiàn)象,這與我國地方政府債務(wù)規(guī)模持續(xù)擴大的實際情況相符。從模型結(jié)果看,地方政府財政收支指標最能解釋地方政府債務(wù)風(fēng)險綜合評價指標,合理的地方政府預(yù)算管理可以有效地防控地方政府債務(wù)風(fēng)
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