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中國地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)換的研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-06 17:46
【摘要】:地方政府債務(wù)是一把“雙刃劍”,其在發(fā)行初期對于促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展、加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、改善民生等起到了積極作用,然而隨著政府債務(wù)余額的持續(xù)積累,日益膨脹的地方政府債務(wù)極有可能使地方政府陷入“財(cái)政困局”中,會給政府信用以及金融體系的安全運(yùn)行帶來隱患。事實(shí)表明地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)存在著多區(qū)制,因此考慮構(gòu)建區(qū)制轉(zhuǎn)換模型來分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況。影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的因素有很多,為了集中這些因素的影響作用,本文選用網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)分析、灰色關(guān)聯(lián)分析、熵值法等將地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的表征指標(biāo)結(jié)合成一個(gè)綜合指標(biāo),稱為地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo)。在此綜合指標(biāo)的基礎(chǔ)上選用區(qū)制轉(zhuǎn)換模型具體分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的變化情況。首先構(gòu)建門限回歸模型,利用門限值劃分地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài),分析不同的門限閾值范圍下的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況;接著構(gòu)建馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型,對地方政府的轉(zhuǎn)換機(jī)制進(jìn)行分析研究,分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不同狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率;最后再結(jié)合平滑轉(zhuǎn)換模型分析地方政府債務(wù)不同風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的拐點(diǎn)。綜合三大轉(zhuǎn)換模型的估計(jì)結(jié)果從閾值、穩(wěn)態(tài)概率、轉(zhuǎn)移概率、拐點(diǎn)等多角度分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制變動情況。結(jié)果表明,通過構(gòu)建門限回歸模型發(fā)現(xiàn)速動比率對地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制轉(zhuǎn)換有門限效應(yīng),速動比率過高或過低都會影響地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),不同的風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制下地方政府對土地財(cái)政的依賴度的大小對地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)有著正向或負(fù)向的影響;馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)模型具體分析了31個(gè)省市不同的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)換機(jī)制,將31個(gè)省市劃分為3個(gè)不同的風(fēng)險(xiǎn)等級,從而更有針對性的控制地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn);平滑轉(zhuǎn)換模型著重分析兩個(gè)風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制之間轉(zhuǎn)化的平滑概率,平滑概率體現(xiàn)了不同風(fēng)險(xiǎn)區(qū)制的轉(zhuǎn)換速度,依此將31個(gè)省市的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)劃分等級。最后對三個(gè)模型進(jìn)行比較與結(jié)合,用平滑區(qū)制轉(zhuǎn)換模型分析地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的波動情況,對比分析31個(gè)省市自治區(qū)的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況,更有利于地方政府有針對性的改善地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況。
【圖文】:

關(guān)聯(lián)圖,關(guān)聯(lián)圖,指標(biāo),綜合指標(biāo)


風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)的合成 上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文14圖 3.1 指標(biāo)分類圖3.2 樣本數(shù)據(jù)的收集在使用區(qū)制轉(zhuǎn)換模型之前先使用要構(gòu)建地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)綜合指標(biāo),綜合指標(biāo)的構(gòu)建使用熵值法分別計(jì)算 1998 年-2016 年各年的不同權(quán)重,將標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)體系與權(quán)重指數(shù)相乘,得到反映地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的綜合指標(biāo)。本文將不同省的數(shù)據(jù)分開處理,主要是因?yàn)楦魇≈g經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況不同,債務(wù)情況也有所區(qū)別,,分開構(gòu)建模型充分考慮了地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的差異性。3.3 網(wǎng)絡(luò)分析圖實(shí)現(xiàn)過程網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)的重要性質(zhì)有以下三點(diǎn):度中心性(Degree Centrality):一個(gè)節(jié)點(diǎn)直接相連的節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。假如在一個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點(diǎn)代表的是人,邊代表的是好友關(guān)系,那么一個(gè)節(jié)點(diǎn)的度中心性越大,就說明這個(gè)人的好友越多。這樣的人可能是比較有名望的人物,如果需要散布一些消息的話,這樣的人最適合,因?yàn)樗囊粭l狀態(tài)可以被很多很多的人看到。緊密中心性(Closeness Centrality):一個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最表彰指標(biāo)GD
【學(xué)位授予單位】:上海師范大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2019
【分類號】:F812.5

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本文編號:2700035

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