發(fā)布時間：2020-06-20 14:26

【摘要】：我國地方政府債務(wù)自2008年以來就快速增長,且年增速遠遠高于了 GDP的幅度,使得地方政府的債務(wù)負擔不斷加重,并受到了各界的廣泛關(guān)注,因此2011年我國就對全國各地方政府債務(wù)展開了審計。根據(jù)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)到2018年年末的時候,我國地方政府負債共有183900億元,其中以債務(wù)率作為判斷地方政府債務(wù)狀況的指標,在2018年底時地方政府的債務(wù)率達到76.6%。并且截止到2018年末,我國地方政府中近九成的地方政府都存在不同程度的舉債行為。為此黨中央和國務(wù)院都非常的重視地方政府債務(wù)的風險防控問題,同時我國的財政部在2018年時就特別提出了應(yīng)合理化、規(guī)范化的控制地方政府債務(wù)的規(guī)模,將防控風險擺在突出位置,著力增強風險防控意識和能力,并明確要求建立地方政府債務(wù)風險預警和防控機制,落實地方管理責任。想要有效的防控風險,就必須嚴格的對地方政府債務(wù)風險進行預警。本文梳理了國內(nèi)外的相關(guān)文獻并回顧了地方政府債務(wù)相關(guān)的概念和理論基礎(chǔ)。探討機器學習算法其是否適用于預警地方政府債務(wù)風險。借助合理可靠的機器學習算法來預警地方政府債務(wù)。將地方政府債務(wù)風險作為預警對象,以2012—2017年A省地方政府債務(wù)為樣本,采取比較分析的方法對地方政府債務(wù)的范圍、結(jié)構(gòu)、內(nèi)容以及投向等方面進行具體的研究,同時對A省的地方政府債務(wù)風險的特征和成因進展開了具體的探究。并構(gòu)建預警指標體系、篩選指標、進行因子分析,整理出因子得分并標定臨界值。將其作為訓練學習的對象進行模型模擬訓練,并利用機器學習方法對A省2018年地方政府債務(wù)風險進行預警。結(jié)果表明:機器學習算法對地方政府債務(wù)風險的預警結(jié)果比較可靠,可以應(yīng)用。2018年A省債務(wù)結(jié)構(gòu)風險因子等級為中風險,狹義債務(wù)風險因子的風險等級為高風險,收入結(jié)構(gòu)風險因子也為中風險,總風險因子是中風險,所以A省的地方政府債務(wù)狀況比較安全。最后,針對基于機器學習算法的地方政府債務(wù)風險提出應(yīng)用建議以及政策建議。
【學位授予單位】：東北林業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：F812.5
【圖文】：

圖１－１論文技術(shù)路線圖逡逑

是因為不僅能夠依照目前的實際情況有效的預防地方政府債務(wù)的風險，而逡逑且還能夠提前顯示出債務(wù)風險的趨勢和方向。要想充分掌握地方政府債務(wù)的具體情況就逡逑應(yīng)該從政府的財政狀況以及債務(wù)的償還能力這兩大內(nèi)容著手，了解地方政府的債務(wù)具體逡逑情況以及風險發(fā)生的可能性是建立債務(wù)風險預警體系的根本工作內(nèi)容。要是無法精準的逡逑預估出目前地方政府債務(wù)可能存在的風險，那就更無法對債務(wù)今后的運行情況展開有效逡逑的預測。逡逑（２）精準地推算出地方政府債務(wù)風險的趨勢逡逑地方政府債務(wù)風險的預警應(yīng)從目前的債務(wù)風險的具體情況來預測出未來的風險趨逡逑勢，進而確保在風險出現(xiàn)以前就能夠馬上發(fā)現(xiàn)，并進行有效的干預和控制。同時精準地逡逑推算能夠提前發(fā)現(xiàn)風險的趨勢，避免突發(fā)事件對地方經(jīng)濟的負面影響，依據(jù)有關(guān)的風險逡逑指標指向的風險區(qū)間，采用適宜的預警措施及時的解決問題。逡逑３．２地方政府債務(wù)風險預警框架設(shè)計思路逡逑完整的預警體系框架的是以尚標為導向，以預警方法為中心，以預警指標為基礎(chǔ)，逡逑以預警指標臨界區(qū)間為衡量標準，以構(gòu)建預瞥模型為方法對地方政府債務(wù)風險進行預警。逡逑如圖３－１。邐邐逡逑

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 劉蓉;黃洪;;我國地方政府債務(wù)風險的度量、評估與釋放[J];經(jīng)濟理論與經(jīng)濟管理;2012年01期

2 黃燕芬;鄔拉;;地方債務(wù)風險:現(xiàn)狀、成因及對社會的影響[J];經(jīng)濟研究參考;2011年23期

相關(guān)碩士學位論文 前3條

1 杜文杰;中國地方政府債務(wù)風險識別系統(tǒng)構(gòu)建[D];上海師范大學;2018年

2 任凱歌;我國地方政府債務(wù)風險預警研究[D];遼寧大學;2018年

3 李路;地方政府投資與地方政府債務(wù)問題研究[D];山東大學;2014年

本文編號：2722551