地方政府债务风险非线性仿真预警系统的构建——基于粗糙集-BP神经网络方法集成的研究

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摘要：在设计地方政府债务风险预警指标体系框架的基础上,吸收了粗糙集和BP神经网络等人工智能方法在数据处理上的优点,构建出基于粗糙集-BP神经网络集成的地方政府债务风险非线性仿真预警系统。选取我国2007～2009年东、中、西部地区9个县的27个样本数据,运用该非线性仿真预警系统进行了地方政府债务风险预警实证分析。研究结果表明,大部分样本地区的债务风险都处于＂中警＂及以上状态,地方政府债务风险普遍较高,同时,样本地区债务风险综合评价值是不断提高的,说明近年来我国地方政府债务风险呈现出不断上升的趋势。与单纯的BP神经网络仿真预警系统相比,该仿真预警系统不仅降低了BP神经网络的复杂性,节省了训练时间,而且具有更好的预警准确性和推广应用价值。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96461A/201203/41310946.html

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关键词：BP神经网络 政府债务 地方政府 神经网络 预警系统 地方政府债务风险 粗糙集 BP神经网络 非线性仿真预警系统