| 基于改进贝叶斯网络的省级政府债务风险预警模型 |
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| 引用本文： | 徐占东,时欣,迟国泰.基于改进贝叶斯网络的省级政府债务风险预警模型[J].统计与信息论坛,2017(8):87-95. |
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| 作者姓名： | 徐占东 时欣 迟国泰 |
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| 作者单位： | 1. 东北财经大学经济学院,吉林长春,116025;2. 首都经济贸易大学财政税务学院,北京,100078;3. 大连理工大学工商管理学院,辽宁大连,116023 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目《开放获取背景下的全文引文分析方法与应用研究》(71501031)，辽宁省社科规划基金项目《基于改进贝叶斯网络的地方政府债务风险预警模型研究》(L15BTJ001)，东北财经大学校级科研课题项目《Ponzi策略、土地财政与地方政府债务可持续性》(DUFE2015Y08) |
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| 摘 要： | 利用格兰杰非因果关系检验确定贝叶斯网络节点,反映经济变量之间的影响方式。采用误判率最小原则,确定预警指标临界值。利用贝叶斯网络学习,确定贝叶斯网络节点的后验概率。利用贝叶斯网络推理,测算地方政府债务风险,计算预警指标变化对省级政府债务违约概率的影响。研究结果表明:财政收入/财政支出与GDP增速/债务增速是预警省级政府债务风险的最重要指标,保持债务依存度、GDP增速/债务增速和民间投资增速/政府债务增速在适度区间内,能够有效降低省级政府债务风险。
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| 关 键 词： | 贝叶斯网络 格兰杰非因果关系检验 预警模型 政府债务 |
Measuring Municipal Debt Stress Based on Improved Bayesian Network |
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| XU Zhan-dong,SHI Xin,CHI Guo-tai.Measuring Municipal Debt Stress Based on Improved Bayesian Network[J].Statistics & Information Tribune,2017(8):87-95. |
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| Authors: | XU Zhan-dong SHI Xin CHI Guo-tai |
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