基于改进贝叶斯网络的省级政府债务风险预警模型

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.

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

所属期刊栏目：32

分类号：F810.7;O211.63(财政、国家财政)

资助基金：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

在线出版日期：2017-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：87-95