【摘要】：鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政擔(dān)負(fù)著維持鄉(xiāng)鎮(zhèn)政權(quán)運轉(zhuǎn)與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要任務(wù)，在社會管理和經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面擔(dān)負(fù)著關(guān)鍵角色。但近年來，鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政面臨著債務(wù)沉重、赤字不斷增加，財政風(fēng)險日漸加劇的危險局面。因此，合理、準(zhǔn)確的評價與預(yù)測鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府債務(wù)風(fēng)險也就變得尤為重要。 本研究由鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政的職能與現(xiàn)狀入手，總結(jié)了我國鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府債務(wù)與財政風(fēng)險的特征，并從經(jīng)濟(jì)體制、財政體制與債務(wù)管理等方面分析了上述風(fēng)險產(chǎn)生的主要原因。 借鑒金融風(fēng)險預(yù)警的早期經(jīng)驗，本研究構(gòu)建了應(yīng)用于鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的綜合評價指標(biāo)，該指標(biāo)由若干相互關(guān)聯(lián)又相互獨立的單獨風(fēng)險指標(biāo)組成，主要包括：財政赤字率、債務(wù)負(fù)擔(dān)率、債務(wù)率、債務(wù)依存度、債務(wù)增長率、償債率以及債務(wù)逾期率。綜合評價指標(biāo)由上述單獨指標(biāo)加權(quán)計算獲得，各指標(biāo)在財政與債務(wù)風(fēng)險中的權(quán)重則通過層次分析法計算獲得。 本研究利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建了鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政風(fēng)險預(yù)警模型，并基于Matlab語言編寫了可視化用戶界面，，通過對樣本數(shù)據(jù)分析、計算與驗證，調(diào)整模型中的各個參數(shù)，完善并優(yōu)化程序算法，實現(xiàn)預(yù)期指標(biāo)的最終預(yù)測。 為了更好的說明本研究構(gòu)建的綜合評價與預(yù)測模型，以青島市屬的八個鄉(xiāng)鎮(zhèn)為實例，并確定了各單獨風(fēng)險指標(biāo)的權(quán)重。以2005年至2010年的八個鄉(xiāng)鎮(zhèn)的樣本數(shù)據(jù)為輸入，對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型實施訓(xùn)練，以2011年的實際統(tǒng)計結(jié)果為依據(jù)，校驗了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)警模型，進(jìn)而完成了2012年的各指標(biāo)的先期預(yù)測，據(jù)此相應(yīng)的提出了防范與化解鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政風(fēng)險的針對性政策措施。 通過綜合評價與預(yù)測模型的計算分析，對比鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政狀況的宏觀評價表明，本研究構(gòu)建的該指標(biāo)可避免單指標(biāo)評價體系的隨機(jī)性和不穩(wěn)定性，能夠更好的反映鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府的經(jīng)濟(jì)財政狀況，表征鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府的財政與債務(wù)風(fēng)險程度。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算模型較為可靠實用，但仍有進(jìn)一步的發(fā)展空間。
【圖文】：

的科學(xué)性與客觀性。最后，在針對本文構(gòu)建模型得出的評價與預(yù)測結(jié)果，提出針對性的防范與化解措施。鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府財政風(fēng)險與評價模型的總體框架如圖4-1所示。通過對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集，整理并分析歸納至相應(yīng)的評價指標(biāo)集，進(jìn)而完成相應(yīng)的風(fēng)險監(jiān)測、識別、度量與評價，并預(yù)報警情。對于不同的風(fēng)險程度，系統(tǒng)將為決策者與圖4-1風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)的總體設(shè)計框圖

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本計算元素是神經(jīng)元，它是對人類大腦的神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的一種特征化的簡單描述，主要組成部分為多組的輸入與單組的輸出組成的非線性元件，其結(jié)構(gòu)如圖5-1所示：圖5-1神經(jīng)元模型在上圖中，ui表征某神經(jīng)元i的內(nèi)部狀態(tài)，xj為輸入層信號，θi為閾值，wij則為各輸入層與神經(jīng)元連接的權(quán)重，Si則為某外部輸入的控制信號。圖中所示神經(jīng)元模型常采用一階微分方程描述，通過模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突觸電位隨時間變化的規(guī)律表示： ytfututwtdtduiiiijii （5-1）神經(jīng)元輸出的激活函數(shù)由 f 表示，常采用以下表達(dá)式來表現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特征：（1）跳躍型
【學(xué)位授予單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：F812.8;F224

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2689663