乡镇政府财政风险的评价与预测研究
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摘要
乡镇政府财政担负着维持乡镇政权运转与农村经济发展的重要任务，在社会管理和经济发展方面担负着关键角色。但近年来，乡镇政府财政面临着债务沉重、赤字不断增加，财政风险日渐加剧的危险局面。因此，合理、准确的评价与预测乡镇政府债务风险也就变得尤为重要。
本研究由乡镇政府财政的职能与现状入手，总结了我国乡镇政府债务与财政风险的特征，并从经济体制、财政体制与债务管理等方面分析了上述风险产生的主要原因。
借鉴金融风险预警的早期经验，本研究构建了应用于乡镇政府财政风险预警系统的综合评价指标，该指标由若干相互关联又相互独立的单独风险指标组成，主要包括：财政赤字率、债务负担率、债务率、债务依存度、债务增长率、偿债率以及债务逾期率。综合评价指标由上述单独指标加权计算获得，各指标在财政与债务风险中的权重则通过层次分析法计算获得。
本研究利用BP神经网络方法构建了乡镇政府财政风险预警模型，并基于Matlab语言编写了可视化用户界面，通过对样本数据分析、计算与验证，调整模型中的各个参数，完善并优化程序算法，实现预期指标的最终预测。
为了更好的说明本研究构建的综合评价与预测模型，以青岛市属的八个乡镇为实例，并确定了各单独风险指标的权重。以2005年至2010年的八个乡镇的样本数据为输入，对BP神经网络预测模型实施训练，以2011年的实际统计结果为依据，校验了BP神经网络预警模型，进而完成了2012年的各指标的先期预测，据此相应的提出了防范与化解乡镇政府财政风险的针对性政策措施。
通过综合评价与预测模型的计算分析，对比乡镇政府财政状况的宏观评价表明，本研究构建的该指标可避免单指标评价体系的随机性和不稳定性，能够更好的反映乡镇政府的经济财政状况，表征乡镇政府的财政与债务风险程度。BP神经网络计算模型较为可靠实用，但仍有进一步的发展空间。
The operation of Country economic development was carried out by the township govermentfiance, which plays the key role in the social and economic management. Recently, the townshipgoverment has faced serious problems, such as heavy debts, increasing deficit and high riscal risks.Therefore, it is very important to evaluate and predict the fiscal risk of township goverments.
This thesis started from the fuction and present status of township goverment fiance,summarized the characteristics of the fiscal and debts risks of Chinese township governments, andanalyzed the principle reasons from the views of economic system, fiscal system and debtsmanagement.
Using the reference of early experiences for finicial risk prediction, this thesis established theintegrated evaluating index for the township government fiscal risks, which are coupled by the relatedand respectively isolated single indexes, including: fiscal deficit ratio, debts burden rate, debts ratio,debts dependence, debts growth rate, debts service rate and debts overdure rate. The integratedevaluating indexes are comprosed by the single indexes within their own weights, which are gainedfrom the application of Analytical Hierarchy Process Method.
The prediction model based on the BP neural network method is established and compiled usingMatlab langurage, which contains the Graphic User's Interface. The model has been verified by thesample data analysis, computing and valiation. After the modification of every parameter, the desiredindex will be predicted.
In order to demonstrate the evaluating and predicting model here, eight township governmentsare selected as the samples. The weights of every single evaluatiing index have been gained using theAHP method. The sampling data from2005to2010are employed as the input, the data of2011areused as the validating basis to train the BP neural network predicting model. Finially, the indexes of2012are calculated and proposed as the accordance of the prevention means.
Based on the calculation and analysis of the present evaluating and predicting model, it can be seen that the integrated evaluating index can avoid the randomness and usteadiness of single indexes,which can represent the fiscal status of the township government and the risk grade of fiscal and debts.The BP neural network prediction model has shown its reliability and practicability and also has moreroom to be improved.
本研究由乡镇政府财政的职能与现状入手，总结了我国乡镇政府债务与财政风险的特征，并从经济体制、财政体制与债务管理等方面分析了上述风险产生的主要原因。
借鉴金融风险预警的早期经验，本研究构建了应用于乡镇政府财政风险预警系统的综合评价指标，该指标由若干相互关联又相互独立的单独风险指标组成，主要包括：财政赤字率、债务负担率、债务率、债务依存度、债务增长率、偿债率以及债务逾期率。综合评价指标由上述单独指标加权计算获得，各指标在财政与债务风险中的权重则通过层次分析法计算获得。
本研究利用BP神经网络方法构建了乡镇政府财政风险预警模型，并基于Matlab语言编写了可视化用户界面，通过对样本数据分析、计算与验证，调整模型中的各个参数，完善并优化程序算法，实现预期指标的最终预测。
为了更好的说明本研究构建的综合评价与预测模型，以青岛市属的八个乡镇为实例，并确定了各单独风险指标的权重。以2005年至2010年的八个乡镇的样本数据为输入，对BP神经网络预测模型实施训练，以2011年的实际统计结果为依据，校验了BP神经网络预警模型，进而完成了2012年的各指标的先期预测，据此相应的提出了防范与化解乡镇政府财政风险的针对性政策措施。
通过综合评价与预测模型的计算分析，对比乡镇政府财政状况的宏观评价表明，本研究构建的该指标可避免单指标评价体系的随机性和不稳定性，能够更好的反映乡镇政府的经济财政状况，表征乡镇政府的财政与债务风险程度。BP神经网络计算模型较为可靠实用，但仍有进一步的发展空间。
The operation of Country economic development was carried out by the township govermentfiance, which plays the key role in the social and economic management. Recently, the townshipgoverment has faced serious problems, such as heavy debts, increasing deficit and high riscal risks.Therefore, it is very important to evaluate and predict the fiscal risk of township goverments.
This thesis started from the fuction and present status of township goverment fiance,summarized the characteristics of the fiscal and debts risks of Chinese township governments, andanalyzed the principle reasons from the views of economic system, fiscal system and debtsmanagement.
Using the reference of early experiences for finicial risk prediction, this thesis established theintegrated evaluating index for the township government fiscal risks, which are coupled by the relatedand respectively isolated single indexes, including: fiscal deficit ratio, debts burden rate, debts ratio,debts dependence, debts growth rate, debts service rate and debts overdure rate. The integratedevaluating indexes are comprosed by the single indexes within their own weights, which are gainedfrom the application of Analytical Hierarchy Process Method.
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In order to demonstrate the evaluating and predicting model here, eight township governmentsare selected as the samples. The weights of every single evaluatiing index have been gained using theAHP method. The sampling data from2005to2010are employed as the input, the data of2011areused as the validating basis to train the BP neural network predicting model. Finially, the indexes of2012are calculated and proposed as the accordance of the prevention means.
Based on the calculation and analysis of the present evaluating and predicting model, it can be seen that the integrated evaluating index can avoid the randomness and usteadiness of single indexes,which can represent the fiscal status of the township government and the risk grade of fiscal and debts.The BP neural network prediction model has shown its reliability and practicability and also has moreroom to be improved.
引文
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