燕山大学经济管理学院　李春玲　郭靖冉

地方政府债务风险预警模型研究*
——基于灰色BP神经网络视角

燕山大学经济管理学院李春玲郭靖冉

本文通过设计地方政府债务风险预警指标体系，结合灰色聚类评价法和BP神经网络构建非线性预警模型，在此基础上选取30个省市的样本数据，运用灰色BP神经网络进行实证分析，得出大部分样本地区债务风险处于轻警及以上水平，地方政府债务风险可控的结论。本文的研究成果有助于政府债务风险定量研究方法的拓展，同时能够为我国地方政府债务风险控制提供参考。

地方政府债务风险灰色BP神经网络

一、引言

2008年金融危机之后，中国政府庞大的经济刺激计划导致了债务规模急速扩张。审计署的数据显示，截至2013年6月底，我国各级政府负有偿还责任债务高达20.69万亿元，其中地方政府偿债金额为10.89万亿元，从偿债期限上看，近两年将迎来第一波偿债高峰。2014年两会提出中央经济工作的重点之一是防范地方政府债务风险，把地方债务纳入全口径预算管理。伴随着中国经济增速放缓，地方政府债务问题是否会引发债务危机令人担忧。关注地方政府债务风险、构建预警体系并及时化解风险，已经成为理论界和实务界亟需解决的焦点问题。

二、文献综述

（一）国外研究从国际对地方政府债务风险的研究来看，Kaminsky G.等（1998）总结了金融危机模型的相关研究，通过筛选宏观经济变量，构建了定量预警风险模型。……