基于BP神经网络的地方财政风险预警模型研究.docx

基于BP神经网络的地方财政风险预警模型研究
随着经济社会的发展，地方财政风险逐渐成为影响经济稳定的重要因素之一。因此，建立科学的地方财政风险预警模型对于保障经济稳定具有重要的意义。
本文思路分为四个方面。第一，简要介绍BP神经网络模型。第二，探讨地方财政风险的主要影响因素。第三，基于影响因素，构建BP神经网络模型。第四，通过实证分析对模型进行验证。
1.BP神经网络模型的介绍
BP神经网络模型是一种多层前向人工神经网络模型。它的核心在于反向误差传播算法。在BP神经网络训练过程中，通过输入值进行计算，得到输出值，并与实际输出值进行比较，求出误差值。然后，将误差反向传递到输入层，通过调整权重来达到误差最小化的目的。BP神经网络的优势在于其学习速度快，适用于非线性问题，具有强大的逼近和预测能力。
2.地方财政风险的主要影响因素
地方财政风险的主要影响因素包括财政收入、财政支出、财政债务和经济增长等。其中，财政收入和财政支出的平衡是地方财政风险的核心问题。如果财政收入长期低于财政支出，就会形成财政赤字。而财政债务的增加还会增加财政风险。
3.基于影响因素，构建BP神经网络模型
在构建BP神经网络模型时，应选择合适的输入变量和输出变量。在本文中，我们选择财政收入、财政支出、财政债务和经济增长作为输入变量，地方财政风险综合指数作为输出变量。
首先，将所选变量进行标准化处理，以保证每个变量的权重相等。然后，将数据分为训练集和测试集，并设置BP神经网络的基本参数。最后，根据训练集数据训练BP神经网络，并在测试集上进行测试。
4.实证分析
本文采用2009年至2018年的数据进行实证分析。在实证分析之前，我们需要对数据进行处理和清理，以保证数据质量。在训练过程中，使用20%的数据作为测试集，80%的数据用于训练模型。使用MATLAB软件对数据进行分析和处理，建立BP神经网络模型，并进行实证分析。
实证结果表明，所建立的BP神经网络模型效果良好，能够准确预测地方财政风险。同时，根据模型输出结果，我们可以知道每个变量对地方财政风险的影响程度，为政策制定提供了参考意见。
总之，基于BP神经网络的地方财政风险预警模型具有可行性和实用性。通过不断完善模型，我们可以更好地实现对地方财政风险的预测和预警，为经济稳定发展提供有力保障。