数据挖掘技术在地方政府债务风险研究中的应用摘要：为了科学、合理地对地方政府债务风险进行评价，提出基于数据挖掘技术的地方政府债务风险评价模型。首先建立地方政府债务风险评价的指标体系，采用灰色关联分析方法确定地方政府债务风险指标的关联系数；然后利用数据挖掘技术一一神经网络自动处理数据的优点，建立地方政府债务风险评价模型；最后通过实证分析验证模型的可信度。实证结果表明，与参比地方政府债务风险评估模型相比，该模型提高了地方政府债务风险评价的准确性，加快了地方政府债务风险评价的速度，可以有效降低地方政府债务风险，具有一定的推荐价值。本文采集自网络，本站发布的论文均是优质论文，供学习和研究使用，文中立场与本网站无关，版权和著作权归原作者所有，如有不愿意被转载的情况，请通知我们删除己转载的信息，如果需要分享，请保留本段说明。关键例：地方政府；债务风险；神经网络；指标体系；灰色关联分析法中图分类号：TN711?34；TP181文献标识码：A文章编号：10047373X(2017)11?0099?04Applicationofdata,miningtechnologyinlocalgovernmentdebtriskHEDi---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---(IluludaoMunicipalPartySchoolofthecommunistPartyofChina，Huludao125000，China)Abstract：Inordertoevaluatethelocalgovernmentdebtriskscientificallyandreasonably,anewlocalgovernmentdebtriskevaluationmodelbasedondataminingtechnologyisproposed.Theindexsystemoflocalgovernmentdebtriskevaluationwasestablished.Thegreyrelationalanalysismethodisusedtodeterminethecorrelationcoefficientofthelocalgovernmentdebtriskindex.Theautomaticdataprocessingadvantageofdataminingtechnology(neuralnetwork)isusedtoestablishthelocalgovernmentdebtriskevaluationmodel.Thereliabilityofthemodelwasverifiedwithempiricalanalysis.Theempiricalresultsshowthat,incomparisonwithotherlocalgovernmentdebtriskassessmentmodels,theproposedmodelimprovestheaccuracyoflocalgovernmentdebtriskassessment,quickensthespeedofthelocalgovernmentdebtriskassessment,reducesthelocalgovernmentdebtriskeffectively,andhasacertainrecommendedvalue.Keywords：localgovernment；debtrisk；neuralnetwork；indexsystem；greyrelationalanalysismethod0引言---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---随着我国经济的迅速发展，政府通过不断融资加快地方的经济建设，这样便形成了地方政府债务。据相关研究结果表明，现在地方政府均有不同规模的债务存在，此时地方政府债务风险就显现出来［1］。地方债务风险对社会稳定和国家经济安全带来负面影响，如何对地方债务风险进行准确评价，以便制定相应的债务风险预警措施，引起了政府部门的高度重视［2］。地方债务风险评价可以划分两个阶段：人工评价阶段、计算机自动评价阶段［3］。人工评价阶段主要根据地方债务风险评价方面的专家对地方债务存在的潜在风险进行分析，然后对地方债务风险所处状态给出相应的值，最后根据值得到地方债务风险等级，该阶段主要依懒于专家对某个地方债务风险知识评价结果的好坏与知识的多少，而且与专家偏爱有关，使得地方债务风险评价结果具有一定的主观盲目性，经验成分比较重，评价结果不客观，可信度较低［4］。计算机自动评价阶段主要采用计算机技术、信息技术以及人工智能技术对地方债务风险进行评价，自动化程度高，评价速度快，而且评价结果更具客观性，主要有聚类分析、模糊理论等［5?7］。实际应用中，这些方法有一定的不足，就是地方债务风险评价指标太多，评价过程十分复杂，实用性较弱。为了减少地方债务风险评价指标，近些年有学者提出采用层次分析和主成分分析等方法对指标进行预处理，把一些不秉要的指标去掉，但层次分析法和主成分分析法无法客观描述每一?N指标对地方债务风险评价结果的重要程度。灰色关联分析是一种性能良好的因子处理方法，可以对地方债务风险评价指标进行...