基于支持向量机的我国国债规模风险评价研究

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1、分类号:密级:研究生学位论文基于支持向量机的论文题目(中文)我国国债规模风险评价研究RESEARCHONTHENATIONALDEBT论文题目(外文)SCALERISKEVALUATIONBASEDONSVM研究生姓名张玉明学科、专业应用经济学·数量经济学研究方向经济模型与计算机应用学位级别硕士导师姓名、职称汪慧玲教授论文工作起止年月2015年4月至2016年4月论文提交日期2016年4月论文答辩日期2016年6月学位授予日期2016年6月校址:甘肃省兰州市基于支持向量机的我国国债规模风险评价研究中文摘要自1981年我国国债重启发行以来,国债

2、所表现出的财政、经济金融功能日臻完善,国债政策业已成为我国当代宏观经济管理的重要政策之一,与此同时在应对了1998年与2008年的两次经济金融危机后,我国国债规模也相应地膨胀到了前所未有的程度,而如今恰逢宏观经济持续低迷,近几年的政府工作报告明确指出要继续实施积极财政政策,财政赤字规模不断攀升,国债规模应声继续保持增加,此时非常有必要对我国国债规模风险的变化情况保持密切关注,因而国债规模风险评价和管理就显得格外迫切和重要,国债规模风险评价研究对于防范国债规模风险、确立我国合理国债规模、维护经济金融的平稳运行具有重要的理论和现实意义。论文首先明

3、确界定了所研究国债、国债规模风险的概念和内涵,梳理了当前主要的研究国债规模风险的理论模型,并对我国国债发行历史及现状做了总结;其次,在分析影响国债规模风险因素的基础上构建了包含表征政府融资能力相关指标的我国国债规模风险评价指标体系,进而依据1981-2014年的我国国债相关数据资料,应用综合指标法进行了风险评价;最后,在介绍了支持向量机理论及算法的基础上,应用多类分类支持向量机模型对我国国债规模风险进行了评价,接着将评价结果与综合指标法评价结果进行了对比分析,并据此提出国债规模风险防范和管理建议。研究表明:第一,将支持向量机模型应用于国债规模

4、风险评价是可行的,且与传统风险评价技术同样有效;第二,国债规模风险与其影响因素之间存在着复杂的非线性关系;第三,自2011年后,我国国债规模风险一直保持低位运行,因此政府现行扩大赤字规模、加大积极财政政策力度的政策是安全的、可行的。关键词:国债,国债规模风险,支持向量机,多类分类IIResearchontheNationalDebtScaleRiskEvaluationbasedonSVMAbstractSinceChinare-issuednationaldebtin1981,thefiscal,economicandfinancialfu

5、nctionexpressedbynationaldebtarebeingperfected.Nationaldebtpolicyhasbecomingoneofthemostimportantcontemporarymacro-economypolicyofourcountry.Atthesametime,afterguardagainstthe1998and2008financialcrisis,thescaleofnationaldebthasexpandedtoanunprecedentedextent.Worsestill,thec

6、urrentmacro-economycontinueddepression.Inthereportontheworkofthegovernmentinrecentyears,continuedproactivefiscalpolicyisproposedclearly.Hence,thescaleoffiscaldeficitclimbsandthescaleofnationdebtkeepingincrease.Bythistime,it’sveryessentialtokeepaneyeonchangesofthescaleriskof

7、ournationaldebt.Therefore,theevaluationandmanagementofnationaldebtscaleriskappearstobeespeciallyurgentandimportant.Andtoguardagainstnationaldebtscalerisk,confirmtherationalscaleofournationaldebtandmaintenancethesmoothrunningoftheeconomyandsociety,itisofgreatimportancetheore

8、ticallyandpracticallytoresearchriskassessment.Thispaperfirstdefinedclearlytheconce

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