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基于RBF神经网络的地方政府土地财政风险预警研究

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研究目的:构建地方政府土地财政风险预警模型,设计了等距和随机划分训练集两种网络训练模式以评估模型的信度,并应用该模型对江西省土地财政风险预警进行实证分析. 研究方法:AHP-熵值法,RBF神经网络模型. 研究结果:①RBF神经网络模型拟合准确率高,稳定性强,预测结果符合江西省实际,能够基本反映江西省土地财政风险的整体状态;②2005-2014年,江西省土地财政总体风险在中警状态波动.就风险子系统而言,江西省土地财政行政风险总体呈下降趋势;经济风险和社会风险在本研究时间段内基本处于中警状态;生态风险警度从2005年的轻警突升到2006年的重警,随后有所下降,但到2012年之后警度又回升至中警状态. 研究结论:RBF神经网络模型是预警地方政府土地财政风险的有效方法之一,可为防范和化解地方政府土地财政风险提供理论依据和决策参考.

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来源
《2017年海峡两岸土地学术研讨会》|2017年|348-358|共11页
会议地点香港
作者
莫国辉; 邹秀清; 刘杨倩宇;
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作者单位

香港中医学会、教育研究基金会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类地方财政;
关键词
地方政府; 土地财政; 风险预警; 层次分析法; 熵值法; RBF神经网络;

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