基于数据挖掘的财政风险预测研究

作为影响财经领域十大信息技术之一的数据挖掘技术,在财经领域的应用越来越广泛。本文在综合考虑财政收入风险、财政支出风险、财政赤字风险、财政债务风险和财政政策风险等不同风险范围的基础上,提出构建融合多源数据的地方财政风险综合指标集;通过选取动态、静态的财政风险指标,紧密结合有效数据挖掘方法,如层次分析法、BP神经网络法等,构建地方财政风险测度模型,以确定风险指标权重和风险影响权重;并提出完善财政政策、构建财政风险预警机制等措施,为防范财政风险提供借鉴和参考。