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我国城投债信用风险研究--基于Logistic--KMV混合模型的开题报告
引言
城市投资建设所发行的城投债是我国资本市场的重要组成部分。城投债的发行机构大多来自于地方政府或其下属的城市投资公司，其主要用途是用于城市基础设施、公共服务设施等公益性项目的建设和维护。城投债通常具有较高的信用风险，这些风险与地方政府的财务状况、基础设施建设规模、经济增长态势等因素密切相关。因此，对城投债的信用风险进行研究，不仅有助于资本市场参与者做出更准确的投资决策，同时也对城市投资建设的监管和发展具有重要意义。
本研究将基于Logistic-KMV混合模型，对我国城投债的信用风险进行研究。具体研究内容包括：对城投债信用风险的定义、评估指标的选取、建立Logistic-KMV混合模型、模型实证分析等。研究结果将为投资者提供更为全面准确的城投债信用风险评估信息。
一、研究背景与意义
城投债是指发行人是国有或政府控制的城市投资建设企业的债券。城投债的发行规模不断扩大，已成为我国资本市场的重要组成部分。但城投债的信用风险较高，其中存在许多潜在风险因素，如地方政府的财务状况、基础设施建设规模、经济增长态势等。因此，对城投债的信用风险进行研究，能够帮助投资者判断城投债的投资价值并避免追高杀跌的风险，提高其投资回报率。同时，对城市投资建设的发展和监管体系建设具有推动作用。
本研究旨在运用Logistic-KMV混合模型对城投债信用风险进行评估和预测，为投资者提供更为全面准确的风险评估信息。
二、国内外研究现状
国内外在城投债信用风险研究方面已经展开了许多尝试与探索。国内学者多运用基于统计和数学模型的方法进行建模研究。如基于灰色关联分析法建立城市投资债券信用风险评价模型（高雷等，2014）、基于动态Logit模型的城投债风险评估方法研究（肖金凤等，2015）等。这些研究方法具有一定的局限性，无法综合考虑多种因素对城投债信用风险的影响。
国外在金融风险研究方面较为成熟，尤其是金融风险管理模型研究。KzamInsuranceCompany于1974年开发了知名的金融风险管理模型——Kzam-Merton模型，该模型用于分析企业的违约概率。尤其是在信用风险管理领域，KMV模型被广泛应用。该模型将Merton模型的障碍点与市场数据结合，运用随机过程理论和投资组合管理技术，采用距离计算方式得出违约概率和违约损失率。（KMV：KnowYourMarketValue）
在国内外城投债信用风险研究的基础上，我们应该针对我国城投债信用风险的特点和监管体系，选择合适的评估模型进行研究。基于此，我们选择Logistic-KMV混合模型对我国城投债的信用风险进行研究。
三、研究内容和方法
1、城投债信用风险的定义
城投债信用风险主要包括违约风险和信用评级降低风险两个方面。违约风险是指城投债违约的概率，它与发行人财务状况、基础设施建设规模、经济增长态势等因素密切相关。信用评级降低风险则是指城投债的信用评级下降的概率，是债券市场中最为关注的指标之一，市场反应敏感。
2、评估指标的选取
我们将在考虑前期研究的基础上，综合考虑以下影响城投债信用风险的因素：一是发行人财务状况，包括发行人的流动性状况、去杠杆化水平、偿债能力和现金流等；二是市场因素，包括市场利率变化、宏观经济环境变化以及地方市场供求平衡等因素；三是外部因素，包括城市发展格局、城市人口结构、基础设施建设规模和投资方案等。
3、建立Logistic-KMV混合模型
Logistic-KMV混合模型是一种结合统计学和金融学的模型。它将Logistic模型的分类效果与KMV模型的量化分析效果相结合，能够更好地评估城投债的信用风险。
4、模型实证分析
我们将基于历史数据、市场利率、宏观经济环境等因素，对城投债信用风险进行实证分析，并比较不同因素对城投债风险的影响程度。
四、预期研究成果和意义
本研究的预期成果是建立适用于我国城投债信用风险的Logistic-KMV混合模型，并通过实证分析，筛选出最重要的影响城投债信用风险的因素。研究成果对投资者参与城投债的评估和决策具有一定的参考价值，同时为城市投资建设的发展和监管增强风险管理提供支持。