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一、项目进展情况及取得成果
项目进展情况:按计划进行
主要研究阶段(起止时间) 研究内容 完成情况
2019.2-2019.5数据整理及指标体系建立、优化阶段本项目从万得数据库中选取了2010-2018年银行间市场发行的所有企业债和中期票据作为研究对象。此外,本文参考中债资信评级公司标准,通过对宏观经济环境、地方经济实力、地方政府财政实力、政府债务状况及债务指标、政府治理水平、地方金融生态环境、本批债券的偿还能力这七方面的理论分析,从万得数据库的所有城投债相关指标框架下抽取了6大类指标。
项目研究成果(已取得的成果)
序号 项目成果名称 成果形式
1基于机器学习算法的城投债偿债风险评估著作
 
二、项目季度报告

 一、研究进展

本项目从万得数据库中选取了2010-2018年银行间市场发行的所有企业债和中期票据作为研究对象。此外,短期融资券期限太短(一年以内),因此没有被包含在样本之内,而定向工具由于不是市场化的发行利差因而也没有被包含在样本内。

为了对城投债券进行系统化的全面评级,综合对债券发行人偿债风险与投资风险等内容,本文参考中债资信评级公司标准,通过对宏观经济环境、地方经济实力、地方政府财政实力、政府债务状况及债务指标、政府治理水平、地方金融生态环境、本批债券的偿还能力这七方面的理论分析,从万得数据库的所有城投债相关指标框架下抽取了6大类指标,基本要素指标、债券分类指标、发债主体指标、行情指标风险指标、财务估值指标。指标框架如下:

1 指标框架

 

二、存在的问题

1.数据不完备问题

尽管我们从各大数据库收集了数据资料以及购买了部分别人整理好的数据,但仍存在部分数据缺失。

应对措施:(1)剔除缺失值;(2)数据补齐。

2.指标体系的合理性与可行性

我们结合市场上相对成熟的指标体系以及近几年来权威人士发表的期刊论文中改善的体系,进而建立了一个相对来说更加全面,覆盖范围更广的指标体系。但其体系是否合理与可行,还需要经过不过的尝试,再加以改进过;根据实际情况,剔除不合适的指标或增加更能反映城投债偿债风险的指标。

 
三、经费使用明细情况
项目获批总经费(元) 已使用项目研究经费(元) 已报销金额(元) 未报销金额(元)
20000 0 0 0
项目经费开支情况
名目 用途 金额(元) 备注
论文版面费
专利申请费
调研、差旅费 食宿、交通、通讯费用 1000
打印、复印费 100
资料费 购买数据、书籍、文献 1000
试剂等耗材费
元器件、软硬件测试、小型硬件购置费
其它
 
四、项目后期具体工作计划
 后期具体安排:

我国债券市场起步较晚,对债券的信用风险评估发展历史也很短,评估方法主要是参考国外已发展多年的成熟的方法。后期,本项目组成员首要任务就是总结国内外有关债券信用风险评估的方法以及金融领域其他创新性模型,并对其一一进行客观评价,挑选出最合适的模型,并对其进行优化改良。调试模型的同时,对指标体系也进行不断地更新,使其更具有代表性和全面性。

 
五、指导教师意见
 

该项目选题有很强的应用价值,文献材料收集详实,综合运用了所学知识解决问题,所得数据合理,指标选取全面并有所创新。

 

 
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主办单位:江西省教育厅高等教育处   技术支持:南京先极科技有限公司