| 一、项目研究进展情况（含项目研究已取得阶段性成果和收获）
1.城投债
1.1 城投债简介
我国城投债是一种准市政债，即指由地方政府融资平台发行的债券——地方政府融资平台是指由地方政府或其部门、机构等通过财政拨款或注入土地、股权等资产设立，承担政府投资项目融资功能，并拥有独立法人资格的经济实体。最早的融资平台主要集中于省级层面，如今地方政府设立的融资平台覆盖了地市、区县和乡镇（街道）各个层面。城投债一般信用评级较高，主要是因为有了地方政府信用的隐性担保。它产生的根本原因是分税制改革之后，地方财政收入占全国财政收入的比例不断下降，而地方财政支出明显上升，导致地方政府财力难以支撑日常事务；直接原因是随着城市化进程加速，城市基建需求加大，然而《中华人民共和国预算法》规定，“除去法律和国务院另有规定外，地方政府不得发行地方政府债券。”从而我国没有真正意义上的市政债券。
1.2城投债发展现状及其特点
随着2007年美国次贷危机逐步演变为全球金融危机，国务院提出要实行积极财政政策和宽松的货币政策，并出台4万亿经济刺激计划，加快民生工程，基础设施建设。自此城投债迎来了爆发式的增长，新的地方融资平台也开始迅速成立，城投债的发行主体由开始的省级、直辖市级的城投公司扩展到了地级市甚至县级市的城投公司。国务院于2010年6月发布了《国务院关于加强地方政府融资平台公司管理有关问题的通知》，对地方融资平台进行了核查清理。城投债快速增长的势头受到一定冲击，但经历了2010年与2011年的短暂低迷之后，城投债又在2012年出现井喷式增长，2012年全年共发行城投类债券达6,367.9亿元，同比增长148%。
与银行贷款相比，城投债具有某些优势。首先，在中央加强对地方政府债务风险监管的背景下，地方融资平台获取银行贷款的难度明显增加，而对于城投债的申请条件，总体上看地方政府容易满足。其次，中高评级城投债的融资成本低于银行贷款，这对于地方政府的吸引力很大。
1.3城投债评级制度及评价
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。这些方法可以划分为两大类，一类是以专家经验评分为代表的传统的信用风险评估方法，另一类是以建立计量模型为主的现代信用风险度量方法。
因为我国资本市场建设尚未完善，信息披露不健全，风险收益的相关性并不稳定，尚未具备使用现代计量模型来评估信用风险的环境，而传统的打分法又过于主观和简单。因此，笔者认为，现阶段需要构建一套适合中国债券市场的信用评估方法作为过渡，应结合主观和客观、定性和定量的方法。从思想上，遵循影响信用风险因素的逻辑体系，将宏观、行业、企业因素统统考虑在其中，在方法上，在传统的专家打分法的基础上进行扩展，用更为科学的方法进行权重的分配。
2.影响城投债信用风险的因素
城投债作为一种特殊的企业债，又与地方政府债务有着千丝万缕的联系，这决定了 城投债的信用风险既包含一般债券具有的信用风险，又包含特殊的属性。Frank J. Fabozzi 将债券的信用风险分为两类：违约风险和降级风险。违约风险是指债券的发行人不能够 还本付息以致投资人遭受损失的风险。降级风险是指债券发行上市之后，由于宏观环境、公司经营情况等因素而导致的外部评级公司对债券信用级别调低的风险，外部评级通常 影响债券的价格。因此，影响城投债信用风险的因素实质上就是影响发行主体违约概率以及降级风险的各种因素。
用自上而下的方法去梳理，可以将影响城投债信用风险的因素分为三大类：宏观环境因素、地方政府信用及支持力度、城投公司自身因素。
2.1 宏观环境因素
当经济处于繁荣时期，企业盈利能力普遍较强，出现违约情况较少；反之，出现违约和降级的风险就会增大。同时还需关注国家对城投公司的信贷政策。由于城投公司自身的盈利能力较差，主要依靠银行贷款和发行债券筹集资金，因此国家信贷政策与城投公司融资能力息息相关。当信贷环境宽松时，城投公司融资能力较强，还本付息压力就会降低；相反，当信贷环境比较紧缩时，城投公司融资较难，现金流就容易出现断裂，造成违约。
2.2 地方政府信用及支持力度
这是影响城投债信用风险所特有的因素对于地方政府信用风险因素，可以从地方政府的偿债意愿和偿债能力两个方面考虑。偿债意愿是指地方政府是否愿意在城投债出现违约时提供援助，也就是所谓的隐性担保。考察地方政府偿债意愿，可以通过城投公司的规模、大股东所属级别以及关联方分析该城投公司在当地的地位，如果该城投公司的规模较大、控股股东级别较高，而且公司高管曾在或正在政府部门任职，那么说明该城投公司与政府关系较为密切，因而政 府的偿还意愿就较强。反之，如果城投公司在当地属于规模较小，而且募集资金投向不属于当地重要项目的公司，则政府偿还意愿较弱。
政府偿还能力是对地方经济发展水平以及政府财政税收能力进行评价。地方政府仅具有偿还意愿还不够，还需要在城投债违约时有能力承担偿还责任。我国地区之间发展不平衡，地方政府的财政实力是决定偿还能力的重要因素。除此之外，地方偾务负担率以及债务收入比例也是衡量地方政府偿还能力的重要指标。
2.3 城投公司自身因素
经营性业务占比越重、政府拨款收入占比越小的城投公司的营运能力越好。有些城投公司甚至没有主营业务，完全依赖政府补贴，这样的公司信用风险较 大。其次，还需关注城投公司的股权结构以及公司治理的规范性。通过考察城投公司是否出现出资不实、与关联方互相担保、股权结构不明晰等情况，能够对城投公司的规范性做出评价。只有规范经营的城投公司才能够持续、健康的发展。此外，城投公司的持 续融资能力以及外部担保情况。这可以通过该公司的外部评级以及银行授信情况反映。
3.指标选取
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，我们参考中债资信评级公司标准，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。（详见附件——指标体系建立报告）
4.BP 神经网络模型构造
BP 网络的学习过程是一种典型误差修正学习方式。首先对每一种输入模式设定一个期望输出值，然后对网络输入实际的学习记忆模式，并由输入层经过中间层向输出层传播。实际输出与期望输出的差即是误差，按照最小均方误差准则，由输出层往中间层逐层修正连接权值，此过程称为“误差逆传播”。随着“模式顺传播”和“误差逆传播”过程的交替反复进行，网络的实际输出逐渐向各自所对应的期 望输出逼近，网络对输入模式的响应的正确率也不断上升。
BP 神经网络通过此学习过程，确定下来各层间的连接权值就可以工作了。
讨论神经网络的学习算法，首先需要确定网络神经元的基函数和激活函数（也称转移函数）。（详见附件）
二、项目研究存在的主要问题及应对思路与措施
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。
3.模型本身的局限性
我们所采用的模型——神经网络是黑箱模型，其节点准则的选取，隐藏层个数的设置，激活函数的选择等等都会对分类，预测结果产生较大的影响。如何减弱模型本身的局限性对研究结果所造成的影响需要我们不断的尝试与改进。
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