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研究背景及模型構(gòu)建：隨著市場信息透明度的不斷提升，負(fù)面輿情對(duì)城投債估值的影響日益增大，然而很多情況下，同一類負(fù)面輿情對(duì)于不同區(qū)域城投債估值的影響并不相同，甚至差距很大，導(dǎo)致這種情況出現(xiàn)的因素有很多。本文試圖從主觀性的角度尋找對(duì)負(fù)面輿情隔離能力有重大影響的因素，同時(shí)從客觀性的角度出發(fā)建立模型，構(gòu)造負(fù)面輿情隔離能力指標(biāo)并進(jìn)行有效性驗(yàn)證，以衡量某區(qū)域城投平臺(tái)估值受潛在負(fù)面輿情影響的大小。模型潛在的解釋變量，即決定區(qū)域低層級(jí)負(fù)面輿情對(duì)主平臺(tái)債券估值影響大小的因素有很多，大致可以分為五個(gè)類別，分別是區(qū)域基本面因素、持有人風(fēng)險(xiǎn)特征因素、區(qū)域平臺(tái)關(guān)聯(lián)度因素、輿情自身因素、承接深度。模型的被解釋變量，為反映主平臺(tái)在受到低層級(jí)負(fù)面輿情干擾后超額利差被影響程度的指標(biāo)。模型方法上，本文選擇投影尋蹤聚類法作為分析方法。
　　模型有效性驗(yàn)證及改進(jìn)：從結(jié)果來看，隔離能力指標(biāo)與驗(yàn)證樣本負(fù)面輿情發(fā)生后超額利差變化大小呈一定的負(fù)相關(guān)性，負(fù)相關(guān)系數(shù)為-0.64，說明模型結(jié)果對(duì)負(fù)面輿情風(fēng)險(xiǎn)隔離能力具有一定的解釋力度，但解釋力度不算非常強(qiáng)。具體原因包括幾個(gè)方面，其一是模型指標(biāo)對(duì)各負(fù)面輿情類型的解釋力度不同，綜合起來減弱了解釋力度。其二是模型的結(jié)果是聚類，不同類的樣本之間連續(xù)性差。其三是驗(yàn)證樣本數(shù)量有限，時(shí)間口徑不完美。其四是傳統(tǒng)模型算法全局精準(zhǔn)度可能不夠。傳統(tǒng)模型算法會(huì)存在全局搜索能力弱的缺點(diǎn)，易導(dǎo)致結(jié)果非真正最優(yōu)解的問題，因此算法的改進(jìn)上以加強(qiáng)全局搜索能力為主要出發(fā)點(diǎn)。粒子群算法屬于群智能算法的一種，該算法在全局搜索能力上突出，其原理為粒子之間信息共享對(duì)個(gè)體和集體的運(yùn)動(dòng)經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行綜合分析，動(dòng)態(tài)調(diào)整粒子的運(yùn)動(dòng)方向和速度，使得其不斷地向最優(yōu)位置靠近，改進(jìn)的本質(zhì)點(diǎn)在于將投影尋蹤模型的目標(biāo)函數(shù)用作粒子群算法中粒子的自適應(yīng)度。
　　投資建議：根據(jù)傳統(tǒng)及改進(jìn)的投影尋蹤模型的結(jié)果，可以初步將負(fù)面輿情隔離能力指標(biāo)值分為三個(gè)檔次，即“強(qiáng)”、“中”、“弱”，負(fù)面輿情隔離能力強(qiáng)的平臺(tái)指標(biāo)值在[0.6,1]，負(fù)面輿情隔離能力中等的平臺(tái)指標(biāo)值在[0.3,0.6]，負(fù)面輿情隔離能力弱的平臺(tái)指標(biāo)值在[0,0.3]。傳統(tǒng)模型結(jié)果處于[0.6,1]區(qū)間內(nèi)且具備一定收益率的包括江西、湖南、河南、山東和安徽等區(qū)域地市級(jí)主平臺(tái)，考慮到過往負(fù)面輿情發(fā)生頻率對(duì)模型結(jié)果的干擾，尚未發(fā)生負(fù)面輿情的江西、湖南、安徽部分區(qū)域結(jié)果相對(duì)更準(zhǔn)確，具有一定性價(jià)比。改進(jìn)模型結(jié)果處于[0.6,1]區(qū)間內(nèi)且具備一定收益率的包括湖北、河北、湖南、河南、山東和安徽等區(qū)域地市級(jí)主平臺(tái)，考慮到過往負(fù)面輿情發(fā)生頻率對(duì)模型結(jié)果的干擾，尚未發(fā)生負(fù)面輿情的湖北、湖南、安徽部分區(qū)域結(jié)果相對(duì)更準(zhǔn)確，具有一定性價(jià)比。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：統(tǒng)計(jì)誤差、指標(biāo)選擇誤差、城投相關(guān)政策收緊超預(yù)期、貨幣政策收緊超預(yù)期。