【摘 要】
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债券风险溢价是衡量债券风险的晴雨表,使用网络自回归模型（NAR）对高维的城投债风险溢价进行建模有助于研究系统性风险外溢效应.简单的NAR模型通过构造空间权重矩阵实现降维,但所估计的网络外溢平均效应可能忽略了网络节点的异质性影响,且忽略了系统因政策或外部冲击产生的结构性变化.本文构建了时变参数和异质性溢出效应的适应性算法模型,提出了有效的适应性网络自回归算法（ANAR）,以及时探测参数与解释变量的最
【基金项目】
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云南省科技厅基础研究专项青年项目（202201AU070008）； 云南省教育厅科学研究基金（2021J0031）～～；
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债券风险溢价是衡量债券风险的晴雨表,使用网络自回归模型（NAR）对高维的城投债风险溢价进行建模有助于研究系统性风险外溢效应.简单的NAR模型通过构造空间权重矩阵实现降维,但所估计的网络外溢平均效应可能忽略了网络节点的异质性影响,且忽略了系统因政策或外部冲击产生的结构性变化.本文构建了时变参数和异质性溢出效应的适应性算法模型,提出了有效的适应性网络自回归算法（ANAR）,以及时探测参数与解释变量的最大化同质区间,实现在及时探测参数结构性变化的同时,也能对最佳解释变量进行实时选择.应用该模型对我国省级城投债风险溢价网络进行建模分析和预测,我们发现:1)适应性网络自回归算法ANAR相比其他预测模型在城投债风险溢价的样本外预测中具有显著的预测优势. 2)从同质区间识别角度来看,相比于2016年与2017年, 2018年与2019年ANAR模型的同质性区间变得更短,说明市场短期不确定性风险上升,我国城投债在这一段时期内也相应出现了短期风险溢价高于长期风险溢价的“倒挂”现象. 3)从变量选择结果来看,不同省份城投债风险在不同时间决定网络外溢风险的作用不同,被算法以较高频率识别到的风险溢出省份多具有风险溢价较高、风险溢价波动较大以及债券发行数量较多的特征.债券平均规模与债券剩余期限的网络节点效应对债券未来风险溢价也有较大影响.本文提出的模型和方法对政策部门和投资者实时监控和预测城投债风险具有实用性和参考价值,对深化金融供给侧结构性改革,防范债务风险具有实际意义.
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