2020年各品种城投债发行数量达到5574只,城投债发行规模高达4.97万亿元,分别较2019年同比增长了 31%和24%,且2020年城投债的到期量为2.72万亿元,为历史最高水平。大批量城投债存续的情况下,城投债违约的可能性尤为突出,将城投债视作未发防范的重要债务类型,了解其违约风险的具体成因,防范化解其违约风险是十分必要的。故此本文以“城投债”为主题,以成因分析为切入点,区别于前人静态成因分析的结论,本文客观择选成因进行动态关系探究,更具现实意义,且可为投资者做正确的投资选择提供启示。本文按照“基本陈述—研究基础—特征分析—静态分析—动态分析”的设计思路展开研究。首先对研究文献进行梳理,了解与城投债违约风险成因以及动态分析模型相关的研究现状,为成因选取及模型构建提供参考;随后进行城投公司及城投债特征分析,揭示风险来源及选题依据;紧接着对成因进行基于“点-线-面”的立体归纳,确定18个成因,对2015-2020期间存续过的11792只城投债构建样本数据集,并对成因指标进行随机森林重要性排序以及静态分析;最后,以2015-2020年间持续存在的411只城投债为个体构建面板数据,选用面板向量自回归（PVAR）模型,重点设计三组对比:PVAR估计与成因间脉冲响应对比、PVAR估计与城投债风险溢价对各成因的脉冲响应的对比、静态与动态结论对比,来完成对核心问题的探究。研究结论表明:1)成因间存在动态叠加效应,且对城投债违约风险的实际影响取决于动态叠加效应;2)随机森林可对成因进行重要性排序,可根据排序结果对各成因进行有侧重的关注;3)净利润率是城投债务偿还的必然保障,政府隐性担保在当前城投公司市场化转型的现实背景下对城投债违约风险存在抑制作用,产业集聚度存在较长的形成期,不同期间内对城投违约风险的影响方向不同,投资者应结合客观事实进行成因观察;4)动态叠加效应作用下,投资者应依据各成因最终的冲击强度来分别决定城投债的地域可投性以及个体可投性。本文的创新在于对成因立体梳理,并将降维模型与动态研究模型结合,客观地择选成因进行动态分析,对现有研究多进行静态分析或学者主观选取少数成因进行动态分析的不足进行完善。本文也存在一些不足之处,首先本文只针对降维后的成因进行动态效果探究,而非为识别到的全部成因;其次在成因立体识别的过程中,带有一定的主观性,可能存在其他潜在重要成因的遗漏。