財險公司經(jīng)濟資本計量：VaR,CVaR和Copula方法

1、財險公司經(jīng)濟資本計量：VaR,CVaR和Copula方法我國保險業(yè)經(jīng)過幾十年的迅速發(fā)展,資產(chǎn)規(guī)模得到突飛猛進的增長。財險公司無論盈利能力還是風險管理能力在這幾十年中都有一定的提高,但總體水平還遠跟不上國際大型保險公司的步伐。隨著國際國內(nèi)經(jīng)濟環(huán)境中不確定因素不斷增多,一方面,股東和管理層出于有效控制風險和提升回報的目的,內(nèi)在要求保險公司不斷提高風險管理能力,另一方面,監(jiān)管機構(gòu)從穩(wěn)定金融市場和保障投保人及投資者的利益出發(fā),不斷出臺新的法律和指引要求,對保險公司提出了更高的風險管理要求。經(jīng)過近20年來的發(fā)展,國外保險行業(yè)普遍使用經(jīng)濟資本作為公司的風險管理工具,而且從多年的實踐經(jīng)驗來看,經(jīng)濟資本在保險

2、公司的風險管理、產(chǎn)品管理、資本管理與績效管理等方面具有不可替代的優(yōu)勢與作用。但是,經(jīng)濟資本概念被引入到國內(nèi)只有短短幾年的時間,不管是在學術(shù)界還是在實際應用當中,對于經(jīng)濟資本的計量方法還尚未達成一致意見。中國保監(jiān)會在2012年發(fā)布的人身保險公司全面風險管理實施指引中對經(jīng)濟資本的要求僅僅是提出一個原則性導向,并沒有給出計算經(jīng)濟資本的具體模型、模型的估計方法、模型參數(shù)的設定以及模型的管理等。鑒于此,本文在對經(jīng)濟資本理論框架進行系統(tǒng)分析的基礎(chǔ)上,著重研究財險公司經(jīng)濟資本的度量方法,其根本目標在于為監(jiān)管者制定相關(guān)政策提供理論和技術(shù)支持。財產(chǎn)保險公司在經(jīng)營過程中面臨的很重要的一種風險是承保風險。本文采用C

3、opula函數(shù)度量各業(yè)務線承保風險之間的相依結(jié)構(gòu),Copula函數(shù)不僅能度量各個業(yè)務線之間的線性關(guān)系而且還可以有效地刻畫他們之間的非線性相關(guān)關(guān)系,尤其能很好的捕捉到各個風險之間在尾部的相關(guān)性,為度量財險公司應對非預期損失需要持有的經(jīng)濟資本做好充分的準備。建立保險公司適度的經(jīng)濟資本,對企業(yè)價值最大化和保證償付能力充足等多目標的實現(xiàn)具有十分重要的意義。本文共分為六章,各章的主要內(nèi)容及觀點如下：第一章,緒論。本章首先闡述了選題的背景和意義,然后總結(jié)了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,在此基礎(chǔ)上闡述了本文的創(chuàng)新點。最后介紹了本文的主要工作和結(jié)構(gòu)安排。第二章,經(jīng)濟資本理論概述。這一章是本文的理論基礎(chǔ)。首先表述了經(jīng)濟資本的

4、定義,并將它與監(jiān)管資本做比較,使我們增加了對經(jīng)濟資本的感性認識；其次分析了經(jīng)濟資本重要性的原因；最后介紹經(jīng)濟資本管理體系。其中經(jīng)濟資本的計量屬于這個體系中的技術(shù)層面。在建立保險公司經(jīng)濟管理體系過程中,風險分析和計量的核心技術(shù)往往需要最多的管理資源投入。第三章,Copula函數(shù)和風險度量方法的概述，為第四章和第五章的經(jīng)濟資本度量打下了良好的理論基礎(chǔ)。在本章中，首先介紹Copula函數(shù)的定義和性質(zhì)、常見正態(tài)Copula函數(shù)族和阿基米德Copula函數(shù)族；其次介紹Copula函數(shù)與幾種秩相關(guān)系數(shù)的關(guān)系,Copula函數(shù)的參數(shù)估計以及擬合優(yōu)度檢驗方法。通過分析他們的函數(shù)形式以及他們各自的特征,為讀者提

5、供了一個初步的印象；最后對VaR和CVaR度量方法的優(yōu)缺點進行比較，并給出了CVaR的詳細計算過程。第四章，用阿基米德Copula相依結(jié)構(gòu)計量財險承保業(yè)務經(jīng)濟資本。在本章中把財險公司承保業(yè)務分為機動車輛保險和其他保險兩條業(yè)務線。采用常用的阿基米德Copula函數(shù)度量這兩條業(yè)務線的相依結(jié)構(gòu)，因為它們不受隨機變量邊緣分布的限制,與正態(tài)Copula函數(shù)族相比，它能夠很好的度量兩個隨機變量之間的相依結(jié)構(gòu)。首先用水晶球軟件擬合邊緣分布函數(shù)，通過A-D檢驗確定兩條業(yè)務線的最優(yōu)的邊緣分布都為對數(shù)正態(tài)分布,并通過Q-Q圖直觀的看出：對數(shù)正態(tài)分布能夠很好的擬合這兩條業(yè)務線的賠付率數(shù)據(jù)。其次分別用GumbelCo

6、pula函數(shù)、ClaytonCopula函數(shù)和FrankCopula函數(shù)求出機動這兩條業(yè)務線賠付率的聯(lián)合分布函數(shù),通過K-S檢驗發(fā)現(xiàn)GumbelCopula函數(shù)的擬合效果最好。最后，用蒙特卡羅方法模擬出兩條業(yè)務線在GumbelCopula函數(shù)下的散點圖,在此基礎(chǔ)之上，擬合出總賠付率的分布函數(shù)并用VaR和CVaR風險度量估計出財險公司承保業(yè)務總經(jīng)濟資本。第五章，橢球Copula函數(shù)下度量財險公司承保業(yè)務線的經(jīng)濟資本。在本章中把財險公司承保業(yè)務分為四條業(yè)務線即企財產(chǎn)保險、機動車輛保險責任保險和其他保險。在估計多資產(chǎn)收益模型時,t-Copula函數(shù)由于能夠很好得度量對稱的極端尾部相依性，并且對其模擬

7、的方法有很大的靈活性，所以在本章中采用t-Copula函數(shù)度量承保業(yè)務線之間的相關(guān)性。本章中總經(jīng)濟資本的計算步驟和第四章的一樣，因此在本章中直接給出模擬和計算的結(jié)果。通過比較基于線性相關(guān)系數(shù)為1估計出的經(jīng)濟資本和基于秩相關(guān)系數(shù)估計出的經(jīng)濟資本來度量分散化效應；最后用最小距離法對Copula函數(shù)進行擬合優(yōu)度檢驗。第六章為本文的總結(jié)部分,VaR和CVaR度量方法各有利弊，管理層和風險管理者要根據(jù)自己的風險偏好和實際情況選擇適合自己的度量方法。采用線性相關(guān)系數(shù)估計經(jīng)濟資本時,會低估經(jīng)濟資本,從而會無法應對非預期損失帶來的損失；如果對各個業(yè)務線的經(jīng)濟資本進行簡單的相加,即假設各個業(yè)務線完全相關(guān),則會高

8、估總經(jīng)濟資本，造成資金的大量閑置。Copula函數(shù)的選擇對多業(yè)務線的保險公司的經(jīng)濟資本和分散化效應都有著明顯的影響。從分散化效應的計算結(jié)果中我們可以看出：我國財險市場產(chǎn)品設計中風險分散化程度比較低,保險產(chǎn)品同質(zhì)化程度比較高。用最小距離法對Copula函數(shù)的擬合優(yōu)度進行檢驗的結(jié)果為t-Copula函數(shù)優(yōu)于正態(tài)Copula,自由度小Copula函數(shù)優(yōu)于自由度大的Copula函數(shù)。本文的主要特色和創(chuàng)新之處在于：(1)本文借用Copula函數(shù)分析承保業(yè)務線之間的相關(guān)性，并用適合的Copula函數(shù)將各個業(yè)務線的邊緣分布連接起來求出它們的聯(lián)合分布函數(shù)。(2)通過蒙特卡羅模擬的方法畫出了每兩個業(yè)務線在不同Copula函數(shù)下的散點圖，可以直觀的觀察出各個Copula的性質(zhì)，尤其是在尾部的信息。結(jié)合Copula函數(shù)的理論知識，有利于我們更全面的理解、掌握和運用Copula模