基于Copula函数的我国非寿险业保险风险经济资本度量研究

摘要

近年来，我国保险行业经历了突飞猛进的发展，截止到2016年底，全行业原保费收入突破3万亿，首超日本成为世界第二大保险市场。随着中国“偿二代”监管体系的逐步实施，以风险为导向兼顾价值的监管制度正在逐步促使保险公司由“粗放型”经营转向“集约型”经营。经济资本已成为保险公司风险管理的重要载体，其作用日趋显著。在此背景下，本文探讨了我国非寿险业保险风险经济资本的度量问题。本文在传统的经济资本度量模型的基础上引入了新的度量方法，考虑到各业务类型保险风险之间的分散化效应，重点关注了各业务类型保险风险之间的相关性，特别是尾部风险的相关性问题，构建了基于Copula函数的经济资本度量模型，在整合各业务类型保险风险的基础上进行经济资本的度量。本文按照非寿险公司经营的业务类型，将保险风险分为车险、财产险、船货特险、责任信用险、农业险和其他险等六种类型。另外，本文又将除车险以外的五种业务类型整合为非车险业务类型。本文应用核密度函数估计各业务类型保险风险分布，在拟合出风险分布之后，应用Copula函数模型整合各业务类型保险风险，结合蒙特卡洛技术随机生成整合后的保险风险分布，再应用VaR和CVaR度量保险风险，进而求出保险风险的经济资本。从两个方面进行保险风险经济资本的度量研究，一方面是车险和非车险两种业务类型下的保险风险整合与度量；另一方面是车险、财产险、船货特险、责任信用险、农业保险和其他险等六种业务类型下的保险风险整合与度量。在两种度量方式下，Copula函数模型的选择有很大差异，两种业务类型下的保险风险整合与度量是基于二元Copula函数模型，通过拟合优度检验，本文选取了二元Clayton Copula函数模型度量两种业务类型下的保险风险经济资本；六种业务类型下的保险风险的整合是基于多元 Copula函数模型，本文选取了多元Gaussian Copula函数模型度量六种业务类型下的保险风险经济资本。实证结果显示，多元Copula函数模型下度量的经济资本要少于二元Copula函数模型下度量的经济资本，本文认为多元风险的整合有利于提高风险之间的分散化效应，降低保险风险经济资本。同时，本文分析了基于监管条件下的最低经济度量问题，实证结果表明，“偿二代”规定下的最低经济资本低于“偿一代”规定下的最低经济资本。另外，基于Copula函数模型度量的保险风险经济资本高于监管规定下的最低经济资本。
　　本研究分为五个部分：第一章绪论。阐述了选题的背景和意义，总结了国内外关于Copula函数模型在金融保险领域的研究现状，介绍了本文的主要研究内容和结构安排，阐述了本文可能存在的创新点及不足之处。第二章保险风险、经济资本与最低经济资本概述。阐述了保险风险的内涵及保险风险的类型，结合风险度量的一致性标准，介绍了风险度量指标VaR值和CVaR值，同时对两者在风险度量方面的优劣做了对比。其次，在VaR值和CVaR值的基础上对保险风险度量方法进行了介绍。再次，本章对经济资本的内涵做了阐述，在对经济资本本质有了一定的认识之后，介绍了经济资本的度量方法。最后，实证计算了基于不同监管规定的最低经济资本，比较分析了“偿一代”与“偿二代”关于最低经济资本计算的差异，对比了基于监管下的最低经济资本和保险风险经济资本之间的关系。第三章Copula函数模型的构建。介绍了Copula函数的定义和性质。其次，介绍了椭球Copula函数族和阿基米德Copula函数族，分析了两种类型下的Copula函数的特征及性质，为后文Copula函数模型选择奠定了理论基础。研究了风险之间相关性的度量问题，比较分析了Pearson线性相关系数、Kendall秩相关系数和Spearman秩相关系数在度量风险之间相关性时的优劣，给出了在Copula函数下的秩相关关系的计算方法。最后，对Copula函数模型的参数估计、拟合优度检验及模型的选择与构建做了系统分析。第四章实证研究了基于Copula函数模型的保险风险经济资本度量问题，从两个方面研究经济资本的度量问题。一方面，把保险风险按照车险与非车险两种业务类型划分，采用二元Copula函数模型度量两种业务类型下的保险风险经济资本。对各业务保险风险进行正态性检验，各边际分布均不服从正态分布，在边际分布不确定的情况下，应用半参数法中的核密度函数对各边际分布进行拟合，并通过样本直方图和核密度函数图直观对比发现核密度函数能够较好地拟合各业务类型保险风险的边际分布。另外，分别用椭球分布族中的二元Gaussian Copula函数和t-Copula函数以及阿基米德分布族中的二元Clayton Copula函数、Frank Copula函数和Gumbel Copula函数，分别估计车险和非车险两种业务类型的保险赔付率分布函数的参数，通过欧式平方距离检验发现，二元Clayton Copula函数的拟合效果最优。应用蒙特卡洛算法模拟出在Clayton Copula函数模型下的总赔付率分布，结合VaR和CVaR风险度量方法计算出整合保险风险的经济资本。另一方面，将二元Copula函数模型推广到多元Copula函数模型，应用多元Gaussian Copula函数模型和t-Copula函数模型估计出六种业务类型下整合保险风险分布的参数，通过欧式平方距离检验，多元Gaussian Copula函数模型拟合效果最好。对比两种保险风险度量模型可以发现，多种业务类型下的保险风险整合有利于提高风险分散效应，降低保险风险的经济资本。第五章结论。对保险风险经济资本度量模型的应用，各业务类型保险风险之间的相关性测量及风险之间的分散化效应对经济资本的影响进行了总结，并在此基础上提出了一些政策性建议。

目录

声明

1.绪论

1.1研究的背景与意义

1.2国内外文献综述

1.3研究方法与内容

1.4研究的创新与不足

2.保险风险、经济资本与最低经济资本概述

2.1保险风险的内涵与分类

2.2保险风险的度量

2.3经济资本的涵义

2.4经济资本的度量方法

2.5我国非寿险业最低经济资本的计算

3.Copula函数模型及其构建

3.1 Copula函数的定义与基本性质

3.2常用的Copula函数

3.3 Copula函数与相关性度量

3.4 Copula函数模型的构建

3.5 Copula函数模型的可行性分析

4.我国非寿险业保险风险经济资本度量的实证研究

4.1样本统计与分析

4.2各业务类型保险风险分布及其经济资本的度量

4.3基于二元Copula函数下的保险风险经济资本度量

4.4基于多元Copula函数下的保险风险经济资本度量

5.结论及政策建议

5.1论文主要结论

5.2政策建议

参考文献

附录

致谢