我国财险公司偿付能力预警机制研究

摘要

自上世纪80年代中国保险业务重新恢复发展以来，我国的保险业一直处于快速发展阶段。截至2010年保险行业总资产达到4.9万亿，我国已经成为全球最重要的新兴保险大国。作为国民经济的重要组成部分，保险业的稳定发展对我国经济的良好发展起着重要的作用。保险公司偿付能力充足性，不仅影响保险公司的持续经营，还会影响中国保险业和金融市场的稳定发展。
　　 目前我国建立了符合中国国情的以偿付能力、市场行为、公司治理为三大支柱的保险监管体系，而偿付能力监管则居于监管体系的核心地位。但是，截至2010年全国仍至少有5家财险公司偿付能力不足。如何发挥偿付能力监管在风险防范中的核心作用，是我国保险业监管的一项重要工作。建立一套灵敏的偿付能力预警体系对完善我国的偿付能力监管体系具有重大意义。
　　 本文对国内外保险偿付能力影响因素和偿付能力预测的研究文献进行了回顾和总结，并比较了几种典型的偿付能力影响因素和偿付能力预测的计量模型。实证过程选取了主成分分析法对影响偿付能力的影响因素进行分析，采用BP神经网络对偿付能力进行预测。BP神经网络模仿、简化和抽象生物大脑神经系统，能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算，有着传统统计方法无法比拟的适应性、容错性及自组织性等优点。但是在BP神经网络预测中，使用的指标并不是越多越好，过多的指标会造成BP神经网络在学习过程中受到过多的噪声干扰，并且会由于隐含层过多，造成训练过度，从而影响预测的精度。在实证过程中，为了全面反映财险公司的财务状况，选取的财务指标相对较多，并且指标之间存在一定的相关性，反映的信息在一定程度上有重叠。因此在用BP神经网络进行预测之前，先利用主成分分析把多指标转化为少数几个综合指标。
　　 本文选取了33家在2007-2010年具有完整财务报表的财产保险公司，根据其财务报表计算了衡量保险公司偿付能力的13个财务指标，利用主成分分析法得到6个主成分。本文把样本分为训练组和检验组。把主成分分析法得到的6个主成分作为输入变量，以偿付能力充足率作为输出变量，对BP神经网络进行了训练。之后以偿付能力充足率100％作为判定偿付能力是否充足的标准，利用BP神经网络对样本公司未来一年和未来两年的偿付能力进行预测研究。通过实证研究证明BP神经网络对偿付能力不足的保险公司预测正确率达到90％以上，预测效果显著。最后，根据实证结果，给出了完善BP神经网络模型在我国财产保险偿付能力预测运用的若干建议。

目录

摘要

第一章 引言

第一节 选题背景及研究意义

第二节 文献综述

第三节 论文框架及研究方法

第四节 论文创新与不足

第二章 保险公司偿付能力监管概述

第一节 偿付能力的概念及预警体系

第二节 国外保险偿付能力监管体系

第三节 我国保险偿付能力监管体系

第四节 保险偿付能力预警模型简评

第三章 我国财险公司偿付能力影响因素分析

第一节 影响我国财险公司偿付能力的因素

第二节 基于主成分分析法的影响因素实证分析

第四章 我国财险公司偿付能力预警模型构建与实证

第一节 BP神经网络模型构建

第二节 BP神经网络预警的实证过程

第五章 结论与建议

第一节 研究结论

第二节 政策建议

附录

附录一 IRIS具体指标及内容

附录二 最低偿付能力额度(最低资本)计算表

附录三 2007-2010年各财产保险公司偿付能力指标

附录四 2007-2010年各财产保险公司偿付能力充足率

附录五 使用的matlab代码

参考文献

致谢

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