基于SJC—Vine-Copula函数的保险业上市公司风险的关联度研究——系统性风险的视角

摘要

关联度风险是导致系统性风险的主要原因.研究保险公司的关联度风险需要考虑风险增加的相关性和风险降低的相关性,即关联度的非对称性.本文使用市场导向的K MV模型测度保险公司的风险并形成时间序列,之后使用SJC-Vine-Copula函数研究分析保险公司风险之间的关联度.实证分析结果表明,保险公司在风险增加和风险降低之间的关联度具有非对称特征.一些保险公司之间风险增加的关联度高于风险降低的关联度;一些保险公司之间风险降低的关联度大于风险增加的关联度.此外,从各个年份的关联度风险来看,保险公司之间的关联度呈现出时变的特征和异质性特征,不同年份以及不同保险公司之间的关联度特征较为复杂,但非对称性明显.基于关联度视角来看,中国保险业在2013年系统性风险最高.整体而言,新华保险和中国平安、中国人寿和中国太保关联度较强,监管应重点关注中国平安.