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主题:财产保险公司论文写作 时间:2024-03-16

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摘 要:承保风险是保险公司面临的主要风险之一,合理地计量其经济资本有助于提高公司的资本管理能力.采用多元Copula理论对我国某财险公司主要业务线的相依结构进行建模,选择拟合较好的Gauss Copula,在此基础上,使用凹扭曲风险度量测度主要业务线的经济资本.结果显示:凹扭曲风险度量中的Wang风险度量能够根据风险的整体水平灵活地调整所需的经济资本.

关键词: 业务线; 经济资本; 多元Copula; 凹扭曲风险度量

中图分类号:F840 文献标识码: A 文章编号:1003-7217(2013)04-0018-05

一、引 言

目前,随着金融服务业竞争的加剧,金融保险集团对其资本管理的要求越来越高.对于保险公司而言,既要满足法律法规设定的最低偿付能力,又要满足股东对利润的诉求.资本管理的新趋势是经济资本.经济资本最初于2004年由巴塞尔委员会提出,但至今仍然没有一个统一的定义.本文使用巴塞尔委员会的定义,即:经济资本是指在一定时间长度下、一定置信度下,能够缓冲企业的非预期损失所需要的资本.经济资本方法可以在同一框架下考虑保险公司所有的风险,而且能够很好地满足保险公司同时对偿付能力和盈利能力的追求,故而在国际范围内逐渐被保险业认可.如何合理地计量经济资本是使用经济资本框架的关键.

经济资本的度量主要有两个方面的问题:一是损失分布的获取,二是风险的度量方法.保险公司的业务结构一般都比较复杂,若想获得损失分布,就要先考虑业务结构的相关性.Copula方法的出现在一定程度上解决了相关性的问题.Bagarry Marc(2007)使用了Gauss Copula和多元TCopula度量了财产保险公司的经济资本[1].Andrew Tang et al(2009)检验了不同椭圆族Copula相依结构下的资本要求和资本分散效应[2].国内的占梦雅(2010)考虑了椭圆族Copula相依结构下经济资本的测算[3].这几篇文献仅仅考虑了椭圆族Copula,但是,高维椭圆族有很大的局限性.

风险度量方面,国内外文献中提及的方法主要是VaR、TVaR和TCE等风险度量方法[1-3].但VaR不能体现超过分位点的损失,而且其只对椭圆族分布才满足次可加性.TVaR和TCE这两种风险度量方法对采取使结果小于分位点的行动没有激励,而且也没有对极低频率、极大损失进行调整.Dhaene, J et al(2004)总结了前人的工作,指出凹扭曲风险度量可以在一定程度上解决上述问题[4].凹扭曲风险度量的核心是其对应的凹扭曲函数,通过灵活地构造凹扭曲函数,可以获得不同的凹扭曲风险度量方法.比较著名的一些凹扭曲风险度量方法有PH扭曲风险度量方法、Wang变换、Lookback扭曲风险度量方法等[5-7].整合文献,发现国内学者暂时没有采用凹扭曲风险度量来测度经济资本.

承保风险是保险公司面临的主要风险之一.如何合理地度量业务线之间的相关结构对于保险公司十分关键.本文将通过运用高维Copula理论获得我国财险公司的赔付率分布,并比较高维椭圆族和高维阿基米德族Copula相关结构对结果的影响,然后,在一定置信度下通过凹扭曲风险度量获得风险调整后的赔付率,最后,结合公司的保费收入估计出财险公司承保业务线应持有的经济资本.

二、Copula理论和经济资本度量模型

(一)Copula理论

Sklar在1959年发表的Sklar定理在Copula理论研究中具有重要的地位.利用Sklar定理,风险管理者可以自由地把任意N个一元边际分布构成一个N元的联合概率分布函数.Copula函数刻画的是随机变量之间的相依结构.选择的Copula不同,联合分布就不同.具体的Copula的种类及其相关性质可以参考Cherubini(2004)[8].

(二)经济资本度量模型

经济资本度量模型主要包括两个方面的内容:其一是损失分布的获取,其二是风险的度量(非预期损失的度量).

1.损失分布的获取.

由于保险公司的赔付率分布往往比赔款分布更加稳定,这里先求出一定置信度下的赔付率,然后再乘以当年的保费收入,即可得出保险公司应持有的经济资本.

赔付率分布获取的具体步骤如下:

(1)参数估计.此步骤包括各业务线赔付率边缘分布的参数估计和待选族Copula的参数估计.边缘分布的参数估计使用极大似然估计方法.对于待选族Copula的参数估计,IFM方法和CML方法比精确极大似然估计方法要高效[8],而且参数分布比经验分布更加灵活,故本文采用IFM方法.

(2)Copula的选取方法.一般的拟合优度检验,如KolmogorovSmirnov检验和AndersonDarling检验,对于普遍意义上的多维分布比较困难.本文采取Aas(2004)的方法,选取和经验Copula全空间下欧氏距离最小的Copula[9].

(3)随机模拟及最终赔付率分布的获取.依据步骤(2)选出的Copula,模拟一定数量的样本,再对各业务线的模拟样本进行加权,权重为各业务线保费收入和总保费收入的比值(证明如下),然后可以得到最终的分布.

三、算例分析

(一)数据的来源及边缘分布的拟合

经济资本度量的周期一般都为1年.本文假设月度赔付率和年度赔付率的分布相同,这样就可以通过收集月度数据以解决样本数量不足的问题.

以某财险公司2007年1月~2012年6月全国范围的业务线月度数据为基础,测度该公司机动车辆保险、企业财产保险、责任保险三种险种所需要的总经济资本.剔除异常数值之后,共64个样本.其中三条业务线的赔付率基本统计特征见表1.

根据以上各险种赔付率分布的特点进行拟合优度检验,最后决定使用以下分布拟合各险种赔付率(见表2).

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