本文關(guān)鍵詞：基于Copula-CFVaR模型的我國保險公司集成風(fēng)險研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著金融自由化、全球化和金融創(chuàng)新的不斷發(fā)展,金融行業(yè)規(guī)模迅速擴(kuò)張,其面臨的風(fēng)險呈現(xiàn)多樣化、復(fù)雜化,從墨西哥金融危機(jī)、亞洲金融危機(jī)、拉美部分國家出現(xiàn)金融動蕩事件,到巴林銀行、愛爾蘭聯(lián)合銀行破產(chǎn)的發(fā)生,金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險管理問題受到前所未有的關(guān)注。而保險公司由于其特殊的經(jīng)營風(fēng)險特點(diǎn),使得其需要比其他金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)更多、更為復(fù)雜的風(fēng)險。同時,隨著保險市場的進(jìn)一步開放,保險行業(yè)規(guī)模逐步擴(kuò)大,如何構(gòu)建完整的風(fēng)險管理體制從而控制總風(fēng)險已經(jīng)成為每個保險公司健康穩(wěn)定發(fā)展的當(dāng)務(wù)之急。因此,如何有效地識別、衡量保險公司面臨的整體風(fēng)險并以此制定保險公司資本配置策略越來越成為理論界和實(shí)務(wù)界關(guān)注的重點(diǎn)問題。全面風(fēng)險管理策略引入中國已有很長一段時間,它被廣泛運(yùn)用于保險機(jī)構(gòu),對保險公司的風(fēng)險識別、計(jì)量、防范起到了積極的作用,與企業(yè)管理、經(jīng)營管理并稱保險公司三大管理。全面風(fēng)險管理策略在傳統(tǒng)風(fēng)險管理基礎(chǔ)上將風(fēng)險管理與公司內(nèi)部控制與治理聯(lián)系在一起,更注重風(fēng)險管理的全面性、動態(tài)性。同時,全面風(fēng)險管理以風(fēng)險價值為工具,在衡量企業(yè)面臨的總風(fēng)險時充分考慮各類風(fēng)險之間的相關(guān)關(guān)系,并充分重視這種相關(guān)性在總成本計(jì)量上所產(chǎn)生的影響,從而得到更為精確的風(fēng)險價值,提升企業(yè)的風(fēng)險管理效率。本文嘗試以保險公司面臨的保險風(fēng)險、信用風(fēng)險和市場風(fēng)險三類主要風(fēng)險為對象,研究如何將具有正相關(guān)關(guān)系的保險風(fēng)險與信用風(fēng)險、具有負(fù)相關(guān)關(guān)系的保險風(fēng)險與市場風(fēng)險、具有負(fù)相關(guān)關(guān)系的信用風(fēng)險與市場風(fēng)險加以集成,對其集成后的總風(fēng)險進(jìn)行估量,并利用可獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析,這對于保險公司實(shí)施全面風(fēng)險管理具有積極的推動作用。本文理論部分基于保險公司面臨的風(fēng)險及風(fēng)險管理理論,闡述了本文建模過程中應(yīng)用的核密度估計(jì)方法、連接函數(shù)Copula模型方法、Cornish-Fisher(CF)展開的VaR風(fēng)險測度方法。在風(fēng)險管理理論中,相對于傳統(tǒng)風(fēng)險管理,全面風(fēng)險管理理論能夠更好地衡量保險公司的集成風(fēng)險,減少保險公司的風(fēng)險資本成本,提升保險公司的資本利用率。在風(fēng)險整合過程中,各風(fēng)險之間的相關(guān)性是需要我們重點(diǎn)關(guān)注的問題,簡單的線性相關(guān)已不能很好地描述這種復(fù)雜的風(fēng)險間關(guān)系。Copula函數(shù)能夠很好地描述金融數(shù)據(jù)之間的非線性非對稱關(guān)系,并且可以連接滿足不同分布的邊際分布,為保險公司集成在險價值的計(jì)量提供了更準(zhǔn)確的方法。在建模過程中,不同連接函數(shù)的選擇會直接影響到模型的優(yōu)劣進(jìn)而影響在險價值的計(jì)量結(jié)果,本文選擇能夠精確地刻畫金融數(shù)據(jù)尖峰厚尾特征的Cornish-Fisher (CF)展開的VaR風(fēng)險測度方法進(jìn)行風(fēng)險計(jì)量,以更好地衡量集成風(fēng)險并實(shí)現(xiàn)資本最優(yōu)配置。本文實(shí)證部分分別選取保險公司月賠付率、上證國債指數(shù)月對數(shù)收益率相反數(shù)及上證綜指月對數(shù)收益率相反數(shù)刻畫保險公司的保險風(fēng)險、信用風(fēng)險、市場風(fēng)險,利用Copula函數(shù)對保險風(fēng)險、信用風(fēng)險、市場風(fēng)險兩兩建模,利用Cornish-Fisher (CF)展開的VaR求出其在險價值,并在兩風(fēng)險模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用兩階段法構(gòu)建了三風(fēng)險Copula模型。隨后,利用蒙特卡洛模擬技術(shù)和VaR失敗率檢驗(yàn)方法對模型進(jìn)行驗(yàn)證,并依據(jù)測算結(jié)果對保險公司集成風(fēng)險資本配置給出建議。通過不同模型的實(shí)證結(jié)果比較,本文得出一些結(jié)論。首先,保險公司的保險風(fēng)險與信用風(fēng)險正相關(guān)、與市場風(fēng)險負(fù)相關(guān),但并不顯著。各風(fēng)險間的相依結(jié)構(gòu)可以通過Copula模型貼切地描述,且選擇不同的Copula函數(shù)進(jìn)行擬合會對其擬合結(jié)果產(chǎn)生較大影響。其次,通過對保險公司面臨的風(fēng)險進(jìn)行集成建模,我們發(fā)現(xiàn)相對于各風(fēng)險簡單加權(quán)的在險價值,其建模后面臨的總風(fēng)險會減少24.4%,若充分利用這部分風(fēng)險準(zhǔn)備金,將會大大提升保險公司資本利用率。再次,我們得出在保險公司最優(yōu)集成風(fēng)險模型中保險風(fēng)險最大,為22.31%,是保險公司面臨的主要風(fēng)險：市場風(fēng)險雖然單位風(fēng)險值較大但由于其投資規(guī)模最小,所以風(fēng)險值較小為1.73%,但是由于未來股票市場投資規(guī)模的放大需要引起重視；而信用風(fēng)險基于其投資規(guī)模及其本身的穩(wěn)健性,所以風(fēng)險最小為0.53%。最后,通過對債券投資在減損風(fēng)險上的實(shí)證研究,我們發(fā)現(xiàn)債券投資產(chǎn)生的信用風(fēng)險對保險公司集成風(fēng)險在險價值有非常顯著的減損效果,并且當(dāng)保險風(fēng)險、信用風(fēng)險、市場風(fēng)險的比達(dá)到(81.13%,8.98%,9.89%)時,保險公司面臨的集成風(fēng)險最小。
【關(guān)鍵詞】：全面風(fēng)險管理 Copula模型 集成風(fēng)險 資本配置 減損效果
【學(xué)位授予單位】：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F842.3;F224
【目錄】：

• 摘要2-4
• ABSTRACT4-9
• 1. 引言9-17
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究意義10-11
• 1.3 文獻(xiàn)綜述11-15
• 1.3.1 風(fēng)險管理研究11-12
• 1.3.2 風(fēng)險集成研究方法12-14
• 1.3.3 在險價值衡量及方法研究14-15
• 1.4 本文框架及創(chuàng)新點(diǎn)15-17
• 2. 保險公司風(fēng)險管理概述17-19
• 2.1 我國保險公司風(fēng)險管理現(xiàn)狀17
• 2.2 保險公司的風(fēng)險管理17-19
• 2.2.1 傳統(tǒng)風(fēng)險管理階段17-18
• 2.2.2 現(xiàn)代風(fēng)險管理階段18
• 2.2.3 全面風(fēng)險管理階段18-19
• 3. 研究方法與內(nèi)容19-23
• 3.1 Copula連接函數(shù)理論及相關(guān)性分析19-21
• 3.1.1 二元Copula函數(shù)的定義及Sklar定理19-20
• 3.1.2 常用的Copula函數(shù)20-21
• 3.2 非參數(shù)核密度估計(jì)21-22
• 3.3 CF-VaR在險價值衡量22-23
• 4. 保險公司集成風(fēng)險實(shí)證研究23-38
• 4.1 數(shù)據(jù)的選取23-24
• 4.2 數(shù)據(jù)描述性分析24-25
• 4.3 數(shù)據(jù)實(shí)證分析25-26
• 4.3.1 正態(tài)性檢驗(yàn)25
• 4.3.2 相關(guān)性檢驗(yàn)25-26
• 4.4 各風(fēng)險分布的核密度函數(shù)估計(jì)及其風(fēng)險價值26-30
• 4.4.1 各風(fēng)險邊際分布的核密度估計(jì)26-28
• 4.4.2 各風(fēng)險的在險價值28-30
• 4.5 基于copula模型兩風(fēng)險分布函數(shù)估計(jì)30-34
• 4.5.1 保險風(fēng)險與信用風(fēng)險的Copula模型31-32
• 4.5.2 保險風(fēng)險與市場風(fēng)險的Copula模型32-33
• 4.5.3 信用風(fēng)險與市場風(fēng)險的Copula模型33-34
• 4.6 基于Copula模型三風(fēng)險整合34-37
• 4.7 關(guān)于債券投資的減損效應(yīng)研究37-38
• 5. 結(jié)論與建議38-41
• 5.1 本文結(jié)論38-39
• 5.2 本文建議39-41
• 5.2.1 完善核保制度控制,從根源降低保險風(fēng)險39-40
• 5.2.2 合理投資國債市場,發(fā)揮債券減損效果40
• 5.2.3 控制股票市場投資,理性看待風(fēng)險與收益40-41
• 參考文獻(xiàn)41-44
• 后記44-45

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 胡勇;龔金國;;Copula函數(shù)在分析滬深股市相依結(jié)構(gòu)中的應(yīng)用[J];時代金融;2006年09期

2 韋艷華;張世英;;多元Copula-GARCH模型及其在金融風(fēng)險分析上的應(yīng)用[J];數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理;2007年03期

3 羅付巖;徐海云;;基于Copula-EVT模型的組合風(fēng)險測度[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2007年17期

4 郭慧;羅俊鵬;史道濟(jì);;半?yún)?shù)阿基米德Copula的理論應(yīng)用[J];天津理工大學(xué)學(xué)報;2007年05期

5 楊興民;劉保東;李娟;;基于Gaussian Copula與t-Copula的滬深股指相關(guān)性分析[J];山東大學(xué)學(xué)報(理學(xué)版);2007年12期

6 王展青;趙鵬;王傳廷;李磊東;;基于copula的滬深股市的風(fēng)險分析[J];科協(xié)論壇(下半月);2008年11期

7 陳銀忠;張榮;;基于Copula函數(shù)的深市行業(yè)間的尾部相關(guān)性分析[J];統(tǒng)計(jì)與決策;2008年22期

8 儲小俊;劉思峰;;股市流動性與收益的Copula尾部相關(guān)性分析[J];財(cái)貿(mào)研究;2008年05期

9 任仙玲;張世英;;基于Copula函數(shù)的金融市場尾部相關(guān)性分析[J];統(tǒng)計(jì)與信息論壇;2008年06期

10 歐陽資生;王非;;基于Copula方法的國債市場相依風(fēng)險度量[J];統(tǒng)計(jì)研究;2008年07期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 應(yīng)益榮;王穎;;The Inner Product Type Method of Generating Copula and Its Applications[A];第三屆中國智能計(jì)算大會論文集[C];2009年

2 葉萍華;唐湘晉;;基于Copula方法的股票相關(guān)性分析[A];第十屆中國青年信息與管理學(xué)者大會論文集[C];2008年

3 王宗潤;吳偉韜;;基于Copula-EVT模型的人民幣匯率組合風(fēng)險測度[A];第三屆（2008）中國管理學(xué)年會——技術(shù)與創(chuàng)新管理分會場論文集[C];2008年

4 許啟發(fā);劉少杰;;基于Copula技術(shù)的動態(tài)組合投資選擇新方法[A];第四屆（2009）中國管理學(xué)年會——金融分會場論文集[C];2009年

5 杜紅軍;王宗軍;;基于時變Copula模型的金融市場風(fēng)險度量與分配[A];第八屆（2013）中國管理學(xué)年會——金融分會場論文集[C];2013年

6 陳超;王莉萍;陳正壽;許新;;Copula函數(shù)在海洋工程中的應(yīng)用[A];第十六屆中國海洋（岸）工程學(xué)術(shù)討論會論文集（上冊）[C];2013年

7 徐運(yùn)保;陳奕播;;基于Copula函數(shù)的股市、房市與GDP相關(guān)性的實(shí)證分析[A];第三屆（2008）中國管理學(xué)年會——技術(shù)與創(chuàng)新管理分會場論文集[C];2008年

8 劉月飛;呂大剛;;基于混合Copula函數(shù)的二維串聯(lián)系統(tǒng)可靠性分析[A];第22屆全國結(jié)構(gòu)工程學(xué)術(shù)會議論文集第Ⅲ冊[C];2013年

9 冉U_香;張翔;;Copula函數(shù)在水量水質(zhì)聯(lián)合分布頻率分析中的應(yīng)用[A];農(nóng)業(yè)、生態(tài)水安全及寒區(qū)水科學(xué)——第八屆中國水論壇摘要集[C];2010年

10 郭立甫;高鐵梅;姚堅(jiān);;基于Copula函數(shù)和極值理論的金融傳染度量——測度美國次貸危機(jī)對重要經(jīng)濟(jì)體的傳染效應(yīng)[A];21世紀(jì)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)（第13卷）[C];2012年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 廣發(fā)期貨投資研究部 楊威 王翔 謝貞聯(lián);多維Copula樹及其在機(jī)構(gòu)投資組合風(fēng)險管理中的運(yùn)用[N];期貨日報;2008年

2 海通證券研究所 陳露;從A股與H股相關(guān)性看股指期貨推出后的跨市場操作[N];期貨日報;2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳新榮;對稱Bernstein Copula[D];天津大學(xué);2007年

2 葉萍華;基于Copula方法的股票收益率相關(guān)性研究及實(shí)證分析[D];武漢理工大學(xué);2008年

3 劉彪;Copula理論在金融分析中的應(yīng)用[D];華中科技大學(xué);2007年

4 鄭文旭;基于Copula的金融風(fēng)險相關(guān)性研究[D];廈門大學(xué);2008年

5 馬冬冬;多元Copula-GARCH模型及其在期貨風(fēng)險分析中的應(yīng)用[D];合肥工業(yè)大學(xué);2009年

6 董驍偉;基于Copula-SV模型的投資組合風(fēng)險分析[D];重慶大學(xué);2009年

7 錢丹青;Copula選擇及其條件核密度估計(jì)[D];華中科技大學(xué);2008年

8 劉海燕;基于Copula方法的違約相關(guān)性研究[D];北方工業(yè)大學(xué);2010年

9 陳元慶;基于Copula理論的投資組合的風(fēng)險度量[D];吉林大學(xué);2010年

10 伍新星;Copula函數(shù)在包含公共影響的信度保費(fèi)模型中的應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2010年

  本文關(guān)鍵詞：基于Copula-CFVaR模型的我國保險公司集成風(fēng)險研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：401376