保险资金运用的市场风险管理模型研究

内容摘要：保险资金与其他的资金相比，对资产的安全性要求更高，因此保险资金运用的市场风险度量和管理已经成为保险公司当前面临的核心问题，迫切地需要能够度量和管理市场风险的有效方法。本文通过对风险价值法VaR方法三种计量模型的分析，提出在保险资金运用过程中，应根据保险资产收益率的实际分布情况，选择历史模拟法进行保险资金运用的市场风险度量和管理。

关键词：保险资金、市场风险、风险管理、模型选择

保险资金运用的渠道分析

我国自1980年恢复国内保险业务以来，保险资金运用大致经历了四个阶段，这四个阶段分别为无投资阶段、无序投资阶段、逐步规范阶段和拓宽投资领域阶段。第一阶段(1980-1987年)，为无投资或忽视投资阶段，保险公司的资金基本上进入了银行，形成银行存款;第二阶段(1987-1995)，为无序投资阶段，由于经济增长过热，同时又无法可循，导致盲目投资，房地产、证券、信托、甚至借贷，无所不及，从而形成大量不良资产;第三阶段(1995-1998年)，为逐步规范阶段，1995年以来先后颁布了《保险法》、《中华人民共和国银行法》等有关金融法律法规。《保险法》规定，保险资金运用限于银行存款、买卖政府债券和金融债券。由于投资渠道的限制，加之1996年5月1日以来的8次利率调整，使保险资金处于闲置状态或低收益状态，导致出现了严重的利差损问题，严重影响了保险公司的生存和发展。第四个阶段：1998年以后，为拓宽投资领域阶段。1998年以后保险公司陆续获准可以进行同业拆借、买卖中央企业AA公司债券、国债回购、协议存款、企业债券及证券投资基金。2004年，保险公司又获准可以买卖可转换债券、保险外汇资金境外运用、投资银行次级债。2004年10月24日，随着《保险机构投资者股票投资管理暂行办法》的颁布，标志着我国保险资金可以直接进入证券市场进行股票投资。

从表1可以看出，银行存款在我国保险资金运用中的比重一直比较高，是保险资金运用的主要方式，近几年随着保险资金运用渠道的不断拓宽，我国银行存款的比重从2002年开始出现了逐步下降的趋势，与此相对应，保险资金投资的比例则呈现出逐年上升的状况。在保险资金投资中，证券投资基金的投资比例一直相对比较稳定，基本上保持在5%-8%之间。相比较而言，国债投资的比例则变动比较大，呈现出很强的波动性。此外，我们可以看出其他投资的比例从2000年开始，一直处于一个上升的态势，这也反映出保险公司投资能力的不断增强，投资范围的不断扩大。

随着保险资金运用渠道的不断拓宽，在提高保险资金收益的同时也带来了巨大的市场风险，这也迫切地需要对保险资金运用的市场风险进行有效地管理和控制。而科学地测量风险，则是整个风险管理和控制的重要环节。随着现代金融工具和技术的不断出现，应用数学模型来测量市场风险已经成为世界范围内众多风险管理的要点，目前已经开发出一套较为成熟的风险技术工具体系，在所有风险技术工具库中，风险价值法(ValueatRisk，VaR)应用最为广泛。

保险资金运用的市场风险度量方法

在运用风险价值法进行市场风险度量时可以采用两种基本的计算模型：参数正态模型和模拟模型。参数正态模型主要由以下四种模型构成：组合正态模型、资产正态模型、δ-正态模型和δ-γ模型。模拟模型主要包括：历史模拟模型和蒙特卡罗模拟模型。保险公司在具体使用中，可以根据公司的实际情况加以适当地选择。通常情况下，保险公司可以使用组合正态模型、资产正态模型和历史模拟模型来进行VaR的计算，基本上能够满足保险公司市场风险控制和管理的要求。

(一)组合正态模型

该方法的计算非常简便，保险公司只需得到资产组合收益的标准差就可以迅速地计算出不同资产组合的VaR值。这样，保险公司的风险管理者可以随时掌握资产组合的市场风险状况，根据VaR值对资产组合头寸进行调整，为不同资产组合提取准备金或设置交易限额。这种方法的主要缺点是计算的结果不够精确。这种方法用公式可以表述为：VaR=。

(二)资产正态模型

这种计算方法的前提假设是资产组合的收益率服从联合正态分布，并且组合中每个资产的收益率都服从正态分布。这种方法是从现代组合理论直接推导出来的，计算的结果也比较精确，缺点是非常严格的前提假设和比较繁琐的计算。在日常风险管理中，保险公司需要建立组合中资产之间收益率的协方差矩阵，然后借助计算机程序进行复杂的资产组合收益的标准差计算。这种方法用公式表示为：VaR=，而组合标准差是根据组合的协方差计算出来的。

(三)历史模拟模型

历史模拟法是个简单的和非理论的方法，它对潜在市场因素的标准分布不做假定。保险公司在应用该模型时，通常需要做好以下三个方面的工作：第一，选择合适的长期保险资产组合历史收益率受市场因素影响的时间序列，这可以通过相关的金融市场中搜集和整理获得。第二，根据第一步得到的时间序列，计算当前保险资产组合价值变动的时间序列。第三，把从历史数据归纳出的收益率实际分布情况列表显示，选择某一概率水平，计算该分布在这一概率水平下可能出现的极值，然后据此计算VaR值。

保险资金运用市场风险管理的比较研究

(一)保险资金运用渠道的市场风险状况分析

从以上分析我们可以看出，参数正态模型虽然在计算市场风险时非常简便，但是其前提假设非常严格，要求资产组合或组合中的每个资产的收益率都要服从正态分布。如果保险资金运用中，实际的资产组合收益率不能满足上述假设条件，则会出现高估或低估市场风险的状况。因此，需要对保险资产组合收益率的实际分布情况进行分析，在此基础上建立市场风险的计算模型。我们在下述分析中，以上证国债指数、上证基金指数、上证指数和上证企业债券指数近似描述国债、证券投资基金、股票和企业债券的市场风险状况。

1.国债的市场风险状况。上证国债指数是从2003年2月开始发布的。因此，本文选取了上证国债指数2003年2月24日至2006年10月31日的实际走势来计算国债的收益率。

从表2和表3中可以看出：上证国债指数日收益率的分布不满足标准的正态分布，标准正态分布的偏斜度为0，峰值为3。与正态分布相比，峰值更高且尾部更粗。在±σ的面积里，实际分布的值高于正态分布14.27%，在±3σ的面积以外的部分实际分布的值高于正态分布1.31%。

2.证券投资基金的市场风险状况。上证基金指数是从2000年8月开始发布的。因此，我们选取了上证国债指数2000年8月24日至2006年10月31日的实际走势来计算证券投资基金的收益率。

从表4和表5中可以看出：上证基金指数日收益率的分布也不满足标准的正态分布。虽然偏斜度和峰值有所下降，但仍与正态分布有很大的差异。在±σ的面积里，实际分布的值高于正态分布9.75%，在±3σ的面积以外的部分实际分布的值高于正态分布1.42%。

3.股票的市场风险状况。上证指数是从1992年1月开始发布的。考虑到我国股票市场在早期不是非常规范，同时股票市场存在明显的阶段性波动特征，此外股票市场指数存在一定程度的序列自相关的现象，近期的市场数据能更好地描述市场风险状况。因此，本文选取了上证指数2001年1月2日至2006年10月31日的实际走势来计算上证指数的收益率。

从表6和表7中可以看出：虽然上证指数日收益率的分布仍然不能满足标准的正态分布，但与其他指数相比其偏斜度程度和峰值陡峭程度下降比较明显。在±σ的面积里，实际分布的值高于正态分布6.85%，在±3σ的面积以外的部分实际分布的值高于正态分布0.81%。

4.企业债券的市场风险状况。上证企业债券指数是从2003年6月开始发布的。本文选取了上证企债指数2003年6月9日至2006年10月31日的实际走势来计算企业债券的收益率。

从表8和表9中可以看出：上证企业债券指数日收益率的分布偏斜度最高且为负值，是唯一一个右偏斜的指数，峰值也最高，显然也不属于标准的正态分布。在±σ的面积里，实际分布的值高于正态分布达15.13%，在±3σ的面积以外的部分实际分布的值高于正态分布1.07%。

从以上分析中可以发现，本文所研究的四类指数的实际分布都不满足正态分布。而正态参数法是在资产组合或组合中的每个资产的收益率都要服从正态分布的前提假设条件下才适用的。因此，使用正态参数法进行保险资金运用的市场风险管理和控制，可能会降低市场风险计量的准确性，导致保险公司进行风险限额管理的效率降低，从而影响保险资金运用市场风险的控制效果。在这种情况下，使用历史模拟法是更好的选择。

(二)保险资金运用的市场风险度量比较研究

本文用组合正态模型、资产正态模型和历史模拟模型来计算在不同置信水平下的市场风险的VaR值，以比较三种方法的差异。为了便于比较和检验，本文选择了四类指数在同一时期的历史数据作为研究样本，样本以发布时间最晚的上证企业债券指数为准。样本时期为2003年6月9日至2006年10月31日共828个四类指数的实际指数值为检验值。在计算单项保险资产的市场风险时，两种正态模型的计量结果是一样的，故在计算单项资产的市场风险时两种方法不作区分。

1.资产的市场风险度量。从表10中可以看出：

对于上证国债，在较高的置信水平上，正态模型会低估国债的市场风险，这主要是因为上证国债指数的实际分布并不满足正态分布，实际分布中出现了粗尾的现象，同时国债的实际分布是右偏斜，导致异常损失的概率要大于正态分布下的概率。

对于上证基金，除了在99%的置信水平外，其他条件下，正态模型会高估证券投资基金的市场风险。这主要是由于在研究期内上证基金指数存在左偏斜的现象，导致在实际分布中异常损失的概率比较低。

对于上证指数，在三种置信水平下，正态模型的VaR值都大于历史模拟模型。从实际分布情况看，上证指数的主要指标非常接近于正态分布，同样由于上证指数存在左偏斜的现象，导致其异常损失的概率要低于正态分布。

对于上证企债，在99%的置信水平下，两种模型的结果差异非常明显，同时企业债券指数的偏斜度和峰值都非常高，说明企业债券发生异常损失的概率大大高于正态分布。

2.保险资产组合的市场风险度量。计算保险组合资产收益率时，需要设定每种资产的投资比例。为了计算和研究方便，本文根据保险资金运用的相关规定，假设保险公司在国债、证券投资基金、股票和企业债券的投资比例分别为60%、10%、5%和25%，这虽然与实际情况有一定出入，但并不影响三种方法计算结果的可靠性，保险公司可以根据实际情况和相关制度要求对上述四种资产的比例进行调整。

从表11、12中我们发现，两种正态模型的计算结果是一样的，两种模型虽然计算组合标准差的方法不同，但其假设条件是相同的，即资产组合或组合中的每个资产的收益率都要服从正态分布，同时每个资产的收益率之间是线性相关的。但两种方法在理论上存在差异，资产正态模型在理论上更加严密，他是从马科维茨的现代组合理论直接推导出来的方法，它的基本假定也是现代组合理论和资本资产定价模型的基础。

此外，还可以看出：

在95%的置信水平下，正态模型的VaR值高于历史模拟模型。这主要是因为在该置信水平下每一种资产正态模型的VaR值都高于历史模拟模型;

在97.5%的置信水平下，两种模型的计算结果差异不太;

在99%的置信水平下，正态模型的VaR值低于历史模拟模型。这主要是因为除上证指数外，其他资产在该置信水平下都存在不同程度的低估风险的情况，虽然上证指数的收益水平是整个组合中最大的，但其在组合的比例却是最低的，因此对组合的整体影响还不是特别显著，随着上证指数的比重上升，这种差异会有所改善。

保险资金运用的市场风险度量模型选择

从上述的实证分析可以看出，由于保险资金运用所涉及资产的实际收益率并不满足于严格的正态分布假设，使用正态模型容易高估或低估市场风险，造成市场风险度量的不准确，这样就无法正确地制定出不同保险资产的风险限额。历史模拟模型对保险资产的实际收益率不做任何前提假设，保险资产组合的收益率都是观测出来的，能够完全体现市场因素的实际状况。同时，VaR值是一个静态指标，保险公司在实际应用中，需要不断地输入新的数据并根据实际的损益状况重新计算VaR值，据此制定出不同资产及其子资产的风险限额，并根据不同资产及其子资产VaR值的变动情况，适当调整各类资产的投资比例以减少组合资产的VaR值。历史模拟模型的计算结果非常直观便于理解和应用，计算过程也非常简单，其实际效果并不比需要大量复杂运算的计量模型差。因此，保险公司在资金运用过程中进行市场风险度量时，使用历史模拟模型将是一个比较好的选择。