巨灾风险的保险研究与应对策略综述

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1、巨灾风险的保险研究与应对策略综述巨灾风险作为一种极为特殊的风险,是保险研究和精算研究的一个重要组成部分。国际保险界对巨灾风险没有统一定义,各个国家根据本国实际情况在不同历史时期对巨灾风险进行定义和划分。保险服务局(ISO)财产理赔部按照1998年价格将巨灾风险定义为“导致财产直接保险损失超过2500万美元并影响到大范围保险人和被保险人的事件”。瑞士再保险公司将巨灾风险分为自然灾害和人为灾祸,1970年以来一直根据当年美国通货膨胀率调整和公布全世界巨灾损失情况。近年来,自然灾害和人为灾祸频繁发生而且损失越来越严重,给国际保险业造成了巨

2、大威胁,而20世纪90年代初兴起的资本市场上保险金融创新却为转移和分散巨灾风险带来了新的希望,在这样一个背景下,国际保险界更加重视世界范围内的巨灾风险,采取积极措施防范巨灾风险。  一、巨灾风险理论研究  理论上,研究巨灾风险的工具是决策论、概率论和数理统计。决策论侧重于从保险人、被保险人和政府对巨灾风险的偏好入手,研究巨灾风险市场特征,如巨灾保险需求与供给、合理的定价和转移方式等等;概率论和数理统计侧重于研究巨灾损失分布的重尾类型、巨灾风险中个体保险损失或理赔之间的相关性、渐近理论、破产概率等统计性质。目前,巨灾风险理论研究主要有

3、以下几个方面。  1.巨灾风险的理论框架。巨灾是小概率大损失的保险事件,显著特点是突发性和破坏性。巨灾事件引起的个体保险损失或理赔之间不是相互独立而是具有较强的正相关性,这与保险分散风险基础理论“大数定律”相矛盾;同时,巨灾风险可以在短时间内猛烈地冲击保险公司和保险市场,引发连锁理赔反应,这与保险业务普遍具有的长期性特点相矛盾。因此,巨灾的发生可以轻易打破保险公司常规经营,加速保险公司破产。据A.M.Best统计,1969年到1998年美国由于巨灾损失而破产的保险公司占破产保险公司总数的6%,仅次于由保险准备金不足和企业增长过快引发

4、的破产。  自1961年KarlH.Borch(1990)将J.VonNeu-mannO.Morgenstem创立的期望效用理论(Expect-edUtilityTheory)引入保险学,保险各个领域研究都是在期望效用理论框架下进行的,即假设保险人和被保险人的风险偏好满足“独立性公理”,从而两者分别存在惟一效用函数或效用函数族。但是,随着人们对“独立性公理”的质疑,风险和不确定性决策理论在20世纪80年代得到了突飞猛进的发展,先后建立了对偶理论(DualTheory)、预期效用理论(AnticipatedUtilityTheory)

5、和秩依效用理论(Rank-DependentUtilityTheory)。决策理论的发展与完善使巨灾保险研究突破期望效用理论,充分体现巨灾风险特点,解决巨灾风险保险相关问题成为可能。  一个重要阶段性成果来自于p;Panjer(1997),它标志着在一个更为广泛的决策空间中讨论和研究保险问题的开始。p;Panjer用对偶理论建立了保险定价公理化体系,确定了满足共同单调性的个体风险的价格,以及最优再保险形式。共同单调性是指多个个体风险均与同一个风险有关,并随着它的变化而同向变化,即个体风险X1,X2,…,Xn满足Xi=fi(Z),其中

6、,fˊi(·)≥0,i=1,2,…,n,Z是风险。显然,地震和洪水等巨灾引起的个体保险损失或理赔、巨灾再保险中的分出保单与分人保单都满足共同单调性。尽管共同单调性是风险相关性的最简单描述,但是,由它得到的保险失真定价法与传统保险定价法有着本质区别,前者更加重视分析损失分布的尾部,而这一点正是巨灾风险的突出特点,因为人们对巨灾损失超过某一界限的情况更感兴趣。第二,当个体风险属于同一分布族时,由共同单调的个体风险组成的聚合风险模型的风险最大,相应的保险价格最高。这反映了与一般性保险业务相比,保险公司承保巨灾风险和再保险公司分保巨灾风险的

7、成本都是非常高的。  此后,Denuit,DhaerteVanp;Collier(1999)论证了如果一个投保人是厌恶风险的,那么,面对两个具有相同期望损失的事件,为其中的大概率事件投保而不为小概率事件投保是不明智的,相对而言,此时小概率事件就是巨灾。换句话说,他们说明了保险是处理巨灾风险最适当的风险管理工具,并且该结论在期望效用理论和对偶理论下都成立。但事实上,与其它保险风险相比,人们对巨灾风险的感知并没有想象的那样敏感,Kun-reuther,NovemskyKahneman(2001)通过对比实验说明要刺激和加深入们巨灾风险认

8、识程度,就必须尽可能多地提供巨灾风险相关信息,只有这样,人们才能产生巨灾防范意识,进而购买巨灾保险。这一结论也为期望效用理论和对偶理论下风险厌恶程度不具有可比性提供了实验性证据。  另一方面,与非巨灾保险业务不同,巨灾保险很容易受到其

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