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1、基于破产概率和VaR的保险公司资产负债管理研究一、引言资产负债管理(AssetandLiabilityManage-ment,ALM)的主体以保险公司、银行和养老基金为主,ALM的本质在于针对各个主体自身的资产和负债特点,对资产和负债做出适当安排,以达到降低债务偿付风险,增加盈利的目的。它作为一种工具已经被保险公司等金融机构逐渐采用,并取得了较好的效果。根据西方成熟市场国家的保险业发展经验,伴随保险公司资产急剧扩张的是保险公司破产数量的快速增长。破产的根本原因在于偿债危机。一方面保费快速增长,另一方面保险公司没有做好资产负债管理工作,没有对保险业务中的缺陷进行及时的风险管理,造成了更多的
2、风险暴露,一旦环境发生改变,即遭受重大损失,并最终走向破产。多年以来,国外众多学者对保险公司ALM问题进行了大量的研究。Chambers,Charnes(1961)是研究静态资产负债管理问题的先驱[1]。自20世纪70年代以来,ALM问题的研究由静态开始向动态转变,随机资产负债模型逐渐得到了很好的研究和发展[2],KusyandZeimba(1986)利用多阶段随机线性规划对银行资产负债问题进行了研究[3]。BarbarinJérome,DevolderPierre(2005)使用金融工程和精算理论相结合方法,对保险公司投资策略问题进行了研究,得到了最优策略[4]。Jobst,Mitra
3、Gautam,Zenios(2006)整合了信用风险和市场风险,建立了多阶段随机规划模型,得到了最优风险策略[5]。国内学者中,李秀芳(2002)针对中国寿险业经营环境的改变及存在的问题[6],充分说明资产负债管理是寿险业风险管理的重要方法。认为监管与资产负债管理有着不可分割的联系,国家监管机构对资产负债管理的要求或相关的法规是寿险业资产负债管理产生和发展的非常重要的动因。迟国泰(2002)在CreditMetrics方法和资产负债管理技术的基础上,以银行各项资产组合收益最大化为目标函数,以VaR风险限额为约束,以法律、法规和经营管理约束为条件,建立了基于VaR的银行资产负债管理优化模型
4、,为银行的风险管理提供了决策方法。总结以上研究可以发现,几乎所有涉及ALM问题的研究大多以银行、养老金和寿险为对象,并没有针对非寿险提出比较适合的模型和方法,而非寿险又是保险市场中非常重要的组成部分。截至2005年底,中国保险公司总资产15225.9亿元,全年保费收入4927.3亿元,其中非寿险保费收入1683亿元,呈现快速增长态势。所以,对非寿险保险公司的资产负债管理问题进行研究不但具有较高理论意义,同时也具有很强的现实意义。由于缺乏非寿险公司业务的实际保费收入和索赔数据,所以本文应用随机模拟(蒙特卡罗模拟)技术产生非寿险公司保费收入和索赔数据,以破产概率作为ALM问题的着眼点,并结合
5、VaR方法,得到了一定置信水平下的破产概率,并以此破产概率值作为ALM的风险控制目标,对初始保证金等非寿险业务参数做出调整。二、破产模型与VaR1.破产模型以下考虑一种非寿险长期聚合风险模型,考察其盈余随时间变化的过程,进而计算其破产概率U(t)=A(t)-L(t)t≥0收稿日期:2007-03-13作者简介:纪颖波(1975—),女,博士研究生,研究方向为工程保险,E-mail:yingboji@yahoo4>>基于破产概率和VaR的保险公司资产负债管理研究纪颖波1,房海滨2(1.天津大学建筑工程学院,天津300072;2.天津大学管理学院,天津300072)摘要:应用聚合风险模型和蒙
6、特卡罗模拟技术,计算不同情况下的破产概率,并对结果进行了对比分析,发现初始准备金在开始时间段对破产概率影响较大,不同初始准备金(其它参数相同)下的破产概率随着时间的变化逐渐收敛到终极破产概率;通过建立某一置信度下的破产概率VaR受限模型,实现对不同保险产品参数和经营策略下的破产风险进行对比和控制。关键词:资产负债管理;破产概率;蒙特卡罗模拟;VaR中图分类号:F840文献标识码:A文章编号:1009-3370(2007)05-0077-04第9卷第5期北京理工大学学报(社会科学版)Vol.9No.52007年10月JOURNALOFBEIJINGINSTITUTEOFTECHNOLOGY
7、(SOCIALSCIENCESEDITION)Oct.200777--其中,U(t)表示时刻t保险人的盈余;A(t)表示时刻t的实际资产;L(t)表示时刻t的实际负债;假定负债部分只考虑t时刻的理赔S(t),资产部分则主要考虑保费收入P(t)和初始准备金u,并完全忽略利率、税收、通货膨胀、运营费用、支付保单持有者红利等因素的影响,且保费收入按照固定系数c随时间线性增长,即P(t)=ct,则有U(t)=u+ct-S(t)t≥0假定理赔
