论文寿险企业市场风险相关性实证是关于本文可作为市场风险方面的大学硕士与本科毕业论文市场风险分析及对策论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要：本文通过采用时变Copula-GARCH-t模型对四家上市寿险企业的市场风险及其时变相关性进行建模,并将2008年次贷危机纳入研究的时间窗口,以考察寿险企业市场风险相关性在不同经济环境下的时变特征.实证研究结果表明,上述模型能够较为充分地描述现实情况,并且从中发现寿险企业间市场风险相关性明显地随时间变化而变化,在金融危机时期有较高的相关度,而在正常时期相关度则有所回落,而各寿险企业的这一变化趋势呈现出较高的一致性.
关键词：寿险企业；市场风险；相关性
中图分类号：F840.622 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2015）06-0010-08
一、引言
多数学者认为（如赵桂芹、吴洪等）,从目前来看,假若保险行业发生系统性风险,由于风险溢出效应而引发整个金融市场发生系统性风险的可能性并不大,但是因为金融混业经营和金融深化是当今的趋势,上述可能性正变得越来越不可忽视.从2008年次贷危机发生时美国政府花费超过1850亿美元救助该国最大的保险集团AIG可以直观看到,保险行业在金融系统中已经占据日益重要的地位.而一旦金融市场发生系统性风险,整个经济系统都会受到牵连,从而酿成经济危机,近年来的次贷危机、欧债危机等都是典型的例证.因此,为了研究保险行业发生系统性风险的概率,有必要考察各保险企业个体所面临的风险及保险企业间的风险相关性.理论上而言,相关性越大,就意味着当一家保险企业因发生风险而面临危机时,其他保险企业同时受影响的可能性越大,从而增加了整个保险行业发生系统性风险的概率.
国际精算协会（IAA）在2003年的一篇研究报告中指出,保险公司面临的风险主要包括市场风险、操作风险、信用风险和承保风险.表1给出了寿险企业、财险企业和商业银行面临的主要风险及相应的资本需求占总资本需求的百分比.
表1：寿险企业、财险企业和商业银行面临的风险类型
及资本需求比较（单位：%）
[企业类型＼&风险类型＼&市场风险＼&操作风险＼&信用风险＼&承保风险＼&寿险企业＼&55＼&30＼&10＼&5＼&财险企业＼&30＼&15＼&5＼&50＼&商业银行＼&20＼&25＼&55＼&0＼&]
从表中可以看到,不同类型的企业所面临风险对资本需求有不同的权重,资本需求百分比越高,在一定程度上说明了该风险在所有类型的风险中影响越大.一方面,寿险企业由于经营的大多为长期业务,容易受市场环境的影响,因此市场风险占其总风险的比重超过了一半；另一方面,一定时期内被保险人的死亡率较为稳定,所以寿险企业的承保风险较低.而对于财险企业,其承保的风险种类多、波动性大且损失规律不易掌握,因此承保风险是财险企业最需要防范的风险.银行由于主要经营借贷业务,不难理解信用风险对其影响最大.从目前的市场状况来看,相比财险业务,寿险业务仍然占据主导地位,其资金规模也更大.2012年,我国寿险企业总资产为60991.22亿元,是财险企业的6.44倍,而且寿险企业的业务特点也决定了其在金融市场的参和度高于财险企业.因此本文将实证研究的对象定位于保险行业中更具有代表性的寿险企业,并重点考察其面临的最主要风险—市场风险.
二、文献综述
(一)保险企业市场风险研究
国内外对金融机构市场风险的研究大多以商业银行为对象,如胡剑考察了利率、汇率、股票市场等因素对商业银行市场风险的影响以及各因素间的关联性；宋涛以浦发银行为例,使用GARCH-VaR和Monte Carlo方法度量了商业银行的市场风险；萨维德斯等（Savvides等）分析了10个国家共30家商业银行对市场风险的披露情况.
专门针对保险企业市场风险的研究成果并不丰富,较具代表性的包括：詹姆斯等（James等）使用System-GARCH模型研究了保险行业内意外和健康险、寿险、财产险三个板块间市场风险的相关性,其研究结果表明,这三个板块间股票收益率有显著的相关性,而收益率的波动则只在板块内显著相关,板块之间无明显的相关性；赵桂芹、吴洪从国际的视角对保险体系的系统风险相关性做出了定性评价,研究结论表明,相对于银行业,保险行业目前不太可能引发整个金融市场的系统风险,但未来随着金融混业趋势重新崛起、金融业务不断深化以及保险业的开放和去监管化,这种可能性将逐渐增大；托曼（Thomann）则使用DCC-GARCH模型研究了自然灾害、恐怖袭击等大型风险事故的发生对保险行业股票价格的影响,研究发现,这类大型事故增加了保险企业股票收益率的波动性,其中恐怖袭击事件还会增加保险企业股票和整个股票市场的相关性.
(二)风险量化及其相关性研究
自马科维茨（Markowitz）在其投资组合理论中将风险量化为股票价格收益率的波动率后,对股价收益波动率的研究已发展出一套成熟的体系.恩格尔（Engle）首次运用自回归条件异方差模型（ARCH）对股价收益的波动率进行建模,该模型放宽了传统经济模型中随机扰动项方差不变的限制,使得模型中股票价格收益率的波动率具有了时变性,更加贴近现实.但是ARCH模型其中一个局限性在于有时候模型的滞后阶数过大,从而使模型参数过多,在样本量小的情况下不容易得到良好的拟合效果.波勒斯勒夫（Bollerslev）对ARCH模型进行了改进,提出广义自回归条件异方差模型（GARCH）,解决了滞后阶数过大的问题.GARCH模型提出后,许多研究皆表明GARCH模型能够良好地描述金融资产价格所具有的波动性、波动聚类性和持续性等特征.然而,传统的GARCH模型假设随机扰动项服从正态分布,并不能体 融资产收益率分布呈现的尖峰、厚尾特征.1987年,波勒斯勒夫提出的GARCH-t模型假设随机扰动项服从t分布；王美今、王华（2002）使用GARCH-t模型对上海股票市场进行风险价值分析,认为假设收益率服从t分布很大程度上避免了基于正态分布假设下风险价值被低估的问题.
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参考文献：
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