寿险公司股权投资信用风险Copula-GARCH-KMV模型度量

【摘要】 近几年来，我国保险业的发展非常迅速，而且国外的保险公司也开始进入中国，这就使我国保险业的竞争变得非常激烈。保险公司的盈利主要靠承保利润和投资收益，但是随着我国保险行业竞争越来越激烈，保险公司在承保业务方面的盈利空间已经越来越小，其收益越来越依赖于投资。另一方面，我国监管部门对保险公司投资的监管逐渐放松，这意味着保险公司今后会将更大规模的保险资金用于投资，以获得更高的收益，但是在加大投资的同时，保险公司面临的投资信用风险也会随之加大。寿险公司的信用风险主要有三种：再保险信用风险、应收保费信用风险和投资信用风险。在实务中，寿险公司的再保险信用风险和应收保费信用风险都很小。寿险公司银行存款和债权型投资的信用风险也很小，其主要的信用风险来自于股权型投资的信用风险。因此本文尝试对寿险公司股权投资信用风险进行度量。最常用的信用风险度量模型有Creditmetrics模型、Creditrisk+模型、KMV模型和Credit Portfolio View模型。本文对这四个模型做了详细的比较分析，发现KMV模型最适用于寿险公司股权投资信用风险的度量。资产组合中资产间的风险相关性可以用Copula函数来描述，GARCH模型能够非常有效地刻画资产收益率及其波动性，因此Copula-GARCH模型能够较好地用于股权投资组合股权收益率波动性的度量。将Copula-GARCH和KMV模型相结合，就可以得到更为优化的寿险公司股权投资信用风险度量模型Copula-GARCH-KMV模型。本文选取了某寿险公司作为研究对象，并选择其投资金额排前四位的股权进行信用风险度量。根据这四支股权对应股票在过去一年的收盘价，再利用Copula-GARCH-KMV模型，可以分别求出考虑了违约相关性的各支股权的违约概率。测算结果表明，该寿险公司面临着一定的股权投资信用风险，因此需要对其股权投资信用风险进行管理。最后，本文根据寿险公司股权投资的特点，提出了几点股权投资信用风险管理建议。 

第 1 章 绪 论

1.1 选题背景及意义
随着我国经济的快速发展和经济结构的不断健全，我国的保险业也得到了长足的发展，但同时也面临着更大的风险和挑战。自2008年爆发的全球性金融危机以来，风险的防范被金融机构提到了一个新的高度。我国的保险业起步较晚，行业的监管还不够规范，保险公司的风险意识也有待加强，这都使我国保险公司面临着较大的信用风险。信用风险是保险公司经营过程中经常碰到的一类风险，，能否有效地管理和规避信用风险关系到保险公司的生存和发展。从历史上来看，保险公司受到信用风险的影响是很明显的。继上世纪90年代的信用危机之后，2002年的违约率达到了10%以上，很多保险公司遭受到了巨大的损失。2012年，由于受到信用风险的影响，寿险保费收入减少了0.4%。寿险公司的信用风险主要包括：再保险信用风险、应收保费信用风险和投资信用风险。在实务中，再保险信用风险很小，一般来说，再保险公司的实力雄厚且信用等级较高，因此再保险业务的信用风险不是很大。寿险公司的代理人信用风险主要是由代理人不按合约规定及时上缴保费所导致的，也就是应收保费信用风险，寿险公司对于应收保费率的控制比较严格，因此所面临的应收保费信用风险也较小。寿险公司的投资方向主要有银行存款、国债、企业债券、金融债券、证券投资基金和股票，其中，银行存款和各类债券的信用风险都很小，所以其信用风险主要集中于证券投资基金和股票。相对于股票投资而言，证券投资基金符合风险分散原则，因此其风险相对较小，而股票为高风险资产，所对应的信用风险也更大。此外，我国寿险公司的资金一般为中长期资金，所投资的股票一般以股权的形式持有。因此，我国寿险公司的信用风险主要来自于股权投资。同时我国监管部门正在逐步放宽对保险公司股权投资的限制，如保监会于2013年4月将保险公司股权投资持股比例上限上调至51%，这无疑会刺激寿险公司的股权投资，但是也会让寿险公司面临更大的股权投资信用风险。
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1.2 国内外研究状况
近几年来，有很多的专家学者对我国保险资金的投资状况从多个角度进行了探讨和分析。黄萌(2006)[ 1]指出中国的保费收入增长很快，经营规模越来越大，但是面临的经营风险也越来越大。他认为这是由于我国的保险资金运用不合理造成的，国外的保险资金运用具有多元化的特点，而我国保险资金运用方向过于单一，投资渠道狭窄，因此我国的保险资金应该积极地尝试新的运用方向。同样的，徐高林(2006)[ 2]认为我国保险公司的投资方向太过局限，尤其是很少投资于股权，从而影响了收益率。国际上保险资金投资于股权的资金量占到了股权投资金额总量的10%，所以我国保险公司也应该更加积极地进行股权投资，以提高收益率。在他的另外一篇文章里，徐高林(2007)[ 3]还研究了我国保险机构进行股票投资的政策环境、投资主体以及总体趋势，并总结出我国保险机构股票投资的特点。杨柳(2010)[ 4]分析了我国保险资金投资渠道的现状并跟美国的保险资金投资渠道进行了比较。张帅和朱浩然(2011)[ 5]研究了我国保险资金投资于资本市场的必要性，并对我国保险资金在资本市场上投资组合的优化做了实证研究。
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第 2 章 寿险公司投资信用风险分析

2.1 信用风险的概念与类型
保险公司在其经济活动中一旦和他人或企业签订经济合约，它就面临着当事人不履约合约的风险，这种因为对方当事人不履约所带来的风险统称为信用风险。当与另外的企业或者个人发生契约关系时，保险公司就面临着交易对手无法或者不愿履行契约合同而造成的信用风险，因此，信用风险是普遍存在而且很难避免的一种风险。信用风险与利率风险和市场风险不同，它不可能产生意外的收益，是一种纯粹风险。一般来说，高风险意味着高收益，即风险越大，收益越大，但是信用风险不会导致额外的收益。信用风险虽然与其他风险不同，但同时和很多风险有着十分紧密的联系。首先，信用风险的主要原因来自于国家风险和行业风险；其次，个人、企业的经营风险或财务风险都有可能无力支付债务或不能按时支付，从而造成信用风险；再次，随着中国保险公司的业务在世界范围内展开，由货币风险或汇率风险造成的信用风险也会越来越大。此外，信用风险具有综合性、不确定性、传递性和扩散性、累积性以及隐蔽性等特点，这些特点使得信用风险危害很大而且难以管理。同时信用风险也具有可控性，也就是说，如果能够对信用风险进行有效管理，保险公司可以把信用风险控制在一定范围内。信用风险对金融机构的危害非常大，轻则对金融机构自身利益造成损害，严重的话会导致机构的破产倒闭，甚至对整个国家的经济造成不利影响。例如，早在2007年，美国很多的大银行就出现了呆账、烂账等不良资产，这是2008年金融危机爆发的一个重要原因。
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2.2 寿险公司股权投资分析
我国监管部门对保险资金运用的管控较为严格， 2009 年修订的新《保险法》第一百零六条规定：保险公司的资金运用必须稳健，遵循安全性原则。从表2.2可以看出，保险公司投资的主要渠道有：银行存款、国债、金融债券、企业债券、股票、证券投资基金。其中，银行存款和国债的信用风险非常小，在现实中几乎没有违约的发生；金融债券和企业债券对应的分别是金融机构的风险和企业的风险，我国保监会对保险公司金融债券和企业债券的投资有一定的信用等级要求，因此，我国保险公司银行存款和债券投资的信用质量都非常高。如中国人寿在其2013年的年报中指出：于2013年12月31日，本集团99.1%的企业债券以及99.7%的次级债券/债务信用评级AA/A-2或以上，债券/债务的信用评级由其发行时国内合资格的评估机构进行评级，并在每个报告日进行更新。本集团99.6%的银行存款存放于四大国家控股商业银行和其他在全国范围内开展业务的银行以及中国证券登记结算有限责任公司。因此，本集团认为与定期存款及其应收利息、存出资本保证金、除保户质押贷款外的其他贷款、现金及现金等价物和再保险资产相关的信用风险将不会对截至2013年12月31日和2012年12月31日止的本集团财务报表产生重大影响。平安人寿在其2013年的年报中指出：截至2013年末，持有的一般企业债及债权投资计划的国内信用评级均为AA级或以上，债券及债权投资计划的信用评级由国内符合资格的评估机构提供。

第 3 章 信用风险度量模型及其比较分析......... 18
3.1 VaR 风险度量 ....... 18
3.2 现代信用风险度量模型........ 19
3.3 模型比较分析...... 27
3.4 小结.... 29
第 4 章 寿险公司股权投资信用风险度量模型的构建....... 30
4.1 模型要素........ 30
4.2 Copula-GARCH-KMV 模型的实现 ........ 36
4.3 小结.... 37
第 5 章 个案测算......... 39
5.1 样本的选择以及数据的处理 ...... 39
5.1.1 样本的选择...... 39
5.1.2 数据的处理..... 40
5.2 股权收益率的边际分布拟合 ...... 43
5.3 违约概率的计算........ 46
5.4 寿险公司股权投资信用风险管理建议 ........ 47
5.5 小结.... 50

第 5 章 个案测算

本章以某寿险公司为样本，选取该寿险公司投资金额较大的几支上市公司的股权，然后通过 Copula-GARCH-KMV 模型对这几支股权的信用风险进行测度。本章经过模型求解，可以得到每一支股权的预期违约概率，然后再根据测算的结果和寿险公司自身的特点，给出信用风险管理建议。由于股权收益率的分布明显不具有对称性，故不考虑正态 Copula 函数。阿基米德 Copula 函数能够有效地捕捉非对称收益率间的相依关系，其中，ClaytonCopula、Frank Copula 和 Gumbel Copula 函数较为常用，故这里利用这三个 Copula函数对这四支股权分别进行拟合。
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结 论

保险公司是专门经营风险的机构，如何有效的度量和管理风险对保险公司来说极其重要。信用风险是一类基本的风险，对寿险公司而言，信用风险主要包括应收保费信用风险、再保险信用风险和投资信用风险。现阶段，投资是寿险公司盈利的一个重要手段。寿险公司的资金有很大一部分为中长期资金，因此很适合进行期限较长的股权投资。此外，我国监管机构正在逐步放宽对保险公司在金融市场上投资的管制，相信股权投资在寿险公司投资中所占的比重会越来越大。股权投资在为寿险公司带来利润的同时，也让寿险公司面临着一定的信用风险。包括 KMV 在内的现代四大信用风险度量模型已经在银行业得到了广泛应用，但它们在保险机构中的应用尚处于起步阶段。本文对此四大模型进行比较分析，从中选择合适的模型，再结合 Copula 函数和 GARCH 模型，构建适合度量寿险公司股权投资信用风险的模型；然后通过个案测算，对寿险公司股权投资信用风险进行实证分析。得到如下结论：
1.我国寿险公司所面临的信用风险主要为：再保险信用风险、应收保费信用风险以及投资信用风险。现阶段，我国寿险公司的再保险信用风险和应收保费信用风险较小，而投资信用风险主要来自于股权投资，因此准确的度量股权投资信用风险对寿险公司来说具有很强的现实意义。
2.本文通过对Creditmetrics模型、Creditrisk+模型、KMV模型和Credit PortfolioView模型进行比较分析，发现这四个模型在理论基础、风险界定、需要的数据、风险驱动因素、适用范围、计量方法上都存在着较大区别。相对于其他三个模型，KMV模型能够更好的应用于寿险公司股权投资信用风险的度量。
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参考文献（略）