基于KMV模型的我国上市保险公司信用风险的度量比较—从“牛市”和“熊市”的角度

发布时间：2017-10-03 03:09

  本文关键词：基于KMV模型的我国上市保险公司信用风险的度量比较—从“牛市”和“熊市”的角度

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【摘要】：随着我国十三五计划的不断推进,金融改革不断进行的过程中,保险企业更是发展迅速,成为金融领域中的后起之秀。保险“国十条”加大了国家对保险行业政策扶持的力度；随着以投连险、万能险等投资性保险规模的不断扩大,保险公司带来了积累了大量的资本,这也使得保险公司在资本市场的投资的动作越来越大；安邦保险在A股市场通过安邦财险、和谐健康险等产品8次购买民生银行的股份,成为民生银行和招商银行的第一大股东；富德生命人寿在A股市场上的投资千亿,成为了金地集团第一大股东和浦发银行第二大股东,并且还持有佳兆业集团、北京文化等上市公司的大量股份。在资本市场投资的规模越来越大,保险公司面对的风险也会越来越多,尤其对于投资性保险偿付能力的要求越来越高。从15年的6月下旬开始,股票指数持续下跌从高点的5100点跌倒了2800点,跌幅达到45%,截至2016年3月份,作为资本市场的保险公司的投连险账户收益额也损失惨重,在报告期2015年6月、7月、8月中,整个投连险账户的月平均收益率分别为-5.85%,-6.67%,-5.66%,远远的低于预期的投资收益率。1这给保险公司的偿付能力提出了新的要求和挑战。基于险企参与资本市场的规模越来越大,对于上市保险公司的信用风险的要求越来越高的基础上,本文通过利用KMV模型,从牛市和熊市这两个不同的资本市场状态下来度量上市保险公司的信用风险情况,旨在发现不同的市场环境下信用风险状况。全文总共分为五个章节。第一章节为绪论,主要分为三个小节。第一小节为本文的背景及意义,从我国目前的经济发展现状以及金融市场中保险行业改革的情况着手,介绍了目前我国保险公司参与资本市场的情况。同时鉴于我国目前偿二代监管中,对于资本市场风险的监管主要集中在市场风险这一环节,监管的范围只能局限于权益价格变动对于资本的要求,不能够反应市场的变动对于公司整体的信用违约的风险,所以本文提出了KMV模型来度量在不同市场状态下上市保险公司的信用风险状况,对于监管层、保险公司、投保人都有很大的意义。第二章是信用风险度量的理论部分。本章分为三节,第一节介绍了信用风险和信用风险度量的含义,并且从信用风险产生的途径上对保险公司信用风险进行了剖析；第二节主要介绍的是信用风险度量方法及发展历程,从专家分析法、5C要素分析法等传统的信用风险度量方法, 到Credit Metrics模型、Credit Risk Plus模型、Credit Portfolio View模型等现代信用风险度量模型,进行了理论介绍和优缺点的比较。第三章为KMV模型的理论介绍部分,该章节从KMV模型的数学理论基础本分介绍了模型的理论来源,然后对于模型的基本的假设进行了相应的陈述,对于模型的计算公式及过程进行了介绍。最后对于模型相对与其他的信用风险度量模型的优缺点进行了比较,KMV模型考虑的要素更多更加的全面的优点,而对于不同的行业等环境要素下,传统的KMV模型的适用性不强,需要进行参数的调整的缺点。第四章为本文的实证部分,主要分为两大实证内容。第一个实证是对我国A股股票市场进行牛熊市的划分,通过BB转折点方法,从2008年开始至今时间段划分为4个熊市和4个牛市；第二个实证部分是从既定的熊市和牛市下进行上市保险公司信用风险的度量。实证结果是在不同的市场环境下,我国上市保险公司的信用风险在牛市的情况下要明显小于熊市,相同的公司在牛熊市下的信用风险也满足上述的情况。不同的公司在相同的市场环境下信用风险的大小也存在明显差异,主要与公司的经营业绩和股票价格的波动情况有关。第五章为结论和政策建议部分。结论部分对第四章的实证结果进行了总结。本文通过上述的实证结果发现,资本市场的变动对于上市保险公司的信用风险影响很明显。鉴于以上的结论,本文提出了三点建议。首先是加强利用KMV模型对上市公司信用风险的度量,既能够实现动态监管,还能够很好的反应出不同的资本市场环境下上市保险公司的信用风险状况。第二、第三点分别从加强违约数据库的建设和金融市场制度建设两个角度建议,为KMV模型的实现创造更好的环境。
【关键词】：上市保险公司 信用风险 KMV模型 牛熊市
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F842.3;F832.51
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1. 绪论11-22
• 1.1 研究的背景与意义11-13
• 1.1.1 选题的背景11-13
• 1.1.2 选题的意义13
• 1.2 国内外文献综述13-17
• 1.2.1 国外文献综述13-15
• 1.2.2 国内文献综述15-17
• 1.3 研究的内容、方法17-20
• 1.3.1 研究的内容17-19
• 1.3.2 研究的方法19-20
• 1.4 本文的创新与不足20-22
• 1.4.1 本文的创新点20
• 1.4.2 文章研究的不足20-22
• 2. 信用风险度量模型22-28
• 2.1 保险公司信用风险概述22-24
• 2.1.1 信用风险及信用风险度量的含义22-23
• 2.1.2 保险公司信用风险的现状及成因23-24
• 2.2 信用风险度量模型的发展历程24-25
• 2.3 现代信用风险度量模型及模型比较25-28
• 2.3.1 Credit Metrics模型25-26
• 2.3.2 Credit Risk Plus模型26-27
• 2.3.3 Credit Portfolio View模型27-28
• 3. KMV模型的理论概述28-33
• 3.1 KMV模型基本原理28
• 3.2 KMV模型的计算过程28-30
• 3.2.1 KMV模型的基本假设28-29
• 3.2.2 KMV模型的计算29-30
• 3.3 KMV模型的优缺点分析30-33
• 3.3.1 KMV模型的优点31
• 3.3.2 KMV模型的缺点31-33
• 4. 牛熊市下信用风险差异的实证分析33-47
• 4.1 牛熊市的划分33-37
• 4.1.1 牛市、熊市的概念33
• 4.1.2 牛市、熊市的划分标准33-34
• 4.1.3 我国牛熊市划分实证分析34-37
• 4.2 KMV模型的修正37-40
• 4.2.1 传统KMV模型的不足37-39
• 4.2.2 KMV模型的修正39-40
• 4.3 修正的KMV模型的实证分析40-47
• 4.3.1 样本的来源及选取40
• 4.3.2 KMV模型中参数的具体设置40-41
• 4.3.3 KMV模型的计算过程41-45
• 4.3.4 实证的结果分析45-47
• 5. 结论与政策建议47-50
• 5.1 研究结论47-48
• 5.2 政策建议48-49
• 5.3 研究的局限性49-50
• 参考文献50-52
• 附录52-55
• 后记55-57
• 致谢57

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本文编号：962803