我国保险业系统性风险测度研究
第 1 章 导论
作为资金融通的重要媒介、资源配置的重要手段，金融业的健康发展影响着国民经济的方方面面，对国民经济的重要性不言而喻。同时，金融业的风险也会通过多种渠道传递到实体经济，进而引发实体经济的波动。保险业以其特有的损失补偿、经济给付、防灾防损和资金融通等职能在国民经济和社会体系中发挥着越来越重要的作用，成为经济的“助推器”和社会的“稳定器”。
虽然在金融危机中，我国没有保险公司倒闭，但是从 AIG 集团的案例中吸取教训十分必要。在我国，保险业的发展十分迅速，以保险资金运用余额为例，，我国保险机构的保险资金运用余额从 2005 年 1.4 万亿，增加到 2014 年的 9.3 万亿，年均增速达到 62.7%1。保险资金投资的方式和范围也趋于多元化，除银行存款、国债等固定收益类投资外，还涉及到证券投资、长期股权投资、不动产投资、海外投资等领域。可见，保险业参与资本市场的广度和深度逐渐拓宽、加深。尤其在保险监管改革和市场化的背景下，保险公司经营所面临的风险种类也趋于多样化。
特别地，我国经济已进入“新常态”，经济下行、去杠杆化和结构化调整的压力使得我国以银行业为核心的金融体系的系统性风险凸显。尤其，保险公司作为我国金融市场重要的机构投资者，会成为诸类风险资产的“避风港”，直接或间接承接其他金融机构转嫁的风险。以保险公司投资购买银行发行的股票、债券为例。一方面，银业风险导致保险公司持有的银行资产价格下跌，风险从银行业迅速传递到保险业；另一方面，保险业的风险（尤其是非传统保险业务的风险）也可能会传递到金融体系。另外，银行业还会通过其他方式（存款保险等）将风险转嫁给保险公司。若银行业发生系统性风险，风险会通过这种关联性传递到保险业，引发保险业的系统性风险。
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第一章为导论。首先对本文所研究问题的现实背景及意义进行阐述，然后对本文的研究内容、研究思路和研究方法进行梳理，最后提出本文的创新点和可能遇到的问题。
第二章主要介绍了系统性风险的主要理论和国内外研究的最新成果，并从系统性风险的定义、系统性风险的成因、系统性风险的传染和系统性风险的测度等方面尝试对保险业的系统性风险进行梳理总结。
第三章主要介绍了 CoVaR 模型理论和基于分位数的 CoVaR 的计算方法和步骤。
第四章主要是实证研究。本章从三个方面对保险业的系统性风险进行测度研究,分别是各上市保险公司与金融体系、保险业与其他金融子行业、保险业与金融体系之间的系统性风险及其溢出效应。然后从这三个角度进行实证，并对实证结果进行比较。
第五章主要是研究结论和相关建议。本章在前文研究结论的基础上，根据我国实际情况，从保险公司和监管机构两个视角提出具体的、可行的、具有操作性的建议。
本文的技术路线如下：
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第 2 章 系统性风险理论及文献综述
凯纳特（Knight，1921）在其著作《风险、不确定性和利润》一书中第一次明确区分了“不确定性”和“风险”的概念。他指出不确定性可以通过风险来度量，风险的特征就是能够以概率为基础进行估计。“不确定性”是指那些不可度量的风险。凯纳特还在此书中提出了减少不确定性的方法：一是集中化，其典型形式就是保险产品。保险公司通过将具有相同特性的风险个体集中起来，通过合理计算将投保人较大的、不确定的损失确定为较小的可确定保费，以此实现经济补偿的目的。二是专业化，通过企业合并扩大企业规模，通过专业化决策减少不确定性。
第一类定义主要侧重强调系统性风险对单个金融机构、整个金融体系以及实体经济产生巨大冲击的“同时性”。比如米什金（Mishikin,1995）定义系统性风险为“一个无法预期的突然发生的事件”,金融市场因为此事件的突然冲击产生混乱，导致信息的有效性下降，低效的、混乱的信息使得金融市场的投资渠道堵塞，因而资金失去了得到最大产出的机会。持相似观点的还有 Kupiec 和 Nickerson（2004）。持此观点的学者认为正是无法预期的“坏事件”的产生冲击的同时性才导致市场应对政策的延误和乏力。
第二类定义侧重于强调系统性风险爆发的“同因性”。如 Chan 等（2005）[3]认为系统性风险产生的主要原因是各类金融机构之间持有相同的风险敞口。因此风险很容易通过此类风险敞口暴露从一家机构传递到另一家机构进而形成系统性风险。
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虽然关于系统性风险的研究的成果纷乱复杂，但是系统性风险的基本理论却相对成熟。比较有影响的主要有三个：金融脆弱性理论、不对称信息理论和风险溢出效应理论。本节将对三个理论进行详细阐述。
明斯基(H.Minsky)从企业角度进行研究。他以经济周期理论为基础，认为在经济繁荣周期，贷款容易度的提高促使贷款人盲目扩大生产；然而在经济萎缩周期，贷款人得到贷款的难度增加，进而导致风险发生。
明斯基( H.Minsky)将贷款企业分为三类：抵补性的借款企业、投机类的借款企业和庞氏企业。在经济上行周期中，预期收益率的上升和得到贷款容易度的增加，导致市场上出现越来越多的投机类企业和庞氏企业。这两类企业的财务状况、信誉程度都不及抵补性的借款企业。这样高负债的经营方式为经济下行周期的风险波动埋下了种子。在经济下行周期，企业越来越难以得到贷款，这样企业现金流受到严重冲击（尤其是投机类企业和庞氏企业），进而导致企业的破产。这类恐慌经多种渠道传导至金融体系，引发金融体系的波动。
信息经济学认为经济信息的不对称会导致道德风险和逆向选择。由于金融市场上不同机构以及不同市场间经营状况、风险敞口的信息不对称的存在，单个机构或者市场的波动会导致整个金融体系的波动。
信息不对称在保险市场上双向的。首先保险人对投保人的信息不对称。在保险商品的交易中，就保险标的而言，投保人比保险人具有信息优势，他更清楚保险标的的实际情况，因而更易引发道德风险和逆向选择问题。如果投保人风险意识低，或者故意制造事故骗保，会造成保险公司赔付率的上升，致使保险公司面临的成本风险增加。
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3.1 CoVaR 理论 ....................................................17
3.1.1 产生背景......................................................17
3.1.2 定义及其计算 ...............................................17
3.2 基于分位数回归法的 CoVaR 计算方法 .............................19
3.2.1 分位数的概念及思想 ............................................19
3.2.2 分位数回归思想................................................20
3.2.3 使用分位数回归法测度 CoVaR 的步骤 ............................21
本章小结..............................................................21
第 4 章 我国保险业系统性风险测度—基于分位数回归的CoVaR 模型 ......22
4.1 样本和数据选取 ................................................22
4.2 数据处理 ......................................................22
4.2.1 各保险公司股票价格指数和金融体系价格指数的计算 ..............23
4.2.2 各保险公司和金融体系股价指数的收益率计算 .....................23
4.3 各保险公司与金融体系系统性风险实证研究 ........................24
4.3.1 中国平安与金融体系系统性风险实证研究 .........................25
4.3.2 其他保险公司与金融体系系统性风险实证研究 .....................28
4.3.3 实证结果比较 ...............................................31
4.4 保险业与其他金融子行业系统性风险实证研究......................33
4.4.1 保险业与银行业系统性风险实证研究............................34
4.4.2 保险业与证券业系统性风险实证研究...............................36
4.5 保险业与金融体系系统性风险实证研究.............................39
本章小结..............................................................43
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第 4 章 我国保险业系统性风险测度—基于分位数回归的CoVaR 模型
根据第四章所阐述的基于分位数回归的 CoVaR 模型，本章以在我国内地上市的4 家保险公司（中国平安、中国人寿、新华保险和中国太保）的周收盘价数据为样本，对我国的上市保险公司的条件风险价值 CoVaR 进行测度。以此来研究各个保险公司和整个保险业的系统性风险溢出效应，以及保险业与银行业、证券业之间的系统性风险问题。
本文选取在我国内地上市的 4 家保险公司作为样本，分别为中国平安（601318）、中国人寿（601628）、中国太保（601601）和新华保险（601336）。中国太平在香港证券交易所上市，为准确起见，本文剔除了中国太平。这四家保险公司在我国保险市场占据较大的市场份额，具有一定的代表性和客观性。
为保证数据的一致性，同时考虑到系统性风险的传递有时滞。选取 2012 年 1 月4 日至 2014 年 12 月 31 日的在上海证券交易所的周收盘价为样本数据，样本数据共有 1240 个。这是考虑到在四家保险公司中，新华保险是最后上市的。
选取上证指数（000001）作为金融体系指数；选取银行指数（880471）、证券指数（880472）和保险指数（880473）作为行业指数。其中，银行业指数包括在上海证券交易所上市的工商银行、中国银行、建设银行、交通银行等 16 家商业银行。证券指数包括中信证券、光大证券、招商证券等 22 家证券公司。保险指数包括中国平安、中国人寿、中国太保和新华保险。数据来源于 wind 数据库。
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结论
①不同保险公司与金融体系之间的系统性风险贡献度和贡献率不同。存在差异的原因主要在于资产规模的差异、投资配置的差异、业务范围和内部控制的差异。
②四家公司以及金融体系的 CoVaR 值均大于 VaR 值。这说明 VaR 值忽略了保险公司与金融体系之间的风险溢出效应。尤其是在极端事件发生时，VaR 因为很难捕捉到机构与机构之间、机构与系统之间的边际风险贡献度而低估了系统性风险溢出的水平。相对于 VaR，CoVaR 能够将系统性风险的溢出水平量化，更加清晰直观，便于操作，是一种更为有效、先进的系统性风险测度方法。
③通过排序可以看出，中国平安对金融体系的风险贡献度最大，其受到金融体系风险波动的影响也是最大的。尤其需要注意的是中国平安对金融体系的系统性风险贡献率达到 43.12%，这从侧面说明了加强对系统性重要机构监管的重要性。
参考文献（略）
本文编号：41561
本文链接：https://www.wllwen.com/wenshubaike/lwfw/41561.html
