基于VaR模型的保险资金投资风险度量与优化

保险投资收益是我国保险业提高偿付能力、增加经营利润的重要支柱.随着险资运用渠道的不断拓宽,一方面有利于整个保险投资组合收益率的提高,另一方面增加了资金运用的市场风险.本文以484个交易日的上证指数、上证国债指数、上证基金指数和一年期SHIBOR为样本数据,运用VaR模型对我国保险资金运用的风险进行了实证度量,结果显示:股票和证券投资基金是保险资金运用的主要风险来源;银行存款带来的投资风险正逐渐加大;国债依然是投资组合中风险最小的资产.对此,必须进一步优化保险投资结构,从而实现保险资金运用风险收益的有效匹配.     

基于分位数回归模型的保险资金运用风险研究

保险业是我国金融体系的重要组成部分,如何拓宽保险资金运用渠道,以及如何在保险资金的运用中建立相应的风险衡量和管理体系,一直是我国理论界和实务部门研究和关注的问题,尤其是在保监会投资新政的逐步出台,保险资产的投资渠道大大放宽的情况下,更要合理的度量和管控保险资金运用的风险.本文以上证180指数、上证国债指数、上证企业债指数、上证基金指数和上证房地产指数为样本数据,将比较前沿的分位数回归方法应用于VaR模型来对我国保险资金运用的风险进行实证测度,结果发现,不动产投资和股票、基金投资风险较大,并通过研究各资产的增量VaR发现不动产和基金投资会加大资产组合的风险,因此,保险公司必须审慎的投资新增渠道,从而实现保险资金运用风险和收益的有效匹配.     

保险资金风险度量与绩效评价——基于收益率映射估值的VaR模型

随着保费规模的日益扩大,保险资金的收益越来越引起人们的关注,同时保险投资的盈亏是维持保险公司能否持续经营的重要保证.本文以246个交易日的上证指数、上证基金指数、国债指数和一年期上海银行间同业拆放利率为样本数据,运用收益率映射估值法的VaR模型对我国保险资金运用的风险进行了实证测度,并且对我国其绩效进行评价.实证结果表明:从上述实证过程可以看出,我国保险资金的投资回报率比较低,并且保险资金投资于股票和基金的风险过高从而会带来潜在损失,缺乏效率.     

浅谈投资组合理论对我国保险风险管理体系的影响

本文针对保险投资组合的风险度量和最优投资策略问题,使用Copula函数得到了不同资产构成的投资组合收益的联合分布,并利用度量了投资组合的整体风险,然后比较了几种风险度量模型的效果。针对的不足,引入作为投资组合的优化目标建立了保险投资组合的最优投资策略模型,以期解决保险资金的最优配置问题,并对我国的保险风险管理体系提出了自己的一些建议。     

保险资金风险度量与绩效评价——基于收益率映射估值法的VaR模型

随着保费规模的日益扩大,保险资金的收益越来越引起人们的关注,同时保险投资的盈亏是维持保险公司能否持续经营的重要保证。本文以246个交易日的上证指数、上证基金指数、国债指数和一年期上海银行间同业拆放利率为样本数据,运用收益率映射估值法的VaR模型对我国保险资金运用的风险进行了实证测度,并且对我国其绩效进行评价。实证结果表明:从上述实证过程可以看出,我国保险资金的投资回报率比较低,并且保险资金投资于股票和基金的风险过高从而会带来潜在损失,缺乏效率。     

基于EGARCH-CVaR方法的保险资金直接入市风险分析——以吉林省为例

本文基于EGARCH模型和GED分布下的CVaR模型对保险资金直接入市的风险进行度量,实证测算了八只股票的个股及投资组合的绝对CVaR值和相对CVaR值,描述了各自的极端损失状况;金融机构可以根据个股值和组合值,设置风险资本或提取风险准备金,从而有效地监控潜在的极端损失。     

CVaR风险度量及投资组合优化的实证分析

CVaR法是在VaR法基础上优化改进而来的风险度量方法。通过CVaR法对金融资产风险进行评估,对投资组合资产配置进行优化等成为了金融风险管理的重要内容。本文首先对比了CVaR和VaR法的区别,并通过比较A股和H股收益分布的特征得出A股更适用CVaR模型的结论。通过多因子选股模型选出投资组合成分,再使用均值-CVaR模型对投资组合进行优化,最终得到不同置信度和阀值下投资组合的优化结果。从而证明了该模型的有效性,突出了CVaR法在国内证券市场的使用价值和意义。     

基于CDaR的保险资金运用风险管理模型

基于对国内保险资金投资风险测量的主流方法VaR和CVaR模型的缺陷进行分析后,本文提出将新的风险度量方法CDaR模型引入到国内保险资金的投资风险管理实践,结合我国保险资金投资管理条例中的相关投资风险约束条件和国内金融市场的实际情况,并考虑到保险资金的资产负债匹配管理要求,提出了有投资约束条件下的保险资金风险管理拓展模型.     

基于CVaR-EGARCH模型的保险资金投资风险分析

本文基于EGARCH模型和GED分布下的CVaR模型对保险资金投资风险进行度量,实证测算了八只股票的个股及投资组合的绝对值和相对值,描述了各自的极端损失状况;金融机构可以根据个股值和组合值,设置风险资本或提取风险准备金,从而有效地监控潜在的极端损失。     

风险依赖、一致性风险度量与投资组合——基于Mean-Copula-CVaR的投资组合研究

本文把风险依赖、一致性风险度量与投资组合纳入到一个分析框架中,结合Coupla-CVaR模型和Mean-var投资组合理论构建Mean-Copula-CVaR的投资组合模型,能有效同时解决风险度量中的一致性和依赖性关系。采用券商指数、银行指数和保险指数实证分析线性依赖和复杂依赖(Copula依赖)情况下金融机构资产配置的差异性和风险度量的充分性,研究结果表明,纳入Copula函数能够更为稳健和准确地预测投资组合的CVaR。然而,本文没有检验出不同形式Copula之间的差异具有显著性。本文的政策含义在于,忽视复杂风险依赖结构可能会造成风险低估,从而影响资产配置的有效性。