基于POT模型的粮食作物巨灾损失测算——以山东省为例

本文以极值理论的POT模型为基础,利用山东省1949年~2010年的粮食作物单产数据对山东省的粮食作物巨灾损失进行测算。结果表明:极值损失统计模型可以很好的拟合小麦、玉米损失的极值数据,能够有效克服传统统计方法在拟合巨灾风险方面的不足,为农业巨灾风险的评估提供稳健的方法;山东省目前的保险费率较低,与测算的风险水平不一致。本文认为山东省应尽快建立一个完善的巨灾风险准备金制度,为农业巨灾的防灾、救灾和抗灾等积累和筹集资金,以增强农户应对农业巨灾风险的综合实力,实现社会福利的最大化。     

基于POT模型的商业银行操作风险度量

本文针对国内商业银行操作风险损失数据不足;频率低、损失大并具有一定厚尾性的特点,以1994-2008年期间的214起损失事件为样本,采用极值理论中的POT模型度量该风险,并为其分配经济资本,以抵御非预期事件带来的巨大损失。研究表明在此基础上估计的尾部参数能够通过有效性检验。     

基于POT模型的商业银行操作风险度量

本文针对国内商业银行操作风险损失数据不足;频率低、损失大并具有一定厚尾性的特点,以1994-2008年期间的214起损失事件为样本,采用极值理论中的POT模型度量该风险,并为其分配经济资本,以抵御非预期事件带来的巨大损失。研究表明在此基础上估计的尾部参数能够通过有效性检验。     

尖峰厚尾巨灾损失数据的组合分布模型

具有尖峰厚尾特征的巨灾损失数据,通常的损失分布模型很难对其进行拟合,这给巨灾风险管理带来了极大挑战。近几年,关于组合分布模型的研究为巨灾损失数据的拟合提供了一种新的建模思路。组合分布模型是两个普通损失分布的平滑组合。本文将逆威布尔分布分别与帕累托分布和广义帕累托分布进行组合,构建了三个新的组合分布模型,即固定权重的逆威布尔-帕累托组合分布模型、可变权重的逆威布尔-帕累托组合分布模型以及可变权重的逆威布尔-广义帕累托组合分布模型。与现有的组合分布模型相比,这三个组合分布模型结构更加简洁,为拟合尖峰厚尾的巨灾损失数据提供了新的备选模型。     

我国巨灾风险及其应对策略

我国是世界上自然灾害最为严重的国家之一.如何设计和建立并逐步完善我国的巨灾风险应对机制,是摆在政府和保险界面前迫切需要解决的一个重要课题.我国现行的救灾体制有其不足,要建立有政府参与的巨灾保险和再保险制度,组建政策性的农业保险公司,要推动巨灾风险证券化的发展.     

巨灾风险证券化及我国地震巨灾债券的初步设计

巨灾风险证券化作为一种金融创新产品,能够有效地转移和分散巨灾风险。本文首先阐释了传统风险管理技术——再保险的微观运作机制,并指出其在面对巨灾风险时具有明显的局限性,进而推演出引入巨灾保险风险证券化的必要性。本文以1978～2010年间中国发生的214起地震灾害事故为样本,根据地震损失分布特点并利用资本资产定价模型(CAPM)和债券定价原理推算了地震巨灾债券的收益率及价格,从而对我国地震巨灾债券进行了初步设计。最后结合我国保险业和资本市场的发展现状提出了相应的建议。     

我国应发展巨灾债券以分散巨灾风险

巨灾风险具有极强的防灾防损需求,但是一旦出险,保险公司面临巨额赔付,威胁着保险公司的经营.因此,通过保险市场与资本市场的结合,推出保险衍生产品,可以优化风险配置,有效转嫁风险.     

我国巨灾风险分散机制研究

我国是世界上遭受自然灾害最严重的国家之一,每年造成的经济损失都给我国财政与保险业带来了巨大的压力,如何全面发挥巨灾损失补偿机制的作用是我国目前迫切需要解决的问题。文章首先对我国自然灾害对于种植业的经济损失情况进行总体描述;其次,对中国目前的巨灾补偿体系进行了评价,指出了其中的缺点与不足,随后,详细分析了我国巨灾风险的分散途径;最后,得出了我国巨灾损失补偿思路与方法。     

巨灾风险的融资模式及其整合路径

面对我国巨灾风险发生频繁与损失巨大、且巨灾风险融资落后的客观现实,迫切呼唤建立与发展多视角、多层次、整合性的巨灾风险融资方式,构建中国特色的巨灾风险融资体系。本文以巨灾风险融资与巨灾风险管理之间的关系为切入点,就巨灾风险融资的主要模式进行比较,研究结果显示分散性的巨灾风险融资模式融资手段单一,融资策略运用不足且缺乏计划性,进而导致整体融资效率低下。基于此,本文提出构建融合保险市场、资本市场和政府、自保及社会捐赠的整合性巨灾风险管理融资模式,并进行了理论分析和实证检验。     

巨灾风险证券化的国际经验借鉴——基于对日本巨灾债券的研究

近年来,我国自然灾害的频频发生,要求我国在建立起完善的巨灾保险制度的同时应当将巨灾风险分散化。当前,许多发达国家在巨灾风险证券化上已有很多成功案例,本文通过对日本巨灾债券的研究来获取国外巨灾风险证券化的经验,用以分析我国巨灾风险的分散化。     

El uso de la distribución g-h en riesgo operativo

This paper presents a review of the g-h distribution in operational risk and proposes a modification to the method developed by Hoaglin (1985) to estimating the parameters. The modification consists in the estimation of the parameter h using a robust regression. We estimate OpVaR by g-h and POT methods in two applications. The results show that the g-h method is useful in operational risk, but care must be taken when the distribution of losses presents extremely heavy tails.     

巨灾风险管理的困境与出路——兼论中、美洪水灾害风险管理差异

在经历了几场罕见的大灾大难之后,巨灾风险已经成为举国上下共同关注的话题。许多学者迫切要求国家尽快建立所谓的“完整制度”或“管理体系”,实现巨灾风险管理。这种想法具有代表性。本文通过对中、美两国洪水灾害风险管理实践的分析,认为巨灾是目前人类难于应对和应对不了,而又不得不应对的一种自然灾害。无奈之下,人类可以有两个选择：一...     

我国巨灾风险可保性的理性思考

巨灾保险虽然一直未能真正踏上破冰之旅,但近年频发加剧的巨灾,使巨灾保险再次成为保险业的聚焦领域。巨灾风险可保性争论不休,业界徘徊不前,厘清巨灾风险的保险属性,可否引导市场参与巨灾风险的有效管理,特别是金融市场、保险市场和资本市场的联动推进,更是尚需解决的问题。基于巨灾风险管理的理论分析认为,我国巨灾风险具备可保性有其理...     

我国巨灾风险管理模式的设计及其运作

商业化、事前补偿的巨灾保险是巨灾风险管理发展的趋势。我国应该逐步构建以政府为主导,涵盖政府、保险公司、再保险公司、资本市场和潜在受灾者五个主体的巨灾风险管理模式。在实际运作中,要考虑巨灾保险承保、保险公司巨灾风险转移和区分潜在客户等。     

农业巨灾风险管理的比较制度分析:一个文献研究

很多研究表明巨灾风险的存在是我国农业保险市场失灵的一个主要原因,对其背后的原因从微观层面进行了诸多论证,并提出了相应的巨灾风险分散的手段,但对于农业巨灾风险管理的研究则刚起步.至于从制度层面进行深入研究的文献,更是少之又少.本文以大量的现有文献研究为基础,首次运用比较制度分析对农业巨灾风险管理进行制度层面的分析,认为互...     

巨灾损失指数在巨灾风险综合评估体系中的作用探析

巨灾损失指数作为以风险加权平均为基础的综合权数,可以通过因子分解以及层次构造来反映巨灾损失在不同时间和空间条件下平均相对变动,进而可以应用于巨灾损失评估过程中。本文利用统计学以及精算学的相关研究思想,从理论分析以及实践介绍的两个维度,对巨灾损失指数以及指数分析方法在巨灾损失综合评估体系中的作用进行初步探讨。本文结构如下:第一部分介绍巨灾损失指数的基本属性;第二部分从孕灾环境、致灾因子、承灾载体三个角度分析巨灾损失指数参与巨灾风险综合评估的理论基础;第三部分则是在全文分析的基础上提出构建我国巨灾损失指数的初步设想。     

巨灾风险管理中金融创新品种研究综述

创新是保险业发展的永恒主题,而保险风险管理技术的提升则是保险业可持续发展能力的重要象征。近年来,伴随着金融工程技术的推广,各类金融创新产品在保险业尤其是巨灾保险和寿险风险管理中得到了广泛应用,相关研究涉及品种介绍、效用评价、定价技术以及运作机制等诸多方面。     

The Pricing of Event Risks with Parameter Uncertainty

Financial instruments whose payoffs are linked to exogenous events, such as the occurrence of a natural catastrophe or an unusual weather pattern depend crucially on actuarial models for determining event (e.g., default) probabilities. In many instances, investors appear to receive premiums far in excess of these modeled actuarial probabilities, even for event risks that are uncorrelated with returns on other financial assets. Some have attributed these larger spreads to uncertainty in the probabilities generated by the models. We provide a simple model of such parameter uncertainty and demonstrate how it affects rational investors' demand for event risk exposures. We show that while parameter uncertainty does indeed affect bond spreads, it does not tend to increase spreads by much. Indeed, the spread increases due to parameter uncertainty in our numerical examples are on the order of only 1–2 basis points. Moreover, in many instances, including those that have the most sensible correlation settings, parameter uncertainty tends to decrease the size of bond spreads. We therefore argue that parameter uncertainty does not appear to be a satisfactory explanation for high event-risk returns.     

基于条件极值分布的金融高频数据VaR动态估计模型

高频数据由于自身数量大、周期短、信息丰富的特点而受到关注。基于高频数据。对金融时间序列的厚尾特征进行条件极值分布下的VaR估计。在对条件均值和条件波动率估计时,以往采用一阶自回归模型和GARCH模型,但基于高频数据的估计较为繁复。为了充分利用日内信息,基于高频样本观测值,建立已实现均值RM模型,在考虑市场异质性的基础上,对条件均值进行估计。通过对TCL股票价格进行实证分析,估计出VaR风险值,验证模型是合理的。