在全球利率普遍下行的今天,日本和欧洲一些国家都使用了负利率的经济政策以刺激经济增长。在一些暂时还没实施负利率经济政策的国家中,它们的利率水平也接近于零,并且正考虑在未来实施负利率的经济政策,比如美国、新西兰等国家。这种非常规的量化宽松政策虽然会刺激一国经济的发展,但是却给保险公司带来了严重的经营风险。以保险公司在低利率经济环境中的经营为例:在负债端,保险公司会增加准备金的计提,从而导致负债增加;在资产端,保险公司的投资收益率会因利率下降而下降,最后使得保险公司在低利率环境中的总盈余出现了下降。另外,保险公司众多保险产品中的内含保证收益率又处于一个比较高的水平,因而利率下降就会导致保险公司无法完全偿还投保人的这部分保证收益,从而容易引发退保危机并进一步影响保险公司的正常运营,甚至会出现破产的可能。许多学者也从实证的角度证明了保险公司的收益率水平与利率呈正相关的关系。既然如此,那么在利率进一步下降,即当利率下降为负利率的水平时,保险公司的经营是否会遭受更严重的打击呢?回答这个问题非常重要,因为利率指标对保险公司的经营而言是一项非常重要的指标,利率风险管理水平的高低直接决定了保险公司资产负债管理水平的高低,从而决定了保险公司在每一时刻总盈余水平的高低。但是,截止到目前,从风险管理和模型构建的角度而言,保险领域的业界和学术界的专业人士并没有对保险公司在负利率经济环境中的资产负债管理策略进行相应的研究,导致保险公司无法充分应对负利率时代的到来。因此,为了更好地让业界和学术界理解负利率经济环境对保险公司造成的影响,本文首先创新性地从实证的角度分别研究了正常利率变化以及正负利率变化对保险公司收益率水平的影响。文中的利率数据来源于不同期限的日本政府债券的年度到期收益率,其它的数据则来源于日本寿险市场所有保险公司的财务报表数据。通过对具有公司固定效应和年度聚类标准误差的普通最小二乘（OLS）模型的估计,本文得出了以下重要结论:相比于正利率的经济环境而言,保险公司在负利率的经济环境中会因利率下降而遭受更严重的经营损失,其严重程度大概为正利率经济环境中利率下降对保险公司不利影响的6倍。随后,为了更好地衡量负利率经济环境中的利率风险,本文通过一个简单的测试检验了在正利率环境中广泛使用的麦考利或修正久期（凸性）在负利率经济环境中的适用性,测试的结果显示传统的基于麦考利或修正久期（凸性）的方法会过分估计债券价格与利率之间的关系。尤其是在负利率的经济环境中,对债券价格与利率之间关系过分估计的缺陷会导致麦考利或修正久期获得超过债券期限的久期值,这是一个非常不合理的现象。因而,为了更好地衡量负利率经济环境中的利率风险,本文便提出用基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性的方法来衡量利率风险。与其它的随机利率模型相比,Vasicek随机利率模型具有能够允许利率数值为负的优点,所以该模型是一个度量负利率风险的有效工具。相应地,测试的结果也显示基于Vasicek随机利率模型的久期即使在负利率的经济环境中也会有一个合理的数值。随后,本文便从寿险公司资产、负债和总盈余的角度提出了一个在负利率经济环境中进行资产负债管理的研究框架,然后在该框架下分别对满足修正久期和凸性限制条件、以及基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性限制条件的优化模型进行求解,并分别推导出保险公司在这两种不同限制条件下的最佳经营决策策略。最后,本文的结论显示:若考虑负利率的经济环境,与实施传统的基于正利率环境中的修正久期和凸性的方法相比,保险公司若采用基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性的方法,则会遭受更少的利率风险,并且在决策末期会获得更大的总盈余水平。此外,由于许多国家在疫情期间都因新冠而遭受了严重的经济打击,为了削弱新冠病毒大爆发对经济造成的负面影响,这些国家在疫情期间都有倾向于实施更宽松和更激进的经济刺激政策（即负利率的经济政策）的可能。因此,若同时考虑负利率与疫情爆发的双重背景则会有利于保险公司做出更好的经营决策策略。为了再研究新冠病毒大爆发对保险公司资产负债管理策略的影响,本文还创新性地通过建立一个带有短暂不利死亡率跳跃的死亡率模型来突出新冠病毒对不同年龄段人们死亡率的不利影响,从而推导出包含疫情背景下保险公司的最佳经营决策策略。虽然带不利死亡率跳跃的模型会提高保险公司负债端不同时期死亡率的水平,但是也会影响保险公司负债端的久期水平。截止到当时最新的疫情死亡人数数据,本文的结果显示新冠病毒大爆发对保险公司资产负债管理策略的最优配置影响不大。更进一步地,为了与基于上述Vasicek利率模型的久期和凸性方法所得出的保险公司在负利率经济环境中的最佳经营决策进行对比,本文还建立了保险公司基于风险测度模型（即M-Absolute和M-Square模型）的资产负债管理框架。从保险公司在决策末期的总盈余水平来看,本文的结果显示保险公司基于风险测度模型的资产负债管理策略并不优于基于Vasicek利率模型的久期和凸性方法所得出的资产负债管理策略。为了进一步研究基于风险测度模型的资产负债管理框架是否有优于基于Vasicek利率模型的久期和凸性方法的可能,本文还在该框架下引入了再保险业务来重新分析保险公司的资产负债管理决策。但是,本文的结果仍然与不考虑再保险业务时一致:对保险公司而言,在负利率的经济环境中,基于Vasicek利率模型的久期和凸性方法所得出的资产负债管理策略是最优的。这是因为,在负利率的经济环境中,模型中是否能够重点突出控制负利率的风险要素尤为重要。上述所有方法除了在资产端和负债端每一时刻的现金流能体现出负利率的因素外,只有基于Vasicek利率模型久期和凸性的方法能够再从久期和凸性的角度控制负利率风险,因而该模型会有更好的表现。全文共分为9章,在利率风险管理理论的基础上,主要从正负利率对保险公司收益率水平影响的实证检验、不同久期和凸性方法在负利率环境中的对比检验、保险公司在负利率环境中的资产负债管理框架、同时包含新冠疫情大爆发和负利率背景的保险公司的资产负债管理框架、保险公司基于风险测度模型的资产负债管理框架及主要结论与展望等内容逐步进行展开分析,具体内容主要概括如下:第1章,绪论。主要从以下三个方面进行了阐述:首先阐述研究背景、研究意义、研究目的;随后基于研究目的提出本文的研究方法和内容以及研究思路和研究结构;最后阐述本文的主要研究创新点。第2章,文献综述。主要先阐述了负利率经济政策的实施原因及实际情况,随后阐述了负利率的经济环境或利率下行对保险公司的影响,然后阐述了利率期限结构相关的理论,最后阐述了利率风险的测度方法。本章的文献综述为后续的实证研究和理论模型的建立奠定了扎实的研究基础。第3章,利率对寿险公司收益率影响的实证分析。本章主要从实证的角度利用日本寿险行业的公司数据及日本政府债券的收益率数据分析了利率的变化对寿险公司收益率水平的影响。首先,本章分析了正常利率的变化对寿险公司收益率水平的影响;其次,本章还创新性地利用了利率的虚拟变量和将利率分别拆分成正利率和负利率的方法来分别研究正、负利率环境下保险公司的收益率在利率变化时所受到的影响。本章的实证研究突出了负利率对寿险公司的严重影响,为下文中寿险公司在负利率环境中使用的利率风险对冲方法奠定了基础。第4章,基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性。在考虑负利率经济环境的背景下,本文推导出了基于Vasicek利率模型下国债、公司债券指数、股票指数及年金的久期和凸性公式,并将之分别与各自相应的基于修正久期和凸性的公式进行对比。其中,本文批判了过去关于股票久期的设定,分析了以往学者对股票久期推导中的不合理部分;本文还通过将负债端的生存型年金看作一个特殊的付息债券,结合Lee-Carter死亡率模型推导出了基于随机死亡模型及Vasicek利率模型的年金久期公式。本章分别推导出了基于修正、Vasicek利率模型的久期和凸性公式,为下文中保险公司在负利率环境中的资产负债管理框架提供了坚实的研究基础。第5章,寿险公司资产负债管理的基本框架。本章从资产和负债的角度介绍了寿险公司在负利率环境中的资产负债管理框架。为简化起见,资产端仅考虑寿险公司会将其资金投资于政府债券,公司债券指数和股票指数,而负债端仅考虑寿险公司拥有生存型年金业务。与此同时,本文还通过考虑不同金融资产的布朗运动之间的相关性来更好地刻画每一时刻资产端现金流的情况。最后,通过寿险公司在每一时刻的总资产和总负债的情况可以推导出其在每一时刻相应的总盈余水平。第6章,基于久期和凸性的最优资产负债管理策略。本章是论文的核心部分之一。首先,分别基于修正测度和Vasicek利率模型推导出受久期和凸性约束的寿险公司的最优决策模型;然后,本章用一个数值模拟的例子来说明如何求解所提出的资产负债管理优化问题;最后,在最大化寿险公司在决策末期总盈余的目标函数下,本章分别基于修正测度和Vasicek利率模型的久期及凸性约束求解出了寿险公司的国债、公司债券指数、股票指数的最优投资比例以及生存型年金的最佳业务量。第7章,寿险公司在新冠疫情背景下的最优资产负债管理策略。本章通过引入一个带短暂不利死亡率跳跃的死亡模型,将之与标准的Lee-Carte死亡率模型作比较,刻画了新冠病毒对不同年龄人们死亡率的额外影响,并以疫情对人寿保险公司负债端的影响为基础,推导出了新冠病毒大流行引起的死亡率变化对寿险公司最佳资产负债管理决策的影响。第8章,额外分析:基于风险测度模型的资产负债管理策略。为了与基于Vasicek利率模型久期和凸性方法下得出的寿险公司的最优资产负债管理策略相对比,本章分别推导出了寿险公司基于M-Absolute和M-Square风险测度的的最优资产负债管理策略。此外,本章还创新性地将再保险业务引进了基于该风险测度的资产负债管理框架中,并讨论了此时寿险公司的最优资产负债管理策略。第9章,结论与展望。本章总结了本文得出的主要结论及指出了本文存在的不足之处,并为后续的学术研究进行了展望。通过研究负利率环境对寿险公司收益率水平的影响、不同久期及凸性方法在负利率环境中的适用性、寿险公司在负利率环境中的资产负债管理策略、新冠疫情大爆发对寿险公司资产负债管理策略的影响以及寿险公司基于风险测度模型的资产负债管理策略,本文得出了以下五点结论:一、以日本的负利率环境和市场上所有的寿险公司为例,通过对具有公司固定效应和年度聚类标准误差的普通最小二乘模型进行估计,本文发现:首先,寿险公司的收益率水平与利率水平呈正相关的关系;其次,相比于正利率的经济环境而言,寿险公司在负利率的经济环境中会因利率下降而遭受更为严重的经济损失,其严重程度大概是在正利率的经济环境中因利率下降而造成的经济损失的6倍。二、正利率经济环境中处理利率风险的方法,比如:修正久期,会在负利率的经济环境中过度估计债券价格对利率的敏感性,结果导致债券久期的值在负利率的经济环境中会超出债券期限的值。同理可知,修正凸性也不适用于负利率的经济环境中。由于Vasicek随机利率模型具有可以描述负利率的优点,因而基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性即使在负利率的经济环境中也会有合理的值,所以保险公司在负利率的经济环境中应该使用基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性的方法来应对利率风险,而不是采用在正利率环境中被广泛使用的修正久期和凸性来应对利率风险。三、与基于修正久期和凸性的最优资产负债管理策略相比,寿险公司基于Vasicek随机利率模型的的最优资产负债管理策略可以使其在决策末期获得更高的总盈余水平。这是因为寿险公司会将其资金更多地投资于风险资产,并销售更多的生存型年金保险业务。与此同时,从资产和负债久期不匹配的角度而言,寿险公司在使用基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性的方法去进行风险管理决策时,其资产和负债久期不匹配的值要小于基于使用修正久期和凸性方法的情况,因而寿险公司此时所面临的利率风险会更小;同理,从凸性大于等于零的角度而言,由于使用基于修正久期和凸性方法所得出的凸性值并不能满足在决策时期的每一时刻都不为负值,因而会拉低寿险公司在决策末期的总盈余水平。因此,从寿险公司所遭受的利率风险以及决策末期的总盈余水平的角度来看,在负利率的经营环境中,寿险公司应该基于Vasicek随机利率模型的久期和凸性的方法去进行资产负债的管理,这为保险公司在负利率的经济环境中如何进行资产负债管理决策提供了很好的指导意义。四、在上述寿险公司的资产负债管理框架下,若同时考虑新冠病毒大爆发给保险公司造成的额外死亡率风险并同时进行最优决策,则本文的结果显示:是否包含新冠疫情大爆发的背景对寿险公司的最佳资产负债管理决策影响很小。这可能是因为相比于死亡率风险,此时寿险公司所遭受的利率风险更大,因而由于死亡率不同而导致的保险公司负债久期的不同（也即保险公司所面临的利率风险）会更多地影响寿险公司的资产和负债的久期及凸性匹配程度,从而直接影响了寿险公司的经营决策。五、在上述寿险公司的资产负债管理框架下,若不考虑久期和凸性的利率风险处理方法,而使用基于风险测度模型的方法,则本文的结果显示寿险公司会将其所有资金都投资于风险资产（即股票指数和公司债券指数）,而且其在决策末期的总盈余水平仍然低于基于Vasicek利率模型的久期和凸性方法所得出的总盈余水平。这是因为寿险公司在使用基于风险测度模型的方法进行资产负债管理时,相比于低收益率的国债而言,其投资资金会不断向具有更高收益率水平的股票和公司债券转移,但高收益率的投资也意味着高风险,因而此时寿险公司仍然无法在决策末期获得更高的总盈余水平。与此同时,为了进一步改善基于风险测度模型的方法,本文还将再保险业务纳入了该资产负债管理框架中。不过即使如此,从最大化决策末期总盈余水平的角度而言,寿险公司基于MAbsolute或M-Square模型在决策末期得出的总盈余水平仍然不如基于Vasicek随机利率模型得出的总盈余水平。