论人寿保险公司资产风险管理中VAR方法的应用

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自二十世纪九十年代以来,各类金融机构的资产风险管理日益成为各国关注的课题,各国的金融监管机构都非常重视资产管理风险的测量、分析以及管理。而且各国的金融监管机构都已经认识到,如果忽视金融机构的风险管理,产生的后果很可能是无法想象的,1997年东南亚股灾、2000年阿根廷“国家破产”事件、2007年英格兰Northenrock银行挤兑风潮、2008年Lehman Brothers破产案都超越了简单的行业和国家的范围,不仅在事件发生的所在地造成严重的经济危机和社会动荡,而且对全球的金融秩序造成了巨大的冲击。风险管理在过去几年经历了实质性的变革。这一变革始于二十世纪九十年代末,当时全球金融市场为了应对金融灾难的出现,推出了衡量金融市场风险的新方法,即VAR(Value at Risk,风险价值)。VAR最开始运用于银行类金融机构,旨在控制银行类金融机构所从事的金融交易损失风险。至今为止,VAR方法已经超越了单纯的银行类金融机构资产交易风险管理的范畴,彻底改变了各类金融机构处理自身风险的模式。VAR方法是一种在二十世纪八十年代末出现的金融风险管理理论,它基于统计学的基本原理,利用统计思想对风险进行估值。经过三十余年的发展,己从单纯的理论逐步发展成为日臻成熟的模型和测量工具,在金融机构资产风险管理领域的实践也取得了非常良好的效果,成为世界各国金融机构广为接受的市场风险度量技术。1994年J. P. Morgan投资银行首先推出了基于VAR的风险度量系统Risk Metrics,该系统能测评全世界入三十多个国家的四十多种金融工具的市场风险。同时,巴塞尔委员会也利用VAR模型所估计的市场风险来确定银行等金融机构的资本充足率。经过近十年的实践证明,VAR作为一个可以有效地预测和防御投资风险的系统,确实是人寿保险公司在制定投资策略时首选的一个很有效的资产风险管理工具,但是,就像所有的数学方法一样,它也不是包治百病的,我们有必要清晰了解VAR系统的局限性。在这一清晰认知的基础之上,我们可以对各种局限性的修正给出一些有针对性的方法。鉴于VAR方法在银行业等其他领域的风险控制的成功实践,人寿保险业已经开始尝试借鉴这种技术来提高自身风险管理水平。国内外已有多家保险公司、养老基金和基金管理公司将VAR方法作为测度市场风险、进行风险管理的工具。在国际金融变化日趋加剧,人寿保险业面临风险日趋复杂的背景下,将VAR方法引入到中国保险业风险测度和管理中来,具有重要的理论和实践意义。按照2010年8月5日公布的《保险资金运用管理暂行办法》,保险资金运用限于下列形式:银行存款;买卖债券、股票、证券投资基金份额等有价证券;投资不动产;国务院规定的其他资金运用形式。而其中,买卖债券、股票、证券投资基金份额等有价证券是保险公司所有投资渠道中系统性风险最大的一个,这为VAR方法在人寿保险公司的资产风险管理中的应用提供了一个广阔的舞台。人寿保险公司的资产管理部门可以在监管部门的授权范围之内运用VAR模型,构建适合保险资金特点的资产组合,规避市场风险。为保障保险资金的安全,可将保险资金按一定比例组合投入多个领域:稳定但收益一般的存款和债券领域;有风险但收益较高的抵押贷款领域;有较高风险但收益可能很高的股票和不动产投资领域。为最大限度地防范风险,要严格限制在资本市场及不动产领域内保险资金投资的总量和比例,用风险的不同组合来规避可能的投资风险。论文重点将对VAR方法在人寿保险业风险管理三个领域中的应用做分析,这三个领域分别是:资产风险管理;投资绩效评估;行业监管。本文力图说明,VAR理论的实践可以彻底改变人寿保险公司资产风险管理的粗放经营模式,同时,也会对人寿保险行业的偿付能力监管产生显著影响。VAR系统可以帮助一些人寿保险公司在资产风险管理环节有效地识别和限制风险,并可以在必要时说服股东增加企业资本金。VAR系统的应用同样也有利于帮助政府的保险行业监督管理部门识别那些由于资本金太低以至于无法达到监管规定的最低偿付能力风险水平的人寿保险公司。对我国人寿保险行业来说,在我国加人世界贸易组织,逐步开放外资进入人寿保险市场的大背景下,企业的经营环境发生了深刻的变化。与此同时,人寿保险公司面临的金融资产风险也与日俱增。最近几年,人寿保险公司的保险资金投资渠道日益放宽,比如,通过购买证券基金间接进入股票市场、以机构投资者身份直接进入证券交易市场、进入国内金融机构间拆借市场等等。同时,面对金融市场上不断创新的金融工具,以及今后保险资金介入金融衍生品市场的必然性,人寿保险公司资产风险管理的复杂程度和困难程度都将日益增加。VAR方法作为一个最新的和重要的金融风险管理工具,已经在很多国家的金融机构中实践,并取得了良好的效果,积累了丰富的理论和实践经验。理所当然,应该引起我国人寿保险企业的高度重视,并结合我国人寿保险市场的实际,探索这一理论在我国保险业风险管理中的应用。
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