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基于KMV模型的我国上市保险公司信用风险度量研究

作　者: 陈楷
导　师: 张勇
学　校: 西南财经大学
专　业: 保险学
关键词: 偿付能力风险财务指标 KMV模型信用风险违约距离
分类号: F842.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

保险业是经营风险的特殊行业。在现代社会中,保险已成为保障经济正常运行和社会稳定发展必不可少的组成部分。其经营的安全性、稳定性直接关系到人民群众的生活保障,也深刻影响着国民经济的稳定与发展。进入21世纪以来,新兴产业的腾飞,高科技的创新,世界经济一体化进程的加快,以及生态的失衡,使保险的经营环境发生了显著变化,经营风险日益增大。如果保险公司经营不善,不仅会造成被保险人经济上的损失,而且还可能引发一系列深刻的社会问题,甚至造成社会危机。面临这样的压力和社会责任,各国保险监管部门都在不断深化和完善保险业市场主体的监管,而偿付能力的监管是保险监管部门最为重视的一环,正逐渐成为保险监管的核心自1998年成立以来,中国保监会颁布了一系列针对保险公司偿付能力的监管法规。从2003年对法定偿付能力额度和监管预警指标的相关规定,到2008年增加对动态偿付能力测试的要求,再到2009年通过修改保险法进一步完善偿付能力监管的有关条款,都是提高偿付能力监管效果的重要举措。然而,目前我国监管机构对保险公司偿付能力的监管主要使用财务指标监管方式。财务指标监管方式虽然能够反映出保险公司的偿付能力风险状况,但由于财务指标选择的是时点数据,只能静态的反映出保险公司在某一时点的偿付能力风险,并且由于财务数据上报存在时滞,必然导致财务监管方式不能及时、有效的反映保险公司偿付能力的变化情况。本文采用文献分析法、比较分析法、实证分析法和定性与定量相结合的方法,选取中国人寿、中国人保、中国太平洋、中国平安研究样本,使用修正后的KMV模型来分析四家保险公司的违约风险,并最终采用模型计算出的违约距离来度量四家保险企业的信用风险变化情况。通过分析得出：修正的KMV模型能够反映我国上市保险公司的信用风险特征,在解决上市公司风险度量方面有一定的贡献,并能为我国监管机构建立动态监管保险公司偿付能力风险提供方法：修正的KMV信用风险模型能够监督我国上市保险公司的信用风险,可以作为动态监管指标之一监管我国上市保险公司的偿付能力风险。全文共分为五章,各章节的顺序和主要内容安排如下：第一章为绪论。首先提出随着我国保险行业的快速发展,仅使用财务指标监管方式对保险公司的偿付能力进行监管是存在缺陷的,而引入KMV信用风险模型度量保险公司的信用风险,不但能够弥补财务指标监管方法存在的问题,还能拓展出动态的偿付能力监管方法。其次回顾了对KMV模型进行研究的国际国内主要文献。最后阐述了本文的研究内容、研究方法以及几处创新。第二章是保险公司信用风险理论的相关概述。本章首先介绍了保险公司经营中遇到的保险风险、信用风险、市场风险、资产负债错配风险、操作风险、法律风险和偿付能力充足率合规风险这六种风险,分析每种风险出现的原因和应对的方法,文章突出信用风险,重点分析了保险公司信用风险产生的原因、分类并确定本文研究的信用风险是保险公司因偿付能力不足,未能如期或不能履行对投保人、投资者等相关利益方的义务,造成投保人损失无法得到有效补偿的风险。其次介绍了信用风险的度量方法,包括传统的专家制度方法和现代的信用矩阵模型、KMV模型以及CreditRisk+模型三种信用风险度量模型,比较传统信用风险度量方法与现代信用风险模型的差异,以及三种现代信用风险模型在理论基础、所需数据资料、结果准确性、适用范围、应用的限制条件五个方面进行比较,通过比较得出KMV模型在度量信用风险的适应性和准确性优于其他信用风险模型。最后介绍了KMV信用风险模型的理论以及计算违约概率的方法步骤。第三章是基于修正KMV模型的实证分析。本章首先从上市股权价值的确定、违约点和违约概率三个方面提出直接使用KMV公司提出的模型来度量我国上市保险公司的信用风险的是不足的。提出参数修正方法：上市公司股权价值是流通股与非流通股的加权值；违约点不在是由流动负债和长期负债决定,而是由流动负债、责任准备金与长期负债决定；由于我国缺乏大量企业违约数据,不能建立起违约距离与违约概率的映射关系,根据这一实际情况,提出使用违约距离作为上市保险公司信用风险的度量指标。其次,选取中国人寿保险股份有限公司、中国人民财产保险股份有限公司、中国平安保险(集团)股份有限公司、中国太平洋保险(集团)股份有限公司从2008年至2010年股票价格数据和财务数据为研究样本,使用修正后的KMV信用风险模型对四家公司进行实证分析,并对分析结果进行分析。第四章是修正KMV模型的作用和建立动态保险公司信用风险度量的对策。首先提出修正KMV模型的作用。然后,提出政策建议：逐步完善我国资本市场建设,鼓励符合上市条件的保险公司上市；尽快建立起我国自己的信用风险基础数据库,强化违约数据管理；加快我国证券市场建设,为基于KMV模型的监管提供良好的外部环境。第五章结论与展望。本章总结前四章的研究,得出本文的研究结论,同时对使用KMV模型对我国上市保险公司进行信用风险度量研究进一步的研究方向进行了展望。

全文目录

摘要  4-7
Abstract  7-11
1. 绪论  11-21
  1.1 研究的背景与意义  11-13
    1.1.1 选题背景  11-12
    1.1.2 研究的意义  12-13
  1.2 国内外文献综述  13-17
    1.2.1 国外文献综述  13-15
    1.2.2 国内文献综述  15-17
  1.3 研究的内容、方法及创新  17-21
    1.3.1 研究的内容  17-19
    1.3.2 研究的方法  19-20
    1.3.3 主要的创新点  20-21
2. 保险公司信用风险度量相关理论概述  21-37
  2.1 信用风险管理的必要性  21-27
    2.1.1 保险公司面临的风险分类  21-24
    2.1.2 信用风险管理对保险公司的特殊性  24-25
    2.1.3 保险公司信用风险的概念  25
    2.1.4 保险公司信用风险的分类  25-27
  2.2 信用风险度量的方法  27-34
    2.2.1 传统的信用风险度量—专家制度  27
    2.2.2 现代信用风险度量模型  27-31
    2.2.3 信用风险度量方法的比较  31-34
  2.3 KMV模型概述  34-37
3. 基于修正KMV模型的实证分析  37-48
  3.1 传统KMV模型的不足及改进  37-41
    3.1.1 传统KMV模型的不足  37-39
    3.1.2 KMV模型的修正  39-41
  3.2 修正KMV模型的实证分析  41-48
    3.2.1 数据来源及处理  41
    3.2.2 样本的差异性  41-42
    3.2.3 参数的设定  42
    3.2.4 KMV模型实证计算的过程  42-45
    3.2.5 实证计算的结论  45-48
4. 修正KMV模型的作用和建立动态保险公司信用风险度量的对策  48-52
  4.1 修正的KMV模型的作用  48-50
    4.1.1 帮助建立建模数据库  48-49
    4.1.2 可定量评估信用风险  49
    4.1.3 提高计算结果的预警性  49-50
  4.2 建立动态保险公司信用风险度量的对策  50-52
5. 结论与展望  52-55
  5.1 本文的结论  52-53
  5.2 研究的局限性  53
  5.3 进一步研究方向  53-55
参考文献  55-58
附录  58-59
致谢  59

基于KMV模型的我国上市保险公司信用风险度量研究

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