应用VaR方法对我国寿险公司的挑战

摘　要：

关键词：

　　我国已经加入WTO，经济的国际化程度逐步提高。保险市场已于2005年全面对外开放。随着中国金融市场体系的建设，市场风险的重要性日益提高。随着利率市场化、汇率体制改革，衍生金融工具的广泛使用，寿险公司所面临的市场风险日益多样化，由于VaR模型具有可以综合度量风险的特点，在我国有着广泛的应用空间。但是在实际中又会面临很多问题，这些问题会导致风险衡量的正确率偏低。
　　一、VaR模型存在的问题
　　1.样本数据问题
　　VaR模型是建立在大量的历史数据基础上的，而我国金融市场的数据库不能满足风险计量的数据要求，即数据信息量不够、数据不具有代表性，数据不能及时获得、反映不够全面等等。这与我国金融发展的历史和多年来形成的金融体制有关，因为没有形成一个开放的金融市场环境，数据信息很封闭。运用数理统计方法计量分析都面临着样本数据问题。在利用模型进行分析和预测时要用足够的历史数据，对分析数据的检验同样要求数据量，如对VaR模型有效性进行返回测试要求的数据期限更长。如果按照巴塞尔银行监管委员会的要求，采用99%的置信水平和10日持有期限，一次返回检验就需要三年的历史数据，我国证券市场上的许多股票都难以满足要求。此外数据有效性也是一个重要问题，而且由于市场的发展不成熟，使一些数据不具有代表性。市场炒作，消息的引导等原因，使数据非正常变化较大，缺乏可信性。寿险产品具有长期性的特点，而寿险发展的时期又不长，上个世纪九十年代随着央行的普遍降息，寿险产品的增殖利率也多次下调，有的产品只有短短几个月的生命期，新产品如分红险，万能险，投资连结险的大量涌现，各家公司积累的数据不多且可信度不大。并且，由于统计手段限制重视程度不够等因素使的各家保险公司的数据分析水平处于参差不齐的状况。
　　2.风险因子的确定问题
　　在VaR模型中，首要的一步是对组合中的资产进行风险的分解，从而确定所包含的风险因子，引入的风险因子的个数越多，计算的维数越大，计算越困难，也越精确。因此首先要在精确且完整的反映组合的风险与提高运算效率之间进行权衡。在我国目前的寿险公司中，还没有公司建立VaR的风险管理体系，即使应用VaR较为完善的银行等金融机构也没有建立其VaR风险管理体系，一旦寿险公司等金融机构要用VaR进行风险衡量，就没有适合我国实际的VaR模型可以利用，就要花费相当长的时间和相当大的财力和人力去进行风险因子的确定。
　　3.模型问题
　　由于在计算VaR时使用不同的方法，不同的模型会得到不同的结果，使得VaR的可靠性难以把握。因此无论是监管部门还是金融机构本身对不同的VaR模型进行评价和选择都是比较困难的。目前在我国使用VaR来管理风险还是一个空白领域，不管是风险管理人员的识别能力还是硬件的机制配套都要从零开始，因此对模型的检验、评价和甄选都是一个漫长而艰苦的过程。其中，事后检测在确认寿险公司所采用的模型是否妥当方面可以担当重要的角色。事后检测是指事前风险值和事后实际的损益相结合进行比较。如果经过多次，多期测量，事后的损益值小于事前风险值，则模型基本是可靠的。反之若事后的损益值大于事前风险值，则需要重新修订模型。任何一种经不起事后检测的风险度量模型都将被淘汰。
　　4.利率市场化
　　利率改革的滞后己经成为中国经济改革的瓶颈。利率不能由市场所决定，不仅造成了金融抑制，而且使金融资产的配置极为紊乱，存贷利率、长短利率倒挂的现象屡见不鲜，利率的非市场化，还导致了金融资产价格的非市场化，使价格变动的风险很大程度上变成了政策风险，这使VaR模型功能难以有效发挥。利率决定的人为化.还使金融产品的定价无从下手，制约了金融产品和VaR模型的标准化及其推广。利率改变的实质性推进，是深入发展中国金融风险管理的前提条件。利率也是影响我国寿险公司的一个重要风险因子，特别是我国寿险公司的利差损问题，使利率风险变的更加重要。如果利率的市场化功能不能正常发挥，将使VaR的应用效率大打折扣。
　　5.真正市场参与主体的塑造
　　中国金融市场投机行为丛生的一个重要原因，就是市场的主要参与主体都是管理问题比较严重的国有机构.这些机构的代理人(经理人员和市场操作人员)的风险收益结构较为扭曲。因此，每一个初衷良好的金融产品最后都有可能扭曲成追逐风险的工具，这显然不利于金融风险管理的实施与发展。也许，中国金融市场面临的首要问题就是真正的市场参与主体的塑造问理.
　　6.道德危机
　　利用VaR模型，各寿险公司可以控制自己公司面临的风险，但可能会导致“道德危机”的问题，即为了降低风险资金的要求，人为减少VaR模型的风险暴露。同样，寿险公司的各个部门有时为了追逐高利润而不被高层机构察觉，就人为减少风险暴露。因为VaR模型的保密性，使监管机构对于模型的检验十分困难，模型存在的一些严重问题可能无法发现和及时调整。
　　7.难以预测的业务增长状况
　　我国保险市场潜力巨大，但也有相当的不确定性，很难对业务的发展状况做出准确预测。与保费收入增长缓慢的市场相比，我国保险市场正处于一个快速增长的时期，每年不断增长的保费收入将能够满足当年保险给付的资金需求和营运费用的支出需求，而以各种准备金形式存在的保险资金需要寻求更加安全的增值空间，以应对未来集中给付的高峰。一个不稳定的市场产生的VaR信息将不能有效的反映公司面临的风险。
　　二、VaR方法的完善与修正
　　应用VaR模型在实践中有上述因素的影响，导致即使在置信区间内，偶发事件也会非常集中的发生，由此带来的风险是致命的，极端情况的发生将给公司带来巨大的损失。另外，VaR对交易频繁，成交量大的金融产品风险测量比较准确，但对交易不活跃，成交量小的金融品种风险测度的准确性就差些。最后,我国金融证券市场受许多不确定因素的影响，市场的有效性不高。因此在应用此方法测量风险时，仍需结合其他一些定性定量方法，以保证测量风险更准确、更有效。这就需要对VaR方法做进一步的完善和修正：
　　1.完善的数据库体系
　　保险经营中的各类风险数据、损失数据是保险经营的数理基础，从相当程度上也可以说，风险数据、损失数据是保险经营的保险资源。在具体运用风险价值方法时，我们不仅需要获得各个风险的数据，也需 要总的风险数据。
　　总的风险需要协方差距阵来整合，协方差距阵需要长期观察统计才能得出。但目前我国无法得到该数据，可以用其他国家的数据然后根据中国的实际进行调整。保险经营依据这些保险资源从事保险展业，通过展业扩充丰富这类资源以提高保险经营水平和展业范围。而我国的寿险公司即使是一些大型公司也缺乏完善的数据库.更为重要的是,我们利用各种可能的方法和技术对数据进行有效的数据分析,得出科学和可靠的结论.最后,寿险公司不仅要建立自己公司的数据库,还要注意运用其它公司的数据和保险行业协会的数据,这对一些小型公司和开发新业务的公司尤为重要.
　　市场持续在变化，导致使用历史资料所估算出的风险无法反映最新的市场状况。这个缺点也是所有采用历史资料方法所共有的缺点。解决的方法所起来简单，就是定期更新模型。可是要做到这一点，就必须设置专门的机构或部门来负责，需要人力和财务上的支持。
　　2.加强补充压力测试和情景分析
　　为了弥补VaR对非正常情况下风险衡量的不足，应当加强压力测试和情景分析的补充，还必须注意采用返回检验，来检验模型的有效性。压力测试和情景分析有许多相似之处，都是对未来的极端情况（往往是不利的情况）做出主观上的想象，然后将金融机构或资产组合置于这一设想环境中来考察它的表现。只是压力测试是针对市场中的一个或相关一组变量，如假定利率骤升100个点或股价暴跌20%，在短期内的变化进行假设分析，研究和衡量的是这组市场变量异常变化给投资组合带来的风险。情景分析是从更广泛的视野更长远的时间范围来考察金融机构或投资组合的风险问题。所谓返回检验即是将实际的数据输入到VaR模型中去，然后比较该模型的预测值与显示结果是否相同的过程，以此来检验VaR模型的有效性,并做出适当的模型修正。
　　除此以外，还需在管理和制度建设方面的进一步完善，改进法人治理结构，建立适合自身的风险管理体系和完善的风险管理报告体系，通过这些，将进一步增强VaR的有效性、适用性，扩展其在寿险领域的应用。
参考文献：
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[4] 魏巧芹：保险企业的风险管理[M]上海财经大学出版社2002
[5] 林  源 林  霄：V aR方法及其在我国保险业风险管理中的应用[J]，中国保险管理干部学院学报,2002（5）