应用VaR方法对我国寿险公司的挑战(2)
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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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