基于SJC—Vine-Copula函數(shù)的保險業(yè)上市公司風險的關聯(lián)度研究——系統(tǒng)性風險的視角
關鍵詞：保險公司風險 風險關聯(lián)度 kmv模型
摘要：關聯(lián)度風險是導致系統(tǒng)性風險的主要原因。研究保險公司的關聯(lián)度風險需要考慮風險增加的相關性和風險降低的相關性,即關聯(lián)度的非對稱性。本文使用市場導向的KMV模型測度保險公司的風險并形成時間序列,之后使用SJC-Vine-Copula函數(shù)研究分析保險公司風險之間的關聯(lián)度。實證分析結果表明,保險公司在風險增加和風險降低之間的關聯(lián)度具有非對稱特征。一些保險公司之間風險增加的關聯(lián)度高于風險降低的關聯(lián)度;一些保險公司之間風險降低的關聯(lián)度大于風險增加的關聯(lián)度。此外,從各個年份的關聯(lián)度風險來看,保險公司之間的關聯(lián)度呈現(xiàn)出時變的特征和異質性特征,不同年份以及不同保險公司之間的關聯(lián)度特征較為復雜,但非對稱性明顯。基于關聯(lián)度視角來看,中國保險業(yè)在2013年系統(tǒng)性風險最高。整體而言,新華保險和中國平安、中國人壽和中國太保關聯(lián)度較強,監(jiān)管應重點關注中國平安。
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