保险资金运用与最优监管比例——分红险资产负债管理模型探讨，本文主要内容关键词为：资产负债论文,最优论文,保险资金论文,模型论文,比例论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
在世界保险业的发展历史上，投资业务和承保业务一直是两个支柱。在投资业务领域，大类资产配置对保险公司而言一直是个重要课题。Brinson，Hood，Beebower(1995)在研究了1974年到1983年间的91支退休基金后认为94%的投资收益可以由大类资产配置解释①。在资产配置领域中，最著名也是最基本的理论是在1952年由Markowitz提出的均值—方差模型，其理念是用期望收益来衡量资产回报，用方差来衡量资产风险②。然而该模型无法直接适用于保险领域，原因在于保险公司必须考虑很多其他方面约束及影响，资产负债管理理论由此得以不断发展。 传统资产负债管理理论包括免疫技术和现金流匹配技术。1952年英国精算师Frank Redington首次提出“免疫”的概念，当时的免疫技术着眼于控制利率风险，Redington通过匹配资产端的久期和凸性以及负债端的久期和凸性来控制利率风险③。然而随着保险业务及金融市场环境的不断复杂化，Liebowitz和Weinberger(1982)改进了最初的利率免疫技术，并提出了条件免疫方法，即能根据外部条件不断更改风险收益目标④。James Tilley(1980)更是把免疫理念用到了递延年金的定价过程中⑤。总的来说，免疫思想易于理解和操作，但有如下几个缺陷：(1)现金流未知性；(2)利率期限结构在实际金融市场中是动态变化的，并且会出现非平行移动；(3)利率大幅变动时久期也将大幅变化。现金流匹配的思想最初由TC Koopmans于1942年在其未出版的备忘录《保险公司的利率波动风险》中提出⑥。现金流匹配意味着负债端的每一期现金流都应由资产端产生的现金流进行匹配。一般而言，现金流匹配比免疫模型更为严苛，根据Hiller and Schaack(1990)，现金流匹配模型和免疫模型是保险公司最常用的两种资产负债管理方法⑦。Kocherlakota，Rosenbloom和Shiu(1988)在现金流匹配模型的基础上加入了现金等价物并放松了对卖空的限制⑧。P.E.B.Ford(1991)采用了改进的线性规划方法并把模型延伸到随机经济环境中⑨。Eltion和Gruder(1991)比较了现金匹配模型、免疫模型、主体投资模型和被动投资模型后认为现金匹配模型对保险公司而言是最佳资产负债管理方案⑩。然而现金匹配模型仍有以下不足：(1)未来现金流不确定性；(2)可供投资资产的期限普遍小于负债；(3)缺乏投资灵活性，现金流匹配模型和免疫模型仅考虑固定收益类投资产品，而在实际市场中股票、基金和房地产等也是值得考虑配置的大量资产品种。 更高级的资产负债管理模型主要为随机规划模型。在随机规划模型的框架下，保险公司能够考虑大量的影响因子和局部优化问题，并能模拟诸如利率和回报率等典型随机变量的具体变动路径。随机规划模型的思想最早由Charnes和Kirby在1965年提出，当时他们的模型主要针对银行业，把存贷款看做联合随机变量并把偿付能力指标作为限制条件(11)。Cees Dert(1995)在此基础上做了改进，提出了多阶段模型的思想并运用于退休基金的资产负债管理中(12)。Dert通过情景假设而不是概率分布分析随机变量的变化。与传统资产负债管理方法相比，随机规划模型计算量庞大，不易理解和操作。 相比起美国，我国保险资金运用领域的专著并不多。由于国内对保险资金投资运用监管控制较长时间以来都较为严格，险资的投资自由度相对较小。然而近些年，随着我国监管政策的逐步放开，相关的课题开始受到广泛关注。朱乾宇(2009)对比了内地和香港的保险监管体制，发现香港政府对保险业奉行最大支持、最少干预的宽松监管理念。相比之下，虽然内地保险业严格的经营监管在过去很长一段时间内适应了我国成长中的保险市场，并能够有效规范经营主体行为并保障投保人利益和市场稳定，但是严格的限制性规定已被市场现实打破，过去仅限于银行存款、国债、金融债等资金运用渠道的监管缺乏灵活性，在新的市场经营模式下存在诸多盲点和漏洞(13)。建议内地的保险监管机构放松对保险投资的品种、地域限制，以利于保险投资风险的分散。吴聪颖(2009)比较了中、美保险资金的投资运用后，也持类似的观点，认为我国保险资金运用渠道的严格管制势必影响投资收益，金融危机后我国应积极缩小在保险资金运用上的差距，投资渠道的拓宽势在必行(14)。 事实上，在专家学者的建议以及国内保险市场本身不断发展成熟的环境下，保险资金运用的监管政策的确在不断放宽不断改进，越来越多的金融投资品种被允许进入保险公司的投资资产池。由于篇幅限制，此处列出1985-2007年间与资金投资相关的一些大事。
2010年出台的《保险资金运用管理暂行办法》(以下简称《办法》)中引入的几类新投资品种，国内学者已做过部分研究。王荣、郝婧怡(2009)对保险资金投资未上市公司股权(私募股权)的必要性和可行性进行了论述，并重点分析了投资模式以及其他创新模式，给出了具体的投资建议(15)；而对于基础设施建设的投资，周强(2009)则认为目前中国寿险在投资结构方面存在着一定的不合理现象，基础设施建设本身风险较低，收益相对较高，具有投资价值(16)。而对原有投资品种的配置比例上限进行放松，国内学者也有自己的看法。王静(2009)认为就国内的情况而言要谨慎对待保险资金进入股票市场，既有合理性但又存在较大风险(17)。陈成、宋建明(2009)对保险资金不动产投资模式进行了归纳总结和案例分析，并对我国目前保险资金不动产投资政策与模式进行了探讨(18)。然而，目前国内的研究目光都仅关注在保险资金对某单一类别资产的投资渠道放开后可能产生的投资收益变化。《办法》出台后，这种投资渠道的放宽是全方位的，不仅限于某一种资产。这种全面的调整对国内保险资金投资收益率的潜在性提高是很大的，需要通过详细的投资组合模型进行定量分析，但目前国内尚缺乏相关研究。 二、本篇研究的意义 保监会自2010年以来对于保险资金运用管理有多份文件，正表明监管层通过放松投资渠道限制的方式来提高保险公司的投资业务能力，促使行业健康发展的意图。但是在新的规定办法下，投资收益会有多大幅度的提高，会对保费增长有多少帮助，对保险公司的盈利能力有多大贡献？对这三个问题仅仅给出一个定性的回答是远远不够的，我们需要通过具体的模型测算给出定量结果。
从目前国内保险公司的经营情况来看，每年投资收益率的波动较大，特别是2007、2008年受到股票市场行情影响保险公司当年的投资收益率经历了过山车般的起伏，2008年业内的“利差损”情况较为普遍，个别保险公司甚至出现了负投资收益。“利差损”会严重侵蚀保险公司的营业利润，因此本课题的研究目标就是要从“保险资金投资渠道放宽”这个监管变化的角度入手，深入探讨在新的保险资金投资运用监管条件下什么样的投资配置组合应该是最优的，并把投资渠道放宽对最优组合的改善效果进行量化：即把出现“利差损”的概率严格控制在一定范围的前提下，观察保险资金的期望投资收益率究竟会出现多大程度的改善，以及对保险公司中长期的规模增长和利润积累的正面效果有多少。 本文以2010年保监会颁布的《保险资金运用管理暂行办法》作为分水岭，以一个简化的分红险账户为基础建立模型，沿着“监管约束、利差损约束、流动性约束”到“投资组合模型”再到“投资收益率变化带来保费收入规模变化”及“投资、承保业务双轮驱动带来保险公司利润变化”的思路，具体分析不同监管约束条件下的保险资金最优配置组合、模拟监管约束放松带来的改善效果，并最终为保险资金投资运用监管提出一种理论层面的参考借鉴。 三、理论假设与模型设计 (一)子模型一：单期分红险账户最优配置模型 保险公司在进行下一年度的具体投资决策时，往往采用这样的方式：首先，根据目前市场形势以及投资判断，确定大类资产的配置比例，比如国债、企业债、股票的投资配置比例分别为多少；其次，确定每一大类中具体证券应该如何选择，并随时进行动态调整。这一投资决策过程又称为自上而下的投资配置策略。我们较为关心的是大类资产的配置决策是如何进行的。一般来说，大类资产的配置比例一旦确定，将在较长一段时间内保持恒定(比如每年年初确定当年的大类资产配置比例，此后一年间都保持不变，等到下一年再重新调整)。由此我们提出单期保险资金投资配置模型，来模拟保险资金进行大类资产配置时的决策过程。 我们利用Markowitz经典均值方差模型的思路来处理配置优化问题。为了适用于中国保险投资过程，我们对Markowitz模型做了几项改进：(1)根据监管要求，加入相应的投资比例限制；(2)用“利差损”的发生概率来代替简单的标准差计算，“利差损”指投资组合的回报率低于保险产品的预定利率；(3)加入流动性限制。分红险账户每年的现金支出有两块：一是给当年死亡保户的赔付，另一个是预计的分红现金支出。 1.模型的数学表达式 首先是两个假设：(1)不考虑交易费用和税收费用；(2)没有卖空，即大类资产配置不允许放杠杆。单期保险资金投资配置模型的数学表述如下：
2.模型详细说明 单期保险资金投资配置模型的目标函数为
，即投资n种资产后的期望收益率。 单期保险资金投资配置模型的约束条件由三部分组成，分别是投资比例限制、风险承受意愿限制以及流动性限制。下面分别详述： 各国监管机构都会对本国保险公司投资于各个金融资产的规模比例提出一定的限制，既是对偿付能力的要求，也是对风险管理的控制。中国保监会也是如此，即对保险公司投资于无风险资产(银行存款、政府债券等)、低风险资产(企业债券等)、较高风险资产(股票、股票型基金等)以及其他类资产(未上市企业股权、不动产、基础设施债权等)的相关比例都提出了单一上下限或组合上下限的规定。 2014年2月19日，中国保监会发布了《关于加强和改进保险资金运用比例监管的通知》，规定了保险投资的三类比例。其中权益类资产、不动产类资产、其他金融资产、境外投资的账面余额占保险公司上季末总资产的监管比例，分别不高于30%、30%、25%、15%。因此，保险公司对各类金融资产的投资比例都有一个上限或下限的规定，是保险资金进行大类资产配置时必须要考虑的因素。令A，B表示保险资金投资监管比例限制的矩阵表达式。我们在后面将会考虑三种监管情形：(1)2010年之前的监管限制；(2)2010年之后的监管限制；(3)无监管限制。 在实际运作中，如果保险公司的利润来源可以分为三部分：“利差”、“死差”、“费差”，前者来自投资业务，后两者来自于承保业务。在模型中我们假设各类金融资产的单期投资收益率都为随机变量，符合多元正态分布，因此保险公司当期从投资业务获得收益也具有一定的随机性，对公司净利润具有很大的影响。 利差益的表达式为
，其中
为保单预定利率，A为期初账户组合的总资产规模。当
时就出现了“利差损”的情况，即保险公司当期的投资收益率低于保单的预定利率。这对保险公司来说是需要避免的一种状况，因此我们把某保险公司允许“利差损”出现的最大概率定义为保险公司的风险承受意愿，即P
。δ较大表示该公司愿意承受较高的投资风险，而δ较低表示该公司只愿意承担较小的投资风险。我们的模型假设δ为常数，即某保险公司的风险承受意愿是不变的，和其长期经营目标和风格有关。在实际经营过程中，我国保险公司的投资风格较为稳健，追求绝对收益和长期回报，进一步佐证了该模型假设的合理性。 对该约束条件进行深入化简：
上式即为风险承担意愿约束的最终化简表达式，为关于变量W的一个二次不等式和一个线性表达式。 在保险公司资产负债表的资产科目一端，保险公司投资的各项金融资产除了收益和风险有显著不同之外，流动性也存在非常大的差异。比如未上市公司股权、不动产、基础设施债权的投资回收周期长，流动性较差，而股票、证券投资基金、中短期债券的流动性较好。当保险公司承保的保单在年末发生理赔事件时，保险公司必须能够将所持有的一小部分金融资产较快地转换成现金以便及时地赔付保户。因此，保险公司在投资决策中，除了要均衡风险和收益，考虑投资比例限制，还要考虑流动性的问题，以匹配当年年末的赔付支出和分红支出。通过历史数据以及各项金融资产的流动性特征，我们用流动性指标来衡量各大类金融资产的变现能力。
是第i项资产的流动性指标，表示该大类资产能够在短期内生成百分之多少的现金，通常0≤
≤1。在数值上，我们用自然现金生成和成交量换手率之和来计算每大类资产的流动性指标。自然现金生成通常指股票的股息、债券的票息等。 那么约束条件
的意义即为：保险公司投资的各项资产的加权平均流动性指标必须高于当年的最低流动性要求
，即现金产生规模必须高于支出规模。
的具体计算方法将在后文中介绍。 3.模型化简及求解 综合有关目标函数和各约束条件的详细说明，“单阶段分红险账户最优配置模型”的数学表达式可以进一步化简如下：
(二)子模型二：分红险的保户人数模型 保险公司每年的保费收入可以根据来源分为两部分：(1)存续保单的续期保费；(2)新保单的保费。我们分别用λ和μ来表示存续保单的退保率和新保单的自然增长率，根据退保率指标λ可以计算出下一期的存续保单带来的保费收入；根据新保单自然增长率指标μ可以计算出下一期新保单的首期保费规模。以上两者之和便为保险公司下一期的总保费收入。 1.关键假设及思路 分红险由两部分组成，第一是基础保单，即传统的人寿保单(这里为生死两全型保单)，起到基本的保险保障作用；第二是分红收益权，即分红险的保单持有者每年能获得一笔保险公司经营的分红款(分红款项来源于该分红险账户当年的经营利润，包括三部分：利差益、死差益、费差益)。现阶段，我国居民对基础人寿保险的需求处于较为稳定的增长过程中，所以退保率和新保单增长率的波动很大程度上受上一期分红款结果的影响。如果上一期的分红款项较高，原有保户对该分红险产品的满意度也较高，退保率可能会相对较低；同时该分红险种作为一类理财产品，也会带来更多潜在消费者的注意力，新保单增长率可能会较高；反之亦然。由此可见退保率指标λ和新保单增长率指标μ往往呈相反方向变化。 2.模型描述 在分红险保费增长的问题上。我们假设退保率指标λ和新保单增长率指标μ的数值组合只有三种情况：
(三)主模型：多阶段分红险账户最优资产配置模型
1.首年投资及经营过程推导
2.任意年投资及经营推导 根据前文对第一年该分红险账户的运作所建立的推导流程，我们按此思路可以得到任意一年该分红险账户的经营情况(假定保险公司的偿付能力总是充足的)。
3.模型汇总形式 最终，多阶段分红险账户最优资产配置模型可以表述为表3数学形式。
4.模型特点 这是一个较为庞大的动态优化模型，其中的核心变量——投资配置比例向量W[i]会根据分红险账户当前不同的流动性要求而不断地进行调整，目标是使得短期的期望投资收益率最大化。只要给定了初始参数和假设，我们就可通过数学软件的帮助较好地模拟一款典型的分红险在较长的一段时期内承保、投资等业务的运营情况以及对保险公司的利润贡献。该模型的贡献之处在于：把承保和投资业务有机结合在一起进行建模，弥补了国内外在这块研究领域中的不足。模型考虑了中国保监会对资金运用的监管政策，具有实用意义。 四、实证计算 (一)针对国内保险市场和金融市场选取的参数 1.保单参数部分 在这一部分中，我们挑选了国内最大的寿险公司——中国人寿来进行有代表性的研究，并给出具体的精算假设及保单参数数值。其中死亡率数据来自中国人寿2000-2003版的生命表，其他参数如下：风险保额为200 000，保单预定利率
为2.5%，保单签发等效年龄x为30岁，保单有效期T为40年。 2.保险市场参数部分
4.金融资产参数部分 我们把可供保险公司投资的金融资产总共分为十大类别，分别为：现金及现金等价物；银行协议存款；国债；金融债；企业债券；股票；股票基金；基建债权；房地产产品；私募股权产品。
5.监管相关参数部分 我们把分红险的分红比例设置在70%，税率设定在25%。下面来研究保监会针对保险资金运作的具体监管要求，我们用
来代表10种可供保险公司投资的金融资产各自的投资分配比例
(二)实证计算结果 采用蒙特卡洛模拟的思路，使用Matlab(R2011b版本)来运行“多阶段分红险账户最优资产配置模型”，迭代步数取10步(也即以10年为考察期)。计算步骤如下：
最终的计算结果如表6、表7、表8、表9所示。
我们对关键参数进行了敏感性分析，对关键结果进行了区间估计(95%置信区间)和t检验，检验结论显示本模型蒙特卡洛模拟的结果稳健可靠，详细内容限于篇幅不一一展开。 (三)结论分析 通过观察分析蒙特卡洛模拟的结果，我们发现：(1)放松保险资金运用的投资比例限制将会产生正面影响。放松投资比例限制的直接影响是能改善最优资产组合：在增加期望收益率的同时，发生利差损的概率始终控制在容忍范围内。进一步地，这一正面影响会通过减少退保率，提高新保户增长率而扩大该款分红型保险的保户人数规模。在投资业务和承保业务都得到改善后，自然地，对保险公司的利润贡献规模也相应增加。(2)某些大类资产的投资比例限额有进一步放松的空间。对比新、旧投资监管规定下及无投资约束下，根据模型分别模拟计算出的稳定最优资产配置比例，我们发现投资约束的调整放松会引起该保险公司最优投资比例的变化。具体而言，企业债券、基础建设债权和房地产的投资比例会提高；银行协议存款、国债、金融债和股票基金的投资比例会下降，而现金及现金等价物、私募股权产品的投资比例会略有上升。在无投资约束下，企业债券、基建债权和房地产产品的最优配置比例甚至比当前的监管约束配额还要高，显现出未来此类资产的投资配额可以作进一步的放松。具体地，企业债券、基建债权和房地产产品各自建议的投资比例限额为25%、35%和15%。
企业债券和国债、金融债一样，都是受通胀影响的投资品种。在很长一段时间内，中国债券市场都未曾有公开募集债券发生实质性违约的情况，直至2014年起信用风险才开始逐渐爆破。因此从历史数据看国内企业债券的收益较高而实质性信用风险很低，在组合配置中具有相当的价值。不过随着中国经济步入下行周期，未来局部企业的信用风险会逐步爆发，企业债券的投资价值将会受到风险偏好的影响。基建债权产品和普通债券一样，也是受通胀影响的投资品种，但基建类债券产品一般为非公开发行，虽然流动性较差但往往拥有比普通企业债券更高的利息收入。通常基建类债权产品的久期也会更长，可以与保险产品的负债期限形成更好的匹配。房地产产品作为抗通胀的投资品种，从历史上看拥有比股票、股权类品种更好的价格涨幅，所以在模拟结果中被赋予了更高的配置权重。不过未来中国房价的高速增长时代将不会一直持续，以往追逐高额资本利得的房地产投资模式也将逐步转换为追求与通胀保持同步变动的租金回报的投资方向。同时，股票、股权类抗通胀资产的配置价值未来也会逐步显现。 需注意，我们的模型计算结论来自于理想化的环境，而在实际市场中，投资配置监管仍有其存在的必要性：首先，目前国内保险公司的投资能力依然较为薄弱；其次，监管限制可以防止局部市场过热时保险公司从事过分的投机行为；第三，我国资本市场本身也处于发展阶段，很多配套机制不够完善。总之，政策制定者在未来应该有引导性地、谨慎地逐步放宽投资限制，在保证稳健经营的前提下鼓励保险公司健康发展。 (四)模型中存在的不足之处 模型的不足之处体现在：(1)仅用历史数据刻画金融资产；(2)对保险产品的假设较为简单。任何用历史数据作为参数来预估未来的方法都假设历史会重复发生，任何未来的市场表现都是历史的一种重演。但瞬息万变的金融市场不能仅仅根据历史数据来判断。在国内，无论是金融市场还是保险市场，目前都处于不断演变、不断进化的过程中，历史数据对预测未来的帮助非常有限。为了去繁存简，在模型中我们仅仅对一款普通的分红型人寿保险进行建模，并且每年新增保户群体的年龄都为30岁。这样的假设是无可厚非的。但在现实生活中，保险公司的产品条款、客户群都要复杂得多。 ①Brinson,Gary P.,Brian D.Singer,and Gilbert L.Beebower."Determinants of portfolio performance Ⅱ:An update." Financial Analysts Journal(1991):40-48. ②Markowitz,Harry."Portfolio selection." The Journal of Finance 7.1(1952):77-91. ③Redington,Frank M."Review of the principles of life-office valuations." Journal of the Institute of Actuaries 78.3(1952):286-340. ④Leibowitz,Martin,and Alfred Weinberger."Contingent immunization:Part I:Risk control procedures." Financial Analysts Journal(1982):17-31. ⑤Tilley,James A."The matching of assets and liabilities." Transactions of the Society of Actuaries 32(1980):263-300. ⑥Koopmans,K.C."The risk of interest fluctuations in life insurance companies." Philadelphia:Penn Mutual Life Insurance Co.(1942). ⑦Hiller,Randall S.,and Christian Schaack."A classification of structured bond portfolio modeling techniques." The Journal of Portfolio Management 17.1(1990):37-48. ⑧Kocherlakota,Rama,E.S.Rosenbloom,and Elias S.W.Shiu.Algorithms for cash-flow matching.Faculty of Management,University of Manitoba,1988. ⑨Ford,P.E.B."Cashflow matching using modified linear programming." 2nd AFIR International Colloquium.Vol.3.1991. ⑩Elton,Edwin J.,and Martin J.Gruber."Optimal investment strategies with investor liabilities." Journal of Banking & Finance 16.5(1992):869-890. (11)Charnes,Abraham,and Michael J.L.Kirby.Application of chance-constrained programming to solution of the so-called savings and loan association type of problem No.RAC-P-12.RESEARCH ANALYSIS CORP MCLEAN VA,1965. (12)Dert,Cees.Asset liability management for pension funds:A multistage chance constrained programming approach.Diss.Erasmus Universiteit Rotterdam,1995. (13)朱乾宇.香港和内地保险监管体制的比较研究[J].农村金融研究，2009(5)：29-35。 (14)吴聪颖.中、美保险资金运用的比较与启示[J].海南金融，2009，(12). (15)王荣，郝婧怡.论保险公司投资未上市公司股权[J].上海保险，2009，(12)：35-36. (16)周强.寿险资金投资基础设施建设的可行性分析[J].湘南学院学报，2009，(8)：13-15. (17)王静.浅析我国保险资金进入股票市场[J].金融市场，2009，(7)：71-73. (18)陈成，宋建明.保险资金不动产投资模式研究[J].保险研究，2009，(10)：60-67.
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