保险资产配置比例问题的实证研究，本文主要内容关键词为：比例论文,资产论文,实证研究论文，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。
一、问题的提出
2011年年底，我国保险资金运用余额为5.55万亿元，保险公司成为金融市场的重要机构投资者之一。中国保监会进一步梳理了资金运用监管政策，先后出台了《保险资金投资股权暂行办法》、《保险资金投资不动产暂行办法》、《保险资金投资债券暂行办法》、《关于保险资金投资有关金融产品的通知》、《基础设施债权投资计划管理暂行规定》、《保险资金境外投资管理暂行办法实施细则》、《保险资金参与金融衍生产品交易暂行办法》、《保险资金参与股指期货交易规定》等法规。保险行业投资的渠道逐步增多，投资工具的比例也在不断变化。经历了多次调整后，各类资产配置的比例限制是否能改善保险资产的风险收益特征，则成为各方面关注焦点。
Markowitz(1952)提出，投资者在做出投资决策时，不仅考虑资产的收益，还应考虑资产的风险，并提出以资产收益率的方差来衡量其风险，从而在此基础上建立了均值—方差模型。Mausser和Rosen(2001)，Jorion(2001)分别利用历史模拟法和蒙特卡罗模拟法估算了VaR条件下的资产组合选择最优化问题。郭福华等(2004)在收益率服从正态分布的前提下，建立了机会约束下的均值-VaR资产组合模型，证明了模型最优解的存在唯一性，并给出了最优解的解析表达式。
本文在均值—方差组合模型的基础上进行改进，运用均值-VaR模型研究保险资产配置比例在监管政策出台前后的变化。
二、均值-VaR模型
(一)均值-方差组合模型。
(二)安全第一模型和在险价值VaR。
Roy(1952)创建了安全第一模型(Safety first)，其决策目标是最小化组合收益率小于给定风险水平的概率，即最小化投资收益低于可接受的最低收益率的概率。这种新的风险定义，称之为损失风险(Shortfall risk)，它反映收益率低于目标收益率的概率，其数学表达式如(4)式：
(4)式中，W是投资者的期末财富，s是期末财富的下限。Telser(1955)对上述模型进行了修正，认为安全第一的投资者的投资目标是在既定的损失额度和损失概率的条件下，实现期末财富的最大化。
这两种模型明确了投资者的决策目标，但是没有提供在收益和风险之间进行选择的权衡机制。
在险价值VaR(Valueat Risk)是20世纪90年代以后被广泛使用的风险指标。VaR的概念与损失风险在本质上是相同的，是指在一定概率水平下，金融资产在未来特定时间内的最大可能损失。
其中，△t是测度VaR的时间间隔，α是标准正态分布函数值(1-c)所对应的分位数。
计算VaR的方法一般有三种。第一种办法是假设收益率服从某个已知的概率分布进行计算，如正态分布、对数正态分布等；第二种方法是根据收益率的历史数据的分布频度进行计算，此时不需要对收益率分布做出假设，用历史数据的收益率分布来代替真实的概率分布函数；第三种办法是通过Monte Carlo模拟法进行计算，Monte Carlo模拟法是三种方法中最为有效的方法。
(三)改进后的模型。
将VaR应用于资产配置有两个途径，第一个途径是直接用VaR替代均值方差模型中的方差，原有的均值方差模型由此被改写为：
.
均值-VaR模型突出的是低于最低收益率的投资损失，与投资者的主观心理感受一致，也能够应用于收益为一般分布时的资产配置问题。
将VaR应用于资产配置的另一个途径，是将VaR作为约束条件置入到均值—方差模型之中，把低于最低收益率的损失概率作为计算最优资产配置的条件之一，修改后的模型为：
(9)式是一条斜率为
(c)、截距为-VaR的直线的上方部分，新模型下的有效边界是原来均值-方差模型下有效边界与该直线上方部分的公共部分。这就是说，加入约束条件后不改变原有效边界的位置，但是限制了有效边界的范畴，将原有效边界上不满足VaR约束的组合排除掉了。
三、实证分析
(一)数据的选取。
本文取各类资产的历史数据作为研究样本，并对其中一些数据进行技术处理，代入资产组合优化模型，以检验政策变化的影响。
本文选择具有一定代表性的指数或收益率数据来分别代表各类资产的价值变动情况：1、以1年期定期存款利率代表存款类资产的收益；2、以北方之星综合国债指数代表国债类资产；3、以北方之星综合金融债指数代表金融债类资产；4、有担保债以北方之星综合企业债指数代表；因目前市场上没有专门的无担保债指数，而且保险公司投资的无担保债大多以短期融资券为主，因此我们选择短期融资券月收益率代表无担保债的收益。5、选取上证综指代表A股市场情况；6、以中证股票基金指数代表股票型基金；7、以中证债券基金指数代表债券基金；8、以香港恒生指数代表H股；9、海外新兴市场则由恒生中国企业指数代表；10、以标准普尔500指数来代表海外成熟市场。
本文选取数据的时期为2005年6月至2010年8月，时间跨度为5年，基本与一个经济周期长度相当。以上述时间段内各类资产的月收益率和波动率分别代表其收益和风险情况。以指数代表的各类资产的收益率计算公式如下(10)式：
根据各类资产的收益率数据具体结果①可以计算出资产收益率的相关系数如表2所示。
(二)实证结果分析。
本文采用风险值VaR从0到9.8％之间每增加0.2％得到一个解(图1上的点)，共得到50个不同的投资组合，将这些散点连接成平滑的曲线就得到了一条曲线，即组合的有效边界。下面将对三种情况：政策调整前、政策调整后、取消比例限制进行分析，通过求解模型的结果分别得到不同的最优投资组合，其有效边界的对比如图1。
从图1可以看出，政策调整后的组合有效边界明显位于较政策调整前的组合有效边界的上方。当VaR值在0.2％-4.4％时，收益率变化仅仅在3-9bp之间，说明这一段的风险上升较小同时收益提高不明显；当VaR值在4.4％-9.8％时，收益率变化扩大为10-39bp之间，说明这一段当风险再上升，收益率提高较多。整体上，政策调整前后的差异集中在企业债比例上限调高了10％、股票和基金合计比例上限调高了5％，说明政策调整后风险资产提高的比例相对有限情况下收益率继续提高，有效地改善了保险资产的风险收益特征，这一点符合保险资金的配置要求——重视安全性的前提下提高收益率。
同时图1还表明，取消投资限制组合的有效边界远高于前两种情况的有效边界。当VaR值在0.2％-4.4％时，收益率变化仅仅在5-35bp之间；当VaR值在4.4％-9.8％时，收益率变化扩大在37-92bp之间。整体上，取消投资限制较政策调整后，风险提高的同时收益提高较多，取消投资比例限制的结果会使得投资组合追逐风险资产，这类似于美国金融同业的做法。因此，从风险收益角度看，随着金融市场的发展壮大(特别是权益资产的收益性提高)和金融机构的投资能力的专业化，取消投资比例限制已成为未来的趋势。
四、结论和建议
中国保险资金的监管相对严格，各类资产的投资约束相对较多，因此，保险资金的投资收益率相对有限，2011年仅有3.57％。本文通过在均值—方差组合模型基础上进行改进，运用安全第一模型和VaR概念构建均值-VaR模型，分析研究保险资产配置比例在监管政策出台前后的变化。实证结果表明，放松保险资金的配置比例限制改善了保险资金的风险收益特征。这样，有利于培养保险资金的投资竞争力，进而提高保险公司的盈利水平。
在此基础上，本文建议：一方面继续拓展保险资金的投资范围，例如，金融股权、不动产、矿产、核心技术等；另一方面，将保险资金配置比例问题逐步交给保险公司自行决定，逐步提高保险资金投资的自主权。
注释：
①相关数据不在文中列出，有兴趣的读者可向作者索要。
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