VaR模型及其在寿险公司风险管理中的应用

阎栗 付江涛（中国太平洋人寿保险股份有限公司，上海  200012）

    ［摘要］随着保险产品的创新、竞争的加剧及金融市场的发展，我国寿险公司面临的风险将更为复杂和多样，如何对这些风险进行有效管理是寿险公司面临的重要难题，而VaR模型作为当前国际金融风险管理和金融监管的主流方法，含有丰富的风险管理思想，故对VaR模型进行研究并探讨其在我国寿险公司风险管理中的应用具有一定的现实意义。本文分析了寿险公司应用VaR模型时需注意的问题，并指出我国寿险公司建立基于VaR的风险管理体系需在公司治理结构、风险管理组织架构、风险管理技术、风险数据库等方面加以完善。
    ［关键词］VaR模型；风险管理；经济资本
    ［中图分类号］F840.32［文献标识码］A［文章编号］1004-3306（2009）02-0078-06

    随着经济全球化与金融自由化的日益加剧，金融市场风险导致各金融机构之间的竞争从原来的资源竞争逐渐转变为内部管理、业务创新、企业文化等方面的竞争，使金融机构的风险管理问题成为现代金融机构管理的基础和核心。许多国际性金融机构纷纷在风险管理方面投入大量资源，开发新的风险管理技术，如著名金融机构J.P.Morgan、Bankers Trust、Chemical Bank等。市场风险管理的关键在于测量风险，即将风险的特性定量化，而传统的线性度量，如标准差δ法、久期、β系数法，都只能适应特定的金融工具或在特定的范围内使用，不能确切地指出资产投资损失的可能性，难以综合反映风险承担情况，因此迫切需要一种既能处理非线性的期权类金融资产又可提供总体风险的市场风险测量方法。在这一背景下，VaR（ValueatRisk）模型应运而生。
自从1993年Ｇ30发表《衍生产品的实践和规则》的研究报告，并竭力推荐各国银行使用VaR模型后，巴塞尔委员会也在其《关于市场风险资本要求的内部模型法》、《关于使用“后验测试”法检验计算市场风险资本要求的内部模型法的监管构架》文件中向其成员国银行大力倡导VaR模型。许多国家的金融监管当局利用VaR模型对银行和证券公司的风险进行监控，以VaR值作为衡量金融中介机构风险的统一标准与管理机构资本充足水平的一个准绳和依据。与此同时，各类金融机构纷纷采用VaR模型来计量各种业务和投资组合的市场风险，将其资本水平与所承担的市场风险相挂钩，以提高金融机构的资本充足度，增强其资本实力和抵御风险的能力，促进金融机构高效、稳健运营。据统计，目前已有超过1 000家的银行、保险公司、投资基金、养老金基金及非金融公司采用VaR模型作为金融风险管理的手段。
随着保险产品的创新、竞争的加剧及金融市场的发展，我国寿险公司面临的风险将更为复杂和多样，如何对这些风险进行有效管理是寿险公司面临的重要难题，而VaR模型作为当前国际金融风险管理和金融监管的主流方法，含有丰富的风险管理思想。在这样的背景下，对VaR模型进行研究并探讨其在我国寿险公司风险管理中的应用，无疑具有一定的现实意义。

［作者简介］阎栗，现任中国太平洋人寿保险股份有限公司党委委员、经营委员会执行委员兼合规总监；付江涛，管理学博士，现供职于中国太平洋人寿保险股份有限公司风险管理部。
一、VaR的优缺点
VaR是一种全面衡量风险的技术方法，它把原来彼此独立的各种资产负债放到了一个分析框架之中，具有以下优点：
首先，VaR将未来损失的大小和该损失发生的概率结合起来，不仅让投资者了解发生损失的规模，而且了解其发生的概率，这是压力测试、情景分析法等方法所不具备的。
其次，不像β值、久期和凸性分别只适用于衡量股价风险和债券利率风险，VaR适用于衡量包括利率风险、汇率风险、股票价格风险、商品价格风险以及衍生金融工具风险在内的各种市场风险，这使得金融机构用一个具体数值就可以概括地反映整个金融机构的总体风险状况，大大方便了金融机构各业务部门对有关风险信息的交流，也方便了机构管理层随时掌握机构的整体风险状况以及与股东、外界沟通其风险状况。
最后，通过调节置信水平可以获得不同置信水平上的VaR值，这不仅使管理者能更清楚了解金融机构在不同程度上的风险状况，也方便了不同风险偏好和风险文化下的管理需要；并且VaR作为一种规范的统计技术，较其他主观性、艺术性较强的传统风险管理方法更能准确地反映金融机构面临的风险状况。
VaR虽然具有以上优点而得到广泛应用，但它非完美无缺，也存在一定的局限性：
首先，VaR主要适用于正常市场条件下风险的衡量，而对于市场出现极端情况无能为力，因此金融机构往往须同时使用VaR和压力测试来评估风险。
其次，VaR对数据要求较高，对于流动性较差的资产，其评估能力会受到较大的局限。
最后，VaR只依赖于单一的损失函数的分位数，虽能以较大概率保证损失不会超过VaR值，但不能表明损失一旦超过VaR值这种极端情况发生时的潜在损失的大小（尤其是在肥尾时），这将使该方法不能防范某些极端事件，而这些极端事件发生概率虽小，但一旦发生往往会使金融机构陷入灭顶之灾。
二、VaR模型在寿险公司风险管理中的应用
VaR模型在寿险公司风险管理中的应用主要体现在以下两方面，一是保险资金运用过程中的市场风险和信用风险管理，这方面与银行、证券和基金公司差异不大；二是在保险产品定价、准备金提取及业务运作过程中的保险风险和操作风险管理，这方面寿险公司具有自身的特殊性，目前国内尚未成熟的理论与经验案例，需要投入大量研究加以完善。
（一）寿险公司应用VaR模型时需要注意的问题
VaR模型已在银行、证券公司、基金公司等金融机构得到广泛的应用，而寿险公司由于在产品、经营规律和风险特征等方面存在一定的特殊性，所以在应用VaR模型时对相关问题要予以注意。
1.持续期限问题
寿险产品的长期性决定了寿险公司需对未来经济环境、保险市场等方面进行全面考虑，未来经济环境的变化、资产的配置和保费水平的变动都将影响公司的未来决策，而银行、基金公司等其他金融机构因流动性较强、持有期限相对较短，基本上不存在这方面的问题。因此，寿险公司进行风险评估时需考虑更多长期的影响因素，这将会增加VaR模型的复杂性。
2.产品复杂性问题
寿险产品从传统的定期寿险、终身寿险和两全保险，到万能险和投连险等新型产品，产品变得日益复杂，且大多含有内嵌选择权，这样产品风险的衡量需要考虑多种因素，如退保费的规定、分离账户的设立、可变的保单贷款利率等，这增加了风险量化的难度。此外，寿险公司的一些重大风险无法通过VaR模型进行定量分析，如法律风险、声誉风险。
3.计算方法选择问题
由于寿险业务通常只有年度数据，季度数据尚缺乏，在数据频率如此低的情况下，要有足够的历史样本就需采用早期数据，而用早期数据模拟未来风险其有效性值得商榷，因此历史模拟法在使用上会受到一定的局限；方差－协方差法若仅考虑一阶导数，所计算出来的损失只是一个近似值，这种近似方法只适用于风险因子小幅变化，但寿险公司破产往往是风险因子大幅度波动所致。故综合来看，模特卡罗模拟法对于寿险公司来说是较好的选择，但开发相关模型要付出巨大成本，同时模型准确度仍需时间来检验。
（二）VaR模型在寿险公司风险管理中的具体应用
1.投资风险管理
寿险公司的利润由承保利润和投资利润构成，其中投资利润对于寿险公司财务稳定、偿付能力意义重大。目前，寿险资金运用的方式主要包括：货币市场工具、银行存款、债券、股票、基金、不动产和基础设施等，面临的风险包括股价波动风险、利率风险、汇率风险、信用风险和流动性风险。随着保险产品的创新、竞争的加剧及金融市场的发展，寿险资金运用日益多样化，投资证券化趋势越来越明显，这使寿险资金面对更多的风险和更复杂的金融产品，但由于寿险行业的特殊性，资金运用必须坚持安全稳健的原则，严格管理资金运用过程中的各类风险。
寿险公司可以利用VaR模型，通过对所持有资产风险价值的评估和计量，依据计算出的VaR值进行寿险资金的管理，制定相应的投资策略，及时调整投资组合来分散和规避风险，以提高寿险资金的运用质量和效率。VaR作为先进的量化风险技术，便于交易人员和相关部门确切地了解所进行交易的风险大小，并为各项业务设置相应的VaR限额，以防止过度投机行为的出现。实践证明，严格的VaR管理可以有效防止一些金融交易的重大损失。
2.保险风险管理
保险风险是保险公司所独有的风险，主要是指因精算假设与经验数据差异较大而导致的产品利润目标无法实现，准备金提取不足，再保险安排不当及非预期重大理赔等原因造成损失的可能性，具体包括死亡风险、发病率风险、退保风险、选择权和保证条款风险以及费用风险等，VaR模型在保险风险管理中的应用主要体现在经济资本评估工具的使用。
为促使寿险公司稳健运营，监管机构通常会对寿险公司责任准备金作最低充足度的要求，但由于寿险经营具有高风险特征，现实中仍不能完全规避寿险公司偿付能力风险的发生。为有效应对评估准备金时非预期的风险，寿险公司会对该风险进行量化并准备相应数量资金（VaR值，也称经济资本），数学语言可描述为：
Pr{L+C＞X}＞99%（或95%）
其中：L为责任准备金；C为经济资本；X为应付的赔付额。
即责任准备金与经济资本的共同作用下，有99%（或95％）的把握能满足应付赔付。根据法定责任准备金和经济资本的含义，每年年末公司必须依据最低评估要求提取责任准备金，且无论年末发生什么风险，公司都必须保证支持责任准备金和经济资本的资产以相当高概率满足负债的要求。以数学公式来描述，假设年初有张有效保单，年初为这些保单提取的准备金和经济资本之和须满足:
Pr{EC+N0V0+G1+I1-E1-D1-S1＞N1V1}＞p
其中：EC为经济资本；Vi为第i年年末为每张有效保单提取的法定责任准备金；Ni为第i年年末的有效保单；Gi为第i年的保费收入；Ii为第i年的投资收入；Ei为第i年支出的各项费用之和；Di为第i年支付的保险赔付；Si为第i年的退保金，p为公司确定的责任准备金与经济资本之和大于赔付额的概率。
根据考虑的时间跨度，最终将转化参数确定为死亡率、失效率、费用率等的某一随机变量的分位数，进而可确定与长期业务死亡率和失效率相关的水平风险、趋势风险和波动风险，以及与重大疾病发生率相关的水平风险和波动风险，超过预期的费用风险，以及未决赔款准备金风险等，然后分析这些风险之间相关系数，并通过相关矩阵便可计算出保险风险总体VaR值。
通过计算保险风险的VaR值，寿险公司可对保险风险进行持续动态监控，通过对这些数据的有效改善，能防范和化解公司由非预期因素导致的偿付能力风险，同时也为公司实现资本优化配置奠定基础。
3.信息披露
寿险公司一般为高负债经营，其客户、投资人和高层管理人员都希望及时准确了解公司的风险状况，以便及时对公司存在的问题进行约束和监督，于是应运而生的VaR模型就成为国外各大寿险公司的宠儿，并日渐成为保证市场稳定性的一种工具。
VaR模型因其能将风险量化为具体数字的优点，可作为理想的信息披露工具。寿险公司可以定期披露总体VaR值及各类风险的VaR值，这样有助于使用者评估公司内部风险管理系统的效率，了解公司整体风险状况及各类风险状况。在寿险投资渠道不断放宽的背景下，投资风险对公司偿付能力影响日益凸现，若不能及时披露相关的风险信息，寿险公司将面临外界尤其是客户的压力。通过披露VaR值，不仅能让使用者了解公司估测各类风险的信息，而且向外界传递了公司具有一套先进的风险管理系统的信息，从而有利于公司价值的提升；同时，还可提醒投保人增强风险意识，避免误导，降低保险交易成本。
4.绩效评估
在寿险业务经营及资金运用过程中，若没有有效的绩效评估体系，管理层和业务人员有可能为实现个人利益的最大化而使公司承担过大的风险，故有必要引进纳入风险因素的绩效评估体系，而VaR模型是一种很好的选择。寿险公司可引入考虑风险因素的绩效评价体系，如信浮银行设计的绩效评估指标“经风险调整的资产收益”（RAROC），其中RAROC=ROE（股本收益率）/VaR值，使用该指标进行资金运用决策时，不是以盈利的绝对水平作为评判标准，而是要综合考虑预期风险与收益的关系。从公式中可以看出，由于考虑了VaR值，如果潜在的损失概率很大的话，即使其账面收益率很高，其RAROC值也不会很高，从而不会夸大绩效评估的结果。
可见，寿险公司将VaR模型用于绩效评估，可以较为真实地反映管理层、交易人员及公司的经营业绩，能有效评估相关部门为公司创造的价值，并对过度投机行为进行约束；同时，纳入风险的绩效评估体系能促进公司资源优化配置，有利于公司业务结构优化，提高公司整体盈利能力。
5.风险限额管理
风险限额是允许公司整体及公司内部各层面（如各级部门、各交易前台及各项业务等）所承担的最大风险的上限，是一种科学配置风险的方法，用风险限额配置资本可以避免风险的过度承担。
寿险公司可以利用VaR模型设立风险限额，实行限额管理，这样不仅能约束和指导业务单位的风险承担，促使公司的风险承担更加贴近目标，而且便于管理层及时检测和掌握整个公司的风险承担情况。寿险公司整体风险限额的确定是一项复杂的工作，它需要综合各方面的信息，诸如公司资本实力、股东风险偏好、未来市场形式、监管要求及公司投资收益预期等因素，总体风险限额的确定也不是一劳永逸，需要随着公司内外部条件的变化而调整。在总体风险限额确定的基础上，要根据风险调整的绩效评估（RAPM）的结果将总体风险限额合理配置到每一个业务部门，如财务部、产品开发部等，以帮助部门经理了解和控制部门风险，由于风险的分散效应，上层业务部门的风险限额是要小于下层部门的风险限额之和。风险限额在部门范围内还需要进步细化，以落实到各个部门业务人员。风险限额分配到业务部门和业务人员层次以后，风险额度便成为公司风险监控的标准，管理层通过风险限额执行情况的监控就能较好地掌握公司风险整体状况。
三、如何在我国寿险公司建立基于VaR的风险管理体系
与国际大型保险公司的风险管理相比，我国寿险公司对VaR模型的应用起步较晚，到目前为止国内尚无一家保险公司在真正意义上建立了基于VaR的风险管理体系，这不仅由于我国寿险公司风险管理尚处于起步阶段，风险管理意识不强，对风险管理技术缺乏深刻的了解；同时也与寿险公司所处的外部环境有关，如金融市场结构层次的贫乏、相关数据积累的有限等。因此，对我国寿险公司来说，建立一套基于VaR的风险管理体系将是一个循序渐进的过程，需要在公司治理结构、风险管理组织架构、风险管理技术、风险数据库等多个方面不断加以改进和完善。
（一）完善公司治理结构，健全风险管理组织架构
公司治理结构是公司利益相关者之间的责权利结构，尤其是股东和经理层之间的关系是公司治理结构的核心内容，也是构建基于VaR的风险管理体系的重要前提。寿险公司作为承担风险和管理风险进而获取收益的金融机构，承担和管理风险是其最根本的责权利所在，而公司治理结构是其风险管理的原动力所在，只有良好的公司治理结构才能为其风险管理提供充足的原动力。
我国寿险公司目前普遍存在缺乏现代公司治理结构的问题，这是我国寿险公司风险管理亟待解决的问题，其解决要先于一切技术方法，包括数据库建设和模型优化等。因此，我国寿险公司应强化资本金对风险承担的“硬约束”，建立有效的独立董事制度和内部审计制度，形成健全的激励约束机制，为构建基于VaR的风险管理体系提供制度保证。
风险管理必须自上而下地推动，是一个自上而下的过程，我国寿险公司要推行基于VaR的风险管理体系，有必要设立董事会负责的风险管理组织架构：董事会——首席风险官——风险管理委员会——风险管理部。董事会负责控制公司经营战略、风险管理与监督策略，并对公司风险管理负完全的责任，这种责任的承担不仅表现为风险管理失败和损失发生后的事后责任认定，更加重要的是承担事前责任，具体体现在建立有效内部控制体系、推动以VaR为基础的风险资本配置过程以及将风险管理政策作为公司最高战略决策等方面。首席风险官应由具备较高专业素质的人员担任，这样既可以有效、专业地领导和组织公司全面风险管理工作，同时也有利于促进公司风险管理技术水平的提高及专业人才的培养。风险管理委员会作为由首席风险官领导的公司风险管理最高决策机构，负责组织实施董事会制定的风险管理战略和决策，审批公司重大风险管理事项，拟订以VaR计量的公司年度风险限额，并根据风险调整的绩效评估（RAPM）结果对风险限额进行合理配置。风险管理部为风险管理委员的办事机构，负责对公司面临的各类风险进行检测和评估，并监督风险管理政策和风险限额的执行情况。
（二）加强VaR模型应用研究
寿险公司与其他金融机构面临的风险有所不同，不但面临普遍认同的三大风险：市场风险、信用风险和操作风险，还面临特有的风险——保险风险。目前，我国寿险公司运用VaR模型对市场风险的衡量相对成熟，表现为风险预算制定、风险动态监测以及投资绩效评估，而其他三类风险基本上处于尚未使用或尝试使用阶段，故未来我国寿险公司须进一步加强VaR模型应用研究。
由于国内保险资金运用渠道有限，尤其是无担保公司债券等品种尚未放开，寿险公司面临的信用风险相对较小，但随着保险资金运用渠道的放开及利率市场化，信用风险将是寿险公司面临的主要风险，故应积极借鉴国际大型银行建立先进的信用风险计量模型经验，如Creditmetrics模型、KMV模型及Creditrisk+模型，并结合现阶段实际情况，设计适用于寿险公司的信用风险计量模型，并建立信用VaR的分析框架和计算流程。保险风险作为寿险公司特有的风险，寿险公司可通过风险因子的变化对市值准备金产生的影响数量化来计算保险风险VaR值：首先假设风险因子的变化服从一定的分布并给定敏感性，从而可算出各个独立的风险因子对市值准备金的影响，然后再考虑各因子的波动性及因子之间的相关性，并将各因子联合起来获得标准的离差分布，从而推算出保险风险VaR值。
寿险公司的操作风险具有自身的特殊性，可根据寿险公司业务流程进行梳理，如将业务流程划分为销售管理流程、营运管理流程、财务管理流程、信息技术流程等，分别对以上流程中的操作风险进行识别，并评估其发生频率和损失程度，建立并持续更新风险损失数据库，同时结合使用自我评估法和关键风险指标法。在操作风险数据较为丰富的条件下，可借鉴使用国际金融机构量化操作风险方法之一的损失分布法（LDA），通过损失发生频率和严重程度来估算出公司操作风险的VaR值。
由于风险之间具有相关性，所以寿险公司总体VaR值并不是市场风险、信用风险、保险风险和操作风险的VaR值简单相加，故在这四类风险量化的基础上，还须研究它们之间的相关系数，以通过相关矩阵来计算风险的分散效应，获得公司总体VaR值。
（三）重视数据积累，加快风险数据库建设
寿险经营中的各类风险数据、损失数据是其风险管理的基础。相关数据的缺乏是目前制约我国寿险公司应用VaR模型的主要瓶颈，如历史模拟法、金融资产相关性的估计等都需要很长时间的历史数据，这要求我国寿险公司必须加快风险数据库的建设。风险数据库的建设可通过现有业务系统的整合实现系统间数据共享，拓宽内部数据来源，同时建立甄别系统，对原始数据进行整合、筛选，确保风险数据库的清洁和有效。在建立内部风险数据库的同时，还须注意运用其他寿险公司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。另外，由于历史资料在市场持续变化时往往不能反映最新的市场状况，这需要设置专门的机构或岗位定期检测和更新模型，以保证模型的有效性。
（四）加强补充压力测试和情景分析
VaR模型对金融机构或资产组合市场风险衡量的有效性是以市场正常运行为前提条件，如果市场发生异常变化或出现极端情况，如金融危机造成股价和汇价暴跌、利率骤升，VaR模型将显得无能为力，并且由于我国统计数据质量方面的问题以及肥尾现象，故在使用VaR模型的同时，应注意采用返回检验来检测模型的有效性，并加强压力测试和情景分析。压力测试和情景分析是指将整个金融机构或资产组合置于某一特定的主观想象的市场情况之下，然后测试该金融机构或资产组合在这极端条件下的表现状况，以考虑它们是否能经受得起这种市场的突变。正是由于压力测试和情景分析能有效弥补VaR模型对非正常情况下风险测量的不足，它们共同构成了风险管理的VaR体系。
因此，我国寿险公司在使用VaR模型的同时，还应补充使用压力测试和情景分析，以衡量公司在遇到意外风险时的承受能力。
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Abstract：With innovation of insurance products, intensifying competition and the development of financial market, the life insurance company in our country will confront more complicated and diversified risks. Therefore, how to manage the risks effectively is a major issue the life insurance company has to face with. As a mainstream method of financial risk management and financial supervision in the international market, the VaR model embodies rich risk management notions and the study on its application of risk management in China′s Life insurance companies is of great practical significance. This article points out that Chinese life insurance companies should improve on areas such as the corporate governance structure, organizational structure of risk management, risk management technology, risk database, etc. when establishing a VaR risk management system..
Key words：VaR model；risk management; economic capital
［编辑：沈雨青］保险研究2009年第2期风险管理