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摘 要：我国人身保险业险种单一,险种结构不合理,不同险种的保障目的、价格、期限等方面都存在着较大的差别.用VaR方法对我国主要的保险产品险种在险值进行测算的结果显示：意外险的在险值最高,保费收入最不稳定；健康保险在险值处于第二位；而财产险与寿险的在险值差不多,其保费收入比较稳定.通过对全国33个地区15个月的原保费在险值均值聚类分析可以看出,保险业发达的上海、北京,相对发达的山东、江苏等地区,其保险产品组合在险值却很高,说明这些地区保险产品结构欠合理；而青海、海南等地区的在险值最低,说明这些地区的保险产品组合符合该地区人民的需求,结构相对合理.
关 键 词 ：保险市场；产品结构；在险值；VaR方法
中图分类号：F840.6 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６－３５４４（２０11）０5－００77－05
一、引言
保险业是现代金融的三大支柱之一, 我国的保险业已有二百多年的历史,但人身保险起步较晚,因此旧中国的保险发展史基本上是财产保险发展史.新中国成立以来, 国家对旧中国的保险市场和保险机构进行整顿和改造,成立了中国人民保险公司,标志着新中国保险业的起步, 此后中国保险业经历了很长一段时间的停滞整顿甚至停办时期, 但在党的十一届三中全会确定以经济建设为中心的指导思想, 实行改革开放后,于1980年恢复的国内保险业,迅速成长,人身保险业务保费收入迅速提高,是国民经济中发展最快,最具活力的朝阳行业之一.
我国人身保险业虽然获得了较快的发展, 但是存在许多问题,其中险种单一,险种结构不合理,不能满足消费者的需求是制约人身保险业发展的主要因素之一.不同险种的保障目的、价格、期限等方面都存在着较大的差别, 如高水平的消费者不满足于保险产品的风险管理和损失补偿功能, 对资产保值增加有了更高的要求.2011年全国政协委员、保监会副主席魏迎宁认为, 保险作为一种市场化的风险转移机制、社会互助机制和社会管理机制,可以辅助政府更好地履行社会管理职能, 并提到保险业要发挥自身优势,进一步参与创新社会管理,就是要求更多的保险业务和保险产品能够发挥应有作用. 因此研究保险产品的不同功能及合理安排不同险种的结构具有一定的理论和现实意义.
二、文献综述
随着我国保险业的迅速发展, 人身保险消费规模整体上升, 国内很多学者注意到了产品的高同质性及险种间发展不均衡问题.何孝允、盛亚峰（1992）较早地研究了影响保险消费的因素, 将其分类为社会经济发展、保险费率、政府行为等三个方面,指出保险消费的增幅会高于收入的增幅, 收入增长对寿险消费的影响会大于财险.林涌（2003）认为当前我国保险业发展的主要矛盾或主要制约不在于总需求与总供给在总量上的不平衡, 而在于结构上的不合理,过快的扩张速度与结构失衡同时发生；随后提出了优化险种结构的必要性和条件, 建议将支柱险种确定在医疗险和养老险上.李艳荣（2005）在对影响寿险需求的因素研究后, 认为因为人们购买商业人寿保险产品的目的不是仅仅为了保障人身风险,而且还有利用寿险来实现储蓄、投资等目的,如果人们在购买寿险产品是出于投资动机时, 将不会受到基本社会保障等因素的影响, 对于研究保险消费产品结构具有很大的启发意义： 居民的可支配收入的水平和差距,直接导致其在对投资型寿险、保障型寿险的需求上存在差别.汪健兵、陈秀娟（2002）使用logistic模型对北京和上海2000～2001年共13.55万个购买投资类保险保户的资料进行了回归分析, 并比较了两地的消费特征, 指出购买投资类保险与地域存在相关关系, 上海居民对投资类保险产品的消费偏好要高于北京.随着时间推移,传统的寿险产品市场空间会逐步缩小, 而投资型产品的空间在不断扩大.黄薇（2006）运用A方法首次对1999~2004年中国28家寿险和非寿险保险机构的成本效率和利润率进行了评估.她认为国有保险机构在成本管理上不及非国有保险机构, 而在盈利能力上却占有优势. 偏高的利润效率有可能来自于国有保险机构享有一些潜在的业务垄断权. 外资保险机构在成本管理能力上明显占有优势, 而盈利能力却略逊于中资机构,可能的原因是外资机构受经营理念、市场份额等因素的影响,利润效率优势尚未显现.以上分析没有对我国保险不同种类产品的结构差异进行明确的风险度量, 本文在比较我国人身保险不同种类产品的特点基础上,对险种结构分配进行研究,以风险价值的度量模型VaR为工具, 对我国四大险种及各地区的不同险种组合原保费在险值进行计算与比较, 从而衡量保险产品本身固有的风险与各地区保险的真实发展水平.
三、实证分析
(一)研究方法
1． 本文利用VaR法进行研究
VaR（Value at Risk）是一种利用统计技术来度量有价证券金融风险的方法,数学定义为P{驻p>VaR}等于1-c, 其中P为资产组合在持有期t内的损失,VaR为置信水平c下处于风险的价值. 即对某项资产, 在市场条件下, 对给定的时间区间的置信水平,VaR给出了该项资产最大可能的预期损失.VaR模型通常有如下假设：（1）保险市场有效性假设；（2）市场的波动是随机的,不存在自相关性.VaR有绝对风险值和相对风险值之分, 绝对风险值是指相对于初始投资额的最大可能损失, 相对风险值是指相对于收益期望值的最大可能损失.
VaR的计算有三种方法： 历史模拟方法、MonCarlo模拟法和参数VAR方法（方差协方差方法）.本文采用参数VaR方法的基本原理及其简化计算.
该方法的基本思路是： 首先利用历史数据计算资产组合的收益方差、标准差、协方差；其次假定资产组合收益服从正态分布进而求出在一定置信水平下,反映了分布偏离均值程度的临界值；最后建立与风险值的联系,推导VaR值.
2． 资产组合投资的风险测量
不同地区具有不同的保险产品, 以满足该地区人们的需要, 这就需要我们对资产组合VaR进行计算. 这里运用简单的方差-协方差法计算资产组合投资的VaR值.
当资产组合包括两种以上资产时, 用向量来表示.假定组合中有n种资产,每种资产的收益为Ri（t）（I等于1,2,等,n）,令向量R（t）等于［R1（t）R2（t）等Rn（t）］T,并假定R（t）服从多元正态分布,记向量F等于（ 籽ij）n×n为n种资产的相关系数矩阵, 棕等于（棕1棕2等棕n）T为每种资产投资占总投资的比重,显然有棕1+棕2+等+棕n等于1,另记投资组合的收益为Rp（t）,则有：
Rp（t）等于棕1R1（t）+棕2R2（t）+等+棕nRn（t）（1）
已知正态分布的线性组合仍然服从正态分布,所以Rp（t）服从正态分布,按照上面的推导,其风险值为：VaRP等于-琢滓PW（2）
剩下的问题就是计算投资组合的标准差滓P了,由数理统计的结果,已经知道由式（1）得到的正态变量的标准差滓P与每种资产的标准差滓i之间的关系为：
滓等于（棕1棕2等棕n）滓10等0 滓2 等0等 等 等 0 0 等 滓n1 籽1,2等籽1,n籽2,2 1等籽2,n 等 等 等籽m,1籽m,2 等 1滓10等0 滓2 等0等 等 等 0 0 等 滓n棕1棕2等棕n
记为向量形式即为滓等于棕T滓F滓棕,代入式（2）,得到组合的风险值（VaRP）与每种资产的风险值（VaRi）的关系式为
VaRP等于-琢滓PW等于-琢（棕T滓F滓棕）1/2W
等于
等于
(二)数据选取及处理
1. 数据来源及描述性分析
在计算财产保险、意外保险、健康保险和人寿保险四大保险产品保费收入在险值时,选取1999年1月到2011年2月145个月的全国保费月收入数据. 由于保费月收入数据正态拟合状况不理想, 在此使用对数收益率,对月保费收入数据先取对数,并计算对数保费在险值, 对不同保险产品的保费在险值进行比较. 全国四大险种月保费收入取对数后有如下折线图：
由图1可以看出, 人寿保险保费收入一直最高,财产保险保费收入居第二位, 健康保险保费收入在1999~2001年与意外保险保费收入差不多, 而在2001年至今略高于意外保险, 这也说明人们越来越注重自身的健康与保险意识的提高.另外,四大保险产品具有相近的月变动趋势, 这反映了我国保险市场的波动一致性.
2． 数据对数收益率的Q-Q图
四大保险产品对数收益率的Q-Q图（见图2）表明,数据满足正态分布假定.
3． 序列自相关检验及结果
利用Ljung-Box Q统计量来检验序列相关.Q统计量的表达式为：
QLB等于T（T+2）
其中,rj是参差序列的j阶自相关系数,T为样本容量,p为设定的滞后阶数.
P阶滞后的Q统计量的原假设是：序列不存在P阶自相关；备则假设是：序列存在P阶自相关.如果各阶Q统计量都没有超过由设定的显著性水平决定的临界值,则接受原假设,即不存在序列相关,并且此时各阶的自相关和偏自相关系数都接近0.一个较大容量的样本是保证Q统计量有效的重要因素.检验结果在琢等于0.01的显著性水平下, 收益率不存在一阶自相关性, 其Q统计量值的尾概率均小于0.01,其相关程度比较低. 这样我们认为数据基本符合VaR的第二个假设条件, 保险市场保费收益率的波动是基本随机的,不存在序列相关.
4． 不同险种VaR的计算
以2009年12月底保费收入为计算起点, 预测2010年1月至2011年3月共计15个月的VaR风险价值.即把1999年1月到2009年12月作为观察期,共计132个月的月保费收入预测下一个月的月保费收入在险值（见表1）.
预测结果表明,在样本取值时间范围内,保险产品的风险价值是随着时间的推移而有所变化的.
由图3可以看出,意外险的在险值最高,保费收入最不稳定,健康保险在险值处于第二位,而财产险与寿险的在险值差不多, 其保费收入比较稳定.
5． 不同地区保险产品组合在险值计算
利用全国33个地区四大保险产品保费收入状况计算不同地区保险市场保费收入在险值, 由于各地区的保费收入收益率都能通过正态分布检验与序列自相关检验, 因此用简单收益率计算地区保费收入在险值.计算出全国33个地区的保费收入从2010年1月到2011年3月保费收入预测在险值后,对各地区在险值求算数平均值,选取北京、山东、湖北、深圳、青海、浙江、陕西7个地区进行分析.
用1999年1月到2009年12月的数据来预测2010年1月的一个月的地区保险市场保费收入在险值.用1999年1月到2010年1月的数据来预测2010年2月持续期一个月的地区保费收入风险价值.依次进行,预测全国33个地区15个月的风险价值（见表2）.
预测结果表明, 不同地区的保费收入在险值随时间的变动而变动,并且具有高度相似的变动趋势,结果如图4所示.
以浙江为例,对于该地区财产保险、人寿保险、健康保险、 意外保险2010年6月底原保费收入为585 053.31万元, 在2010年7月的风险价值是
183825.3万元,据此结果,我们有95%的把握认为浙江的保费收入在2010年6月底的基础上保费收入减少量不会超过183825.3万元.也就是说,我们有95%的把握判断浙江保费收入在2010年7月的价值不会低于401228.01万元,实际上,2010年7月浙江地区原保费收入为444453.93万元,预测与实际相符.
对33个地区的原保险市场15个预测在险值序列的均值进行聚类分析,设定分为8类,结果如表3所示.
通过对全国33个地区15个月的原保费在险值均值聚类分析可以看出,保险业发达的上海、北京,相对发达的山东、江苏等地区,其保险产品组合在险值却很高, 说明这些地区保险产品结构欠合理, 而青海、海南等地区的在险值最低,说明这些地区的保险产品组合符合该地区人民的需求,结构相对合理.
四、结论及政策建议
1. 本文采用参数VaR对我国四大险种在险值进行测算,结果显示意外险的在险值最高,保费收入最不稳定,健康保险在险值处于第二位,而财产险与寿险的在险值差不多,其保费收入比较稳定.对我国33个地区保费在险值进行测算并聚类分析,结果显示：保险业发达的上海、北京,相对发达的山东、江苏等地区,其保险产品组合在险值却很高,说明这些地区保险产品结构欠合理,而青海、海南等地区的在险值最低, 说明这些地区的保险产品组合符合该地区人民的需求,结构相对合理.
2. 基于风险价值（VaR）法的保险市场风险测度以准确、及时和充分的数据为依据,能够计算出给定条件下某一资产在一定期限内的风险价值. 这既为各地区保险公司内部的风险控制与管理提供了技术支持,也为监管部门提供了能更精确、更敏锐地反映保险市场运行状况的工具. 特别是为从微观机构到宏观金融进行层层限额,即规定风险价值（VaR）范围的目标管理式的金融风险控制与管理提供了科学依据.无论哪一个国家或地区的保险市场,都存在着许多未知的影响因素, 都不可能完全符合有效市场假说.所以,对于保险市场管理者来说,从宏观角度了解和掌握保险市场风险的控制方法以及监管策略,实际上和利用模型计算风险价值同样重要.进行保险市场风险测度与控制研究, 可以为新时期我国实施保险业监管、 维护金融安全和经济安全寻求理论支持,提出契合时代的新思路、新策略,从而科学调控保险业与经济的发展趋势, 确实保证我国保险业的快速、持续与健康发展.
3. 我国各地区的保险公司在追求保费收入增长的同时,应深入了解该地区的教育水平、人口因素、失业率、消费观念以及考虑该地区社会保障程度,设计出更加符合人们需求的保险产品, 从而促进保险业健康稳定发展.
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（责任编辑：卢艳茹；校对：龙会芳）