层次分析法与灰色聚类法在保险公司投资风险评价中的应用分析

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1、层次分析法与灰色聚类法在保险公司投资风险评价中的应用分析层次分析法与灰色聚类法在保险公司投资风险评价中的应用分析层次分析法与灰色聚类法在保险公司投资风险评价中的应用分析层次分析法与灰色聚类法在保险公司投资风险评价中的应用分析  随着社会和经济的迅速发展,人口急剧膨胀和高度集中,灾害对人类的威胁也在不断增长,造成的破坏和损失与日俱增.保险公司是经营灾害风险的专业金融机构,本文以保险公司投资风险为研究对象,对保险公司投资风险进行风险分析.  本文主要采用层次分析法和灰色聚类法,对保险公司投资所涉及的风险因素进行分析.构建保险公司投资风险评价指标体系

2、,选用主客观相融合的层次分析法计算指标权重,再结合灰色聚类的方法进行灰色聚类分析,得出各指标因素的风险值,并最后定量分析保险投资项目在运行中的风险等级.本文计算结果为保险公司降低或规避风险提供了理论依据,提高偿付能力,从而维护保险公司和被保险人的利益.  一、风险评价方法研究  本文研究主要采用层次分析法和灰色聚类法,对其主体所涉及的风险因素进行分析,构建保险投资风险评价指标体系.选用主客观相融合的层次分析法(AHP)计算指标权重,量化聚类指标权重,再通过灰色聚类的方法进行聚类分析,得出风险值,最后定量分析保险投资项目在运行中的风险等级.  (

3、一)层次分析法  层次分析法的基本思路是,首先将问题分成不同的层次,相应的层次包括若干的影响因素,根据相应的评价标度对不同的影响因素进行比较从而得到判断矩阵,计算获得不同影响因素的权重,为决策者提供依据。  第一步,构建评价体系。评价体系主要包括目标层和准则层。构建问题的评价体系,首先要明确该问题的评价目标,再明确影响问题评价的准则,可以分为若干层次,每一层都有相关的相应因素。  第二步,依据评价标度构造判断矩阵。    判断矩阵A中的元素aij表示,根据某一判断准则以及表1层次分析法评价标度,要素i对要素j相对重要性的数量表示,且有aij&g

4、t;0,aij=1/aji,aii=1.  第三步,确定要素的相对权重。设判断矩阵为A=(aij)n×n,计算该判断矩阵特征矩阵和最大特征根.  第四步,对判断矩阵进行一致性检验.  第五步,计算综合权重.为获得层次目标中的每一指标或评价方案的相对权重,必须进行各层次的综合计算,然后对相关权重进行总排序.  (二)灰色聚类法.灰色聚类系统的概念是我国的邓聚龙教授根据”灰箱”的概念进而演变而来的.  灰色聚类系统是指部分信息不是完全模糊的,但是对于这些信息的关系也可进行灰色系统的提前掌控和控制.  第一步,确定灰类白化权函数.λkj

5、为第j个聚类指标第k类白化函数的阀值.  白化函数根据闽值阀值情况有3种形式,      二、AHP-灰色聚类在保险公司投资风险评价中的应用  对保险公司投资风险评价是一项复杂的系统工程,要求建立一个保险公司投资风险评价指标体系,应用AHP-灰色聚类对保险公司投资进行风险评价,其步骤如下:  (一)建立保险公司投资风险评价指标体系.  为了对保险公司投资风险作出正确的评价,应从政策层面风险因素、市场层面风险因素和管理层面风险因素三个角度建立保险公司投资风险评价体系.而政策层面风险因素、市场层面风险因素和管理层面风险因素的评价又分别有一些与其相关

6、的要素构成.  (二)基于AHP法的评价指标权重的确定.  运用层次分析法,计算出准则层因素权重向量和指标层因素权重向量.为获得层次目标中的每一指标的相对权重,必须进行各层次的综合计算,然后对相关权重进行总排序.  (三)灰色聚类风险评价。  1、聚类指标子因素风险评估.  邀请6位有经验和权威的专家,请他们客观上对聚类指标进行量化风险评价,其结果作为白化数参与灰色聚类评价.根据聚类指标风险评估表可以得到风险量化评价矩阵,如下所示:    2、聚类指标灰色聚类分析。对保险风险评价采用5个评价灰类,表示为e∈(1,2,3,4,5),分别

7、对应的风险水平是(高,较高,中等,较低,低).根据式(4)计算指标层各个聚类指标的对于不同灰度的聚类系数,计算结果如下:    按照最大隶属度原则,由指标层灰色聚类系数矩阵确定第i个指标层聚类指标的灰类.  由计算结果可知,政策导向C1属于第4灰度,风险等级为”较低”;法律法规C2属于第4灰度,风险等级为”较低”;监管方式C3属于第3灰度,风险等级为”中等”;经济周期C4属于第4灰度,风险等级为”较低”;利率C5属于第3灰度,风险等级为”中等”;通货膨胀C6属于第3灰度,风险等级为”中等”;市场竞争C7属于第1灰度,风险等级为”高”;汇率C8属

8、于第4灰度,风险等级为”较低”;信用C9属于第3灰度,风险等级为”中等”;资产和负债C10属于第4灰度,风险等级为”较低”;公司操作C11属于第4灰度

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