巨灾风险评估及巨灾合约定价的综述.doc

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1、巨灾风险衍生品定价综述祝伟祝伟,清华大学经济管理学院博士后摘要:巨灾风险衍生品的定价是巨灾风险转移的关键。本文对巨灾风险衍生品定价的相关研究文献进行了梳理,综述了巨灾风险衍生品定价的研究工作和应用。关键词:巨灾风险;巨灾保险;巨灾风险衍生品自然灾害一般包括地震、飓风、山体滑坡、火山爆发、地热运动、海啸,与住宅用地直接相关的洪水,以及由上述自然灾害引起的火灾等。由于上述自然灾害可能导致巨额损失,因此自然灾害风险一般也称为自然巨灾风险,以强调其风险的严重性,下文简称为巨灾风险。近年来自然巨灾频发,如美国2005年的卡特里娜飓风,2008年中国汶川大地震等。上述自然灾害导致了巨额的经济损失和严重的

2、社会影响。巨灾风险已成为很多国家面临的最主要的社会风险之一。作为为国民经济和人民生命财产提供经济保障的保险业,为巨灾风险提供保险具有义不容辞的责任。但由于保险业承担巨灾风险的资本有限,一次巨灾即可能导致整个保险业出现偿付能力危机。因此,近年来保险业开始将目光转向全球资本市场,希望以其庞大资本规模为巨灾保险提供资金支持,资本市场就此成为了转移巨灾风险的理想场所。从目前的实践来看,可以运用保险合同、巨灾风险衍生产品两种方式实现巨灾风险的转移。保险合同包括直接保险合同和再保险合同;巨灾风险衍生产品包括:巨灾债券、巨灾互换、行业损失担保和应急资本等(Sigma,2001)。特别是近年来,巨灾风险衍生

3、产品的发行明显增加。于是,巨灾风险及其衍生产品的定价研究,就成为了20世纪90年代以来,保险界研究的热点问题。本文将对到目前为止有关巨灾风险及其衍生产品定价的理论和方法研究,进行一个体统的综述。在本文之前,国内已有学者对巨灾风险衍生产品的定价研究工作进行了介绍。田玲和张岳(2008)从参数不确定性、巨灾损失的描述、随机利率、汇率及债券评级等4个方面对相关研究文献进行了概述,并介绍了巨灾风险衍生产品的均衡定价方法、无套利定价方法和三个实证模型:Wang的两因素模型、LFC模型、Christofides模型。由于篇幅所限,该文对相关定价模型的介绍比较简单,所引用的文献截至到2004年。近年来,伴

4、随巨灾事件的发生,巨灾风险衍生品的定价重新为学界所关注,涌现出一批新的研究成果。2007年和2008年,《JournalofRiskandInsurance》和《Insurance:MathematicsandEconomics》等期刊均发表了相当数量的研究成果。本文将对该领域最新研究进展进行综述,更着重于对定价理论模型和方法的综述,以及巨灾风险衍生品市场发展相关研究的介绍。1巨灾风险衍生品的标的保险人在对巨灾风险进行评估时,一般需要以下几类数据进行分析(SwissRe,2003):(1)灾害数据,包括自然灾害发生的地点、频率和强度;(2)易损性数据,指在既定的自然灾害强度下造成的毁坏程度方

5、面的数据;(3)价值分布数据,指种类保险标的分布及其各自的价值;(4)保险条件方面的数据,指保险损失占总损失的比例。基于上述几方面的数据分析,通常可以选择以下几类指标(源于原始数据的、或经过加工的,也称为巨灾损失指数)作为巨灾风险衍生品的标的:(1)基于和实际发生事件有关的某些参数,如地震强度、飓风的风速等。Parametric再保险公司发行的一种巨灾债券,使用的就是日本气象局测量的东京及周边地区的地震活动级别,并以此作为赔偿的基础。(2)参数指数,基于特定公式计算得出的参数。(3)模型损失指数,将实际物理参数输入事先约定的模型,计算得出的损失指数。(4)行业指数,基于全行业的损失指数,如美

6、国财产理赔服务署(PropertyClaimServices)公布的PCS巨灾损失指数。1997年瑞士再保险公司发行的巨灾债券即以该指数作为标的。(5)行业指数权数,在事件发生后通过模拟损失方法来设置。(6)实际损失,对保险公司而言,即为实际的保险损失。(Sigma,2006)以上述损失指数作为标的的巨灾风险衍生品在实际中均有应用,较为广泛的是基于参数指数、行业指数或实际损失作为触发机制的巨灾风险衍生品。从研究角度看,也比较集中于以参数指数、行业指数及实际损失作为标的巨灾风险衍生品的定价研究。2巨灾风险衍生品的种类1.巨灾债券(CatastropheBond,CATBond)巨灾债券是目前巨

7、灾风险衍生品中被使用最广泛的。巨灾债券的典型交易过程如下:由一个特殊目的公司(ASpecialVehicle)和承报了巨灾保险的保险人签订再保险合同,同时向投资者发行巨灾债券。如果事先约定的巨灾损失没有发生,投资者可以收回他们的本金和利息,作为使用他们本金和承担风险的补偿;如果事先约定的巨灾损失发生了,投资者将损失利息或本金或二者皆损失,这些资金被用于支付给原保险人,作为再保险合同的约定赔付。2.巨灾互换(C

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