基于多层规划的寿险公司资产负债管理研究

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1、基于多层规划的寿险公司资产负债管理研究  一、引言  保监会发布以风险为导向的偿付能力监管体系(以下简称“偿二代”),对保险公司经营过程中的利率风险以及流动性风险都做出了明确的规定。《保险公司偿付能力监管规则第7号:市场风险最低资本》指出:“本规则所称市场风险,是指由于利率、权益价格、房地产价格、汇率等不利变动,导致保险公司遭受非预期损失的风险”。明确了市场风险的风险计量范围。人身保险公司可以通过分析自身资产负债组合,优化公司利率风险与信用风险最低资本的配比,从而降低公司整体最低资本。《保险公司偿付能力监管规则第12号:流动性风险》指出:“加强资产与负债的流动性匹配管理,根据公司业务特点和

2、负债特点,确定投资资产结构,从期限、币种等方面合理匹配资产与负债”。规范了保险公司流动性风险管理的最低监管要求。因此,制定合理有效的利率风险和流动性风险管理策略,是保险公司日常经营活动中至关重要的环节。  资产负债管理是保险公司管理的核心内容之一,涉及到资产配置、负债配置和资产负债匹配等众多内容,资产负债管理的主要目标是预防技术上的偿付能力缺失以及保证技术偿付能力。由于寿险业经营产品的长期性,利率变动对其财务管理、风险管理具有很大的冲击,市场利率的变动很容易造成保险公司一段时期内的利差损,从而影响到保险公司的偿付能力与持续经营。因此,在偿二代体系下,如何更好的对利率风险进行管理,从而建立完

3、善的资产负债管理体系,对于寿险公司具有十分重大的意义。  多层规划模型由Bracken和McGill在1973年首次提出,这一方法常被用于研究多层管理系统的优化问题,并且通常情况上下层之间存在地位上的不平等。资产负债管理具有整体管理和全面分析的特性,其所要实现的管理目标众多,而且目标之间相互影响,彼此制约,具有典型的多层决策属性。寿险公司的资产负债管理过程通常是由产品设计定价到制定相应的投资策略再对产品设计定价进行修正的循环过程,而这一过程可以被二层规划问题所模拟,二层规划下层规划的可行域可对资产负债管理中的风险程度进行约束。  迄今为止,在国内外已掌握的文献中,都没有通过多层规划来进行资

4、产负债管理问题的研究,本文的研究意义在于,将寿险公司的资产负债管理目标看成多层次决策问题,而在传统的研究中并没有考虑到诸目标之间相互影响制约的多层次属性,更无法得到最优的决策结果。本文将资产负债管理理论和多层规划方法相结合,建立基于保险产品配置和投资策略的寿险公司多层规划资产负债管理模型,并进行了实证分析,将多层次目标和各种风险同时纳入到决策过程,提升保险公司管理决策的层次,增强保险公司防范应对金融风险的能力。  二、文献综述  资产负债管理最早起源于20世纪70年代,历经资产管理理论、负债管理理论、资产负债综合管理理论等理论模式的变迁,确定性模型、随机规划模型、随机控制模型等模型工具的进

5、步,以及现金流匹配、缺口管理等静态管理技术以及免疫策略、动态规划等动态管理技术的发展,最终成为金融机构风险管理和价值创造的重要手段。  在静态资产负债管理技术方面,Clifford(1981)将缺口定义为浮动利率资产与浮动利率负债之间的差额,以及固定利率资产与固定利率负债之间的差额;J.A.Attba(1986)将随机优化与保险公司的资产负债管理结合,得到了含有不确定性的资产负债管理模型;随机优化思想在保险公司的大规模应用是Carino(1994)建立了Russell-Yasuda-Kasai模型,利用该模型能够在复杂的经济环境下,并综合各种实际限制条件做出准确的决策;Consigli和D

6、emPster(2000)利用动态随机优化进行动态的资产负债管理。在多期资产负债管理研究方面,McGill于1973年在《MultilevelProgramming》中最先提出。在此之后,Vincente和Calamai(1994),Dempe(2003)等人先后发表了关于二层规划问题的综述。Falk(1973)深入研究了线性Min-Max问题,它是两层规划的特殊形式,该问题的讨论为两层线性规划几何性质的研究和算法设计提供了理论基础。Bacrken(1978)和Choi(1988)用多层规划对竞争环境下有多目标的生产和市场决策问题、资源配置问题、多头垄断市场的决策等一系列问题进行建模、求解

7、,结果表明,多层规划建模优于传统的建模方法。国内关于多层规划的算法研究方面,王谦、汪寿阳、尹红霞等(1994)采用Kuhn-Tucker条件及对偶理论分析了线性―二次双层规划问题,并给出了一些二层规划问题的算法。阮国桢、杨丰梅、汪寿阳(1996)在对多层线性规划问题可行解的充要条件进行了讨论,并提出了一种单纯型法对该问题进行求解。王广民,万仲平等(2005)在提出可行度概念的基础上,研究了下层以最优解返回上层的二层线性规

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