基于SJC—Vine-Copula函數的保險業上市公司風險的關聯度研究——系統性風險的視角
關鍵詞：保險公司風險 風險關聯度 kmv模型
摘要：關聯度風險是導致系統性風險的主要原因。研究保險公司的關聯度風險需要考慮風險增加的相關性和風險降低的相關性,即關聯度的非對稱性。本文使用市場導向的KMV模型測度保險公司的風險并形成時間序列,之后使用SJC-Vine-Copula函數研究分析保險公司風險之間的關聯度。實證分析結果表明,保險公司在風險增加和風險降低之間的關聯度具有非對稱特征。一些保險公司之間風險增加的關聯度高于風險降低的關聯度;一些保險公司之間風險降低的關聯度大于風險增加的關聯度。此外,從各個年份的關聯度風險來看,保險公司之間的關聯度呈現出時變的特征和異質性特征,不同年份以及不同保險公司之間的關聯度特征較為復雜,但非對稱性明顯。基于關聯度視角來看,中國保險業在2013年系統性風險最高。整體而言,新華保險和中國平安、中國人壽和中國太保關聯度較強,監管應重點關注中國平安。
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