基于Copula-CVaR组合模型的寿险公司整合风险测算

伴随我国金融市场整体发展程度的提升,杠杆水平提速已成为风险控制的关键所在。保险市场作为社会经济稳定器与助推器,风险有效分散、合理管控一直是其中的热点问题。文章构建Copula-CVaR组合模型,测度中国寿险公司整合风险。为提高寿险公司资产组合拟合精度,构建GARCH(1,1)-skewt模型拟合资产组合收益的边缘分布,并刻画其相依结构。通过比较样本对象VaR和CVaR测算数值,得出对整合风险测度的适用方法。实证结果显示,证券类资产对寿险公司风险影响较大,而CVaR更适用于该特征下整合风险衡量。计算结果也与寿险市场现实投资结构相符,进一步佐证了Copula-CVaR模型在寿险公司风险度量中的科学性。