基于ERM理論的財產(chǎn)保險公司風(fēng)險預(yù)警與控制研究.pdf

1、財產(chǎn)保險是一種高風(fēng)險行業(yè)，其業(yè)務(wù)經(jīng)營過程中所面臨的風(fēng)險遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他企業(yè)，尤其是在我國保險業(yè)快速發(fā)展的今天，許多財產(chǎn)保險公司在償付能力、投資盈利能力、承保能力等方面逐漸暴露出眾多問題。如何有效地識別、評價財產(chǎn)保險公司面臨的各種風(fēng)險尤其是核心風(fēng)險，建立全面、積極的預(yù)警和防范機制，不僅對財產(chǎn)保險公司來說具有生死攸關(guān)的重要現(xiàn)實意義，而且對于提高我國民族保險業(yè)的經(jīng)營效益和增強其市場競爭能力，推進(jìn)我國保險業(yè)與國際保險業(yè)的接軌，完善我國的保險市場以及

2、發(fā)展我國的風(fēng)險管理科學(xué)都具有十分重要的理論價值和現(xiàn)實意義。
　　 全面風(fēng)險管理(Enterprise risk management,ERM)是風(fēng)險管理領(lǐng)域的最新發(fā)展，它要求企業(yè)從全局和整體的角度，全員、全過程參與風(fēng)險的管控，使得企業(yè)關(guān)注風(fēng)險的焦點從戰(zhàn)術(shù)層面提升到戰(zhàn)略的層面，從而豐富了風(fēng)險管理的內(nèi)涵。本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，從系統(tǒng)論的角度出發(fā)，綜合運用保險學(xué)、人工智能、模糊數(shù)學(xué)、運籌學(xué)以及行為科學(xué)等學(xué)科的理論和方法，對全面風(fēng)險管理

3、理論在我國財產(chǎn)保險公司風(fēng)險預(yù)警與控制中的應(yīng)用進(jìn)行了全面深入的研究。
　　 首先依據(jù)全面風(fēng)險管理理念，結(jié)合國內(nèi)保險業(yè)的風(fēng)險特性，重新審視財產(chǎn)保險公司風(fēng)險預(yù)警與控制的內(nèi)涵和外延。構(gòu)建了財產(chǎn)保險公司全面風(fēng)險預(yù)警的框架體系，包括系統(tǒng)要素組成、功能以及運行模式等。
　　 其次，提出了一套全面風(fēng)險識別的分析基礎(chǔ)與架構(gòu)。財產(chǎn)保險公司全面風(fēng)險識別可以看作是一個輸入到輸出的過程，輸入端包括影響財產(chǎn)保險公司運營狀況的各種內(nèi)外因素，采用環(huán)境掃

4、描法進(jìn)行處理，獲得財產(chǎn)保險公司面臨的一般環(huán)境特征和特有特征，然后進(jìn)一步深入分析財產(chǎn)保險公司內(nèi)外部環(huán)境面臨的具體風(fēng)險，最后輸出端得到財產(chǎn)保險公司的全面風(fēng)險結(jié)構(gòu)表。
　　 指標(biāo)體系的研究和設(shè)置是全面風(fēng)險預(yù)警最關(guān)鍵的部分，也是難點，它直接決定了全面風(fēng)險預(yù)警的質(zhì)量。在全面風(fēng)險識別的基礎(chǔ)上，根據(jù)權(quán)威文獻(xiàn)的研究成果以及國內(nèi)外保險監(jiān)管機構(gòu)的相關(guān)規(guī)定，首次提出了一套財產(chǎn)保險公司全面風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)初始體系。該體系包括財務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)初始子體系和非財

5、務(wù)風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)初始子體系，全面覆蓋了財產(chǎn)保險公司面臨的各種內(nèi)外部風(fēng)險。為了能夠有效地為全面風(fēng)險預(yù)警模型提供可靠的輸入信息，分別利用聚類分析、T檢驗和相關(guān)性分析等方法對該體系中各子體系指標(biāo)進(jìn)行了篩選，最終得到了財產(chǎn)保險公司全面風(fēng)險預(yù)警指標(biāo)體系。
　　 接著提出了一種基于全局優(yōu)化遺傳算法和支持向量機的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警模型(HOGAGP-SVM)，利用全局優(yōu)化遺傳算法來提高支持向量機在兩個方面的效果：特征子集選擇和參數(shù)最優(yōu)化。將該模型應(yīng)用

6、于中國財產(chǎn)保險公司的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警，與邏輯回歸模型(LRA)、多元判別分析模型(MDA)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和純支持向量機模型(PSVM)、混合標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法支持向量機模型(GA-SVM)的風(fēng)險預(yù)警效果進(jìn)行比較。結(jié)果顯示，一方面特征子集的選擇和參數(shù)的選擇相互影響，另一方面模型在尋找最優(yōu)特征子集和SVM參數(shù)方面是有效的。模型不僅提高了財務(wù)風(fēng)險預(yù)警的準(zhǔn)確率，而且模型的兩類分類錯誤率(尤其是第一類分類錯誤率)相對其他模型也有了明

7、顯下降。
　　 為了切實有效地對財產(chǎn)保險公司面臨的全面風(fēng)險做出預(yù)警，提出了一個基于粗糙集和分類器集成的預(yù)警模型，從而克服單純使用財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警而出現(xiàn)預(yù)警結(jié)果滯后的缺點。該模型預(yù)警過程包括以下三個階段：首先是特征子集的選擇，應(yīng)用RS和VPRS約簡信息系統(tǒng)及進(jìn)一步減少屬性，從而獲得兩個特征子集1和2；其次使用約簡后的兩個數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類；最后利用集成機制(多數(shù)表決法)對分類器進(jìn)行集成，輸出預(yù)警結(jié)果。無論在第一類錯誤率、第

8、二類錯誤率還是總體預(yù)測準(zhǔn)確率等各個方面，集成模型的表現(xiàn)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其它單一模型。這不僅表明了本文提出的集成模型在提高財產(chǎn)保險公司全面風(fēng)險預(yù)警準(zhǔn)確率方面效果顯著，而且針對其它二分類問題，該模型也是一個非常有潛力的工具。
　　 全面風(fēng)險預(yù)警是手段，而全面風(fēng)險控制才是最終的目的。借鑒控制理論、ERM理念以及財產(chǎn)保險公司的風(fēng)險管理實踐，貫徹事前控制為主，事中控制和事后控制為輔的指導(dǎo)原則，構(gòu)建了財產(chǎn)保險公司全面風(fēng)險控制框架；提出從組織管理、