基于SVM-SRISK的非上市保险公司系统性风险度量

被引:25
作者
张琳
汤薇
林晓婕
周媛
机构
[1] 湖南大学金融与统计学院
关键词
SRISK; 支持向量机回归; 系统性风险; 非上市保险公司;
D O I
10.13497/j.cnki.is.2018.06.001
中图分类号
F842.3 [保险组织];
学科分类号
120404 ; 020204 ;
摘要
从我国保险业现状出发,度量占市场份额70%的前18家保险公司引发系统性风险的可能性。本文采用SRISK方法度量上市公司系统性风险大小,运用数据挖掘中的支持向量机SVM回归模型,利用其适用小样本、高维性和非线性数据分析的特点,建立系统性风险大小与公司财务指标之间的相关关系,从而实现非上市公司系统性风险SRISK以及系统性风险贡献度SRISK%的度量,为我国非上市保险公司系统性风险的度量方法提供了理论参考依据。实证发现我国保险公司SRISK年均增长率达50%以上;财险公司占比27.8%,对系统性风险的贡献却为0;非上市公司对系统性风险的平均贡献在2014年约5.53%略低于上市公司的5.67%,在2015年上升至6.3%,在2016年小幅下跌至6.0%,说明度量非上市公司系统性风险的必要性。同时,本文研究发现存在系统性资本短缺的保险公司实际财务杠杆率大于其适用的杠杆率,因此监管部门有必要对保险机构实施偿付能力充足率监管的同时,加强其审慎财务杠杆率的监管。
引用
收藏
页码:3 / 15
页数:13
相关论文
共 15 条
[1]   基于BP-KMV模型的非上市公司信用风险度量 [J].
曾玲玲 ;
潘霄 ;
叶曼 .
财会月刊, 2017, (18) :47-55
[2]   基于CoVaR的保险机构系统性风险研究 [J].
郑梦灵 ;
王丽珍 .
上海保险, 2017, (01) :42-48
[3]   中国保险业系统性风险评估及影响因素研究 [J].
徐华 ;
魏孟欣 ;
陈析 .
保险研究, 2016, (11) :3-15
[4]   我国非上市公司信用风险度量的研究——基于期权定价PFM模型和支持向量机SVM回归分析 [J].
刘艳春 ;
崔永生 .
辽宁大学学报(哲学社会科学版), 2016, 44 (06) :88-97
[5]   非上市保险公司信用风险动态度量 [J].
谢远涛 ;
孙晓珂 ;
孙航 .
保险研究, 2016, (07) :35-43
[6]   我国系统重要性金融机构的识别与监管——基于系统性风险指数SRISK方法的分析 [J].
梁琪 ;
李政 ;
郝项超 .
金融研究, 2013, (09) :56-70
[7]   我国财产保险公司盈利模式的实证研究——基于杜邦分析方法 [J].
赵桂芹 ;
高奉玉 ;
胡皓南 .
上海金融 , 2013, (09) :33-38+116
[8]   我国金融机构系统性风险测度——基于DGC-GARCH模型的研究 [J].
方意 ;
赵胜民 ;
王道平 .
金融监管研究, 2012, (11) :26-42
[9]   供应链金融视角下的中小企业信用风险评估研究——基于SVM与BP神经网络的比较研究 [J].
胡海青 ;
张琅 ;
张道宏 .
管理评论, 2012, 24 (11) :70-80
[10]   我国金融机构的系统性风险贡献测度与监管——基于边际风险贡献与杠杆率的研究 [J].
范小云 ;
王道平 ;
方意 .
南开经济研究, 2011, (04) :3-20