周 樺 谷 雨 鄭蘇晉

一、引言

2012年年初，原保監(jiān)會(huì)啟動(dòng)“中國(guó)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)向償付能力體系”(簡(jiǎn)稱“償二代”)建設(shè)工作；2015年2月，該體系全部主干技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)共17項(xiàng)監(jiān)管規(guī)則發(fā)布，“償二代”進(jìn)入過(guò)渡試運(yùn)行期；2016年，中國(guó)保險(xiǎn)業(yè)新監(jiān)管體系“償二代”正式實(shí)施。

“償二代”確立了定量資本要求、定性監(jiān)管要求和市場(chǎng)約束機(jī)制的三支柱監(jiān)管體系，其中第一支柱定量資本要求為核心內(nèi)容。根據(jù)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展實(shí)際，最低資本要求的計(jì)算方式選用了較為簡(jiǎn)單的標(biāo)準(zhǔn)模型因子法與情景法，因子與不利情景參數(shù)根據(jù)我國(guó)當(dāng)時(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、歷史數(shù)據(jù)及未來(lái)趨勢(shì)設(shè)定。

因子法與情景法相較內(nèi)部模型法更易于監(jiān)管實(shí)施，但因子與情景參數(shù)的準(zhǔn)確性及調(diào)整的剛性均會(huì)影響監(jiān)管效果：金融市場(chǎng)的環(huán)境在不斷變化，保險(xiǎn)市場(chǎng)的主體又存在極大差異，標(biāo)準(zhǔn)模型中固定的風(fēng)險(xiǎn)因子和壓力情景參數(shù)在多大程度上可以反映市場(chǎng)狀況？主要影響因素又有哪些？回答這些問(wèn)題對(duì)于銀保監(jiān)會(huì)進(jìn)一步完善我國(guó)償付能力監(jiān)管體系具有重要意義。

對(duì)于“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法中因子與不利情景參數(shù)設(shè)定問(wèn)題，沈立和謝志剛(2014)[1]、王靈芝(2015)[2]、周樺和趙婉竹(2016)[3]等均有相關(guān)研究，但對(duì)于保險(xiǎn)公司投資信用債而須計(jì)提的最低資本核算仍未有系統(tǒng)的定量研究，而這正是本文研究的重點(diǎn)：保險(xiǎn)公司持有信用債主要面臨利率風(fēng)險(xiǎn)和信用利差風(fēng)險(xiǎn)，根據(jù)“償二代”7號(hào)文與8號(hào)文的監(jiān)管要求，保險(xiǎn)公司需要對(duì)這些風(fēng)險(xiǎn)計(jì)提最低資本。

保險(xiǎn)公司是債券市場(chǎng)的重要參與者。從2008年至2016年，我國(guó)保險(xiǎn)公司對(duì)債券的投資比例一直保持在34%以上，其中信用債中最大品種公司債在債券總投資中的比重從2008年的26.2%上升到2016年的45.1%。[注]數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。公司債投資帶來(lái)收益的同時(shí)也帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)：隨著我國(guó)利率市場(chǎng)化的推進(jìn)，利率波動(dòng)幅度增大，保險(xiǎn)公司投資公司債若資產(chǎn)負(fù)債久期無(wú)法完全匹配將導(dǎo)致公司盈余波動(dòng)，形成利率風(fēng)險(xiǎn)；自2014年“超日債”事件打破中國(guó)債券市場(chǎng)“剛性兌付”局面后，我國(guó)債券市場(chǎng)頻頻發(fā)生債券違約事件，2018年上半年，違約債券規(guī)模共計(jì)142億元，超過(guò)2017年全年違約規(guī)模的一半，折合年度違約率約為0.53%，高于2017年違約率水平，我國(guó)債券市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)日益顯現(xiàn)。

由于保險(xiǎn)公司持有債券規(guī)模大，持債導(dǎo)致的利率風(fēng)險(xiǎn)大，且債券信用風(fēng)險(xiǎn)逐步顯現(xiàn)，保險(xiǎn)公司投資公司債的利率風(fēng)險(xiǎn)與信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本規(guī)定的科學(xué)性就極為重要。本文將以我國(guó)債券市場(chǎng)中公司債的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，用市場(chǎng)一致性方法以及“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法分別評(píng)估投資于公司債的風(fēng)險(xiǎn)最低資本，并進(jìn)行敏感性分析，尋找影響最低資本的主要因素，并評(píng)估“償二代”文件中相應(yīng)最低資本計(jì)算方法的合理性，為銀保監(jiān)會(huì)進(jìn)一步完善償付能力監(jiān)管規(guī)則提出相關(guān)的政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)保險(xiǎn)業(yè)償付能力監(jiān)管

2003年3月，《保險(xiǎn)公司償付能力額度及監(jiān)管指標(biāo)管理規(guī)定》(保監(jiān)會(huì)令[2003]1號(hào))經(jīng)審議通過(guò)，標(biāo)志我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)第一代償付能力監(jiān)管制度正式確立[注]我國(guó)保險(xiǎn)公司償付能力監(jiān)管概念最早出現(xiàn)于1985年國(guó)務(wù)院《保險(xiǎn)企業(yè)監(jiān)管暫行條例》。2001年，保監(jiān)會(huì)印發(fā)《保險(xiǎn)公司最低償付能力及監(jiān)管指標(biāo)管理規(guī)定(試行)》(保監(jiān)發(fā)[2001]53號(hào))，成為我國(guó)第一部系統(tǒng)全面的償付能力監(jiān)管規(guī)定。2003年《保險(xiǎn)公司償付能力額度及監(jiān)管指標(biāo)管理規(guī)定》頒布，去掉“試行”二字，確立了我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)第一代償付能力監(jiān)管體系的建立，該體系到2008年6月修訂為《保險(xiǎn)公司償付能力管理規(guī)定》(保監(jiān)會(huì)令[2008]1號(hào))。。我國(guó)“償一代”的建立借鑒自歐盟保險(xiǎn)業(yè)償付能力監(jiān)管體系(簡(jiǎn)稱“SolvencyⅠ”)，該體系源于歐盟1973年所制定的產(chǎn)險(xiǎn)指令(Non-Life Directive)，以及于1979年頒布的壽險(xiǎn)指令(Life Directive)。由于Solvency Ⅰ基于規(guī)模的資本監(jiān)管特點(diǎn)落后于保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展，從2001年5月開始，歐盟下屬的保險(xiǎn)委員會(huì)啟動(dòng)了基于風(fēng)險(xiǎn)的Solvency Ⅱ建設(shè)項(xiàng)目，同時(shí)，國(guó)外學(xué)者也開始了對(duì)Solvency Ⅱ的相關(guān)研究，這些研究主要包括兩個(gè)方面的內(nèi)容，一是在最低資本要求下進(jìn)行最優(yōu)資產(chǎn)配置的研究，二是通過(guò)市場(chǎng)一致性方法重新測(cè)算最低資本，以研究標(biāo)準(zhǔn)法的準(zhǔn)確性與適用性。Pfeifer和Strassburger(2008)[4]通過(guò)研究表明：標(biāo)準(zhǔn)法在計(jì)算總風(fēng)險(xiǎn)最低資本時(shí)所使用的簡(jiǎn)單平方根公式大部分情況下會(huì)低估真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，要得到確切的風(fēng)險(xiǎn)聚合公式必須對(duì)市場(chǎng)上各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)的分布特征與相依性進(jìn)行細(xì)致考察；Van等(2010)[5]認(rèn)為，Solvency Ⅱ下的產(chǎn)品設(shè)計(jì)與投資策略對(duì)資本要求的影響遠(yuǎn)高于Solvency Ⅰ，保險(xiǎn)公司若要制定風(fēng)險(xiǎn)收益權(quán)衡下的最優(yōu)投資策略，應(yīng)使用更加復(fù)雜的多期隨機(jī)模型。Gatzert和Martin(2012)[6]比較了Solvency Ⅱ框架下市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)最低資本在標(biāo)準(zhǔn)法和內(nèi)部模型法下計(jì)算的差異，指出模型選擇和參數(shù)估計(jì)對(duì)計(jì)算結(jié)果有重要影響。Braun等(2015)[7]發(fā)現(xiàn)Solvency Ⅱ中使用固定的壓力因子會(huì)導(dǎo)致保險(xiǎn)公司為避免計(jì)提過(guò)多最低資本而放棄一些低風(fēng)險(xiǎn)高收益的經(jīng)濟(jì)上合理的產(chǎn)品組合。B?lviken和Guillen(2017)[8]利用對(duì)數(shù)正態(tài)分布假設(shè)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)聚合，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)定的風(fēng)險(xiǎn)聚合方式進(jìn)行了對(duì)比研究，并提出改進(jìn)意見(jiàn)，認(rèn)為使用文中模型更能使solvency Ⅱ的監(jiān)管邏輯保持一致。

由于我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)償付能力監(jiān)管體系對(duì)歐盟的借鑒，國(guó)內(nèi)學(xué)者也在國(guó)外學(xué)者對(duì)Solvency Ⅱ研究的基礎(chǔ)上展開了對(duì)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)償付能力資本要求的相關(guān)研究。沈立和謝志剛(2014)[1]對(duì)“償二代”下財(cái)險(xiǎn)準(zhǔn)備金風(fēng)險(xiǎn)最低資本要求進(jìn)行了比較測(cè)算，發(fā)現(xiàn)“償二代”下資本要求與95%置信水平下的資本要求結(jié)果比較接近。周樺和張娟(2014)[9]采用Smith-Wilson利率模型，與“償二代”規(guī)定的750天移動(dòng)平均利率曲線在準(zhǔn)備金測(cè)算方面進(jìn)行對(duì)比和分析，發(fā)現(xiàn)750天移動(dòng)平均法具有時(shí)滯性。王靈芝(2015)[2]針對(duì)分紅險(xiǎn)與萬(wàn)能險(xiǎn)隱含的保證收益率和退保權(quán)價(jià)值(TVOG)的計(jì)量問(wèn)題建立隨機(jī)模型，計(jì)算了市場(chǎng)一致法下的TVOG因子，通過(guò)比較，認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)定低估了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。周樺和趙婉竹(2016)[3]則對(duì)“償二代”8號(hào)文中商業(yè)銀行違約風(fēng)險(xiǎn)因子設(shè)定的合理性進(jìn)行了討論，發(fā)現(xiàn)“償二代”對(duì)不同類型銀行交易對(duì)手的因子設(shè)定與市場(chǎng)數(shù)據(jù)反映的結(jié)果存在差異，應(yīng)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整。

以上國(guó)內(nèi)研究對(duì)“償二代”中財(cái)險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)、利率模型選擇、內(nèi)嵌保證與選擇權(quán)，以及交易對(duì)手違約風(fēng)險(xiǎn)的最低資本等方面進(jìn)行了探討，而本文則以信用債這一保險(xiǎn)公司投資資產(chǎn)為研究對(duì)象，計(jì)算持債的信用利差風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本，并與“償二代”結(jié)果做比較分析。

(二)信用風(fēng)險(xiǎn)模型

本文研究涉及信用利差風(fēng)險(xiǎn)，故需考察信用風(fēng)險(xiǎn)研究方法，并選擇恰當(dāng)方法建模。

基于早期信用風(fēng)險(xiǎn)分析中借款人名譽(yù)、資本、償還能力、抵押物等影響信用風(fēng)險(xiǎn)的因素，Altman等(1977)[10]通過(guò)財(cái)務(wù)指標(biāo)的組合構(gòu)造，提出能夠判斷違約風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生可能性的ZETA判別模型，在此基礎(chǔ)上結(jié)合logit模型可進(jìn)一步預(yù)測(cè)違約概率。此類方法基于歷史財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，存在時(shí)間滯后和模型較為僵化的問(wèn)題。隨著隨機(jī)模型在金融學(xué)中的大量引入，學(xué)者們提出了四類新的信用風(fēng)險(xiǎn)建模方法。第一類方法以破產(chǎn)理論為基礎(chǔ)，運(yùn)用Black-Scholes模型(Black和Scholes，1973[11])和Merton(1974)[12]的期權(quán)定價(jià)原理，利用公司的期初資產(chǎn)價(jià)值、波動(dòng)率以及負(fù)債價(jià)值計(jì)算公司的預(yù)期破產(chǎn)概率?；谠摾碚搼?yīng)用最廣的是KMV公司于1993年提出的KMV模型。此類模型只適用于上市公司，這導(dǎo)致其應(yīng)用的局限性。第二類為Altman(1989)[13]借鑒死亡率建模方法來(lái)為債券違約率建模的方法，但這種方法必須建立在大量違約數(shù)據(jù)積累的基礎(chǔ)上，這阻礙了數(shù)據(jù)尚未充分積累的新興市場(chǎng)使用該類方法。第三類是Altman等(1994)[14]借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)現(xiàn)變量間隱含關(guān)系的建模方法，這類方法不再基于線性假設(shè)，違約判斷的準(zhǔn)確率得到了提升，但此類方法數(shù)據(jù)處理過(guò)程不透明，得到的影響因素缺乏經(jīng)濟(jì)學(xué)理論解釋。第四類方法由Jonkhart(1979)[15]提出，該法基于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券和風(fēng)險(xiǎn)債券的信用利差情況來(lái)得到隱含違約率，由于此種方法所需要外部數(shù)據(jù)較少，且建立的模型有經(jīng)濟(jì)理論含義，故得到了較為廣泛的使用。本文在信用風(fēng)險(xiǎn)建模時(shí)采用的JLT模型(Jarrow等，1997[16])，即屬于第四類模型，該模型利用具有馬爾科夫鏈性質(zhì)的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣來(lái)衡量信用風(fēng)險(xiǎn)，可用于對(duì)信用債和信用衍生品定價(jià)的研究中。

國(guó)內(nèi)采用KMV模型研究信用風(fēng)險(xiǎn)度量及信用風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)居多：蔣彧和高瑜(2015)[17]發(fā)現(xiàn)修正后的KMV模型可以運(yùn)用于中國(guó)上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與評(píng)估；周沅帆(2009)[18]、李晟和張宇航(2016)[19]運(yùn)用KMV模型分別對(duì)我國(guó)上市保險(xiǎn)公司和商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。近年來(lái)對(duì)JLT模型的探討和應(yīng)用也開始出現(xiàn)：周麗莉和姜凌(2009)[20]對(duì)JLT模型建立的關(guān)鍵步驟——信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣的建立和估計(jì)進(jìn)行過(guò)理論梳理；賀思輝和李正賓(2017)[21]利用此模型進(jìn)行了公司債價(jià)格的測(cè)算，并與實(shí)際發(fā)行價(jià)格進(jìn)行了對(duì)比研究。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)上市公司違約概率的研究，KMV模型使用較多，但該模型無(wú)法估計(jì)信用評(píng)級(jí)的轉(zhuǎn)移概率，也就無(wú)法為信用利差定價(jià)，這使得我們無(wú)法使用該模型計(jì)算信用債信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本。而JLT模型可以利用債券評(píng)級(jí)信息、市場(chǎng)利率債和信用債價(jià)格數(shù)據(jù)估計(jì)信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移概率矩陣和違約概率矩陣，得到信用利差的期限結(jié)構(gòu)，從而計(jì)算信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本。

(三)利率模型與利率風(fēng)險(xiǎn)度量

對(duì)于金融產(chǎn)品定價(jià)與金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的研究中，往往需要對(duì)市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率進(jìn)行隨機(jī)建模。典型的隨機(jī)利率模型有Vasicek(1977)[22]、Cox等(1985)[23]以及Hull和White(1990)[24]等模型。在我國(guó)利率市場(chǎng)實(shí)證研究中最常用的利率期限結(jié)構(gòu)模型是Vasicek模型和CIR模型，謝赤和吳偉雄(2002)[25]使用廣義矩方法，利用中國(guó)貨幣市場(chǎng)數(shù)據(jù)，分別對(duì)Vasicek和CIR模型進(jìn)行了擬合，他們發(fā)現(xiàn)，Vasicek模型相較CIR模型能更好地?cái)M合中國(guó)貨幣市場(chǎng)利率的變動(dòng)趨勢(shì)。

利用Vasicek利率模型，保險(xiǎn)學(xué)者開展了相關(guān)研究。Martin(2013)[26]比較研究了選用Vasicek模型和CIR模型時(shí)，Solvency Ⅱ標(biāo)準(zhǔn)法計(jì)算利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本的不同結(jié)果。趙靜宇和李秀芳(2008)[27]、趙靜宇等(2008)[28]通過(guò)Vasicek模型，分析了隨機(jī)利率市場(chǎng)環(huán)境下的保險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)和準(zhǔn)備金評(píng)估。鄧平緊和李靜(2016)[29]提出了使用嵌套隨機(jī)模擬方法度量利率風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)資本的方法，并發(fā)現(xiàn)模擬次數(shù)和置信水平的設(shè)定對(duì)最終得到經(jīng)濟(jì)資本的數(shù)值具有很大影響。鄭蘇晉等(2017)[30]采用Vasicek利率模型模擬國(guó)債收益率，計(jì)算并討論了“償二代”下利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本計(jì)量規(guī)則設(shè)計(jì)的合理性問(wèn)題。

在計(jì)算金融風(fēng)險(xiǎn)，包括利率風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，在險(xiǎn)價(jià)值法(Value at Risk，簡(jiǎn)稱VaR)是學(xué)術(shù)研究中常用的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)。Solvency Ⅱ與“償二代”也選擇使用VaR指標(biāo)度量風(fēng)險(xiǎn)并作為最低資本計(jì)算的核心方法。Jorion(1996)[31]對(duì)VaR給出的定義為：在一定置信水平下，金融資產(chǎn)在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的最大可能損失。國(guó)內(nèi)關(guān)于VaR的計(jì)算方法已由宋錦智(2002)[32]進(jìn)行過(guò)具體的介紹和比較。

綜上，我國(guó)“償二代”已正式實(shí)施，國(guó)外有關(guān)Solvency Ⅱ的研究值得借鑒，通過(guò)對(duì)保險(xiǎn)償付能力方面的文獻(xiàn)梳理，我們發(fā)現(xiàn)我國(guó)保險(xiǎn)公司投資信用債的信用利差風(fēng)險(xiǎn)與利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本設(shè)定仍需深入研究。在進(jìn)行此研究時(shí)，JLT信用風(fēng)險(xiǎn)模型與Vasicek利率模型可用于刻畫市場(chǎng)波動(dòng)，基于模型上測(cè)算的市場(chǎng)一致性最低資本要求可與“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法結(jié)果進(jìn)行對(duì)比研究。

三、“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法

“償二代”所需計(jì)量的量化風(fēng)險(xiǎn)最低資本涵蓋了市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)最低資本、保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)最低資本和信用風(fēng)險(xiǎn)最低資本。本文所研究的利率風(fēng)險(xiǎn)和信用利差風(fēng)險(xiǎn)分屬市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)大類。

(一)利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本

利率風(fēng)險(xiǎn)是指由于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的不利變動(dòng)導(dǎo)致公司遭受非預(yù)期損失的風(fēng)險(xiǎn)，以公允價(jià)值計(jì)量且具有明確期限的境內(nèi)投資資產(chǎn)均需計(jì)算利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本。人身保險(xiǎn)公司的利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本采用情景法計(jì)算：

MCint=Max[(AAbasic-PVbasic)

-(AAadverse-PVadverse), 0][注]具體計(jì)算方法、相關(guān)變量含義和參數(shù)取值見(jiàn)保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《保險(xiǎn)公司償付能力監(jiān)管規(guī)則第7號(hào)：市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)最低資本》。

(1)

(二)信用風(fēng)險(xiǎn)最低資本

保險(xiǎn)公司面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)包括信用利差風(fēng)險(xiǎn)和交易對(duì)手違約風(fēng)險(xiǎn)，前者是指由于利差(資產(chǎn)收益率超過(guò)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的部分)的不利變動(dòng)而導(dǎo)致保險(xiǎn)公司遭受非預(yù)期損失的風(fēng)險(xiǎn)，后者是指交易對(duì)手不能履行或者不能按時(shí)履行其合同義務(wù)導(dǎo)致保險(xiǎn)公司遭受非預(yù)期損失的風(fēng)險(xiǎn)。本文主要考慮的是以公允價(jià)值計(jì)量的債券，相對(duì)應(yīng)的研究對(duì)象為信用利差風(fēng)險(xiǎn)。

信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本的計(jì)算公式采用的是因子法，計(jì)算公式為：

MCsp=EX×RF[注]具體計(jì)算方法、相關(guān)變量含義和參數(shù)取值見(jiàn)保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《保險(xiǎn)公司償付能力監(jiān)管規(guī)則第8號(hào)：信用風(fēng)險(xiǎn)最低資本》。

(2)

(三)總最低資本

保險(xiǎn)公司應(yīng)當(dāng)按照償付能力監(jiān)管準(zhǔn)則有關(guān)規(guī)定計(jì)量保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)等量化風(fēng)險(xiǎn)最低資本，并考慮風(fēng)險(xiǎn)分散效應(yīng)和特定類別保險(xiǎn)合同的損失吸收效應(yīng)，計(jì)算公式為：

(3)

四、市場(chǎng)一致性方法

(一)市場(chǎng)一致性方法

在“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法中，無(wú)論是利率風(fēng)險(xiǎn)還是信用利差風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管文件中都給出了明確的風(fēng)險(xiǎn)因子和利率評(píng)估曲線在不利情景下的變動(dòng)數(shù)值，然而市場(chǎng)環(huán)境在不斷變化，相對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)因子和利率不利變動(dòng)也不穩(wěn)定，我們假設(shè)風(fēng)險(xiǎn)因子不再是固定的數(shù)值，而是根據(jù)債券市場(chǎng)上實(shí)際的信用等級(jí)調(diào)整，以及債券的投資收益率波動(dòng)而變化。利率曲線則使用距評(píng)估時(shí)點(diǎn)最近的國(guó)債收益率曲線，利用Vasicek模型進(jìn)行擬合得到。為了與“償二代”的最低資本具有可比性，市場(chǎng)一致性方法也選擇一年的VaR方法利用蒙特卡洛模擬進(jìn)行計(jì)算。另外，延續(xù)JLT模型的假設(shè)“違約過(guò)程與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率r(t)的波動(dòng)是相互獨(dú)立的”[16]。

(二)JLT信用風(fēng)險(xiǎn)模型

1.模型介紹。

JLT模型是一個(gè)關(guān)于信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)差期限結(jié)構(gòu)的馬爾科夫模型。在這個(gè)模型中，違約時(shí)間定義在一個(gè)離散的交易環(huán)境中，假設(shè)違約過(guò)程是一個(gè)具有吸收態(tài)的馬爾科夫鏈，即公司一旦發(fā)生違約事件，則生命周期就此結(jié)束。JLT模型通過(guò)信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣和違約概率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)債券進(jìn)行定價(jià)。

2.信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

(1)轉(zhuǎn)移概率矩陣定義。定義一個(gè)有限狀態(tài)空間S，S={1,2，…，k}，S代表可能的信用等級(jí)，1表示最高的信用等級(jí)，k-1表示最低信用等級(jí)，最末一個(gè)狀態(tài)k表示債券發(fā)生違約。這樣可以定義單期的k×k轉(zhuǎn)移概率矩陣：

(4)

其中，ψij(t,h)表示t時(shí)刻處于狀態(tài)i，在h時(shí)刻達(dá)到狀態(tài)j的轉(zhuǎn)移概率。對(duì)任意i和j，ψij(t,h)≥0。在轉(zhuǎn)移概率矩陣(4)中，狀態(tài)k為吸收態(tài)，即一旦達(dá)到違約狀態(tài)，就不能再返回到其他狀態(tài)，將達(dá)到違約的時(shí)刻定義為違約時(shí)間：

τ=inf{t∈N∶x(t)=k}

(5)

其中x(t)表示風(fēng)險(xiǎn)債券在t時(shí)刻的信用等級(jí)。

基于無(wú)套利和完備市場(chǎng)假設(shè)，在等價(jià)鞅測(cè)度下，存在一個(gè)π使得Q與ψ等價(jià)，即qij=πiψij，πi為期初信用等級(jí)為i的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)調(diào)整因子，則我們定義在風(fēng)險(xiǎn)中性概率測(cè)度Q下從時(shí)間t到t+1的轉(zhuǎn)移概率矩陣為：

(6)

Q(t)表示一期轉(zhuǎn)移概率矩陣，多期轉(zhuǎn)移概率矩陣可以表示為：

Q(s,t)=Q(s)Q(s+1)…Q(t-1)

(7)

(8)

其中，i=1,2,…,n;j=1,2,…,n。

當(dāng)存在多個(gè)時(shí)期的數(shù)據(jù)時(shí)，可以采用標(biāo)準(zhǔn)普爾所用的方法計(jì)算非條件概率[33]，即對(duì)每個(gè)時(shí)期的概率進(jìn)行加權(quán)平均，每期概率的權(quán)重為：

(9)

由此可計(jì)算出非條件概率為：

(10)

3.最低資本計(jì)算過(guò)程。

信用風(fēng)險(xiǎn)模型的整體框架流程如圖1所示。信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本、利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本和總最低資本要求的具體計(jì)算過(guò)程如下：

第一步：計(jì)算零息無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債價(jià)格。

在無(wú)套利和完備市場(chǎng)的假設(shè)下，定義零息債券的價(jià)格為債券在h時(shí)刻收到的支付額貼現(xiàn)值在風(fēng)險(xiǎn)中性概率測(cè)度Q下的期望值，即：

圖1 JLT信用風(fēng)險(xiǎn)模型

(11)

第二步：計(jì)算零息風(fēng)險(xiǎn)債價(jià)格。

假設(shè)短期利率波動(dòng)和信用轉(zhuǎn)移過(guò)程是相互獨(dú)立的，并且違約只發(fā)生在票息支付日，則信用等級(jí)x(t)=i的零息風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格可以表示為：

+Ι{τ≤h}·δ))

(12)

化簡(jiǎn)后可得：

+(1-δ)·(1-qik(t,h)))

(13)

通過(guò)式(13)可反推出風(fēng)險(xiǎn)中性概率測(cè)度下的違約率，通過(guò)零息風(fēng)險(xiǎn)債券與零息無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券的價(jià)差求出：

(14)

第三步：計(jì)算信用等級(jí)為x(t)=i的付息風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格。

(15)

其中，CF(h)表示到期日為T=max(t|CF(t)≠0)、面值為FV、息票率為C(t)的債券現(xiàn)金流：

(16)

第四步：計(jì)算付息風(fēng)險(xiǎn)債券的未來(lái)價(jià)格。

造成未來(lái)時(shí)刻債券價(jià)值不確定性的是信用風(fēng)險(xiǎn)和利率風(fēng)險(xiǎn)，利率風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)影響貼現(xiàn)因子影響債券價(jià)值，信用風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)影響未來(lái)時(shí)刻是否違約以及未來(lái)時(shí)刻債券等級(jí)來(lái)影響債券價(jià)值，將違約時(shí)刻記為τ，t時(shí)刻的信用評(píng)級(jí)為x(t)，在沒(méi)有再保險(xiǎn)的情況下，t=1時(shí)刻，付息風(fēng)險(xiǎn)債券的市場(chǎng)價(jià)值為如下形式：

MVB(1)=Ι{τ>1}·(B(1)x(1)=i+CF(1))

+Ι{τ≤1}·δ·FV

(17)

總最低資本要求MC為：

(18)

除計(jì)算投資于債券的總風(fēng)險(xiǎn)資本外，還需要對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)和信用利差風(fēng)險(xiǎn)單獨(dú)計(jì)量。若僅考慮利差風(fēng)險(xiǎn)，則不再使用Vasicek模型假設(shè)利率的隨機(jī)變動(dòng)，而是采用平均收益率，從而固定貼現(xiàn)因子p(t,h)，債券價(jià)值的變動(dòng)只來(lái)自于信用等級(jí)變化和違約情況，沒(méi)有利率風(fēng)險(xiǎn)。

(19)

在t=1時(shí)刻，付息債券的市場(chǎng)價(jià)值為：

MVB(1)=B(1)+CF(1)

(20)

代入式(18)即可計(jì)算利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本。

五、數(shù)據(jù)與實(shí)證

(一)模型參數(shù)校準(zhǔn)

1.我國(guó)公司債信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)。

根據(jù)上文信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣的計(jì)算方法，從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中選取2011年到2017年間所有公司債信用評(píng)級(jí)數(shù)據(jù)以及信用評(píng)級(jí)調(diào)整數(shù)據(jù)，以此作為依據(jù)，利用公式(8)～公式(10)分別計(jì)算出各年的信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣，然后通過(guò)加權(quán)平均，求出我國(guó)2011—2017年間公司債的一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)值。結(jié)果如表1所示。

表1 2011—2017年一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣估計(jì)值

從一年期信用等級(jí)轉(zhuǎn)移概率矩陣的估計(jì)結(jié)果中可見(jiàn)，信用等級(jí)在A+及A+以上的公司債均有可能發(fā)生信用等級(jí)的變化。以評(píng)級(jí)為AAA的公司債為例，有98.28%的概率維持在AAA等級(jí)，1.45%概率降至等級(jí)AA+，0.27%概率降至等級(jí)AA。

2.我國(guó)公司債違約概率的估計(jì)。

本文以2016年1月1日到2016年12月31日共249個(gè)交易日的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，選取1年期到10年期的國(guó)債收益率和不同信用等級(jí)的公司債收益率作為樣本數(shù)據(jù)，并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單平均求得它們的收益率均值，用以計(jì)算不同期限的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格，以及不同期限不同信用等級(jí)的公司債價(jià)格，利用公式(14)對(duì)我國(guó)公司債違約率進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 債券違約概率(qik)

由表2可見(jiàn)各評(píng)級(jí)債券各年內(nèi)的違約概率，如評(píng)級(jí)為AAA級(jí)的債券，1年內(nèi)違約概率為0.010 1，2年內(nèi)違約概率為0.019 3，……，10年內(nèi)違約概率為0.135 7，顯然債券違約率隨年限增加而增加。

3. Vasicek模型參數(shù)。

本文選取2014年1月2日至2016年12月31日共750個(gè)交易日的數(shù)據(jù)作為樣本，假設(shè)債券市場(chǎng)可以被分割為期限不同且互不相關(guān)的市場(chǎng)，對(duì)各個(gè)市場(chǎng)的收益率分別進(jìn)行擬合，參照劉湘云(2008)[34]的做法，將我國(guó)不同期限的中債國(guó)債到期收益率曲線分別用Vasicek模型進(jìn)行擬合，得到的參數(shù)估計(jì)如表3所示。

表3 Vasicek模型參數(shù)

4.付息風(fēng)險(xiǎn)債券的價(jià)格。

使用Vasicek模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，根據(jù)式(11)～式(15)可計(jì)算基于利率期限結(jié)構(gòu)的無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格，再結(jié)合回收率δ的數(shù)值即可對(duì)零息風(fēng)險(xiǎn)債券價(jià)格和付息風(fēng)險(xiǎn)債價(jià)格進(jìn)行求解。

本文采用穆迪公司(Moody’s)發(fā)布的1983至2016年平均回收率數(shù)據(jù)，不同類型證券的回收率δ由表4給出。

表4 各類債權(quán)資產(chǎn)回收率(%)

注：資料來(lái)源于Moody’s Investors Service 2016。

(二)資產(chǎn)假設(shè)

對(duì)保險(xiǎn)公司資產(chǎn)端，本文假設(shè)公司持有9只在2015年第四季度到2016年第一季度發(fā)行的真實(shí)債券。為便于計(jì)算結(jié)果的分析，本文將9只債券發(fā)行時(shí)點(diǎn)假設(shè)為2015年12月31日，評(píng)估時(shí)點(diǎn)設(shè)定為2016年12月31日，不同期限和信用等級(jí)的債券息票率和評(píng)估時(shí)點(diǎn)的債券市場(chǎng)價(jià)值信息如表5所示。何平和金夢(mèng)(2010)[35]發(fā)現(xiàn)債券自身的信用評(píng)級(jí)和債券發(fā)行主體的信用評(píng)級(jí)均對(duì)債券內(nèi)部收益率具有解釋力，其中債項(xiàng)評(píng)級(jí)更為顯著，因此本文在債券的選擇中考慮使用債項(xiàng)評(píng)級(jí)。由于本文所選9只債券為優(yōu)先無(wú)擔(dān)保債券，根據(jù)表4，可設(shè)這9只債券的回收率為37.2%。

表5 債券具體信息

(三)信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本計(jì)算與比較

分別利用“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法和市場(chǎng)一致性方法計(jì)算9只債券在評(píng)估時(shí)點(diǎn)的信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本，計(jì)算結(jié)果如表6所示。

表6 信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本匯總 單位：元

① AAA級(jí)債券比AA+級(jí)債券的計(jì)算結(jié)果略高，可能是由于AAA和AA+級(jí)別的債券在兩年內(nèi)違約的概率均較小，因此違約風(fēng)險(xiǎn)差距不大，然而從AAA降至AA+級(jí)的收益率變動(dòng)幅度超過(guò)AA+降至AA級(jí)的收益率變動(dòng)幅度，因此承擔(dān)了更高的利差風(fēng)險(xiǎn)。

1.結(jié)果整體對(duì)比。

圖2將9只債券在兩種方法下的計(jì)算結(jié)果，分別按照從小到大的順序排序，通過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)：

圖2 信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本整體對(duì)比

(1)影響債券信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本的主要因素有兩個(gè)：信用等級(jí)與期限。但“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法與市場(chǎng)一致性方法下信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本受信用等級(jí)與期限的影響結(jié)果不同。“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法最低資本計(jì)算結(jié)果大小排序?yàn)橄劝雌谙夼帕?，再按信用等?jí)排列，也即標(biāo)準(zhǔn)法計(jì)算結(jié)果對(duì)于期限變化更加敏感；而市場(chǎng)一致性方法計(jì)算結(jié)果顯示低等級(jí)債券最低資本要求最高，其對(duì)于信用等級(jí)變化的敏感度更大。

(2)“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法下計(jì)算的信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本大小隨期限和信用等級(jí)變化的幅度遠(yuǎn)小于基于市場(chǎng)一致性方法計(jì)算的結(jié)果。這表明“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法實(shí)際上高估了短期限高等級(jí)債的最低資本要求，同時(shí)低估了長(zhǎng)期限低等級(jí)債最低資本要求。

2.單因素分析。

(1)債券期限。整體來(lái)看，市場(chǎng)一致性方法的計(jì)算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)法相比，其對(duì)期限變化的敏感程度更高。同一信用等級(jí)下，隨著債券期限的變化，債券在兩種方法下最低資本要求的變化幅度是不同的(見(jiàn)圖3)。從絕對(duì)數(shù)額來(lái)看，AAA級(jí)債券和AA+級(jí)債券在標(biāo)準(zhǔn)法下的結(jié)果遠(yuǎn)高于市場(chǎng)一致性方法下的測(cè)算結(jié)果，期限越短相對(duì)差異越大，AA級(jí)債券反之；從增長(zhǎng)速度來(lái)看，三個(gè)信用等級(jí)下市場(chǎng)一致性方法下的計(jì)算結(jié)果隨期限的相對(duì)增長(zhǎng)速度均高于標(biāo)準(zhǔn)法。

(2)債券信用等級(jí)。整體來(lái)看，市場(chǎng)一致性方法的計(jì)算結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)法相比，其對(duì)信用等級(jí)變化的敏感程度更高。同一期限下，隨著債券信用等級(jí)的變化，債券在兩種方法下最低資本要求的變化幅度是不同的(見(jiàn)圖4)。從絕對(duì)數(shù)額上來(lái)看，所有期限都體現(xiàn)出了AAA和AA+在標(biāo)準(zhǔn)法下計(jì)算結(jié)果高于市場(chǎng)一致性下的結(jié)果，AA級(jí)債券反之；從增長(zhǎng)速度來(lái)看，標(biāo)準(zhǔn)法計(jì)算結(jié)果隨信用等級(jí)變化不明顯，市場(chǎng)一致性方法下則變化劇烈，且隨著債券期限的增長(zhǎng)，計(jì)算結(jié)果隨信用等級(jí)的變化更為劇烈。

(四)利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本計(jì)算與比較

評(píng)估壽險(xiǎn)公司利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本還需對(duì)負(fù)債端進(jìn)行假設(shè)。目前我國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)上的主流產(chǎn)品是年金保險(xiǎn)和兩全保險(xiǎn)，假設(shè)保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)年金保險(xiǎn)和兩全保險(xiǎn)，且兩全和年金的保額比值為5.94[注]根據(jù)2017年保險(xiǎn)年鑒，2016年兩全保險(xiǎn)與年金保險(xiǎn)給付金額的比值約為5.94。，具體假設(shè)的保險(xiǎn)責(zé)任和保單信息如表7所示。

圖3 不同信用等級(jí)下債券期限對(duì)最低資本的影響

圖4 不同期限下債券信用等級(jí)對(duì)最低資本的影響

表7 保險(xiǎn)責(zé)任和保單信息

假設(shè)保險(xiǎn)公司投資資產(chǎn)可選擇3年期和8年期AAA級(jí)公司債，并構(gòu)造免疫組合，使得在評(píng)估時(shí)點(diǎn)的資產(chǎn)和負(fù)債的價(jià)值、久期均完全相等[注]久期計(jì)算結(jié)果為3.1年。。具體的組合構(gòu)造情況如表8所示。

表8 資產(chǎn)組合構(gòu)造 單位：只

對(duì)于構(gòu)造資產(chǎn)負(fù)債組合后可得到資產(chǎn)和負(fù)債對(duì)應(yīng)的現(xiàn)金流，本文假設(shè)僅考慮年度現(xiàn)金流，并設(shè)現(xiàn)金流發(fā)生在每年的12月31日，分別利用標(biāo)準(zhǔn)法下給出的情景法和式(18)～式(20)計(jì)算出利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本。計(jì)算結(jié)果如表9所示。

整體來(lái)看，市場(chǎng)一致性方法的計(jì)算結(jié)果比標(biāo)準(zhǔn)法要高，這主要是由于本文在進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債匹配時(shí)，所使用的貼現(xiàn)率是計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)法利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本中保監(jiān)會(huì)所給出的基礎(chǔ)利率曲線，其與市場(chǎng)一致性方法所使用的國(guó)債收益率曲線不同。因此該資產(chǎn)負(fù)債組合在市場(chǎng)一致性方法下仍然有久期缺口，利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本更高。

(五)總風(fēng)險(xiǎn)最低資本和分散化效應(yīng)

根據(jù)構(gòu)造的資產(chǎn)負(fù)債組合，最終可以計(jì)算出總風(fēng)險(xiǎn)最低資本和分散化效應(yīng)，計(jì)算結(jié)果如表10所示。

表9 利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本對(duì)比 單位：元

① 最低資本占比=最低資本/基礎(chǔ)情景資產(chǎn)現(xiàn)值。

表10 最低資本和分散化效應(yīng)匯總 單位：元

② 分散化效應(yīng)=(利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本+信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本-總風(fēng)險(xiǎn)最低資本)/總風(fēng)險(xiǎn)最低資本。

整體來(lái)看，總風(fēng)險(xiǎn)最低資本和分散化效應(yīng)相差不大，但是最低資本的組成有很大差距，標(biāo)準(zhǔn)法的最低資本主要由信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本組成，而市場(chǎng)一致性方法的最低資本主要由利率風(fēng)險(xiǎn)最低資本組成。

六、結(jié)論及政策建議

自2016年“償二代”監(jiān)管準(zhǔn)則正式實(shí)施以來(lái)，對(duì)“償二代”監(jiān)管規(guī)定與監(jiān)管效果的評(píng)價(jià)研究日益增多，其中基于市場(chǎng)一致性度量的評(píng)價(jià)方法是極為重要的一類。本文針對(duì)保險(xiǎn)公司持有信用債的信用利差與利率風(fēng)險(xiǎn)，基于JLT信用風(fēng)險(xiǎn)模型與Vasicek利率模型對(duì)我國(guó)債券市場(chǎng)歷史數(shù)據(jù)的擬合，通過(guò)對(duì)比“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法和市場(chǎng)一致性方法下最低資本的計(jì)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)：

首先，兩種方法下的信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本計(jì)算結(jié)果存在差異，市場(chǎng)一致性方法下的結(jié)果對(duì)于債券的期限長(zhǎng)度和信用等級(jí)的變化均更加敏感。

其次，期限短、信用等級(jí)高的債券在市場(chǎng)一致性方法下的計(jì)算結(jié)果低于標(biāo)準(zhǔn)法，而期限長(zhǎng)、信用等級(jí)低的債券在市場(chǎng)一致性方法下的計(jì)算結(jié)果高于標(biāo)準(zhǔn)法。這表明，“償二代”標(biāo)準(zhǔn)法低估了期限長(zhǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)債券、高估了期限短的低風(fēng)險(xiǎn)債券的信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本要求。

最后，根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)法下的利率期限結(jié)構(gòu)假設(shè)所構(gòu)造的免疫組合在市場(chǎng)一致性方法下并不適用，使用標(biāo)準(zhǔn)法下的假設(shè)進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債匹配不能全面應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的利率風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)本文的結(jié)論，我們給出如下政策建議：

第一，調(diào)整標(biāo)準(zhǔn)法因子，凸顯風(fēng)險(xiǎn)差異?！皟敹睒?biāo)準(zhǔn)法對(duì)債券期限和信用等級(jí)不敏感，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)較低的債券要求了相較于其潛在信用風(fēng)險(xiǎn)更高的資本要求，而對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)較高的債券卻沒(méi)有達(dá)到其真實(shí)市場(chǎng)信用風(fēng)險(xiǎn)的資本要求。這可能會(huì)導(dǎo)致保險(xiǎn)公司更傾向于配置高風(fēng)險(xiǎn)債券組合，從而形成監(jiān)管政策導(dǎo)向的不利偏移。在“償二代”二期工程中可對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)最低資本要求中關(guān)于期限和信用等級(jí)的基礎(chǔ)因子規(guī)定進(jìn)行修正，為保險(xiǎn)公司的資產(chǎn)配置發(fā)揮正確的引導(dǎo)作用。

第二，調(diào)整壓力情景參數(shù)，加強(qiáng)資產(chǎn)負(fù)債匹配。根據(jù)本文計(jì)算結(jié)果，保險(xiǎn)公司即使按照現(xiàn)有監(jiān)管規(guī)則中規(guī)定的資產(chǎn)、負(fù)債評(píng)估收益率曲線構(gòu)造資產(chǎn)負(fù)債完全匹配的產(chǎn)品組合和投資組合，在市場(chǎng)環(huán)境下仍然會(huì)面臨利率風(fēng)險(xiǎn)，銀保監(jiān)會(huì)應(yīng)進(jìn)一步探索利率風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)情景和不利情景的曲線生成技術(shù)和壓力情景參數(shù)的設(shè)定，為保險(xiǎn)公司的資產(chǎn)負(fù)債管理提供正確指引。

第三，增加特征因子，精細(xì)最低資本計(jì)算。目前，信用利差風(fēng)險(xiǎn)最低資本的風(fēng)險(xiǎn)因子僅與久期和信用等級(jí)有關(guān)，然而不同種類和特點(diǎn)的信用債差異很大，“償二代”二期工程也已提出要加入特征性調(diào)控因子以細(xì)化信用風(fēng)險(xiǎn)最低資本的計(jì)算。增加特征因子后，能夠進(jìn)一步區(qū)分不同債券的風(fēng)險(xiǎn)程度，從而引導(dǎo)保險(xiǎn)公司為投資債券計(jì)提與其潛在風(fēng)險(xiǎn)相適應(yīng)的最低資本。