基于pair_Copula_CVaR模型的保险投资组合优化

本文基于pair_Copula_CVaR模型对保险投资组合进行优化。选用977个交易日的上证指数、上证国债指数、上证基金指数和SHIBOR为样本数据,采用GARCH模型对单个资产建模,运用pair_Copula模型估计投资组合的联合分布,并通过Monte Carlo方法得到投资组合未来收益的多个可能情景,求得组合VaR和CVaR,得到使CVaR最小时的投资比例。实证研究表明,为了使风险值最小,保险资金可以将大部分的资金投资到风险较小的银行存款和国债中,适当地投资到风险较大的股票和基金中。通过理论最优比例结合实际情况可动态调整保险投资的结构,有利于保险资产的合理配置和保险资金的高效利用。

基于Copula-CvaR的寿险资金投资风险研究

本文首先对寿险资金的来源和寿险资金投资的原则进行分析,再根据上述特征对寿险资金投资的风险进行分析,然后利用copula-CVaR模型对寿险投资组合的风险进行度量,得到最优投资比例,进一步对寿险资金的投资风险进行管理。选用839个交易日的上证指数、上证国债指数、上证基金指数和SHIBOR为样本数据,利用copula-CVaR模型计算寿险投资组合的VaR值、CvaR值和最优投资比例。实证结果显示:寿险投资应主要集中在风险较小的银行存款和国债上,也可适当放宽投资到收益较好的股票和基金。因此,必须进一步优化寿险资金的投资结构,从而实现寿险资金投资风险和收益的有效匹配。