非壽險公司償付能力監管分析論文
時間:2022-07-18 04:50:00
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一、我國現行非壽險償付能力監管指標體系
近年來,中國保監會就償付能力監管指標體系的建立進行了積極的探索,嘗試建立中國保險業的償付能力監管指標體系。2003年3月,中國保監會重新頒布了《保險公司償付能力額度及監管指標管理規定》(以下簡稱《新規定》),明確規定了監管指標的計算方法和有效范圍,即非壽險公司償付能力監管指標由償付能力充足率指標與分項監管指標共同構成。
非壽險公司的綜合性監管指標僅有一個——償付能力充足率,其計算公式為:
償付能力充足率=(實際償付能力額度/法定償付能力額度)×100%
分項監管指標共有11個,涉及到保險公司的經營狀況、盈利能力、資金運用能力、償付能力與財務狀況等方面。若保險公司有4個或4個以上監管指標值超過正常范圍,中國保監會將根據具體情況采取一系列相應的監管措施和改進方案。保監會針對壽險和非壽險公司分別設計了兩套分項監管指標,非壽險公司的分項監管指標見表1。
《新規定》在很大程度上完善了2001年的《保險公司最低償付能力及其監管指標管理規定》,標志著償付能力預警指標體系將成為我國保險業償付能力監管的重要部分。然而,該套指標體系自使用以來,引起了不少爭議。因為我國的保險償付能力預警指標體系是在借鑒美國保險監管信息系統(IRIS)的基礎上建立起來的,監管指標的設計是否合理有效、是否符合我國保險業的實際?這些問題都沒有得到實際驗證。
二、償付能力監管指標有效性的實證分析
有效的償付能力監管指標必須滿足一個條件:監管指標對償付能力的解釋應該與真實的償付能力狀況基本一致,即分項監管指標與償付能力充足率指標的一致性。如果監管指標不能對償付能力狀況作出有效說明,又如何對未來償付能力狀況作出準確的預測呢?現行的非壽險償付能力監管指標是否能解釋保險公司的償付能力狀況,本文將建立模型對指標的有效性進行實證分析。
(一)樣本選取
本文一共選取了我國21個非壽險公司的財務數據作為研究對象,逐年計算它們的償付能力監管指標。其中,選取少于5年財務數據的保險公司有8家,分別是:美國聯邦(2003-2005年)、三井住友(2001-2005年)、太平財險(2003-2005年)、太平洋財險(2003-2005年)、平安財險(2003-2005年)、中華聯合(2003-2005年)、美亞深圳(2002-2005年)、三星火災(2003-2005年)。選取6年(2000-2005年)財務數據的保險公司有13家,分別為:東京海上、民安深圳司、民安海口、豐泰上海、美亞廣州、美亞上海、皇家太陽、永安財險、華泰財險、華安財險、大眾財險、中國人保、天安財險。以一個年度的統計結果作為一個樣本數據,一共統計了100個樣本數據。所有數據源自《中國保險年鑒》2000年至2005年各公司的資產負債表和利潤表。
(二)統計結果
樣本的具體統計結果見表2。
對100個樣本的統計結果表明,償付能力充足率大于1的樣本有81個,占樣本總數的81%;償付能力充足率小于1的樣本有19個,占19%。統計結果初步顯示,毛保費規模率、速動比率和認可資產負債率這三個指標能比較準確地反映出償付能力狀況。為了更好地反映出監管指標的有效性,本文將運用Logistic回歸模型作進一步分析。
(三)實證分析
根據我國保險業的實際情況,本文采用二項Logistic回歸模型來分析問題。對模型的設計如下:
(1)因變量,本文選取償付能力充足率(Y)作為因變量。若償付能力充足率大于1,則償付能力充足,定義其值為“0”;若償付能力充足率小于1,則償付能力不足,定義其值為“1”。
(2)自變量,選取《新規定》中的償付能力監管指標作為自變量。由于數據難以全面取得,只取11個監管指標中的10個作為自變量,舍棄了融資風險率指標。
模型使用的軟件工具是SPASS11.5。
擬合Logistic回歸模型時,對自變量中存在的多重共線性很敏感;如果多重共線性程度較大,回歸結果也會受到影響。表3是各個自變量之間的相關性分析結果,部分自變量之間存在著中度相關,如X1與X2、X3與X4等;個別自變量之間存在高度相關,如X9與X10。進一步檢查自變量之間的容限度和方差膨脹因子,變量之間的容限度都比較大,多數都在0.5左右,最小的為0.128,基本排除自變量之間存在嚴重的多重共線性的可能。
在排除變量之間存在嚴重的多重共線性后,本文采用ENTER(全回歸方式)將變量進入回歸方程,回歸結果見表4-6。
表5是觀測量分類表,分類精度為100%,說明方程的識別率比較高。但是否10個自變量對因變量的識別率都比較高呢?表6給出的回歸系數Wald檢驗值很小,很難拒絕虛無假設,并不能說明白變量的作用,必須比較包括每個變量的模型與不包括這個變量的模型,用對數似然值的變化進行檢驗。
為了顯示每個自變量的作用,本文再一次檢驗不包括各個自變量對數似然值的變化情況,使兩組自變量依次納入回歸模型。其中,前一組就是原來的10個自變量,采用ENTER方式進入模型;后一組是各個自變量,采用Forward:conditional方式(前進法)將各個自變量分別帶入模型,其目的是將第一組中沒有解釋作用的自變量剔除。本文一共進行了10次回歸,結果顯示:在模型嵌套的回歸方式中,自變量X1、X4、X5、X6和X8都從最終回歸系數表中一一被自動剔除了;而如果將X2、X3、X7、X9和X10這5個自變量剔除,則對數似然值都會發生較大的變化(見表7),說明在這10個自變量中,X2、X3、X7、X9和X10對模型的分類結果具有顯著意義,不能被剔除。
三、結論及改進建議
(一)實證結論
1.實證分析結果表明,保費收入增長率對償付能力狀況的解釋并不顯著,而自留保費的解釋作用卻比較顯著。這可能是指標之間的相關性影響了回歸結果。進一步分析發現,在償付能力充足率小于1的樣本中,如果剔除中國人保、太平洋財產的相關樣本,自留保費增長率指標在整個模型中的解釋作用會更好。由于中國人保、太平洋財產兩家非壽險公司已經進入了一個相對穩定的發展階段,其目前的償付能力不足的原因主要與早期的粗放經營有關,與保費增長無關。而余下的新興非壽險公司發展正處于迅速擴張階段,業務增長過快使得保險公司的承保金額增長和賠付責任加大,從而增加了保險公司的償付風險。因此,保費收入增長率和自留保費增長率指標對新興保險公司償付能力充足率的作用更為重要。
2.毛保費規模率指標反映了保險公司的實際償付能力額度對其承保責任的保障程度。無論是根據指標范圍的統計分析結果,還是指標的有效性實證結果,均表明該指標具有有效性。該指標之所以有效,其原因可能在以下兩點:一是毛保費規模率的設置合理,符合我國保險市場的特點。目前我國非壽險公司的實際資本不能保障其日益增大的承保責任,是導致償付能力不足的主要原因;二是我國非壽險業的情況比較特殊,大部分償付能力不足的保險公司的實際償付能力額度小于零。根據保監會的規定,若本年的實際償付能力額度為零或負數,則毛保費規模率指標值為999%。因此,大多數償付能力不足的樣本,其毛保費規模率指標值都為999%。該指標值的特殊化,也可能是實證結果顯示指標有效的原因。
3.償付能力額度變化率指標被證明有效性不高,在有效區分兩類樣本模型中的貢獻并不大。相關性分析表明,該指標與毛保費規模率、認可資產負債率的相關性比較大,這可能也是影響指標在整個模型中有效性的原因。如果剔除毛保費規模率、認可資產負債率兩個自變量之后,償付能力額度變化率對模型的作用會增加(見表8)。我們不能認為該指標對償付能力充足率沒有說明作用,只是模型中存在比該變量更為有效的指標,因此在回歸過程中,更有效的變量將該指標剔除了。
4.實證結果表明,兩年綜合成本率指標和資金運用收益率對模型的貢獻不大。前文已述,我國非壽險公司償付能力不足的主要原因不在于經營管理問題,因此這兩個指標對償付能力的解釋能力較低。
5.實證結果表明應收保費率指標非常特殊。對于償付能力充足的樣本,該指標值一般都符合保監會的規定;而償付能力不足的樣本,該指標值卻超過了正常范圍。這一統計結果與最初指標設計的意義背道而馳。目前,我國一些地方性、小規模、新興的外資保險公司正處于迅速發展的業務擴張階段,應收保費率遠遠超過了正常范圍;而那些外資保險公司的資本充足率很高,應收保費的大量增加根本威脅不到它們的償付能力,因此該指標的監管作用不能得到發揮。
6.速動比率是衡量非壽險公司短期償付能力的重要指標。由于非壽險公司的業務期限較短,該指標對非壽險公司具有更重要的意義;而實證結果也表明該指標在模型中較為重要。認可資產負債率被證明也是有效的指標,這在很大程度上是因為它與償付能力充足率指標的相關性;也就是說,認可資產負債率的計算公式與償付能力充足率的計算公式僅僅是相對數與絕對數的差別。保監會對該指標的正常范圍設置也十分合理。統計分析結果表明,凡是該指標超過正常范圍的樣本都是償付能力不足的樣本。認可資產負債率的實證分析結果與理論分析也一致,該指標對償付能力的解釋作用較好。
綜上所述,我國的非壽險市場比較特殊,非壽險公司的地域發展和規模大小的不平衡性明顯,因此,理論上有效的監管指標對我國非壽險公司償付能力的解釋作用并不一致。根據實證分析和統計結果,我國地方性外資非壽險公司的資本充足率強,指標值的大小變化只會導致它們的償付能力充足率發生變化,并不會導致償付能力不足。在全國性或地區性的保險公司中,中國人保、太平洋財險和平安財險的經營已進入一個穩定階段,它們償付能力不足的主要原因是由于早期的粗放經營、固定資產過多導致的認可資產絕對數額小于認可負債;毛保費規模率、速動比率、認可資產負債率和資產認可率這四個指標對其償付能力充足率的意義較大。而其他的新興保險公司正處于擴大市場份額的業務擴張階段,償付能力不足往往是由于實際資本的增加跟不上承保責任的增加造成的;除了以上四個指標外,保費增長率、自留保費增長率對其償付能力充足率的影響更為重要。而應收保費率、兩年綜合成本率和資金運用收益率的有效性比較差,對償付能力充足率的影響作用還需要做進一步的分析。
(二)改進建議
根據上述實證結論,本文提出以下三條改進建議。
1.刪除相關性過高的指標,盡量減小指標之間的自相關影響。應對目前的監管指標進行適當篩選,構建新的償付能力監管指標體系,使分項監管指標對償付能力狀況反應較為敏感。在利用現有償付能力監管指標對現在和未來的償付能力狀況進行評價和預測時,要特別注意指標的相關性。如果某年度有4個或4個以上不相關的指標超過正常范圍,必須引起更大的重視,因為這種情況要比4個及4個以上相關指標超過正常范圍嚴重得多。
2.適時調整監管指標的正常范圍。指標范圍是否恰當是影響指標運用效果的重要前提。如美國IRIS系統各項指標比率的正常范圍是根據歷史數據分析得出的,并且全美保險監督官協會(NAIC)每年都對IRIS比率及正常范圍進行修改,以及時反映保險業風險的變動狀況。近年來我國保險業發展速度很快,保監會有必要加強對指標范圍的研究,并根據保險業的發展情況及時進行調整,使指標范圍更加符合我國保險業的實際情況。
3.根據實際情況增設一些監管指標,例如準備金和再保險。對于保險公司而言,準備金提存數量直接關系到負債的大小,進而影響到實際償付能力額度;再保險業務是非壽險公司重要業務之一,分入業務的數量和質量好壞與分出業務接受公司的財務狀況,都是影響非壽險公司償付能力的重要因素。然而,目前我國非壽險公司償付能力監管指標并沒有考慮這兩個因素,應該根據我國實際情況增設監管指標。
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