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摘要
“偿二代”下非寿险风险采用相关系数矩阵进行聚合，出于审慎监管和资本管理的目的需要对该相关系数矩阵假设进行情景测试。受限于相关系数矩阵的半正定性要求，以往研究的情景测试仅对风险完全相关、完全不相关情形得到最低资本估计，得出的结论与实际情况存在差异。针对上述问题，本文使用2022年第2季度中国保险市场58家财险公司的最低资本披露数据，在最接近相关矩阵修正下开展正交试验，生成多个压力情景下各家财险公司的最低资本并进行极差分析与异质性分析。本文结果表明：第一，使用完全相关和完全不相关情形进行情景分析可能过分夸大了最低资本的敏感性；第二，在监管部门系统性调高相关系数矩阵元素时，主营业务为特定业务线(车险、财产险、船货特险、责任险和短期意外险)且相对分散的财险公司资本压力较大；第三，财险公司业务结构极大影响最低资本对单一相关系数的敏感性；第四，与传统的矩阵分解法相比，最接近相关矩阵不涉及对矩阵特征值的讨论，能给出更合理的敏感性结果；第五，在进行相关矩阵情景分析时，正交试验法相对于随机模拟方法的时间成本更小，两种方法下的经验分布尾部特征存在一定差异。本文的研究结论展示解释了相关矩阵假设变动时财险公司最低资本敏感度的异质性，为“偿二代”的假设变动测试提供了进一步的参考。
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单位南开大学; 金融学院
