我國是自然災(zāi)害頻發(fā)的國家,每年因巨災(zāi)給我國經(jīng)濟(jì)帶來了巨大的損失,而我國目前巨災(zāi)風(fēng)險管理體系相對落后,雖然在部分城市開展了巨災(zāi)保險試點項目,但主要的賠付仍是以財政救助為主,給政府帶來了巨大的壓力。又因為巨災(zāi)事件不具有分散性,傳統(tǒng)的保險市場無法承受巨災(zāi)的賠付壓力。巨災(zāi)債券通過將巨災(zāi)風(fēng)險轉(zhuǎn)移到資本市場,能較好地分散風(fēng)險,豐富我國的巨災(zāi)風(fēng)險管理體系。推行巨災(zāi)債券的關(guān)鍵之一是解決的巨災(zāi)債券的定價問題,包括巨災(zāi)債券的運行結(jié)構(gòu)、觸發(fā)指標(biāo)、定價模型等相關(guān)問題的確定。本文針對我國的臺風(fēng)災(zāi)害,首先探討了國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀,介紹了巨災(zāi)債券定價的相關(guān)理論,在此基礎(chǔ)上提出了建立損失和中心風(fēng)速雙觸發(fā)的巨災(zāi)債券結(jié)構(gòu),并對該債券進(jìn)行了實證研究,利用1989-2017年的廣東省臺風(fēng)巨災(zāi)歷史數(shù)據(jù),結(jié)合Copula模型,建立了損失和中心風(fēng)速的聯(lián)合分布函數(shù),進(jìn)而基于均衡定價理論和CIR利率模型得到臺風(fēng)巨災(zāi)債券的價格,較好地控制了傳統(tǒng)單觸發(fā)模型中存在的基差風(fēng)險和道德風(fēng)險,并進(jìn)一步對定價模型進(jìn)行了參數(shù)敏感性分析。研究結(jié)果表明,復(fù)合觸發(fā)機(jī)制下的巨災(zāi)債券價格比單觸發(fā)機(jī)制下的債券價格要更穩(wěn)定,對觸發(fā)水平和期限變動更敏感。復(fù)合觸發(fā)的水平越... 

【文章來源】：廣東外語外貿(mào)大學(xué)廣東省

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

巨災(zāi)債券發(fā)行與償付情況（來源：Artemis）

廣東外語外貿(mào)大學(xué)GuangdongUniversityofForeignstudies274.2.1臺風(fēng)損失的分布函數(shù)擬合利用R語言，分別對損失數(shù)據(jù)進(jìn)行不同分布函數(shù)的擬合，擬合結(jié)果及KS檢驗結(jié)果如下表4-2所示。表4-2損失分布擬合結(jié)果分布參數(shù)P值Lognormalmeanlog=2.686,sdlog=1.4670.09644Gammashape=0.734,rate=0.0220.5126Weibullshape=0.806,scale=29.2730.4958對比三個分布函數(shù)的KS檢驗的P值，可以看到Gamma和Weibull分布P值都顯著大于0.05，擬合效果都比較好，因此為了進(jìn)一步判斷選擇哪個分布，分別畫出兩個擬合分布的擬合效果圖（圖4-3和圖4-4）和QQ圖（圖4-5和圖4-6）。首先，觀察圖4-3和圖4-4的擬合效果圖可以發(fā)現(xiàn)，兩個分布的整體擬合效果都很好，與原始數(shù)據(jù)間都沒有存在很明顯的差異；其次，從兩個分布的QQ圖的結(jié)果中可以看到，Weibull分布的QQ圖在數(shù)據(jù)點較集中的地方擬合效果更好，而Gamma分布在尾部則出現(xiàn)了較明顯的偏離，說明Gamma分布對尾部數(shù)據(jù)的擬合效果較差，而巨災(zāi)數(shù)據(jù)關(guān)鍵就是考慮尾部數(shù)據(jù)的特征，綜合以上幾點，本文最終選用Weibull分布來擬合廣東省臺風(fēng)的損失分布。圖4-1損失分布直方圖圖4-2風(fēng)速分布直方圖

廣東外語外貿(mào)大學(xué)GuangdongUniversityofForeignstudies274.2.1臺風(fēng)損失的分布函數(shù)擬合利用R語言，分別對損失數(shù)據(jù)進(jìn)行不同分布函數(shù)的擬合，擬合結(jié)果及KS檢驗結(jié)果如下表4-2所示。表4-2損失分布擬合結(jié)果分布參數(shù)P值Lognormalmeanlog=2.686,sdlog=1.4670.09644Gammashape=0.734,rate=0.0220.5126Weibullshape=0.806,scale=29.2730.4958對比三個分布函數(shù)的KS檢驗的P值，可以看到Gamma和Weibull分布P值都顯著大于0.05，擬合效果都比較好，因此為了進(jìn)一步判斷選擇哪個分布，分別畫出兩個擬合分布的擬合效果圖（圖4-3和圖4-4）和QQ圖（圖4-5和圖4-6）。首先，觀察圖4-3和圖4-4的擬合效果圖可以發(fā)現(xiàn)，兩個分布的整體擬合效果都很好，與原始數(shù)據(jù)間都沒有存在很明顯的差異；其次，從兩個分布的QQ圖的結(jié)果中可以看到，Weibull分布的QQ圖在數(shù)據(jù)點較集中的地方擬合效果更好，而Gamma分布在尾部則出現(xiàn)了較明顯的偏離，說明Gamma分布對尾部數(shù)據(jù)的擬合效果較差，而巨災(zāi)數(shù)據(jù)關(guān)鍵就是考慮尾部數(shù)據(jù)的特征，綜合以上幾點，本文最終選用Weibull分布來擬合廣東省臺風(fēng)的損失分布。圖4-1損失分布直方圖圖4-2風(fēng)速分布直方圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于指數(shù)效用函數(shù)的零息巨災(zāi)債券無差異定價[J]. 劉靜,肖宇谷,曾宇哲.  保險研究. 2018(08)
[2]基于農(nóng)作物生長季的干旱指數(shù)巨災(zāi)期權(quán)契約設(shè)計研究[J]. 許玲燕,王慧敏,陳軍飛,仇蕾.  干旱區(qū)資源與環(huán)境. 2018(07)
[3]復(fù)合觸發(fā)機(jī)制下地震巨災(zāi)債券定價研究——考慮風(fēng)險反饋的影響[J]. 張笑玎,米巖,喬慧淼.  保險研究. 2018(01)
[4]地震巨災(zāi)保險共同體的風(fēng)險轉(zhuǎn)移效率研究[J]. 劉昕龍,姜世杰,李哲.  保險研究. 2017(04)
[5]政府巨災(zāi)債券構(gòu)建設(shè)想[J]. 王浩,吳成丕,蔣濤.  中國保險. 2017(03)
[6]我國巨災(zāi)保險發(fā)展回顧與立法前瞻[J]. 李琛.  理論月刊. 2017(01)
[7]中國巨災(zāi)保險制度:政府抑或市場主導(dǎo)?——基于動態(tài)博弈的路徑演化分析[J]. 卓志,段勝.  金融研究. 2016(08)
[8]巨災(zāi)債券在風(fēng)險管理中的應(yīng)用[J]. 王天奇.  中國市場. 2016(33)
[9]中國巨災(zāi)債券定價策略與期限結(jié)構(gòu)研究——以地震債券為例[J]. 楊帆,周明.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2016(03)
[10]我國農(nóng)業(yè)慈善巨災(zāi)債券定價研究——以河南省洪災(zāi)慈善巨災(zāi)債券為例[J]. 鄧國取,閆文收,朱選功.  金融理論與實踐. 2016(05)

博士論文
[1]中國巨災(zāi)指數(shù)的理論建構(gòu)與實證應(yīng)用[D]. 段勝.西南財經(jīng)大學(xué) 2012
[2]臺灣巨災(zāi)風(fēng)險管理證券化問題研究[D]. 陳威榮.中南大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于改進(jìn)后LFC模型的巨災(zāi)債券定價研究[D]. 張航.鄭州大學(xué) 2018



本文編號：3602290