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1、財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)是一種高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè),其業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中所面臨的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他企業(yè),尤其是在我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)快速發(fā)展的今天,許多財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司在償付能力、投資盈利能力、承保能力等方面逐漸暴露出眾多問(wèn)題。如何有效地識(shí)別、評(píng)價(jià)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)尤其是核心風(fēng)險(xiǎn),建立全面、積極的預(yù)警和防范機(jī)制,不僅對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)具有生死攸關(guān)的重要現(xiàn)實(shí)意義,而且對(duì)于提高我國(guó)民族保險(xiǎn)業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益和增強(qiáng)其市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力,推進(jìn)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)與國(guó)際保險(xiǎn)業(yè)的接軌,完善我國(guó)的保險(xiǎn)市場(chǎng)以及
2、發(fā)展我國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)管理科學(xué)都具有十分重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。
全面風(fēng)險(xiǎn)管理(Enterprise risk management,ERM)是風(fēng)險(xiǎn)管理領(lǐng)域的最新發(fā)展,它要求企業(yè)從全局和整體的角度,全員、全過(guò)程參與風(fēng)險(xiǎn)的管控,使得企業(yè)關(guān)注風(fēng)險(xiǎn)的焦點(diǎn)從戰(zhàn)術(shù)層面提升到戰(zhàn)略的層面,從而豐富了風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)涵。本文在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上,從系統(tǒng)論的角度出發(fā),綜合運(yùn)用保險(xiǎn)學(xué)、人工智能、模糊數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)以及行為科學(xué)等學(xué)科的理論和方法,對(duì)全面風(fēng)險(xiǎn)管理
3、理論在我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與控制中的應(yīng)用進(jìn)行了全面深入的研究。
首先依據(jù)全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念,結(jié)合國(guó)內(nèi)保險(xiǎn)業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)特性,重新審視財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與控制的內(nèi)涵和外延。構(gòu)建了財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的框架體系,包括系統(tǒng)要素組成、功能以及運(yùn)行模式等。
其次,提出了一套全面風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的分析基礎(chǔ)與架構(gòu)。財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司全面風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別可以看作是一個(gè)輸入到輸出的過(guò)程,輸入端包括影響財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司運(yùn)營(yíng)狀況的各種內(nèi)外因素,采用環(huán)境掃
4、描法進(jìn)行處理,獲得財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司面臨的一般環(huán)境特征和特有特征,然后進(jìn)一步深入分析財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司內(nèi)外部環(huán)境面臨的具體風(fēng)險(xiǎn),最后輸出端得到財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的全面風(fēng)險(xiǎn)結(jié)構(gòu)表。
指標(biāo)體系的研究和設(shè)置是全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警最關(guān)鍵的部分,也是難點(diǎn),它直接決定了全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的質(zhì)量。在全面風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的基礎(chǔ)上,根據(jù)權(quán)威文獻(xiàn)的研究成果以及國(guó)內(nèi)外保險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的相關(guān)規(guī)定,首次提出了一套財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)初始體系。該體系包括財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)初始子體系和非財(cái)
5、務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)初始子體系,全面覆蓋了財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司面臨的各種內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)。為了能夠有效地為全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型提供可靠的輸入信息,分別利用聚類(lèi)分析、T檢驗(yàn)和相關(guān)性分析等方法對(duì)該體系中各子體系指標(biāo)進(jìn)行了篩選,最終得到了財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。
接著提出了一種基于全局優(yōu)化遺傳算法和支持向量機(jī)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型(HOGAGP-SVM),利用全局優(yōu)化遺傳算法來(lái)提高支持向量機(jī)在兩個(gè)方面的效果:特征子集選擇和參數(shù)最優(yōu)化。將該模型應(yīng)用
6、于中國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警,與邏輯回歸模型(LRA)、多元判別分析模型(MDA)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和純支持向量機(jī)模型(PSVM)、混合標(biāo)準(zhǔn)遺傳算法支持向量機(jī)模型(GA-SVM)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果進(jìn)行比較。結(jié)果顯示,一方面特征子集的選擇和參數(shù)的選擇相互影響,另一方面模型在尋找最優(yōu)特征子集和SVM參數(shù)方面是有效的。模型不僅提高了財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的準(zhǔn)確率,而且模型的兩類(lèi)分類(lèi)錯(cuò)誤率(尤其是第一類(lèi)分類(lèi)錯(cuò)誤率)相對(duì)其他模型也有了明
7、顯下降。
為了切實(shí)有效地對(duì)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司面臨的全面風(fēng)險(xiǎn)做出預(yù)警,提出了一個(gè)基于粗糙集和分類(lèi)器集成的預(yù)警模型,從而克服單純使用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)警而出現(xiàn)預(yù)警結(jié)果滯后的缺點(diǎn)。該模型預(yù)警過(guò)程包括以下三個(gè)階段:首先是特征子集的選擇,應(yīng)用RS和VPRS約簡(jiǎn)信息系統(tǒng)及進(jìn)一步減少屬性,從而獲得兩個(gè)特征子集1和2;其次使用約簡(jiǎn)后的兩個(gè)數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi);最后利用集成機(jī)制(多數(shù)表決法)對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行集成,輸出預(yù)警結(jié)果。無(wú)論在第一類(lèi)錯(cuò)誤率、第
8、二類(lèi)錯(cuò)誤率還是總體預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率等各個(gè)方面,集成模型的表現(xiàn)都遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于其它單一模型。這不僅表明了本文提出的集成模型在提高財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警準(zhǔn)確率方面效果顯著,而且針對(duì)其它二分類(lèi)問(wèn)題,該模型也是一個(gè)非常有潛力的工具。
全面風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警是手段,而全面風(fēng)險(xiǎn)控制才是最終的目的。借鑒控制理論、ERM理念以及財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司的風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)踐,貫徹事前控制為主,事中控制和事后控制為輔的指導(dǎo)原則,構(gòu)建了財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司全面風(fēng)險(xiǎn)控制框架;提出從組織管理、
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