最新畅谈科技保险基金风险管理与投资策略研究展望
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畅谈科技保险基金风险管理与投资策略研究展望一、引言当今时代，科技创新能力已成为国家整体实力的关键组成部分之一。
作为创新的主体，企业从事研发也具有很高风险性，即承担着所谓的科技风险。
这类风险主要来源于项目自身的复杂性、外部环境不确定性以及企业实力的局限性。
企业研发项目自身具有一定风险性，一旦失败就会造成损失，这将直接阻碍技术创新进程。
在市场中，保险有助于进行社会管理、社会互助和风险转移，其与具有高风险的科技创新活动具有内在契合与互补关系。
在此情形下，融合了科技创新与保险服务的新保险服务科技保险应运而生。
科技保险可以极大地保障自主创新，进而在全国范围内提高企业技术创新效率，对于增强国家科技实力、扩大就业、促进企业转型以及国民经济可持续发展等发挥着重要作用。
近10多年来，科技保险行业逐步走低，具体表现为投资金额萎缩、投资机构锐减，已远远不能满足高新技术行业发展对风险资本的需要。
如果保险公司能够在考虑科技风险特殊性的基础上，为科技保险基金提供完善的风险管理和投资策略，进一进行科技保险投保，进而极大地缓解这一状况。
因此，针对科技保险基金风险管理与最优投资策略展开研究，有助于完善科技保险体系，对于推进科技创新与发展具有重要意义。
本文从保险公司的角度出发，引入再保险概念，为科技保险基金风险管理与投资策略研究提供新思路。
二、现有研究评述国外并无科技保险这一概念，但保险公司通常采用商业保险手段帮助企业规避和转移技术创新活动中的风险。
总结起来，一般分为两种方式：一是提供单独险种规避技术创新活动中的特定风险，如通过知识产权保险(或专利保险)转移侵权风险，通过过失与疏忽保险转移责任风险，通过网络保险转移与电子信息安全有关的风险等;另一种方式是向某一类从事特殊技术创新活动的行业提供组合式保险服务。
例如，美国丘博保险公司针对生命科学公司提出解决方案，该方案运用财产和第三者责任险的保险产品组合方式，在公司面临金融风险或诉讼风险时为其提供损失保底。
具体包括财产和营业收入保险、一般责任保险、失误与过错保险。
在国内，自1991年湖南省率先开展科技保险试点以来，学者们先后开展了科技保险相关研究。
20世纪90年代后期，任伟、胡安周等[1]探讨了在我国开展科技保险的模式和步骤。
陈雨露指出，科技保险是对某项科学技术的理论研究、新产品开发或新技术产业化，以保险期内的失败为前提，以等待期内无成功事实出现为条件，以合同商议价为保险金额的给付保险。
吕文栋、赵杨、彭彬进一步将科技保险区别于一般人身财产保险，并将其定性为一种具有集成性、弱可保性、正外部性以及严重信息不对称性的保险。
同时，按照时序将科技风险划分为科技研发风险、成果转化风险和市场风险。
王香兰、李树利研究了我国科技保险现状及存在的问题，并提出促进科技保险发展的若干对策。
刘骅通过界定科技保险的创新行为目标，指出科技保险产品创新的原则、流程和方向。
此外，科技部和中国保监会联合制订了为高新技术企业提供科技保险服务的相关规定，先后出台了一系列政策文件，确定了12个科技保险试点地区，并将科技保险产品从最初的6个扩展为20多个险种。
目前，我国已经具备了发展科技保险的条件，科技保险在一定程度上发挥了风险保障和经济补偿功能。
这些研究主要围绕科技保险内涵界定、现有科技保险实施现状评价以及科技保险新险种开发而展开。
在科技保险实践方面，也存在诸多问题。
如目前科技保险的试点险种范围还比较窄，品种不够丰富，尚不能满足企业控制风险、全面保障的需求;财政对科技保险的激励方式比较单一，保险公司参与科技保险的积极性非常低，受惠企业范围较窄;科技保险的出险率高、赔付金额大，保险公司开发新险种较少，难以适应市场需求等。
综上所述，国外将商业保险作为科技保险的替代品，国内研究则集中于政策、行业规定或保险实务层面，尚未形成一套融合理论研究和具体实务的完善而健全的体系。
对于保险公司而言，科技保险基金本质上是一类特有的风险基金，存在如何进行风险管理及确定投资策略的问题。
如果能够通过再保险使自身承担的风险或期望损失最小化，同时使自身获得的期望利润最大化，保险公司参与科技风险投资的积极性，以及投入的保险资金额度将显著提高。
因此，作为一种风险管理与风险分散工具，再保险策略在金融领域特别是保险领域引发了广泛关注，并为科技保险基金风险管理与最优投资策略研究提供了新思路。
再保险又称为分保，是指保险人在原有保险合同的基础上，通过签订分保合同，将保险人承担的部分风险与责任向其他保险人进行保险的行为。
再保险作为一种广泛使用的风险管理与分散策略，用于稳定保险者的收入以及规避潜在的巨额损失风险。
对于保险者而言，其最终目标是制定合理的财务决策，确定最优风险控制和红利分配策略，以实现最优投资。
再保险与投资策略问题在国外学术界发展较早，相应研究成果也较丰富，大致可以分为以下3类：(1)仅涉及保险企业对风险资产和无风险资产的投资策略。
例如，Browne使用带漂移的随机布朗运动描述了保险公司索赔过程，并指出在最大化终止财富指数效用和最小化破产概率准则下可以得到相同的最优投资策略。
Hipp、Plum在索赔服从复合泊松过程的假定下，研究了破产风险最小准则下的投资策略问题。
Gaier等在经典风险模型下研究了无限时间区间内保险公司破产概率和投资策略的关系。
Hipp、Schmidli研究了小风险事件下受最优投资策略控制的破产概率渐进行为。
Wang用跳跃过程描述了索赔，得出了对多种风险资产的最优配置策略等。
(2)仅涉及保险公司对再保险的配置策略。
例如，Kaluszka在均值方差保费原则下探讨了最优再保险策略问题。
Hipp、Vogt通过最小化无限时间破产概率得到了无界的最优动态超额损失再保险策略，并证明了相应HJB方程平滑解的存在性。
Cerqueti等[提出了一个纯粹的再保险理论模型，可同时适用于超额损失再保险与比例再保险。
Taksar、Zeng采用博弈论方法系统研究了最优非比例再保险问题。
Tan等用CTE测度风险，研究了风险约束下的最优再保险设计。
(3)综合考虑再保险和投资策略。
例如，Promislow和Young利用最优控制原理，在最小化破产概率原则下得出了比例再保险与风险资产的最优组合比例。
Luo、Taksar和Tsoi使用线性扩散过程描述盈余，通过最小化破产概率得到了最优资产配置比例。
Meng和Siu[18]分别探讨了带有固定和比例交易费用的最优再保险、分红和再投资策略。
Weng提出了一种多元最优再保险策略，在以往单一随机变量再保险模型上有较大改进，同时指出了新方法的局限性。
LazharBenkhelifa[20]确立了具有重尾损失分布的再保险保费的Kernel类型估计量，并考虑估计量的有偏性，构建了渐进正态分布。
Hirbod Assa针对扭曲风险测度和保费设计的再保险策略进行了研究。
由于我国险资的投资范围受到严格监管且再保险业发展相对滞后，国内针对再保险与投资策略的研究起步较晚，但近年来研究较为活跃，形成了一定数量的研究成果。
例如，吴锟和秦成林考虑了投资和具有跳跃-扩散过程的受限超额损失再保险模型，得到了投资、免赔额和限制额的最优控制及相应值函数表达式。
梁志彬[研究了跳跃-扩散盈余过程的最优投资和最优再保险问题。
罗琰和杨招军研究了保险公司的最优投资以及成比例再保险问题，运用随机控制理论，分别在最大化生存概率准则及最大化终止时刻期望效用准则下，得到了保险公司最优投资及再保险策略。
顾孟迪等在假定股票价格服从CEV模型的基础上，得出了收益最大化目标下的最优再保险与投资策略。
梁志彬和郭军义在最大化调节系数的最优准则下，讨论了保险公司的最优组合再保险问题，得出了布朗运动模型和复合Poisson模型中最优值的显示表达式。
王海燕和彭大衡在假设保险公司盈余过程服从扩散过程及不完备市场条件下，通过求解带约束的二次优化问题和二次优化对偶问题，分别得到了均值-方差模型和均值-保险价值模型下保险公司再保险-投资问题的最优常数再调整策略及其有效前沿。
曾燕和李仲飞假设保险公司的盈余过程是带漂移的布朗运动，进而在均值方差准则下探讨了最优再保险和投资问题，得到了最优策略的闭式解等。
李仲飞将动态VaR约束作为风险测度方法，以最小破产概率作为目标函数，使用动态规划技术导出HJB方程，并用Lagrange 乘子处理动态约束，开展了相关研究。
蔡军基于VaR和CTE的不同置信水平和保费安全载荷，针对不同再保险方式开展了相关研究。
三、基于再保险的科技保险基金风险管理与投资策略研究思路针对科技保险基金风险管理问题，本文提出引入再保险方法，从保险公司的角度考虑科技保险基金的风险管理与投资问题。
下面本文将探讨具体研究思路和研究内容。
不妨采取理论模型研究、数值仿真分析和实验研究相结合的研究方法。
在综合分析国内外研究的基础上，通过理论、仿真与实验相结合的途径，研究针对科技保险的基金风险管理与投资决策新方法，建立科技保险试运行/小范围运行平台，并以真实数据作为保费设计的重要依据，形成一套结合科技保险特征与市场真实状况的再保险最优投资方法体系。
本文设计了如图1所示的研究方案，确定了一条可行技术路线。
首先，在模型研究方面，从科技保险风险管理与投资策略两方面展开研究。
在传统风险管理与投资策略的基础上，做了以下4点创新：①综合考虑再保险双方的利益及风险波动情况，分别赋予不同权重形成一个新型风险函数，研究风险资产模型对破产概率和确定时刻预期累计收益产生的影响;②考虑再保险方式的影响，分别对赔付进行比例再保险和停止损失再保险，通过数值计算研究不同再保险方式对最优策略和最优值函数的影响，并研究再保险方式对破产概率和确定时刻预期累计收益产生的影响;③在指数期望效用和二次效用最大等原则下建立模型，应用随机数值分析方法，通过数值计算研究效用函数对最优策略和最优值函数的影响;④假设盈余过程为扩散过程，在最大化生存概率和最大化终止时刻期望效用准则下，引入各种风险测度方法(VAR，CAR，EAR，CTE 等)作为约束，建立不同的数值模型，利用变分原理，研究风险测度方法对最优再保险策略的影响。
在此基础上，将加权后形成的新型风险模型引入科技保险，考虑科技风险特征及科技保险机制，研究科技保险机制设计问题。
其次，仿真研究可借助数学方法和计算机技术，模拟真实的风险与投资过程，得到一些指导性研究成果。
事实上，其与模型研究有较为密切的联系，具体而言，可从以下4个角度开展研究：①在现有研究的基础上，引入新型风险函数，拟合保险公司的动态盈余过程，建立效用最大化准则下的再保险与投资策略模型，利用随机动态规划原理对模型求解;②引入风险测度思想，借鉴线性规划方法处理约束条件与基本模型的关系，并利用随机动态规划技术求解风险测度约束下的再保险与投资策略模型;③考虑再保险方式，并结合线性规划和随机动态规划技术，求解一般模型;④采用有限差分方法，将模型中涉及到的连续区域问题离散化为一个代数问题，结合计算机仿真，给出数值模拟和参数分析结果，并依据不同风险特征和保险机制下保费设计与再保险最优化策略之间的相关关系，建立经验数据库。
