培训干货｜孟若妍：平安人寿投资流程中的资产负债管理（二）

【编者按】2018年3月5-6日、8-9日，中国保险资产管理业协会分别在北京、上海举办“《保险资产负债管理监管规则》政策及实务培训”。以下内容根据授课嘉宾的演讲内容整理，不代表协会与所在单位。

平安人寿的资产配置体系经历了很长时间的发展。在2012年之前，平安人寿的资产配置体系比较简单，受托方为主导的大类资产配置体系，主要依靠资产管理公司完成资产配置工作。这导致两个问题：一是资产配置跟负债管理的连接不紧密，资产配置未纳入到资产负债管理体系中。二是量化模型方面，未建立标准化的资产配置模型，因此在当时的资产配置过程当中，主观因素比较大。

2012-2015年非常关键，平安人寿开始建立较为科学和现代的资产负债管理体系，聘请了外部咨询公司对整个公司架构、各个部门职能和工作流程进行了大范围的梳理和分析。在此阶段，建立了委托方主导的大类资产配置体系，即资产配置的职责落到了各个保险专业公司。此举使资产管理和负债管理更加紧密的联结在一起。在此基础上，平安人寿建立了资产配置相关的风险偏好体系和压力测试体系。

模型方面，平安在这个阶段基于马克维兹均值方差理论，搭建了资产配置量化模型。系统支持方面，采购了Conning系统，在对大类资产进行随机模拟的基础上进行组合优化。

2016-2018年，平安人寿仍然不断提升和完善资产配置体系。起初建立了偿二代框架下的SAA风险偏好体系。同时建立了大数据平台，不断完善量化模型，以便对大类资产的风险收益特性做更深入的研究和分析。在配置方法方面，平安人寿不断深入研究，在原来传统配置理论基础上，接触更加前沿的配置方法，如风险平价策略、因子投资策略等，希望将前沿的创新策略和传统的配置策略结合，探索出更符合平安人寿保险资金配置的方法，助力其资产负债管理。

在未来，平安人寿将不断完善、发展其资产配置体系，以便在未来能有更加智能化的资产配置体系，包括纵向联合和横向联合。纵向联合指平安人寿将建立一个基于宏观研究、市场数据、量化分析、策略挖掘和风险管理于一体的平台，以便充分利用各种资源，更好地完成大类资产配置工作。横向联合意为在公司内部建立一个包括投资、产品、精算、市场、风控的横向沟通机制，达到负债驱动和资产驱动双管齐下。

平安人寿的资产配置体系以资产负债管理理念为核心，制定了一个基于ALM的风险偏好，其中包括负债成本、偿付能力、财务利润、流动性要求等。平安的SAA流程设计包含一个模型(均值方差模型)、两个系统(Conning系统、SAA3.0系统)、三个阶段(策略配置方向、大类资产配置、细分资产配置)，将资产负债管理作为保险资产配置工作的核心理念。

做大类资产配置时，第一步要基于负债成本制定SAA绝对收益目标。基于资产负债管理理念， SAA的收益目标要求能够战胜负债成本，因此平安的收益目标为负债成本加上目标利差。SAA是中长期的投资规划，考核采用3-5年的滚动平均。第二步是基于风险偏好体系制定SAA限制条件，包括偿付能力，投资收益负债成本匹配，财务收益以及流动性要求。第三步是资产负债模拟和组合优化选点，将包括大类资产的收益假设数据、参数和资产、负债数据都放到Conning系统进行模拟。Conning系统是基于蒙特卡罗的随机情形，在该系统中可以看到每个时点、每个不同经济情景下的投资组合表现。通过蒙特卡罗模拟，可以反映投资组合将来可能面临的尾部风险。模拟完之后把数据放到Conning系统的优化器中做投资组合优化，根据投资风险偏好选择适合平安的大类资产配置方案，供管理层决策。第四步是将备选方案进行一轮系统外的压力测试和敏感度测试。平安的风险偏好有很多维度，因此要通过系统外的压力测试和敏感度测试确保备选方案满足各个维度风险偏好体系的要求。

SAA在制定过程中，平安人寿更加关注尾部风险。因为SAA为中长期配置规划，市场中短期波动在不同年份会进行相互抵消和平滑。但SAA更多关注的是系统性风险，或者在金融危机或者经济危机出现时，公司的资产配置组合是否能抵御风险，是否能够让公司的偿付能力和财务水平保持在合理健康范围内。

风险偏好有四个维度：偿付能力、负债成本、流动性、财务目标。财务目标维度的风险量化指标于2017制定。平安集团在2018年开始采用新的会计准则IFRS9。在IFRS9下财务的投资收益率会有所增加。该风险偏好的量化维度主要为了控制大类资产配置对财务收益波动的影响。

风险偏好的设计是分账户的，因为每一个保险账户都有各自的风险和收益特性，比如在制定风险偏好体系时，要查看公司有哪些保险账户，不同的保险账户，保证收益怎么样，传统是有一个刚性保证收益，3%左右，分红和万能的保证收益较低。但是有分红和万能结算的利率，该水平相对保证利率要高一些。由于受到市场竞争、客户预期等因素影响，该水平有一定刚性，这些特征都会在制定风险偏好过程中考虑。除了对收益特性分析，我们也会关注负债久期、产品期限、流动性。通过这些分析可确定每个账户不同的风险偏好要求。

好的风险偏好体系一定要通过具体的量化指标确保最终的实施和落地，通过量化指标描述每个风险维度的最低容忍。资本维度可以定义为：特定压力情景下偿付压力不能低于一定水平，通过这样限制可以让决策者在做资产配置时充分考虑到市场风险和信用风险对投资组合的影响。流动性维度为：特定压力情景下净现金流不为负。盈利维度是特定压力情景下法人利润不为负。平安人寿采取的是最低收益率的击穿概率。例如，一个传统产品的保证利率为2.5%，投资者希望在大概率情况下，投资收益不低于2.5%，所以对应的量化指标可以描述为20年一遇/10年一遇的情景下，投资收益不得低于2.5%，通过这样的量化指标来限定风险容忍度。

在没有风险偏好约束的情况下，如果增加负债成本，对投资风险偏好会产生直接影响，因为投资端很可能为了满足和达到负债成本的要求，被迫加大风险偏好，投资一些风险比较高的资产。预期收益肯定会有所提升，但是不确定性也随之增加，一旦市场出现波动，就会产生非常不利的情形。因此设置风险偏好是非常重要的，可以提前避免类似情况。

另外一个角度来看，负债成本的确定是在产品开发阶段，即在整个业务流程的最前端，如果从这个阶段就控制负债成本，才可从根本上解决这个问题。实际上，负债和投资之间的交互是非常重要的。

大类资产的定义与划分是完成大类资产配置规划非常重要的步骤。战略资产配置中大类资产的划分，要综合考虑资产市场特性、监管、会计、模型等方面的要求。

定义每个资产的基准十分重要，有了好的基准才能更好的刻画这一类资产。量化模型也是同理，需要有一个好的基准作为建模基础。

在实际操作中，制定完SAA后，TAA进行操作和落实。TAA以SAA作为基准目标，基准的确定因人而异，公司根据自己的投资策略和规划制定，如股票的基准可以是HS300，也可以是中证800，可根据公司的投资策略来确定。除大类资产外，平安人寿还会进一步细分出一些资产，如股票，可以根据市场规模或风格再细分，包括大盘股、中小盘股和创业板股票等。

有了大类资产的定义后，需要对每类资产做一个长期投资假设。这是最困难的步骤。因为预测是非常困难的，不能仅依赖于主观判断，而需要一个非常科学的流程和方法。平安人寿现在采用的是将历史平均和研究预测加权，产生各大类资产最终的预期收益。权重根据每类资产的特性而定。对于国债、金融债等固收类资产，平安人寿本身的研究团队有成熟的宏观经济和利率分析体系，有比较成熟的预测和研究，而历史平均数据对未来的走势参考意义不是很大，因此固收方面在预测研究上权重较大。而股票正好相反，因为股票未来的不确定性非常大，同时我们不希望主观因素有太多影响。

该体系需要不断完善，每一年都有一些调整。平安人寿每年会检查该体系，思考模型是否合适，是否需要完善和改进。这个过程非常重要。

完成每个大类资产的预期假设后，平安人寿并不急于将假设放到量化模型里，而是制定六大策略整体规划。一是ALM策略，主要为了提升资产负债的久期匹配。该策略主要投资长久期的国债和金融债。二是另类投资策略，主要投资于非公开市场标的，如不动产、PE等，该策略的目的是获取风险和流动性溢价。同时，另类资产跟其它资产的相关性相对比较低，可以起到分散化作用。三是票息收益策略，选取票息收益比较高且信用等级比较好的品种，如协议存款、私募债、金融产品、优先股等，为整个投资组合提供稳定现金流和安全垫。四是公开市场投资策略，投资二级市场权益和基金等，获取长期风险溢价，提升投资组合收益。五是分散化策略，目前很多产品中，有一些绝对收益产品，此类产品有自身的策略，很难归类到任何一个资产类别中，且很多策略跟其它大类资产相关性比较低，这类产品归类于在分散化策略中。六是现金和杠杆策略。六大策略的规划更多的偏向于定性，基于对未来市场的判断和公司自身存量资产的情况和未来战略规划，对六大策略划一个大致的投资范围。这一步的好处是单纯基于资产风险收益假设跑量化模型得出的优化组合可能过于“量化”，就是说太依赖于假设，而且仅仅依赖于假设。这样的优化组合往往会过于集中配置在少数SharpRatio（风险收益比）高的资产类别上，没有办法做到真正的风险分散。其次，像ALM策略，主要目的是以资产负债的久期匹配为目标，而资产配置量化模型往往无法兼顾这个目标。

基于大类资产的各种假设、六大策略规划以及资产和负债相关数据输入，我们可以在Conning系统中进行蒙特卡罗随机模拟，模拟未来时点各种情形下资产和负债的路径。模拟数据再进入Conning系统的优化器进行组合优化，产生投资组合有效前沿。在Conning系统中收益和风险的度量是多维度的：收益度量可以是传统的资产收益Asset Only，也可以是资产减去负债后公司的经济价值（Economic Value）。风险度量可以是传统的组合波动率Volatility, 也可以选择组合的VaR值，也就是可以选择用“尾部风险”来衡量组合的风险

（9）分账户投资组合的优化与基于风险偏好选择适合的投资组合

产生了有效前沿，就要在有效前沿上选点。因为上面很多点，所以需要界定最低收益边界和最高风险边界。我们可以在这两条边界范围内选择投资配置的备选方案。通常选择三个，偏保守，平衡和偏激进的。然后将方案在系统外进行压力测试和敏感性测试，确保每个备选方案符合每个风险偏好中的维度，包括偿付能力、财务、流动性等。

制定完大类资产配置比例后，SAA需要制定大类资产的上下限。平安人寿目前使用的是跟踪误差的方法，具体定义为：权益比例的变化带来账户波动率的变化。例如，以50bps跟踪误差做为权益上限，可能意味着组合波动率从基准配置时的2.5%上升至3.0%。随着组合波动率的变化，负债成本的击穿概率和压力情形下的偿付能力水平都将随之变化，通过对不同跟踪误差组合的计算，选择符合公司风险偏好的权益上限。

平安人寿在每个季度末都有DSAA检视，检视过程中会更新持仓数据、更新市场的相关数据，必要时更新对未来的预期。DSAA检视时，对未来的预期并不是中长期的预期，而是更关注未来一年的预期。在更新这些信息后，通过蒙特卡罗模拟获得投资组合未来预期收益和分布，结合既定的压力测试，检验投资组合是否符合风险偏好。除此之外，还有市场波动，上下限预警和可操作性预警触发的DSAA。如果市场发生突然波动，比如2016年1月市场跌了超过10%，平安人寿当时启动了DSAA机制，目的是确定在当时情况下，资产组合是不是仍满足风险偏好，流动性会不会受影响等。如果确实击穿风险偏好，平安人寿会启动DSAA的调整。

DSAA和TAA的区别为，DSAA的目的以风险检视为主，检查动态市场条件下，投资配置组合是否满足风险偏好。TAA来讲是以短期内超越SAA，获取超额收益为目的，TAA偏重市场化操作，比较灵活，根本出发点与DSAA不同。

TAA是以超越SAA为目标，是相对考核的方式，市场上有很多以市场指数为基准做考核的公募、私募基金。平安人寿的TAA与此类基金有很大区别。平安人寿以安全性、长期性为主导思想。用金字塔体系描述，即在安全垫基础上追求超额收益。

下面介绍TAA的几个策略。一是固收以配置型投资为主，积极拉长资产久期。二是坚持价值投资理念逆周期投资，结合各类资产的价格波动特征进行逆周期管理。中国的权益资产具有牛短熊长的特点，在2011-2013年的漫长熊市中增配高分红优质股票，在牛市中获利丰厚。利用保险资金的长期性特性，进行价值投资是非常好的实践和操作。三是投资长期限的非资项目，支持实体经济。

风险管理是投资流程中必不可少的，平安集团搭建了一个完善的多维度的风险评估体系，可进行动态检视。在投资流程中的资产负债匹配风险，平安人寿的监控平台可以监测久期错配风险，进行动态SAA压力测试等。

在另类资产风险管理方面，另类风险估值频率非常低，因此很多隐性的风险无法及时得以体现，因此平安特别采购了风险管理系统，专门用于另类资产风险管理。该系统对非资股、非资物、非资债的预期损失和经济资本进行计量，通过量化体系来计算预测另类资产风险。

绩效考核方面平安人寿有三个原则，一是基于ALM设计绩效考核体系，二是兼顾短期收益和长期价值，三是定性和定量指标相结合。

基于ALM理念设置考核指标，平安人寿的SAA是绝对收益考核，绝对收益和负债成本紧密相连，这是ALM的体现。在兼顾短期收益和长期价值方面，SAA和TAA区分考核。SAA基于中长期价值投资，采用3-5年滚动方式考核；TAA注重把握短期市场机会，比较短期，采用年度考核方式。

在定性方面，平安通过定性指标衡量资产配置流程和方法是否符合公司ALM理念。以SAA绩效考核为例，从定量来讲，平安人寿是负债成本加利差的绝对收益目标，三年滚动；定性来讲有一个ALCO的定性评分，包括CIO、CFO、CRO等对投资部门的打分。