维普资讯 http://www.cqvip.com ２００６年第４期 （总第３５６期） 南方金融 Ｎｏ．４，２００６ ＧｅｎｅｒａｌＮｏ．３５６ Ｓｏｕｔｈ Ｃｈｉｎａ Ｆｉｎａｎｃｅ 中国股票市场风险结构实证研究 罗 林 （中信证券公司， 北京１００００４） 摘要：本文使用１９９７年至２００４年中国股票市场数据，实证分析中国股票市场的风险结构特征。发现中国 股票市场系统风险占总风险的比例超过５０％，远远高于美国市场的２５％。同时，按照流通股本占总股本的比例分 组研究表明，中国股票市场系统风险占总风险的比例与流通股本的比例基本没有统计相关性。因此，在适当的时 机推出指数期货以对冲系统风险，对于我国股票市场的健康发展是必要的。 关键词：风险结构；系统风险；投资组合 中国分类号：Ｆ８３０．３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００７－９０４１－２００６（０３）－ｏｏ５７—ｏ３ 证券投资组合的风险由两个部分构成：系统风险 和非系统风险。系统风险也称为市场风险，是指对所 有股票同时产生影响的各种因素所产生的风险；非系 因此通过分散化可以大幅降低证券组合的风险，却不 能完全消除风险，这部分无法消除的风险可以解释为 系统风险。 统性风险又称特有风险，是指仅仅影响个别股票的因 素所产生的风险。同时，系统风险又称为“不可分散 的风险”，非系统性风险又称为“可分散的风险”。把 风险划分为系统风险和非系统风险对于投资管理和风 险管理实践具有重要意义，不同的风险结构特征对投 下面分析中国股市ｌ９９７年至２００４年各年度风险 的规模特征，收益率为周收益率，采取随机抽样 的方法，过程如下： （１）随机抽取含１个股票的组合，在每个年度选 择上市满一年的股票作为总体，然后在总体中随机抽 取１００只股票，方差分别为 … ００； 资组合管理效率具有重大影响。以下我们通过实证方 法对我国股票市场的风险结构进行分析。 一（２）随机抽取含２个样本的组合，在总体中每次 随机选取两只股票作为一个投资组合，重复该过程形 、组合规模的风险结构 很多学者研究过证券组合规模与风险分散的问 题。ｗ，Ｈ．Ｗａｇｎｅｒ和Ｓ．Ｃ．Ｌａｕ（１９７１）根据标准普尔 的股票质量评级把２００种纽约股票交易所的股票分为 成ｌｏ０个２样本组合，计算每个组合的方差； （３）…… 以此类推，直到样本量达到３５为止，然后计算 ６组，用随机抽样的方法分别计算组合风险。研究表 明，当组合股票数由１只扩大到ｌ０只时组合风险迅 速下降，超过ｌ０只时，风险的下降速度微乎其微。 假设Ｐ组合由ｎ种股票组成，其中第ｉ只股票的 收益和方差分别为ＬＬ，和 收益和方差分别为： 每种样本规模的方差平均值。结果如表ｌ所示。 表１组合规模与组合风险 组合规 模 １ ７ ５７ ２ ６ ２８ ３ ５ ５５ ５．９７ ４ ３３ ４ ０５ ３．６８ ３ ５６ ３ ３９ ３ ３４ ３ ３３ ３ ２９ ３ ２２ ４ ５ ５９ ５ ５ ４２ ６ ５ ０７ ７ ４．７５ ８ ４．８５ ９ ４ ７３ １０ ４ ６７ 同年份组合标准差（ｓＴＤ）％ ５ ９３ ４ ９４ ４ ５９ ４ ３２ ４ ２４ ４ １２ ４ ０ｌ ３ ９７ ３ ９３ ３ ９０ ６．１３ ４ ７４ ４．４１ ４．２３ ４ ０６ ３ ９４ ３ ７８ ３ ７８ ３．６８ ３ ６８ ５ ０４ ４ ４２ ３．９９ ３ ７３ ３ ４４ ３ ３２ ３．２６ ３．２１ ３．２７ ３．１０ ４ ５０ ３．６２ ３．８３ ３ ６６ ３．４５ ３．２８ ３．２６ ３＿３９ ３．２９ ３．２０ ４．４３ ３．７２ ３．３３ ３．３４ ３．０２ ３ ０１ ２ ９２ ３ ０２ ２ ７３ ２ ６６ ４．８４ ４ ４３ ４．０４ ３．６１ ３ ８８ ３ ７５ ３ ４３ ３．４２ ３．４３ ３ ４５ 标准差 垂囊 ５ ５５ ４ ５６ ４ ２２ ４ ０２ ３ ８８ ３ ７３ ３．５９ ３．６２ ３．５４ ３．４８ ５５．０５ ６７ ０１ ７２－３６ ７６．０２ ７８ ７２ ８１ ８３ ８５ ０２ ８４ｌ３９ ８６２５ ８７ ７２ 。为简单起见，我们讨论 １９９７拄 １９９８年 １９９９拒 ２０００正 ２００１年 ２００２证 ２００３ ｉ ２００４拒 １９９７．２００４ 等权重且各股票的收益互不相关的情形，这时组合的 ∑“， ， Ｉ （ ＝ ∑。 可以看出，当股票收益互不相关时，组合方差随 ｎ的增加而减少，所以ｎ越大，风险越小。这只是理 论上的结论，而在实际中，情况并不完全这样。在股 票市场上，一般股票之间的收益率的正相关性很高， 收稿日期：２００６—０１—２３ 作者简介：罗林（１９７３一），男，重庆人，中国人民银行研究生部博士研究生，供职于中信证券公司。 ５７ 维普资讯 http://www.cqvip.com （（南方金融 ２００６年第４期 组合规 不同年份组合标准差（ｓＴＤ）％ 模 标准差％ 垂 比较纽约证券交易所（ＮＹＳＥ）与中国股市的投 资风险结构，可以看出两地在结构上存在较大差异。 从表２可以看出，美国股票市场与中国股票市场 １９９７铱 １９９８拒 １９９９拒 ２０００拒 ２００１拒 ２００２正 ２００３铱 ２００４拒 ｌ９９７．２ＯＯ４ Ｉｌ ４．６２ ３．１５ ３．９２ ３．７ｌ ３．１４ ３－２９ ２．８３ ３．３ｌ ３．４９ ８７．４４ ｌ２ ４．６４ ３．１５ ３．９０ ３．６８ ３．１９ ３．１０ ２．６５ ３．３９ ３．４６ ８８．２９ ｌ３ ４．６０ ３．１７ ３．８８ ３．６ｌ ３．１６ ３．１０ ２．５３ ３＿３ｌ ３．４２ ８９．３９ １４ ４．５３ ３．１３ ３．８６ ３．５９ ３．１３ ３．１４ ２．７０ ３ ｌ８ ３－４ｌ ８９．７２ ｌ５ ４．５０ ３．１４ ３．８５ ３．６０ ３．０７ ３．１３ ２ ６３ ３．１５ ３．３８ ９０．３６ ｌ６ ４．５０ ３ｌ０７ ３．８２ ３．５９ ３．０９ ３．０ｌ ２．５６ ３．２３ ３．３６ ９０．９９ ｌ７ ４．４８ ３．Ｉｌ ３．８３ ３．５７ ３．０２ ２．９４ ２．５９ ３．１７ ３．３４ ９ｌ ５２ ｌ８ ４．４６ ３．０７ ３．７８ ３．５４ ３．００ ３．０ｌ ２．５２ ２．９２ ３．２９ ９２９０ ｌ９ ４ｌ４７ ３．０６ ３．７９ ３．５３ ３．０ｌ ２ ９６ ２．５２ ３．０４ ３．３０ ９２．６８ ２０ ４．４２ ３ｌ０２ ３．８ｌ ３．５３ ３０ｌ ２．９０ ２．４２ ３．０２ ３．２７ ９３．５５ ２５ ４．３８ ２ｌ９７ ３．７２ ３．４９ ３．０５ ２．７３ ２ｌ３５ ２．７８ ３．１８ ９６．０ｌ ３０ ４．３４ ２．９８ ３．７５ ３．４２ ２．９９ ２．６９ ２．１９ ２．６ｌ ３．１２ ９７．９ｌ ３５ ４－３ｌ ２．９７ ３．７０ ３．４ｌ ２．９９ ２．４６ ２．１０ ２．５０ ３．０６ ｌ００．０ 系 统 风 险 ５７肿％ ４９．７７％ ６２ｌ４７％ ５５ｌ６１％ ５９ｌ３３％ ５４．７１％ ４７．４０％ ５１．６１％ ５４．７４％ 比 例 注：系统风险比例等于３５组台的风险除以Ｉ组合的风险．即ＳＴＤ３５／ＳＴＤＩ 从表中可以看出，１９９７．２００４年组合方差随着样 本数量的增加不断下降。当样本在２－８之间时，方差 迅速下降，当样本股超过ｌ０时，下降非常缓慢，当 样本股超过２０时，则几乎不再下降，这部分不再下 降的风险可视为不可分散风险，即系统性风险。 从年平均水平来看，单只股票中系统风险的比例 为５４．７４％。各年的比例有所不同，最高的是１９９９年， 达６２。４７％，最低的是２００３年，为４７．４０％。不同规模 的组合风险的结构特征差异也较大，当股票数量为３ 只时，系统风险所占的比例提高到７０％，当数量达到 ６个时，系统风险比例就已经达到９０％以上。 表２纽约证券交易所与中国股市风险结构比较 ＮＹＳＥ 中国 系统风险比重 ２５％ ５４．７４％ 非系统风险比重 ７５％ ４５．２６％ 总风险 １００％ ｌ 注：纽约交易所数据引自波涛（证券投资理论与证券投资战略适用性分析＇第６３页 ５８ 在结构上存在着“倒置”现象。在美国证券市场上， 系统风险占２５％，是非主要部分；非系统风险占 ７５％，是主要部分。而中国股票市场的系统风险占一 半以上，远高于美国股市的比例，这一结构差异对投 资组合实践具有重要影响。 二、因子模型与市场风险结构 前面的分析从风险分散化的角度研究了不同组合 规模的风险特征，下面我们利用投资组合理论对我国 股票市场的风险结构做进一步分析。 ＣＡＰＭ模型是现代投资组合理论的基本模型，该 模型把股票风险划分为系统风险和非系统风险，因此 通过该模型也可以度量股票的风险结构特征。在实践 中，常常用单因子市场模型替代ＣＡＰＭ模型。单因 子市场模型可以表示为： Ｒ“＝ ‘＋ №＋ 其中 是证券ｉ在ｔ期的收益； Ｒ 是市场指数在ｔ期的收益； ８ 是ｔ期的随机误差； Ｂ，是证券ｉ的系统风险系数，即收益相对 于市场指数收益的敏感性。 如果假设Ｅ（ｅ￣０，Ｃｏｖ（Ｒ￣，８ｉｌ）＝０，可以得到： ＝ ０ｒ三＋ 证券ｉ的方差 一部分是由市场指数的方差 描述，另一部分是由证券ｉ的误差方差描述 。这说 明证券所承受的一部分风险是与整个市场相关的，主 要包括未来预期的利率、通货膨胀率、市场制度变 化、宏观经济形势、经济等；另一部分风险和整 个市场无关，主要由企业内部的微观绩效变化造成 的。这样我们可以把证券的风险分为两类：系统风险 屈 和非系统风险 。 在单因子模型中，假设市场因素是唯一影响所有 证券的系统因素。然而，还存在影响证券子集合的因 素，这些因素被认为是超市场因素，如一些股票往往 由于规模等内在属性的一致性，从而在价格波动上表 现出相似性。常用的划分股票属性的因素有规模因 素、价值成长因素（风格因素）和行业因素，这些因 素对股票价格的影响往往是长期的、稳定的。衡量这 些超市场因素的影响可以通过将单因素模型扩展到多 因素模型来分析。多因素模型如下： Ｒ“＝ 。＋屈． 尺 ＋ ｌ尺１．Ｉ＋ ２尺２．Ｉ＋Ａ＋ 尺 “ ．Ｉ＋ 其中 为市场风险因素，Ｒ。，……， 为超 市场风险因素。因为各个超市场因素中同时也包括了 维普资讯 http://www.cqvip.com （《南方金融））２００６年第４期 市场因素的作用，需要剔除市场因素的影响，才可以 衡量出超市场因素的单独作用。本文采取下面的方式 剔除市场因素的影响，即 ＝Ｉ仃Ｊ＋ ， Ｒ ＋ 均波动水平为１６．１９％。２５％的股票市场风险比例在 ６４．６７％以上。５０％的股票市场风险比例在５５．４２％以 上，７５％的股票系统风险在４３．２４％以上。不同的年 ＋ ｌ（卢ｌ，。一 ）＋…＋ 一（Ｒ ｋｌ— 份，以上各比例不尽相同，１９９８年最低，为５４．５７％， ２００１年最高，为６５．０８％。 表４市场风险结构——系统风险＋行业风险 这样就可以把方差风险分为三部分： Ｖａｔ（Ｒ：）＝ｐ ｍ、，ｎｒ（ ） （ 一 ） ＋ｖ删・（￡）． 系统风险 超市场风险 非系统风险 年份 １９９７年１９９８年１９９９年２０００年２００１年２００２年２００３年２００４年７３３ ８３５ ９３３ １０８４ ｌ１３Ｏ １２０３ １２７０ 平均 股票数量 ５４３ ＋１３２ｉ，ＩＶａｔ（Ｒ１＋Ｒｍ）＋［３２ｉ。Ｖａｔ（Ｒ’＋ ）＋…＋１３￣Ｖａｒ 平均值 ８Ｏ６４％７５．７６％８１ ７９．９４％８１．２５％８４．９２％８Ｏ．３６％７３．６２％７９．７４％ １Ｏ％分位数 ９０．７３％８６．０４％８９．７８％９０．６６％９１．２２％８７．２１％８９．０３％７４．５５％８７．４０％ ２５％分位数 ８７．２３％８１．９ ％８６．９９％８６．２Ｏ％８８．４５％７９．３５％７７．８９％６９．３２％８２．”％ 中位数 ８１．８９％７７．０７％８２．９６％８Ｏ．７２％８３．９０％７７．９５％７１．１３％６９．５４％７８．１４％ ７５％分位数 ７６．１７％７０．４７％７７．５９％７４．６８％７６．６４％７Ｏ．１６％６４．Ｏ１％６２．５９％７１．５４％ ９０％分位数 ６９．５７％６３．６１％７０．４２％６８．Ｏ５％６７．Ｏ１％６３．１４％５７．６１％５６ ３３％６４．４７％ 标准差 ９．Ｏ１％８．７５％８．Ｏ２％８．７７％９．８８％ｌ１．７９％１２．２６％９．６６％９ ７７％ 超市场因素一般从风格特征和行业特征的角度分 析。下面我们从这两方面进一步分析我国股票市场 １９９７—２００４年的风险结构特征。方法如下： （１）ｌ９９７—２００４年按年度计算，选择本年度上市 表４是多因素行业模型的估计结果。可以看出， 引入行业因素后模型的解释程度大大提高，平均每只 股票的系统风险和行业超系统风险占７９．７４％，平均 满一年的股票作为分析对象，收益率为周收益； （２）市场因素为沪深交易所Ａ股综合指数，流通 股本加权，即中信综合指数； （３）风格因素包括六种指数：中信大盘价值指 波动水平为９．７７％，波动程度大大降低。２５％的股票 市场风险和行业超市场风险比例在８２．１７％以上，５０％ 的股票市场在７８．１４％以上。７５％的股票在７１．５４％以 数、中信大盘成长指数、中信中盘价值指数、中信中 盘成长指数、中信小盘价值指数和中信小盘成长指 数； 上。各年中以２００２年的比例最高。 表５市场风险结构——系统风险＋风格风险 年份 １９９７年ｌ９９８年１９９９年２０００￣２００１年２００２年２００３年２００４年７５ｌ ８５１ ９４４ ｌ１Ｏ１ ｌ１３Ｏ １２０３ １２７０ （４）行业因素包括ｌ４个一级行业，分别为：能 源行业、原材料、初级产品工业、投资品工业、耐用 平均 股票数量 ５８３ 平均值 ７３．１４％６７．０６％７３．２４％６８．７３％７３．７０％８１．４４％７５．５ｌ％７４．９４％７３．４７％ １Ｏ％分位数 ｌ１．５１％ｌ１．０４％１Ｏ．６１％ｌ１．９３％１３．５１％８７．Ｏ８％８８ ４３％９１．９１％４０．７５％ ２５％分位数 ８５．８５％７９．６３％８４．４８％８３．Ｏ９％８７．６８％８１．６２％７６．１５％７７．７７％８２．Ｏ３％ 中位数 ８１．４３％７４．９８％８０．５９％７７．７２％８４．０３％７３．７４％６５．Ｏ ６２．８４％７５．Ｏ５％ ７５％分位数 ７５．８９％６８．７９％７５．４ｏ％７０．３Ｏ％７７．２２％７０．５１％３３．１８％４３．３３％６４ ３３％ ９０￣／，分位数 ６６．９ｏ％６０ ６８％６７．８Ｏ％６１．５９％６６．７７％６３．９０％３０．０７％３９．２７％５７．１２％ 标准差 ５７．２３％５２ Ｏ ５８．８７％５１．７３％５４．６１％４０４８％４４．Ｏ２％４５．２１％５０．５３％ 消费品制造、经常性消费品工业、医药卫生、贸易和 零售、社会服务业、交通运输和仓储业、金融业、房 地产、信息技术业、公用事业和综合类，即中信一级 行业指数； （５）风险结构特征的确定。在单因素模型中，市 场指数收益ｘ，－Ｊ＂股票收益的解释比例可作为系统风险比 表５是多因素风格模型的估计结果。可以看出， 引入风格因素后，平均每只股票的系统风险和风格超 系统风险占７３．４７％。２５％的股票市场风险和风格超市 场风险比例在８２．０３％以上，５０％的股票在７５．Ｏ５％以 上，７５％的股票在６４．３３％以上。各年中２００２年的比 例最高。 例的度量。加入风格因素或行业因素后，模型ｘ，－Ｊ＂股票 的解释比例可以看作是市场因素和超市场因素的风险 比例，增加的部分即为超市场风险。下列表３至表５ 是实证分析的结果。 表３市场风险结构——系统风险 年份 １９９７年１９９８年１９９９年２０００年２００１年２００２年２００３年２００４年平均 股票数量 ５４３ ７３３ ８３５ ９３３ １０８４ ｌ１３０ １２０３ １２７０ 根据以上分析，我们发现中国股票市场系统风险 约占５２．７４％，行业风险约占２７％，风格风险占 ２０．７３ｏ／ 。图２是我国股票市场风险结构的描述。 － ” ｌｑ ：∞ 平均值 ５９．７２％５４．５７％６０．３８％５６．４７％６５．０８％５６－３Ｏ％３３ ０７％３６．２９％５２．７４％ １０％分位数 ７７＿０２％７１．５４％７５．９４％７５１３％８３．７５％７８ ｏ８％５４．８８％５３．Ｂ４％７１．２７％ ２５％分位数 ７０．８０％６５．４９％７０．５１％６７．９６％７８．４５％７１ ５２％４６．３２％４６．２８％６４．６７ 中位数 ６２．６６％５７．４０％６３ １６％５８．６４％７Ｏ－３６％６０ ８９％３３＿３６％３６．９１％５５．４２％ ７５％分位数 ５ｏ．６５％４５．８９％５３．１２％４７．９５％５６４６％４４．０７％２０．７４％２７．Ｏ８％４３．２４ ９０％分位数 ３９．７９％３２ ４３％４０．２９％３４．３５％３７ ８２％２７ ０３％９．９８％１９．２Ｏ％３０ ｌ１ 、＼ 标准差 １５．５６％１５．Ｏ３％１３ ９７％１５．５４％１８．５３％１９９９％１７．Ｏ３％１３．８６％１６ １９ 表３是单因素市场模型的估计结果。可以看出， １９９７—２００４年每只股票的系统风险大约占５２．７４％，平 １ 图２中国股票市场风险结构 ①行业风险和风格风险具有交互作用（相关性），两者的比例并不是简单的加法关系。 ５９ 维普资讯 http://www.cqvip.com 《南方金融》２００６年第４期 三、流通比例与市场风险结构 以下分析流通比例（流通比例一流通股本／总股 高。ｌ９９７．２００４年平均占５２．７４％，远高于美国市场的 系统风险比例。反之，非系统风险（特有风险）比例 低。这种风险结构意味着上市公司股价波动的一致性 本）对股票风险结构的影响。为此，我们以沪深交易 所上市的所有Ａ股股票为样本，选取２０００年至２００４ 年的数据，收益率为周收益。按照自由流通比将全部 Ａ股股票分为五组，分别计算每组样本的系统风险比 例，结果如表６。 表６流通比例对风险结构的影响 流通股本占总股本的比例 （Ｏ，２Ｏ％）（２００／０，４Ｏ％）（４ ，６Ｏ％）（６ ，８Ｏ％）（８ｏ％，１ｏｏ％） 全部 较强，股价运动受市场系统性因素的影响较大。 第二，如果把非系统风险进一步区分为超市场风 险（行业或风格风险）和特有风险，则行业因素解释 ２７％的风险，风格因素解释２０．７３％的风险，而特有风 险则仅占２０．２６％至２６．５３％。 第三，按照流通比例分组研究表明，风险结构与 ４０．０６％ 平均值 ３８．Ｏ５％ ３９．４５％４０．７８％４３．１９％４２．０７％流通比例可能没有强相关性。 第四，由于系统性风险占总风险的比例高，因此 在适当的时机推出指数期货以对冲系统风险，对于我 ９０％分位数 ７５％分位数 中位数 ５２．４８％ ５５．２５％ ５６．７０％ ５６．９５％ ５１．６６％ ５５－３３％ ４７．１ １％３９．８１％４８．０８％ ５０．２４％ ５３．５３％ ５Ｏ．２７％４０ ２Ｏ％ ４２．６９％４５．０２％４８．２７％４９ １ｏ％ ４１．５３％ ２５％分位数 １Ｏ％分位数 标准差 ３Ｏ．６２％ ３１．４４％ ３２．６８％ ３６ ９８％ ３２．６１％ ３２－３３％ １９．７１％ ２２．０６％ ２２．５４％ ２６ ８３％ ２５．７６％ ２２－３６％ １２．１２％ １２．９１％ １２．９０％ １２ ６２％ １１．２７％ Ｉ２．８４％ 国股票市场的健康发展是必要的。由于系统风险无法 通过组合分散化来规避，而目前在没有指数期货产品 的情况下，理论上可以通过适当的资产配置和时机选 表６的数据表明，不同样本组的系统风险比例存 择来降低。因此，为了有效降低总体风险，特别是在 我国股票市场风险结构下，资产配置和时机选择对投 资业绩尤其重要。但是，在适当的时机推出指数期货 以对冲系统风险才是长远的解决之道。 （特约编辑：肖建国；校对：ＧＬ、ＺＪ） 规模变化不大的判断等等。如果某个寿险公司的不同 产品之间的规模比例相差很大，又或者寿险公司的不 同产品之间的价格变化幅度很大，都有可能对保费的 规模产生影响，从而影响结论的正确性。 四、结论 在一定差异，但差异不大。不同组的系统风险比例在 ３８，０５％至４３．１９％之间变动，全部样本的平均水平为 ４０．０６％。因此，风险结构与流通比例没有强相关性。 四、结论 第一，我国股票市场的系统风险占总风险的比例 （●●＿Ｙ－４￣－第６２页）任准备金（即最小法定准备金） 的一定比例和风险保额的一定比例进行计算，其计算 方式如下： ｃ＝投资连结类产品期末责任准备金的Ｘ １％＋其 他寿险产品期末责任准备金的Ｘ ４％ Ｄ；保险期间小于三年（但大于一年）的定期死 综上所述，新生命表的修订对保险费率的影响不 亡保险风险保额的Ｘ ０．１％＋保险期间为三年到五年的 定期死亡保险风险保额的Ｘ ０．１５％＋保险期间超过５ 年的定期死亡保险和其他险种风险保额的Ｘ ０．３％ 长期人身险业务最低偿付能力额度＝ｃ＋Ｄ 风险保额是指有效保险金额与期末责任准备金的 差额，其中期末责任准备金的减少不但使Ｃ值减小， 而且使Ｄ值增大。不过由于对风险保额所用的比例要 比对责任准备金所用的比例小得多，因而新生命表对 其带来的影响主要取决于Ｃ值的变化，而Ｃ值的变 化与责任准备金的变化相同，即新生命表使长期人身 大；但由于死亡率的下降会使所需要的准备金减少； 同时由于所需准备金的减少，使寿险公司的偿付能力 充足率得以提高。 当然，除了可能会对保费、准备金以及偿付能力 产生一定的影响外，新的生命表可能会对核保过程也 产生一定的影响。比如被保险人的风险分类标准以及 免检体规则等等，这两者都与被保险人的死亡率有一 定的联系。同时，由于在其计算过程中要用到准备 金，所以保单现金价值与红利的计算结果与准备金有 一定的联系，从而死亡率变化所带来的准备金的变化 险业务最低偿付能力额度有下降的趋势。 综上所述，由于使用新生命表后的责任准备金要 就会对保单现金价值与红利有影响，继而影响到寿险 公司未来的现金流动。 参考文献 小一些，导致最低偿付能力额度也会小一些。对法定 的最低偿付能力额度有减小的影响，而对寿险公司的 实际偿付能力额度影响很小，所以，新寿险经验生命 表的推出对寿险公司的偿付能力充足率是有利的。 不过，上述大都是一些定性的分析，比如对保费 ［１】李秀芳．寿险精算实务［Ｍ】．南开大学出版社，２０００． ［２】谢志刚．韩天雄．风险理论与非寿险精算［Ｍ】．南开大学出版 社，２０００． （特约编辑：肖建国：校对：ＺＪ）
