浅谈新风险理论（四）

2019-03-09谢志刚上海财经大学金融学院

上海保险 2019年1期

谢志刚上海财经大学金融学院

（接本刊2018年第12期《浅谈新风险理论（三）》）

七、计量风险的逻辑含义

计量风险这事，逻辑混乱，内容复杂，很难把握。但作为精算教育和研究工作者，自己几十年来整天与这事打交道，也有切身体会，借此机会作次坦诚交流。

总的感觉是，需要将“计量”和“风险”这两个概念分别进行讨论，先说“计量”或“度量”的含义、目的与影响，然后再分析所计量的对象——风险。在此基础上，先明确计量风险的目的究竟是什么，以目的为参照，辨析究竟在多大程度上计量了原本想要计量的风险，或者说，辨析所计量出的结果究竟是不是原来想要计量的风险。

（一）对计量的理解

人类社会的发展史，可以看作是一部计量史。

计量，就是行为主体（人）用相对简单的、以自己能够把握的工具作为参照，去衡量或简化更为复杂、不易把握的事物或对象。

一个经典的计量例子，三国时候的神童，年仅五六岁的曹冲小朋友，他用搬得动的石块，并借助一条水里的船，去计量一头相对复杂和不易把握的大象的体重，成为千古传颂的美谈。

有效的计量，能够给人类带来极大的便利，从而显著推动社会进步。

用货币来计量商品的交换价值，算得上是人类社会的重大发明，极大地促进了社会和经济活动的效率。

今天的超市里，货架上每一件物品上都贴着一个价格标签，这是店主对每件商品交换价值的计量，甭管价钱定得合不合理，它肯定是大大提高了购物的效率，省却了售货员与顾客讨价还价的麻烦。

这就是计量的魅力——把复杂的事情简化，减少当事人的麻烦，提高工作效率。

又如，科学管理之父泰勒（1856—1915）通过“工时定额”和“产量定额”来计量“劳动（工作）”，以提高工人的生产效率。

再如，1934年，美国商务部内外贸易局经济分析处同国民经济研究所（NBER）的西蒙·库兹涅茨（1971年诺贝尔经济学奖获得者）等经济学家密切合作，提出用GDP（国内生产总值）来计量一个国家或地区的经济状况，被称为“20世纪人类最伟大的发明”之一。

另一方面，经验也告诉我们，当一件事情或一种方法可能带给我们极大好处的时候，也特别需要留意其负面效应，所谓祸福相依，风险与回报相伴，说的都是这个道理。并不是任何一种计量或简化方式都只有正面而没有负面效应。

仍以GDP为例，中国从1985年开始建立GDP核算制度，并从1993年起用其取代之前计划经济时期使用的国民收入核算方法，使GDP成为全国及各省市用于计量经济状况的核心指标，肯定是推动了经济快速发展。但这些年各地的实践也表明，作为计量指标的GDP，可能演变为考核指标，在一定程度上形成了“唯GDP论”的负面效应。

这个例子提示我们一个重要概念——计量目的，究竟为了什么目的而进行计量？

如果是为了把复杂的、不容易把握的事情尽量简化，当然是好事情。但如果仅仅是行为主体或管理者为了图方便、为了省事、为了减少自己应承担的责任而进行计量，负面效应就来了。

笔者在高校工作了几十年，感受最深的一件事情就是每年评职称，我相信这是学校及院系领导最头疼的事情之一，谁该上谁不该上，确实非常不容易摆平，非常挑战管理者的领导能力。后来，逐渐引进了一种计量方法，就以国外和国内的几本学术刊物作为工具，数数参评者在上面发表文章的数目，或者再稍微复杂一点，看看承担课题的级别或经费数额，事情立马变简单了，管理者不再像以前那样头疼甚至担惊受怕了。但是，负面效应也随之而来，最突出的是大学附属医院的医生们，无论医术多么高明，治愈了多少病人的疾病，不发表论文也很难提职称。于是，各种发论文的招数也就随之而来了。2017年4月21日，世界著名学术期刊《肿瘤生物学》宣布，撤回已刊登的107篇论文，这107篇论文的作者均来自中国。

这还仅仅是一本期刊的一次性情况，更重要的负面效应是，国家和社会大量投入的科学研究和教育资源，被引导去做类似的为了发表而发表的事情，形成大量的人力物力浪费，特别是严重损害了我们的学风，这与我们高校领导之前的头疼或担惊受怕相比，孰重孰轻呢？！

所以，计量非常重要，但它是双刃剑。做得好，可以为社会创造大量财富；做得不好，则可能造成巨大的资源浪费。

小结一下，计量具有以下特征：

1.用简单、容易把握的工具去衡量相对复杂、不易把握的事物和对象，目的在于提高效率。

2.计量行为主体或当事人选择的工具，越是具有普遍性越好，比如用大家都接受的阿拉伯数字作为工具，以及用最流行的货币作为计量单位。

3.计量很难有绝对“正确”或“错误”的界限，它取决于计量者的目的。

（二）计量风险的目的

风险，像是一头大象，而所有试图计量它的人，都像是一群盲人，各自按自己的认知去设想大象的形状，并借助自己熟悉的工具对其进行计量，完全没有普遍认可的标准。

与曹冲小朋友当年计量的那头大象不同，风险这头大象，并无固定的形状，变幻无常，当它变得完全清楚的时候，就已经不再是“风险”了。

笔者认同这样一种观点：所有的计量都是片面的，但片面的计量也往往能解决实际问题。

这是因为，这些能解决实际问题的计量方法，都有明确的计量目的，都是冲着解决某类实际问题的目的才去计量的。

笔者刚开始关注风险概念及其计量方法的时候，正是哈里·马科维茨获得诺贝尔经济学奖（1990年）之后的那段时期。1993年春天，他在英国一些高校巡回演讲时，笔者曾去听过他的讲座。马科维茨的模型十分简单，先把资产组合的价值用随机变量来描述，然后用其“均值”计量平均回报，用方差计量其“风险”，通过限定投资回报范围并计算相应的最小风险来求解最佳投资组合。

显然，哈里·马科维茨所计量的“风险”，是指资产组合价值（围绕均值）的波动幅度，与别人说的“风险”可能并非同一回事，尤其与保险业中的将“损失”作为“风险”完全不同。

如果明确了马科维茨模型中的“风险”就是“波动幅度”，用方差去计量波动的好处就是简单、便于计算，而笔者随后看到的许许多多的跟随性的研究，意义就不大了，甚至无聊。比如先去讨论说方差计量风险会把向上的波动（收益）计作风险，似乎不妥，然后提出用半方差之类的计量方法，虽然发表一大串文章，但不会有多大影响或实际效果。

而笔者从哈里·马科维茨模型得到的启示是：投资者的问题只是想知道哪一种资产配置方法更好，是一个决策或选择问题。而无论用方差或是别的任何工具去计量投资组合的风险，仅仅是一个计量问题、一个局部问题，计量好不好与决策好不好是两回事。马科维兹用方差去计量风险的目的，只是为了计算方便而已，与计量得好不好、合不合理的关系并不太大，至少没有必然的依赖关系。

类似的，李祥林在2000年提出用“高斯连接函数（Gaussian copula）”计量金融衍生品的违约风险（Li，2000），只是找到了一种简化问题的方法，而这时候恰巧华尔街的金融机构为了大量兜售这类衍生品，迫切需要一种产品定价的数学工具。

再来看看另一种目的下的风险计量。因为多年之后，笔者开始从事精算教育与研究工作，也开始从保险应用目的去理解计量风险的方法。

保险业中的精算师，是最早尝试计量风险的专业人士，但精算师计量风险的主要目的，是为了核算保险业务的成本，亦即发生保险事故的潜在损失，包括赔付损失和理赔管理费用损失，尤其是赔付损失，又称纯风险，精算师发明的计量方法，是用离散随机变量N模拟事故发生频率，用连续随机变量X模拟损失额度，然后用复合随机变量（compound random variable）将二者进行“合成”，归结为综合效应（combined effect）。

精算师发明的这套方法，可以说是精算学理论方法中的核心内容，其他精算方法大多来自诸如统计学、金融和经济等其他学科，唯独这套方法是精算师自己的发明，包括加上一个时间变量后作为模拟保险公司的动态现金流出。

这套方法有没有用？太有用了，它解决了保险产品如何定价、保险业务的成本如何核算，及保险监管中如何确定与业务增长对应的资本要求等问题。

但这套精算方法所计量的“风险”，当然不是马科维茨所计量的“风险”。

因此，对风险概念的不同理解，会有不同的计量方法，这些方法难有“好”与“坏”之分，但有能否解决实际问题的差异。

（三）相依性（dependence）问题

无论是计量资产组合的风险，还是计量保险业务组合的风险，都会面临一个相同的难题，这就是不同风险之间的“相依性（dependence）”问题。

其实，李祥林2000年那篇文章（Li，2000）解决的问题，就是计量两种不同债券违约风险之间的相依性问题，方法的创新之处是他将精算学中一条生命的“活着”看作一只债券的“没违约”，然后借用“高斯连接函数（Gaussian copula）”计量了两只债券违约的相依程度。

同样没有办法评价这种计量究竟对不对，但可以肯定，这是目前能够使用的、也是最简单的处理方法。

笔者对计量风险这件事情的理解是：计量风险，核心内容就是计量不同风险之间的相依性（dependence），如果没有办法计量相依性，也就无法真正计量风险。

理由或逻辑是这样的：任何一个风险科目，都可以分解为更多的风险子科目，或者说任何一项风险都是更高层次风险的一个构成元素。风险没有最基本的构成元素，不像物理学中所假设物质最小单位是“基本粒子”，风险没有基本粒子，永远可以分解下去。

举例来说，保险公司的“承保风险（underwriting risk）”或者“保险风险（insurance risk）”是一个重要的风险科目，但承保风险可以分解为更细的风险科目：定价风险、准备金评估风险、巨灾风险等，其中任何一项，比如定价风险，又可以继续分解为利率风险、费用风险、模型风险，以及各种影响定价的风险因素，如此等等。需要分解到什么程度，完全取决于管理或决策问题的目标或投入成本，从理论上说是可以无限进行下去的。

这样一来，如果要计量保险公司的承保风险，就需要先计量定价风险、评估风险及各种巨灾风险，然后还必须对其进行汇总或合成，但汇总或合成过程中如果没法计量相互间的相依性，结果可能完成不靠谱。

对此再举个例子。美国用于监管保险公司的“风险资本（RBC）”模型，欧盟、中国用于同样目的的SolvencyⅡ和“偿二代”模型，共同遵循的原则都是基于对保险公司的风险计量来设定其资本要求，但如果你仔细去查看它们各自在计量和汇总风险时究竟是如何调整不同风险之间的相依性的，去查看用来计算相依性所使用的那个“协方差矩阵”中的参数究竟是如何得来的，你一定找不到答案。如果你一定要追问当事人，多半会说这是由某著名咨询公司负责提供的计算结果，再去问咨询公司的相关人员，一定会说是结合了专家的职业判断和经验后得出的。

这是计量风险及其相依性的真实现状，很有点让人感觉沉重。

（四）按目的对计量进行分类

或许应该先明确几点共识，也可以看作是理论假设：

1.管理者为了使问题得到简化和解决，诸如为资产组合作最佳配置，为保险产品定价，等等，必须计量风险，就像超市货架上的商品必须要贴上价格标签。

2.管理者解决管理问题与计量风险，是两个相关但不相同的问题，并不存在必然的依赖关系。正如精算师是最早为保险定价计量风险的人，但保险公司在精算师出现之前就已存在了多年，就已经开始为保险定价。

3.不同行当或不同领域的人，虽然都在使用“风险”这个同样的术语，但具体含义不太一样，计量风险的方法也千差万别，没有判断计量是否正确与合理的标准，能够帮助管理者解决实际问题就不错了。

4.计量风险的主要障碍是计量不同风险之间的“相依性（dependence）”程度，重要原因在于任何风险都可以分解为更细的风险子科目，这种分解“上不封顶，下不保底”。

基于以上认知，笔者以为，需要从风险观念本身开始梳理计量的逻辑和含义，更需要从计量风险的目的着眼。

笔者假设，计量风险是为了某一管理者的某一管理目的服务，所计量的对象——风险，应该是由管理者自己而不是别人面对的风险，那么，风险概念也按笔者之前（Xie，2013）给出的定义：相对于某一行为主体（E）及其预期管理目标而言，一个由外因、内因和综合效应这三个要素共同构成的动态因果过程。形式上可记为：

风险={主体E：外因，内因，综合效应}。

这一新定义中每一个元素的含义解释、包括相互间的关系，前文（Xie，2013）已有解释，这里只说计量。

由于新定义中包含外因、内因与综合效应三个基本元素，对风险的计量可以分为两种情况：1）分别对三个元素单独进行计量；2）对三个元素相互间的关系进行计量。

第一种情况，属于传统意义上的风险计量，不过以前只考虑综合效应这个元素，而且按综合效应是否可计量而将各种风险划分为“可量化风险”和“难以量化风险”两大类。在综合效应基础上加入外部导因和内部导因之后，由于导因是难以穷尽的，是否也要附加上各种已识别出的导因都能被计量才算是“可量化风险”，这里暂不做定论，但从计量方法上看，对三个元素分别进行计量并无差别。

第二种情况，可以简化地看作是研究三个变量之间的关系，在我们的定义中将其看作是“因果”关系，目前还没有好的办法进行计量。数理统计中的计量模型，比如广义线性回归（GLM）模型，计量的只是“（线性）相关”关系。相关关系未必具有因果关系，但因果关系则属于相关关系，因此，如果把三者之间相关程度的计量作为对因果关系的“估计”值，逻辑上没矛盾。

其实还有第三种情况，因为笔者关于风险概念新定义中特别强调了风险管理的行为主体E，还强调了风险的内部导因是行为主体的判断、选择和行动，而对不同的人来说，不仅对外部环境因素的判断不一样，更是对潜在后果的感受和承受力不一样，我们将这类问题概括为：以同一决策问题下的各种可能结果为参考，计量决策者的不同态度，称为“风险态度（risk attitude）”或“风险偏好（risk appetite/preference）”。这需要另文专门论述。