4 我国保险业系统性风险防范的思路与措施。
根据上一章节对欧美监管体系的分析得出，其在构建系统性风险防范机制时，都是衡量的各风险因素对保险公司偿付能力的影响。因此，本章以影响保险公司稳健经营的系统性风险因素为预警指标，构建保险业预警指标体系，从而达到防范我国保险业系统性风险的目的。
4.1 预警指标的选取。
4.1.1 预警指标选取原则。
应按照以下的原则选取预警指标：一、实践性原则，即选取的指标必须具有实际的经济意义，能够客观反映保险公司的运营情况；二、系统性原则，即选取的指标必须要有高度的概括性，能够对保险公司风险从不同的方面进行反映；三、规范性原则，即在构建预警模型时，应尽量采用用监管机构监管的指标；四、可操作性原则；五、灵敏性原则；六、互补性原则，即选取的指标应该是相互补充的关系，使其构成的体系能够全面地反映风险，并做出预警与估测。
4.1.2 财务风险预警指标的选取。
根据文件《保险公司偿付能力额度及监管指标管理规定》①中提到的对保险公司的监管指标以及保险公司进行财务分析时所依据的指标中选取具有代表性的指标，建立初步的财务风险预警指标体系。
本文选取了 15 个指标，分别从业务能力、赢利能力、资产流动性、偿付能力和再保险能力五个方面衡量保险公司的财务风险（表 4-1）。
4.1.3 非财务风险预警指标的选取根据前文第二章对我国系统性风险要素的描述，选取 32 个具有代表性的非财务指标，并将其进行划分为经济环境风险、行业风险、市场风险、政策风险、巨灾风险、公司治理风险、操作风险和战略风险八个方面，初步建立保险公司非财务风险预警体系（表 4-2）。
4.2 全面风险预警指标的优化。
从财务方面和非财务方面选取的 47 个初始指标组建在一起，便形成了全面的保险业风险预警指标体系。过多的衡量指标不仅会给数据搜集和整理工作增加困难，相互之间还有可能因为存在相关性而使预警指标体系不能准确地反映保险公司的风险状况。因此，需要进一步对初始的指标进行优化，减少指标之间的相关性，提高预警指标体系对风险预测的准确度。
针对指标的优化，有如下三种方法：一、定性方法。专家调研法是最常见的定性方法。二、定量方法。利用相关的软件，对需要进行优化的指标进行分析，简化指标体系。如：主成分分析法、因子分析法、相关系数法等。三、定性与定量相结合方法。如：聚类分析法和关联度分析法。
4.2.1 优化财务风险预警初始指标体系。
财务风险预警指标体系中的指标都可以利用资产负债表、利润表中的数据经计算求出其具体的数值。因此，可以采用定量方法对其进行优化。本文采用的是极大不相关方法对财务预警指标体系进行优化。
极大不相关方法的原理是计算出一个指标与其余一个或一组指标的相关系数的平方，与自己设定的最大临界值进行比较：若得到的相关系数的平方大于或等于临界值，则将该指标删除；若得到的相关系数的平方小于临界值则保留该指标。最终得到一组相关性较小的指标。其基本的操作步骤是：
第一步，确定样本矩阵 X.假设有 m 个指标需要分析，且给定了 n 组样本数，
将整理的数据带入公式后，可以得到21r ,22r ,…，2mr ,其中数值的大小表示其与其余指标的相关程度大小，再设定一个临界值 D,当2ir >D 时，表示该指标与其余指标的相关性较高，删除该指标，进而达到了对指标进行优化的目的。
基于以上的极大不相关方法的原理，本文以 2011 年《中国保险年鉴》中 30 家资料完全的保险公司的数据为基础，对上文提到的 15 个财务风险指标进行分析，得出所需的指标值，并对其进行分析判断，进而剔除相关性较大的指标，优化指标体系。因为数据较多、计算量较大，为了确保准确性，本文借助 spss statistics 软件对 15 个财务风险指标进行相关性分析。
首先将表 4-1 中的三级指标从上到下一次设定为 X1、X2…X15,将经过初步计算得到的 30 组数值（见附录）导入 spss statistics,再将 X1设定为被解释对象，其余 14 个设为解释变量，进行相关性分析，最后得出的结果为：
由以上的数值可以看出再保险率与其他的风险指标相关性最大，临界值 D 的确定可以参照显着性水平 P=0.01 时的值确定（当显着性水平 P<0.01 时，表示该风险指标与其他指标相关），选取临界值 D=0.78.因此，应剔除的相关性比较显着的 5个指标：自留保费增长率、营业收入利润率、赔付率、未决赔款准备金率和再保险率，得到最终的财务风险预警指标指标体系（表 4-5）。
