我国的保险业起步较晚,发展历程几经波折,直到中共十一届三中全会以后,国内保险业才全面恢复,中国的保险业由此进入快速发展期,但是随着经济全球化的进一步发展及我国保险市场的对外开放力度的加大,我国保险市场受国际金融市场冲击的影响越来越大,市场竞争越来越激烈,面临的风险也越来越多元化。数据显示2011年全国保险业实现保费收入1.43万亿元,同比增长10.4%,其中,财产险保费收入4617.9亿元,同比增长18.5%,这与往年30%以上的增长速度相比相形见绌。同时,受困于国际金融危机的影响,保险机构在投资市场的表现也不甚理想,2011年,上证指数跌幅达到21.68%,债市的收益率也一路下滑,保险机构遭遇了自2004年以来,首次股债双跌的局面。在投资回报惨淡和保费扩张无力的双重压力下,保险机构的偿付能力告急。2011年9月7日中国保监会网站发布了《保险公司保险业务转让管理暂行办法》,中国保险业迈出了退出机制建设的第一步；2012年1月7日,中国保监会主席项俊波在全国保险监管工作会议中指出今年的工作重点为保险准入退出机制建设。虽然在中国保险业发展历史中并没有发生保险公司破产的事件,但这并不意味着我国的保险公司不存在退市的危机,新华人寿与中华联合财险都曾因为巨亏而被保监会接管,这也给我国的保险机构敲响了关注破产风险的警钟。退出机制的出台就意味着优胜劣汰,对于我国的保险公司来说,尤其是惯于采用恶性竞争手段来占取市场的非寿险公司来说,要想在激烈的市场竞争中不被淘汰就必须抛弃过去一味追求业务规模而不注重资产与负债相匹配的经营策略,并开始重视公司的资产负债管理。纵观国内外资产负债管理理论与方法的相关文献,绝大部分都是从商业银行或者寿险公司的角度出发,研究利率风险的控制,而对于非寿险公司资产负债管理方面的研究较少,仅存的少量研究文献也只限于理论的探讨,缺乏实务操作方面的研究,本人正是基于这样的现实情况提出对我国非寿险公司的资产负债管理进行研究。本文在回顾资产负债管理现有文献及相关理论的基础上,分析了我国非寿险公司的资产负债特性,提出了非寿险公司的资产负债管理目标,然后对现阶段的资产负债管理技术方法进行了简单的介绍,并通过对比分析得出了我国非寿险公司资产负债管理方法的未来发展方向,最后以非寿险公司破产风险的资产负债管理为例,构建了破产风险的预警模型。具体的章节介绍如下：第一章主要介绍了论文的研究背景及研究目的,对国内外关于资产负债管理及破产理论的相关文献进行了回顾,并对本文的研究思路与方法以及本文的创新与不足进行了说明。第二章主要简单介绍了资产负债管理理论,分析了非寿险公司的资产负债特性,提出了非寿险公司的资产负债管理的目标。非寿险公司由于其经营业务的特殊性,其保险资金运用主要集中于银行存款与各种固定收益债券,且期限都很短,基本在一年左右；其负债由于责任准备金的存在而具有不确定性、预估性、复杂性和短期性的特点。针对以上情况,我国的非寿险公司资产负债管理体系的目标包括：(1)需要具备防范各种经营风险,确保非寿险公司健康有序的运营；(2)确保非寿险公司偿付能力充足；(3)服务于非寿险公司的整体发展战略,提升公司市场价值。第三章介绍了现阶段的资产负债管理技术和方法,并对其进行了比较研究。现金流匹配技术通过确保资产现金流与负债现金流在时点与金额上一致来消除利率风险；缺口分析法则是从资产负债缺口最小化的角度出发,将利率波动的影响降到最低；久期免疫法中引入了久期概念,通过构建与负债久期相同的投资组合来达到规避利率风险的目的；而动态财务分析法考虑了影响保险公司经营的所有内外部因素,通过分析历史数据趋势来预测公司未来的经营成果,并根据模型的运行结果提出针对性的政策建议。上述前三种方法主要针对利率风险管理,适用于寿险领域,动态财务分析方法则不限于具体的领域,目前已广泛的运用于欧美发达国家的非寿险公司资产负债管理中。第四章是本文的重点章节,主要讲述了破产风险预警模型的构建。首先介绍了破产风险预警模型构建的理论基础,对经典Lundberg-Cramer破产模型以及风险价值方法(VaR)进行了简单的说明；其次,为了更好的树立风险意识,本文将经典Lundb erg-Cramer破产模型中的索赔次数泊松分布假设更改为负二项分布,然后利用蒙特卡洛模拟计算得到了该破产模型下的破产概率随时间变化的曲线,并分别考虑了初始资金与风险附加系数对破产概率曲线趋势的影响,发现初始资金对破产概率的影响仅限于保险产品推向市场的初始阶段,而风险附加系数则对整个模拟期间的破产概率曲线的趋势产生影响；最后,引入风险价值方法(VaR),将非寿险公司的破产概率作为VaR的风险度量因子,利用蒙特卡洛模拟计算各种置信水平下的破产概率VaR,并以95%置信水平下的破产概率VaR为资产负债管理目标约束,构建了多决策变量的保险参数模型。第五章对破产风险预警模型进行了一些扩展,使其更具现实意义。首先考虑了带免赔额的复合负二项破产模型,对该模型下的理赔次数与理赔额的变化进行了数学推导,利用蒙特卡洛模拟计算得到了该破产模型下的破产概率随时间变化的曲线,发现设定免赔额能够显著的降低非寿险公司的破产概率；其次考虑了带理赔限额的复合负二项破产模型,对该模型下的理赔额的变化进行了数学推导,利用蒙特卡洛模拟计算得到了该破产模型下的破产概率随时间变化的曲线,发现设定理赔限额也能够降低非寿险公司的破产概率；最后将保费收入过程推广到与理赔过程相互独立的复合负二项随机过程,得到了复合双负二项破产模型,利用蒙特卡洛模拟计算得到了该破产模型下的破产概率随时间变化的曲线,发现该模型下破产概率的初始值更高,但是随着时间的推移其下降速度也更快。第六章总结了本文的主要研究结论,并对论文写作中不够深入的部分做了一个展望。本文的创新之处就在于：首先,将经典破产模型中的保费收入过程推广到与理赔过程相互独立的复合负二项随机过程,得到了复合双负二项破产模型；其次,将破产概率与VaR进行结合,把破产概率值作为VaR的风险度量因子,运用蒙特卡洛模拟方法计算各置信水平下的破产概率VaR,并以一定置信水平下的破产概率VaR作为目标约束构建了多决策变量的保险参数模型,为非寿险公司产品设计差异化和多元化提供理论支持。本文还存在许多不足之处：首先,由于模型所需的数据涉及非寿险公司的商业机密,无法获取,因此本文在模型构建阶段无法对一些关键变量进行分布拟合,只能假定其服从某种形式的概率分布,并通过蒙特卡洛模拟产生大量随机数来代替,这对模型的运行效果存在一定的影响；其次,虽然通过构建破产风险预警模型得出了降低非寿险公司破产风险的方法,但是降低破产风险的同时也会抑制保险产品的市场需求,从公司利润最大化的角度分析应该存在着一个最优解,由于时间限制及研究能力的不足,本文并没有对此继续深入