近年来,金融市场得到了前所未有的发展,但同时金融市场也呈现出了前所未有的波动,而作为在发展初级阶段的中国金融市场来说也必将面临着剧烈的波动,特别是金融风险较大的股票市场。中国的股票市场是一个新兴的、发展迅速的但又不太成熟的市场,相应来说风险问题就更为突出了。保险资金进入股市对保险公司和股票市场来说是一个互动互补的关系,满足了保险公司的投资需求和股票市场的融资需要,保险公司拓宽了投资的渠道,能稳定经营和增强市场的竞争力,而对于股票市场来说多了一个资金充足、经营稳定的资金提供者。但是保险资金进入股市是一个风险性投资,需要进行风险性管理,而风险性管理的第一环节就是要估计出风险有多大,还有一个就是投资就是为了得到收益,那保险公司收益如何,这些就是本文所要解决的问题。论文主要的工作内容如下:本文介绍了Copula函数的定义、定理和优点,Copula函数可以捕捉变量间非线性、非对称的相关关系,因此Copula模型是一种基于非线性相关的模型,与现实更接近,因此更实用更有效。以中国人寿公司及其投资组合股,中国平安公司及其投资组合股做为实证分析对象,选用Copula-GARCH-t(1,1)模型来估计出边缘分布及相关系数,试图得到保险股和投资组合股的相关性。边缘分布的估计也就是GARCH-t(1,1)模型的参数估计,通过GARCH-t(1,1)的估计后得到边缘分布,然后根据标准t分布得到自由度,通过计算出来的自由度比较小可以得知,中国人寿股和中国平安股及其对应的投资组合股都具有厚尾性;根据波动的残差项系数α都为正数,而且都在0.05的显著性水平下显著,说明了中国人寿股和中国平安股及其对应的投资组合股的波动具有集束性,即这些股票过去的波动对未来的波动有着正向而逐步衰减的影响,在某些时段上连续出现较大的波动,而在某些时段连续出现较小的波动。由Copula计算出来的相关系数表明了保险股和投资组合股的收益率序列之间存在着显著的非对称尾部相关,而在中部的相关性则不强。这也就是说,当投资组合股的收益率发生较大的上升或者下降时,保险股的收益率也会跟着有相同的趋势,而当投资组合股的收益率平稳或者只有很小的变化时,保险股的收益率与投资组合股就没有明显的相关性。更具体一点就是中国人寿股和其投资组合股之间具有右尾和左尾的正相关性,但比较偏向了右尾相关,而左相关显得弱一点,从这点可以看出中国人寿的收益率在投资组合股的收益率上升时也跟着上升,但是当投资组合股的收益率下降时,中国人寿股的收益率也会跟着下降,但是趋势没有上升明显,这也恰恰反映了其相关的非对称性。中国平安股和其投资组合股之间的相关性分析结果与上相同。该研究结论说明了我国的保险业在股权投资上懂得分散风险,而且投资组合策略做的好,说明了我国保险公司在股权投资上已经慢慢趋于成熟,拥有能力控制风险而获得较好的收益。这说明了我国保险业在新的投资渠道——股市上获得了成功,偿付能力得到了增强,有利于促进保险业的进一步发展。VaR模型是当今计算金融风险最常用的一种方法,基于VaR模型做实证分析,选取中国人寿股和中国平安股及这两家上市公司的投资组合股做为研究对象,发现计算出来的VaR值超出损益值的个数很少,比率小于原先设定的水平。从计算出来的VaR值可以再次验证了上面提到的我国的保险公司对于风险的管理已经慢慢趋于成熟,降低风险进而获得较好的收益。保险股的收益在其资金入市后的表现如何,选取了在2007年上证指数收益率发生大幅波动的日期,以中国人寿股和中国平安股为实证分析对象,计算这两家保险公司在大盘发生大幅波动的当天及延后三天的收益情况。计算结果显示,在发生当天,两家保险公司的股票价格与大盘的走势是一样的,在大盘大跌当天,两只保险股也会发生大跌,但第二天开始上升了;在大盘大涨的当天,两只保险股也在跟着涨,但是往后的三天又开始回落了。出现这种情况的原因在于保险公司本身保费的收入的增加及赔付的稳定使得其经营收益增加,确保了公司健康稳定的发展,这为增强保险股抵抗大盘波动的能力发挥了重要的作用。还有就是加息、减免利息税等对保险公司来说是利好消息,再加上中国人寿和中国平安的投资收益颇丰,这使得投资者对保险公司预期很看好,对保险公司的股价有一定的稳定和推升作用。