保险公司资产负债管理的动态财务分析

PAGE19保险公司资产负债管理的动态财务分析前言研究背景及意义二十世纪七十年代欧美金融市场利率急速上升、波动剧烈，利率风险成为了人们关心的主要问题。为了应付利率敏感型产品的承保风险，各国保险评估机构、保险监管机构和保险公司开始开发应对利率风险的全套技术方法。之后，不断更新的计算技术为新生的和更复杂的资产负债管理模型的开发提供了肥沃的土壤，促进了保险公司资产负债管理及其模型技术的革新和复杂化。目前，以现金流测试、现金流匹配、免疫技术、久期和凸性等为代表的资产负债管理技术已应用于保险公司的经营管理中，而动态财务分析（DFA）作为未来保险公司资产负债管理技术发展的趋向，也越来越多地受到各国保险监管部门、财产和意外险公司的广泛关注。对保险公司的精算师和财务总监而言，预测未来是其重要职责，而在美国、加拿大等保险业发达国家的精算理论和实务界讨论热烈的“动态财务分析”方法，无疑为精算师们提供了更新更全面的预测方法和模型工具。如果仅从词义上来看“动态财务分析”，它所体现的“随机性和变化性”思想，是和“静态或固化的”方法相对应的，即在不确定的环境下预测未来的经营成果，而这点正是它和传统的规划或预测工具最大的区别所在。而从保险公司经营管理的角度来说，“动态财务分析”方法则绝非仅只是静态地考察资产负债表的某项部分（如负债中的准备金），而是在较广泛的区间内监控保险公司的整体财务状况，并在不确定和变化的市场环境下考察保险企业的财富变化。但是国内关于动态财务分析的研究几近空白，而本文正是对DFA的起源、发展以及应用等方面进行了一个比较综合、详细、完整的论述，构建了一个相对完整的理论研究框架，为以后进一步的研究提供了一种思路。文献综述(1)资产管理理论20世纪60年代以前，资产管理理论一直占主导地位。当时的商业银行的资金来源(即银行的负债)以活期存款为主，资金供给相对充裕，资金来源的水平和结构被认为是独立于银行决策之外，而且企业的资金需求较单一，金融市场不够发达。在这种环境下，银行管理的重点放在了资产管理上，在维护流动性的前提下追求盈利性。该理论认为，资金来源水平和结构是银行不可控制的外生变量，银行应主要将经营重点放在资产方面的，即通过对现金、证券、贷款等资产项目进行调整和组合，来满足银行安全性、流动性和盈利性的需求。(2)负债管理理论20世纪60年代和70年代，在银行业竞争加剧、利率管理严格、金融工具不断创新的环境下，负债管理理论开始形成。当时的西方各国对商业银行实行严格的利率管制，而金融市场上较高利率的产品对银行的存款来源造成了巨大冲击，银行不能再依赖维持较高水平现金资产和出售短期证券来满足流动性，而是积极地进入货币市场“购买”资金来满足流动性需求和不断适应目标资产规模扩张的需要，从而使银行降低了流动性资产储备水平，扩大了收益性资产，提高了资产的盈利能力。该理论认为，商业银行资产按照既定的目标增长，主要通过调整资产负债表负债方的项目，通过在货币市场上的主动性负债，或者“购买”资金来实现银行的最佳组合。即通过借入资金的方式保证银行资产的流动性，而不必完全依赖大量高流动性资产。(3)资产负债管理理论20世纪70年代中期以后，西方国家出现了严重的经济衰退，同时保持着较高的通货膨胀率。由于存款利率自由化、市场利率大幅上升，负债成本和风险上升日趋明显。在市场利率波动的环境下，资产和负债的配置状态极有可能对银行利润和经营状况产生很大的影响，单靠资产管理或者负债管理都很难达到商业银行安全性、流动性和盈利性的均衡。特别是20世纪80年代后，西方各国先后取消和放松利率管制，银行界甚至整个金融界出现金融自由化浪潮，各种浮动利率资产和浮动利率负债产品纷纷涌现。商业银行争取到在金融市场上主动融资权的同时，也面临新的风险，即利率风险。只有根据经济金融状况的变化，通过资产结构和负债结构的共同调整，才能实现预期的经营管理目标，于是资产负债管理应运而生。资产负债管理策略是一种十分重视资产负债平衡的管理方法，西方商业银行改变了过去只偏重资产负债表一方(资产或负债)管理的方式，同时关注该表两边的管理，把商业银行发展史上的资产管理、负债管理和利差管理有机的结合起来进行协调管理。其中，利率风险管理被放在十分突出的位置上。（4）根据美国意外保险精算协会（CAS）设立的动态财务分析委员会（DynamicFinancialAnalysisCommittee，简称DFAC）的说法，所谓动态财务分析是指：“公司在面对许多可能的情境下，用以规划公司财务结果的一种财务模拟系统方法，透过DFA以显示公司在内部或外在的条件改变情况下，其改变对于公司的财务结果有何影响。”SocietyofActuaries,1998,ProfessionalActuarialSpecialtyGuide.（5）JayW.Forrester在其所撰写的《产业的动态性》（IndustrialDynamics）将动态财务分析的内容定义为：“……研究工业系统行为，以及政策、决策、结构和迟滞等是如何相互关联，从而影响增长和稳定。它融合管理工作中的各个独立功能领域，营销、投资、研发、人事、生产、会计等等。因为任何经济或企业活动均可反映为货币、订单、材料、人员和资本设备等等的流动，此五种流动又可由信息系统集合起来，所以上述各个功能亦可形成共同的研究基础。”JayW.Forrester,“IndustrialDynamics－ADefinitionofIndustrialDynamicsandaReviewofCurrentThesisProjectsintheField”,IndustrialManagementReview,Vol.1Issue1,p18-18.（6）依StephenP.D’Arcy7等的说法：“所谓‘动态——Dynamic’指，改变我们传统上所采用的固定式或者静态式的衡量模式，以更积极、更强有力的‘随机模拟方式’，作为测量公司财务的基础，其目的在于识别公司未来可能涉及的不确定性结果，并且将这些不确定性，反映在这些模拟过程中。然后，以财务的观点将保险公司的资产与负债整合在一起，以抗衡传统上单独把焦点置于负债面及承保活动上的探讨。最后，通过分析将模拟过程中所获得的结果加以解释说明。”StephenP.D’Arcy,RichardW.Gorvett,“BuildingaPublicAccessPC-BasedDFAModel”,CASDynamicFinancialAnalysisTaskForceonVariablesCallPaperProgram.（7）依瑞士再保公司所刊发的Sigma8（2000）中之解释：“DFA是检查一家保险公司在一定时间内的整体财务状况的过程，它考虑到不同部分之间的相互关系以及影响结果的所有因素的随机特征。”SwissReInvestorInsuranceCompany,“Asset-LiabilityManagementforInsurers”,Sigma,Vol.2000,No.6.研究思路及框架本文共分为五个部分，具体架构和研究思路如下：首先是前言，分为三个部分：第一部分介绍了本文的选题背景和研究意义；第二部分文献综述；第三部分指为本文的研究思路及框架。第二步对一般资产负债管理技术进行了总体介绍，引出了动态财务分析的概念，为后面的论述作了铺垫。分为两部分：第一部分简要回顾了保险公司资产负债管理技术的发展和革新历程；第二部分重点介绍了保险公司资产负债管理的各种技术及应用，并引出了动态财务分析技术。第三步重点对动态财务分析进行研究。分为三部分：第一部对DFA的发展背景作一详细介绍，从历史角度探究DFA的发展根源，简要说明了DFA发展的原因；第二部份重点介绍了对非寿险公司的动态财务分析模型进行探讨，为下面DFA在非寿险公司的应用提供了技术上的支持。最后是本文的核心，着力探讨了动态财务分析在非寿险公司实务中的具体应用问题，从财务管理角度出发详细阐述了动态财务分析的应用价值。探讨了DFA在资本管理、资产负债管理、再保险规划工作中以及在计提未决赔款准备金方面的应用。资产负债管理的发展与应用保险公司面临的经营风险既来自其资产，也来自他所承担的负债，还有源自资产负债相互作用而产生的风险。传统意义上，精算师们将保险公司“资产负债管理(AssetsLiabilityManagement，简称ALM)”视作对“资产组合”的选择过程，以抵消特定“负债组合”所面临的利率风险。实务中，寿险公司和产险公司各自的资产负债管理也是有区别的。寿险公司较早地运用资产负债模型技术，但主要集中在利率风险控制方面，其模型设计通常也是针对单一产品线及其支持资产的。而产险公司的资产负债管理则考虑较广阔范围的风险，比如承保风险等，其模型设计则是将保险公司视作整体而非单个保险产品。资产负债管理技术发展简述ALM源于西方商业银行，由于各历史时期经济环境的变化，西方商业银行经历了资产管理——负债管理——资产负债管理的发展过程。早期的保险公司资产负债管理技术主要是针对“利率风险控制”的，即便是现在，利率风险仍然是保险公司资产负债管理技术中重要的考察内容。以美国金融市场为例，从20世纪30年代直至60年代中期，美国政府证券收益率都稳定在2%--4.5%这个较窄的区间内。但70年代严重的通胀使得利率水平异常波动，尤其是在1979年10月，美国联邦储备当局宣布，货币政策的重点在于控制货币总量而不是稳定利率，随后不久美国联邦储备体系放松了对商业银行负债利率的限制，利率的灵活性大为增长。统计资料显示，1979年下半年至1980年，美国长短期金融工具的利率波动非常剧烈，因此投资者被迫寻求高回报率的金融产品以抵消通胀带来的损失，保单持有者亦通过“保单抵押贷款”从保险公司套取现金以寻求再投资。由于之前的保单费率计算是基于稳定的利率环境以及稳定的保单持有者行为的，所以突如其来的“资金游离”局面，使得保险公司管理者以及财务专家穷于应对。寿险公司受到“利率波动”的冲击是明显的和直接的，因为寿险产品通常包括了许多“嵌入条款”，这些条款设计的初衷本来是为了给客户提供便利，在费率厘定时本也应当预先加以考察。但在利率环境稳定的前提下，保险公司忽略了他们的重要性，以至于当70年代通胀恶化期间，“保单抵押贷款”占到了整个美国寿险业资产额的9.3%，据称仅此项金额已经占到当时估计的未来保费收入的20%~45%左右AritltonyM.Santomero,DavidF.Sabbel,1997,FinancialRiskManagementbyInstaers,AnalysisoftheProcess,JournalofRiskandInsurance.，由此可见“AritltonyM.Santomero,DavidF.Sabbel,1997,FinancialRiskManagementbyInstaers,AnalysisoftheProcess,JournalofRiskandInsurance.80年代中后期，美国的寿险公司己经高度重视“嵌入条款”对自身财务状况的影响力了，许多大型寿险公司甚至运用标准的估值方法来进行财务预测。与此同时，为了应对利率风险给整个金融市场带来的竞争压力，美国的寿险公司纷纷开发利率敏感型年金和其他寿险产品。但是，在与货币市场基金和银行大额存单等金融产品竞争的同时，利率敏感型年金和寿险品种也给寿险公司带来许多新的经营风险。到90年代初，美国寿险市场上就有数家主营销售万能寿险或利率敏感型等保险产品的公司，因为经营扩张过度或财务管理失误而破产。由此，以控制寿险产品“利率风险”为目标的，各式各样的资产负债管理技术应运而生，且发展迅速。其中较为典型的方法包括“现金流匹配”，“现金流测试”，以及“免疫技术”等。ALM的技术方法及其应用ALM技术和策略经历了由简单到复杂的过程。其框架开发的第一步是定义利率风险，并且确定测量利率风险的可接受方法。最初是简单的缺口模型，用于分析现金流入、现金流出的风险以及这些现金流的缺口和不匹配。后来缺口模型发展成为久期缺口模型，更加关注现金流的特征，而不是现金流本身。虽然ALM不仅仅局限于利率风险，但是管理利率风险的ALM技术是最为成熟的。下面仅对现金流侧试(CxshFlowTesting,简称CFT)进行介绍：美国纽约州保险署在保险公司资产负债监管领域内走在众多监管机构的前列，它早在1986年既颁布了专门的监管法规，要求纽约州内所有销售年金和保证收入合同(GuaranteedIncomeContract，简称GIC)的保险公司每年进行名为“现金流测试”的资产负债分析，并提交精算师报告呈报相关意见，那些没有进行现金流测试的保险公司则被要求提存高额的准备金。到1993年，美国保险监督官协会也采纳了标准估值法案(StandardValuationLaw)，该法案要求所有保险公司执行现金流测试以确保其持有充足的准备金。测试的具体规则必须依照精算标准委员会的规定，考虑利率变化对保险公司负债(比如退保率、附加保费支付等情况)和资产(如贷款抵押证券、政府债券等)的各种影响。现金流测试由委任精算师执行，具体包括七种利率变化情景:1、无偏离水平；2、利率十年中每年上升5%，然后保持不变；3、利率五年中每年都上升1%，接着每年都下降1%，到第十年回到起始水平，然后不变；4、利率瞬时上升3%，然后保持不变；5、利率瞬时下降3%，然后保持不变；6、利率十年中每年都下降0.5%，然后不变；7、利率五年中每年都下降1%，接着每年都上升1%，到第十年末到达初始水平，然后不变。现金流测试要求在每种情形下采用损益表来预测利率发生变化后总收入和总支出的变化，并据此计算出净现金流的变化。保险公司可通过现金流测试预测潜在的风险威胁，例如不断升高的利率水平可能提高保单退保率。Moody等著名评估机构亦将现金流测试作为保险公司资产负债匹配状况的评估工具，这更使得现金流测试方法的重要性得到广泛的认可。但是，现金流测试也存在局限，由于它仅出于监管利率风险的目的，因此未考虑保险公司其他类型的风险，如业务经营风险、股票市场波动风险等:而且现金流测试没有考虑新业务的销售情况，因此不是以持续经营为考察基础的。动态财务分析概述DFA着重于模拟在不同行业环境与因素下，公司决策对公司经营或数个决策之间可能产生的影响，使经营者在模拟的未来环境下，做出最合理的策略。而整个DFA过程指的是分析公司在不同情境下，既有决策会有何影响，或者是在选定一情境下，数个策略间的比较。其中所谓的外部因素，例如利率、通货膨胀率、核保循环，在DFA中称为“情境”；而内部因素，例如订价策略、再保险安排、资产配置、资本结构、资本适足性，则称为“策略”。动态财务分析的起源与发展“动态财务分析”的思想渊源，可追溯到17世纪甚至更早的时期。二战中为美国军队所采用的“军事后勤策略”或“情景规划”也可看作是“动态财务分析”的思想雏形。然而，将此技术最早引入保险业的，首推芬兰数学家与英国学者在对保险公司偿付能力的研究中引入了DFA技术，形成了动态的、基于现金流的偿付能力评估方法DynamicFinancialAnalysisCommitteeoftheCasualtyActuarialSocietyDynamicFinancialAnalysisCommitteeoftheCasualtyActuarialSociety,1999,OverviewofDynamicFinancialAnalysis,June16.在20世纪80年代到90年代以前的很长一段时间里，保险业是一潭平静的湖水，监管者严格限制了保险公司可以承保的风险种类和保险公司经营业务的方式。简易保险产品占据了保险市场，每种产品都针对一种具体的风险进行承保。在这种相对的静态环境中，综合分析没有什么作用，精算分析主要应用于承保业务，与公司相对独立的投资业务没有联系。作为管理承保风险唯一方式的再保险，习惯于为当地的保险公司做分保，但是这只是将财务风险分隔开了而已。此外，保险公司的风险因素数量分析是对一组相互独立的风险因素建立模型进行分析，并没有进行整体的考察。随后监管者管理逐渐放松，给予了保险经营者更多的决策主动性，引发了保险市场的激烈竞争，新型保险产品开始走向消费者。银行和保险公司传统的分界线逐渐模糊，越来越多的公司通过合并和收购成为综合金融服务的提供者。此外，由于人口、社会、政治的变化和新型的保险风险或承保风险（如负债）特征的变化，风险的涵义也发生了改变。20世纪90年代晚期金融市场的繁荣发展也影响了保险公司。一方面金融市场的繁荣促进了投资收益的大幅提高；另一方面，保险人自身也经常要面对对盈利要求日益苛刻的股东。为了避免资本向更高收益的市场流动，维持资本的高投资回报是至关重要的。这些发展的一个结果就是，保险人必须根据对公司的影响因素进行全面权衡来制定发展决策，而不是静态地、孤立地根据某一方面或某一因素制定。还会经常利用不同业务之间财务风险的特性和多样化投资来消减组合风险分散，即整体或企业风险管理。显然，这种风险管理的新方法和决策制定需要相应的工具和方法对保险公司相关风险因素以及它们之间的关系进行全面、综合的数量分析。因此，精算师进一步与金融分析师、投资专家和保险公司决策者将保险企业经营中所遇到的方方面面（如资产、负债、承保、定价、税收等）综合到一个模型中，从而帮助保险公司的经营者更好地理解其日常决策对公司总体收益、资本以及其他重要事项的影响，DFA方法应运而生。保险公司动态财务分析及其模型技术正是将保险公司视为整体，而非单个保险产品线，从而在整个企业内进行模拟分析的有效的预测工具和方法。当前，不断更新的计算技术促进了保险公司动态财务分析方法及其模型技术的革新和复杂化。目前，它已经在美国的产险和意外险公司的经营和风险管理中广泛地使用。北美以及欧洲等地区的大型保险公司以及著名的保险评估机构都非常热衷于此项研究。例如，瑞士再保险公司即将“动态财务分析”及其模型技术应用到保险公司战略规划，如收购评估中，从而体现动态财务分析是如何在一个整体的框架内，协调“再保险、资产分配以及资本充足性测试”工作的。因此，“动态财务分析”方法可以认为是保险公司资产负债管理技术未来的发展趋向。动态财务分析模型的基本框架由于各地区研发团体的经验和建模技术有着很大差异，因此动态财务分析模型有所不同。但是目前北美及欧洲地区流行的保险公司动态财务分析模型的基本框架仍可用下图表示。初始条件生成（InitialConditionGenerator）初始条件分析了保险公司以往的经营情况（保费收入水平、损失赔付率等）以及总体的经济环境（通货膨胀、国内生产总值的增长等）。由于这些情况在目前的市场条件和未来前景之间总是存在着必然的联系，因此初始条件的设定必须与近期实际情况保持一致，从而得出合理的模型结果。图4.1DFA模型的基本框架初始条件生成初始条件生成情景生成器公司模块资产模块承保模块策略模块报告子系统图3.1动态财务分析模型的基本框架情景生成器（EconomicScenarioGenerator）“情景生成器”是DFA模型的核心部分，是动态财务分析建模的基础，它通过对保险公司所面临的现实经营环境，包括总体经济状况、公司的资产和负债进行合理的情景模拟，来反映保险公司的潜在风险。对于非寿险公司而言，由于其大部分投资于固定收入资产，对利率行为十分敏感，所以利率风险的评估尤为重要。在建模中，一般假设利率与通胀率高度相关，而通胀率又影响未来索赔频率和索赔量的变化。两种因素相互作用影响未来保费率。此外，一般假设利率与反映投资回报的股票回报相关。承保模块（InsuranceModeler）“承保模块”是精算师们所熟知的部分，该模块对保险公司主要的保险产品进行模拟分析。在动态财务分析模型中的“承保模块”的特性和复杂程度，取决于建模时所采用的“细分程度（Granularity）”以及建模的目的。“承保模块”的细分程度可分为下面两个层次：1.“逐单分析法（SeriatimApproach）”，即对单个保单逐一建模分析。该方法的优点是能把握整体承保风险的全部细节，缺点是建模时间和模型运行时间较长。2.“保单索赔频率及损失程度法（FrequencySeverityApproach）”，该方法将保单聚集起来，并对汇总后的保单索赔次数、平均损失程度进行建模分析。如果构建得当，该方法的运行速度，明显要比前述“逐单分析法”快得多。而且将“保单索赔频率”和“损失程度”分别建模，更有利于将“保险负债风险”同通胀率、经济景气度等外部经济因素联系起来。资产模块（AssetModeler）对精算师而言，最具挑战和吸引力的是“资产模块（AssetModeler）”，该模块不仅对“资产回报率”等风险要素进行建模分析，而且能够反映“现金流”、“市场价值”、“账面价值”及其他会计要素。同“承保模块”一样，“资产模块”也有许多的设计要求或限制，其中主要内容包括：资产的哪些“属性”需要建模分析；该模块包含的“广泛度”；该模块的“详细度”等。1、资产的哪些“属性”需要建模分析。各种资产类型具有不同的属性，有些需要通过动态财务分析系统来建模分析，当然有些则没有必要建模分析。比如说，各资产项目的“市场价值”就毫无争议地需要建模分析，因为当保险企业需要现金流流入时，资产就必须出售。但是在有些国家的监管及会计准则体系下，保险公司的资产却不允许按照市场价格来计价，而是要通过传统的账面价值来计价。除了“市场价值”需要建模分析外，还有股票的“贝塔（Beta）系数”，以及债券的“久期”等资产项目的“属性”，往往需要在资产模块中分析。2、资产模块包含的“广泛度”。总的说来，保险公司资产来源于以下三方面：拥有对其他企业的所有权（如股票）、持有其他企业的债权（如债券）、不动产和其他流动资产。我们所说的“广泛度”是指下述资产类型的“细分程度”，比如说政府债券是否要细分为国内债券和国外债券等。随着资本市场的深入发展，保险公司持有的资产类型越来越多元化，资产模块的构建也不得不适应市场环境的变化和要求。3、资产模块的“详细度”。保险公司主要投资项目的现金流或者贴现值究竟要精确表述到何种程度呢？这就是资产模块的“详细度”问题，它和资产模块的“广泛度”是密切相关的。比如说，在股权类资产中，银行和建筑业是股市里性质完全迥异的行业，因此他们各自的股价波动差异也很大。但是，大量的股票资产组合可以消除或减少这两类行业股票差异造成的风险。因此，动态财务分析模型往往采取将“股权组合（EquityPortfolio）”作为整体，而不是对单个股票或某类行业的股票，来进行建模分析。因此，过分的详细，并不一定到处适用，比如在许多情况下，将股权资产作为整体来分析的详细度，就已经足够了。公司模块（CorporateModeler）“公司模块”则是对公司政策、红利分配以及税负安排等风险要素进行建模分析的子系统。公司模块通常要执行以下任务：对非投资类资产（Non-investmentAssets）和非承保类负债，进行建模分析；最终生成“试算财务报表（Pro-formaStatement）”。该报表应当与“一般公认会计原则（GeneralAcceptedAccountingPrincipal，简称GAAP）”下的会计规定，以及“法定会计（StatutoryAccountingPrincipal，简称SAP）”，或其他监管要求保持一致；在我国则要遵循现行的保险公司会计制度，以及保险监管指标体系，将公司管理层或其他利害相关者感兴趣的财务指标，如偿付能力比率、承保保费增长率等，用标准的财务报表格式呈报出来。总之，公司模块的任务就是将有吸引力的财务变量（保费、损失率、投资收入等）转化为标准的会计报表。从这种意义上看，公司模块实际上就相当于是一个“财务报表生成器（FinancialStatementGenerator）”。但是，这种“试算财务报表”并不一定是对保险公司进行财务评估的最好方式，因为许多利害相关者还是习惯于阅读那些公开的基于历史性财务数据的传统会计报表。因此，保险公司动态财务分析系统最初生成的“试算财务报表”必须和保险公司所适用的会计准则保持一致。然后，再用标准的评估指标，如费用率、资本回报率、偿付能力边际、每股账面价值、承保保费增长率等，对“试算财务报表”进行辅助性分析。实际上，对前面提到的保险公司损益表和资产负债表中的“非投资类资产（如到期或应收投资收入，其他应收款，厂房和设备）”和“非承保类负债（如应付款杂项等）”进行建模分析十分耗费时间，而且往往对最终的分析结果意义不大。但是一个完整的动态财务分析系统，还是应该适当地对它们加以考察。此外，“公司模块”还需对下列公司决策进行建模分析：比如税负政策，即实施动态的投资策略以减少；公司的红利政策，即如何维持红利分配持续稳定的问题；资本金问题，比如何时发行债券或股票，或者又何时对公司债券或股票进行回购的问题。策略模块（StrategyModeler）总的说来，即便前面的“经济情景生成器”、“承保模块”、“资产模块”、以及“公司模块”运行完美，但如果不构建下面的“策略模块”的话，那它们最终的提供的效用也不大，只有有了这样的模块，才能将动态财务分析系统中其他专业性极强的子系统转化为能加以利用的管理工具。因为在大多数情形下，动态财务分析模型的目的是为“经营管理决策”提供支持，所以该模块通常包括有“优化模块（OptimizationModule）”，以辅助确定最优的策略。“策略模块”同保险公司动态财务分析系统的其他模块不同之处在于它是一个“控制性子系统”。它必须用系统的方法，对动态财务分析系统的其他模块所需的数据输入进行改变或修正，同时也能接受生成财务报表里的有关讯息，并将它们运用到下轮策略决策中。“策略模块”的应用内容还包括：寻找最优的资产组合；为各业务线寻找最恰当的资本分配量；将某家公司的资产分配状况与其竞争对手进行对比等等。报告子系统（ReportingSub-System）动态财务分析的最后部分是“报告子系统”，即能以有效的方式向模型的使用者提供最终模拟信息和模拟结果的子系统。“报告子系统”的具体任务包括：提供图文并茂的数据格式，以利于决策分析和信息交流；提供集合性信息（如期末盈余分布），以及特定性信息（如在特定情景期间内的“试算损益表”）；提供对原始数据的查询；对情景条件等数据输入提供解释；提供“用户友好”的模型界面等。通过前面对保险公司动态财务分析模型体系的构建，以及相关的应用分析，我们可以看出，动态财务分析实际上是一系列能对复杂金融机构的各个运行部分进行建模分析的应用程序或研究工具的组合。毫无疑问，此类系统的研发和使用，要求具备相当广泛的风险理论，以及对保险公司运行和监管环境的深刻理解。因此，精算师们应当是能够迅速地掌握动态财务分析技能的，但决不能局限在传统意义上的精算学科知识范围内。动态财务分析在我国非寿险公司的应用作为高度负债经营的金融企业，保险企业自身的偿付能力管理工作紧紧围绕着“资本管理”、“资产负债匹配”、以及“再保险规划”进行，动态财务分析为此提供了有效方法。动态财务分析在保险公司资本管理中的应用投资风险、承保风险是保险人面临的两类重要风险，在承保风险、投资风险都增加的情形下，保险人有必要增加资本额以稳定经营。由此可见资本量在保险偿付能力管理中的重要性。而另一方面，以尽可能少的资本获得尽可能高的盈利是保险公司股东们的首要目标，因此，保险公司的经营者必须有所权衡，使资本量既能应对股东要求又能应对保险偿付能力。在动态财务分析的框架下，我们可以通过综合评估保险公司所面临的各类风险，以确定适当的资本量。通过经济情景生成器生成大量情景，通过随机模型模拟保险人在各个情景下的表现，我们可以发现不利于保险经营成果的构成因素，并进一步分析哪种水平的“不利经营成果”是企业自身无法承受的，由此调整保险公司自身的资本量。在明确了保险企业的资本需求量后，接下来应当回答的是“如何在既定资本量上获取更多利润回报”的问题。在一定资本分配方案下，我们可以通过动态财务分析模型估算各业务线的回报率以及总的资本回报率，并将其与预期资本回报率对比，以评估一定资本分配方案的好坏。当动态财务分析估算出某条业务线回报率低于预期资本回报率，保险公司可以采取措施提高该产品业务的赢利能力，也可以通过再保险降低该产品业务保险偿付能力动态财务分析研究的风险不确定性。但当这些措施的实施仍无法得到令人满意的资本回报率时，保险经营者有必要调整资本分配方案，减少该业务线的资本额，甚至停止该类业务线经营，以使总资本回报率达到预定目标水平。由此可见，通过动态财务模型对保险资本回报率进行分析，可以在保险经营者在决定是否进入或退出某产品业务时提供前瞻性的参考。动态财务分析在保险公司资产负债配比管理中的应用一如前文所及，资产负债的不匹配往往容易导致保险偿付能力暂时性甚至是持续性的危机，对于经营长期业务的寿险公司而言，这一点表现得尤为明显。根据资产负债管理免疫技术，合理的资产结构应该能够使得保险企业资产、负债之间满足总量匹配、期限匹配以及速度匹配等关系。总量匹配要求资金来源与资金运用总额平衡，做到各会计年度现金流入能够满足当年负债偿付的现金支出;期限匹配要求资金运用期限、收益与负债期限、成本平衡，做到各会计年度现金流入的时间分布与现金支出时间分布的吻合;而速度匹配要求保险资金运用周期与负债来源流通速度适应。为此，保险企业经营者需要对其投资方案进行评估，回答“既定投资方案下，资产负债总量、期限是否匹配，投资收益能否有力支撑赔付支出”的问题。在日益复杂多变的资本市场环境下，需要建立复杂的财务模型，并采取一种以经营为焦点的实用方式来解释模型分析结果。而动态财务分析，及其“情景分析”、“随机模拟”技术正好能够胜任这些工作。因为，在许多情况下，保险公司的财务状况非常复杂，这意味着资产负债配比问题，己经无法采用传统的分析性的公式方案来解决。尤其是在特定的不利条件下，有必要考虑资产和负债之间动态的相互影响过程，以及公司通过改变资金运用和红利分配进行纠正的能力。通过动态财务分析技术，我们既可以使用个别预先确定的典型情景来进行强度测试以确定保险经营面临的潜在风险;又能通过动态财务分析中的随机模拟技术，构建随机资产模型，在考虑众多经济变量的基础上，预测公司经营的效果。较理想的动态财务分析模型，应当能够承担上述资产负债动态配比的工作，通过输出资本需求量、盈余、偿付能力、股东价值等关键要素的概率分布，评估保险公司资金运用决策的好坏，并为公司采取进一步的纠正措施提供相关信息。动态财务分析在保险公司再保脸规划中的应用投资规划和再保险规划是保险业发达国家保险公司经营决策中的重中之重，通过动态财务分析不仅可以评估保险公司资金运用的效率、评估投资方案的优劣，而且可以分析保险公司再保险结构的效率、再保险方案的优劣。以较小的成本获得较大的保证是原保险人进行再保险规划的宗旨，而这一宗旨的有效贯彻有赖于原保险人对其自身经营状况、宏观经济环境的动态评估、正确预测。将动态财务分析运用到保险公司再保险规划工作，其具体内容包括:构建动态财务分析模型模拟再保险总量、再保险净值;评估再保险成本(分出保费)的合理性，选择最优再保险方案等等。动态财务分析在非寿险公司计提未决赔款准备金中的应用未决赔款准备金（OutstandingLossReserve）未决赔款准备金是指在会计年度末，对于那些已发生损失但尚未理算或未赔付的案件，从案发当年的收入中提取相应的一部分准备金，用来保证将来这些赔案的到期赔付。是非寿险公司财务报表上的一项重要负债。如何科学准确地对其进行估算具有非常重要的意义。非寿险未决赔款准备金的估计技术常用的有逐案估计法（Case-By-CaseEstimatingMethod）、赔付率法、链梯法（ChainLadderMethod）、平均赔付额法、准备金进展法、BornhuetterFerguson法（B-F法）等等。但是这些方法大都只基于当前已获得的信息，而没有考虑索赔金额未来可能发生的变化，计算方法过于简单。而链梯法、平均赔付额法和B-F法，虽然采用了一定的预测模型、估计参数的统计思想，但对隐藏在历史数据的信息深入挖掘不够，所以最终的预测结果的误差也较大，基本上仍属于静态的准备金评估技术。如果内外经营环境出现大的波动，其预测结果就不够理想。而动态财务分析从整体、动态的角度出发，能够对以上问题进行改进，使得未决赔款准备金的计提数额更科学、更合理。未决赔款准备金是指在会计年度末，对于那些已发生损失但尚未理算或未赔付的案件，从案发当年的收入中提取相应的一部分准备金，用来保证将来这些赔案的到期赔付。在运用动态财务分析技术和模型评估未决赔款准备金的过程中，DFA不仅仅关注准备金评估本身，还要预测未来的负债现金流、负责校核DFA模型参数。因此，在动态财务分析中的准备金评估模型既要得到准备金的最优估计值，更应关注准备金评估的精度。用DFA方法对未决赔款准备金进行分析的第一步是考虑所有可能获得的信息，例如：已支付的损失、已发生的损失、已报告的索赔、法律的变化以及其他因素。进行准备金分析的时候，以下因素变动是十分常见的：索赔的支付特征、准备金评估和索赔实务、法律的变化和预测方法的变化。在DFA中根据条件不同，评估未决赔款准备金一般有两种方法：1、如果已经有定义好的有关公司各产品线的承保模型，可以直接使用来评估未决赔款准备金。如果构建DFA模型的精算师可以得到有关公司各产品线的承保模型，那么，DFA中的未决赔款准备金评估可以直接使用承保情景发生器产生的按产品线划分的结果，将其组合起来可以规划未来的承保现金流。2、由于我国的非寿险精算刚刚起步不久，各家保险公司还没有积累足够多的数据来建立可靠的产品线承保特性模型，因此，在我国DFA应用的起步阶段，对未决赔款准备金评估可以使用随机动态评估方法。流量三角形流量三角形是保险公司将各年发生的赔案分别按发生年的诸如赔款额、已报告次数、已发生额、逐案估计值等有关数据列成的三角形表格。（Run-offTriangle流量三角形是保险公司将各年发生的赔案分别按发生年的诸如赔款额、已报告次数、已发生额、逐案估计值等有关数据列成的三角形表格。随机准备金评估技术提供了这样一个模型框架，可以根据该模型框架模拟未来可能索赔支付的大小和精度，也提供了根据实际数据校核模型的方法。其通过将准备金评估处理为一种数据分析的过程，运用统计的思想构建准备金评估的模型，希望能够既得到准备金估计的准度（最优估计），又得到精度（衡量变化的程度）。在过去二十年中，多种随机准备金评估方法得到了发展，在传统方法和随机方法之间架起了一座桥梁，其对于那些熟悉传统方法、刚刚开始探索随机方法的精算人员来说非常有研究和应用价值。需要指出的是，DFA方法并不是什么灵丹妙药，不可能解决任何问题。由于准备金评估实务涉及到数据的深入挖掘、对业务类型的理解和基于完整数据上的不同准备金评估方法得出的结果之间的比较，准备金评估绝不仅仅是用某一种方法就可以解决所有问题。但同时笔者也相信，本文的方法为准备评估的专家和DFA模型负债模块构建提供了一种新的有用的工具和思路。论文结论综合论文所做的论述和思考，可以得到以下几点结论：一、动态财务分析作为支持保险公司财务预测和决策的有效工具，由于其对保险企业整体性风险的综合考虑，以及与计算机模型技术的完美结合，已经成为国际上保险公司资产负债管理技术未来的发展趋向。二、动态财务分析不仅能较好地为保险公司管理者的财务预测和决策工作提供整体性的支持，而且在未来国内保险公司上市时预测性财务信息披露模式的选择方面，也可以提供有益的参考和借鉴。三、动态财务分析作为保险公司资产负债管理的有效工具，能为保险企业构建较理想的财务风险预警系统，是监管部门对保险公司偿付能力监控的有益补充；同时，动态财务分析可以与国内现行的监管指标体系相互配合，及时有效地反映保险企业的偿付能力水平和整体财务状况。四、目前中国保险公司认识风险和抵御风险的能力比较差，资产负债管理技术落后，引入DFA时要慎重，因为其模型中的许多核心模块均以保险精算知识为牢靠的基础，同时还涉及到广泛的会计、资产定价理论、计算机编程、经济学、极值理论、金融、博弈论、数值分析、模拟模型以及统计学知识，一般公司缺乏这方面的研发能力，而照搬国外现有的研究成果，很可能“水土不服”，达不到预期的风险控制效果，因此动态财务分析本身，并不能取代传统的资产负债管理技术，如现金流匹配、久期技术以及众多的精算模型，也不能代替保险企业管理者自身的保险经营能力，必须与现有的、成熟的、有效的资产负债管理相互配合，才能为保险公司经营决策的制定提供科学的依据。我国目前的保险业，整体而言，仍处于“拓荒”阶段，无论是保险企业自身的经营技术，还是政府部门对保险市场的监管能力等方面都需要不断完善和提高。因此，借鉴和引进科学和适合国情的监管系统是完全必要的，但也决不能忽视了保险企业自身抗击风险能力的资金和技术实力的提高。这就要求我国保险业界认真分析和研究国外保险企业日臻完善和不断革新的风险管理技术，尤其是保险公司资产负债管理技术的最新发展以及像动态财务分析这样的具有建设性意义的科研成果和实践经验，要更积极主动地引用先进的符合发展潮流的风险管理技术，结合各保险公司的实际情况，有效地加以改造和运用，提高自身抗击风险的实力以及应变能力，这样才能真正提高民族保险企业的竞争力，才能真正维护国内保险市场的长期稳定繁荣。参考文献[1]D’ArcyS.P.,GorvettR.W.,HerbersJ.