动态财务分析资产负债管理未来发展的方向

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20 世纪 70 年代以前,由于利率波动性长期保持在低水平,金融企业对于自身资产与负债匹配的问题关注较少。更多地关注如何提高资产的收益(效率前沿理论)以及减少负债的成本(WACC最小化理论)上。可是到了70年代中期以后,由于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,利率一路攀升,利率风险加剧。其后利率又实现市场化,变动更加频繁,为了应对利率的波动,久期理论(Macaulay,1938),免疫策略(Redington,1952年)等注重资产与负债二者之间匹配的理论及模型被重新发现,于1971年由Fisher与 Weil 引入债券组合利率风险的规避,并于 1973 年由 Hopewell 与 Kaufman进一步延伸,使得久期可以用于衡量债券的利率与债券的价格。
  其后,伴随着计算机在经济学中的应用以及资产负债理论的具体实践,资产负债匹配的理论开始朝向多元化的方向拓展。Elton和Gruber(1992)发现久期匹配的资产组合期现金流量并不匹配,并由此提出“现金流匹配理论”;1986年,美国纽约州保险署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  (Guaranteed Income Contract,简称GIC)的保险公司每年进行“现金流测试”的资产负债分析,并提交精算报告,将情形分析的思路引入保险资产负债管理;Kusy和Ziemba (1986)为温哥华市储蓄信用合作社提出了一个5年规划的多阶段随机线性规划模型,他们的工作表明,他们的模型优于5年期的决定性模型。从而将多期动态分析引入保险资产负债管理。保险资产负债管理动态化的另一个成功例子是Carinoet al (1994)提出的Russell-Yasuda Kasai多阶段随机规划模型。
  最近的拓展是在计算机引入保险资产负债管理后拓展出来的基于大量模拟运算而实现多期的、动态的、随机的资产负债管理模式,主要体现为在险价值VaR 模型(JP 摩根公司等,1993)、随机规划模型(包含机会约束模型、序贯决策分析Sequential Decision Analysis、动态广义网络Dynamic GeneralizedNetworks等模型)以及动态财务分析模型(Dynamic Financial Analysis)等。
  其中,动态财务分析(以下简称DFA)是二十世纪八十年代以后在资产负债管理技术方面应用最广泛、最有实用价值的模型,DFA 是以保险公司经营中确定主要风险因素为基础,通过对这些风险因素做出定性和定量的分析,并且准备报告以指明管控风险措施的过程。DFA 模型不仅能够灵活地运用“久期模型”、“资产负债缺口分析模型”,以及近年拓展起来的“在险价值模型(Value at Risk,简称VaR)”等各种度量方法来测算利率变动对保险公司资产、负债的影响,还可通过恰当的“情景条件生成器”,在当前市场条件(包括通胀率、国民生产总值增长率等)和未来市场环境条件间建立关联,并就此预测保险公司资产和负债的变化。由于DFA是一种能够解决偿付能力分析与预测、资本充足测试、资本测试、再保险决策等重大问题的有效手段,在过去几年中,越来越多的保险公司采用DFA作为强有力的分析工具。从某种意义上来说,DFA是未保险公司资产负债管理技术拓展的趋势。

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