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一、動態財務分析介紹

動態財務分析(DynamicFinancialAnalysis,DFA)是非壽險公司中越來越多使用的一種工具,它通過模擬宏觀經濟環境、市場環境和公司現金流來預測公司未來的財務狀況,并為管理層決策提供支持。DFA起源于二戰時期,并在20世紀90年代應用于保險業,其最初的用途是評估償付能力。隨著計算速度和非壽險精算技術的快速發展,DFA已經發展成為非壽險公司全面風險管理的工具,可以在公司的戰略規劃、財務管理、風險管理和日常經營決策中發揮重要作用。一方面,與傳統的敏感性測試相比,DFA模型中考慮了影響公司運營的各種因素之間的相互影響,在隨機模擬生成的宏觀經濟環境和市場環境下,使用模擬方法得到未來多個時點上資產價值和負債價值的預測,然后得到所需財務變量的分布,同時輸出財務報表。另一方面,DFA在運行過程中可以記錄每條模擬路徑的細節,因此,當財務變量的某些結果偏離了管理層預期時,與之對應的模擬路徑可以說明它們是如何發生的,也就是說,可以通過模擬路徑反向確定究竟是哪些情景假設導致了財務惡化。這使得管理層可以針對這些不利情景對公司經營策略進行調整,并將調整后的經營策略輸入DFA模型查看調整效果。這個過程可以多次循環,直至不利財務結果的產生概率低于符合公司風險定位的某個小概率值。從非壽險公司風險管理的角度上看,DFA并不僅僅是一個技術,而更多的是一種全面風險管理的理念。它沒有一成不變的模式,不同的DFA軟件對其實現方法進行了不同的詮釋。每個非壽險公司在應用DFA之前都要對自己的DFA模型進行大量的自定義,以使得DFA模型符合自身實際情況。而隨著監管政策、法律環境、市場環境的變化和公司的發展,DFA模型的維護人員也需要經常對其參數和結構進行調整,以得到更切合實際的預測結果。

二、DFA模型的結構

將DFA應用于非壽險公司時,需要對DFA模型的多個模塊進行設計,這些模塊囊括了影響公司運營的各種因素,對宏觀經濟環境、市場環境和公司運營情況進行模擬,并最終輸出財務報表。

1、利率模塊

保險公司的資產和負債都與利率有關,因此利率模塊是DFA模型中的一個基本組成部分。利率模塊包括短期利率模型、長期利率模型和通脹率模型。短期利率模型的選擇需要同時考慮簡便性和準確性,還要考慮到利率在未來可能的發展趨勢變化,即參數風險。長期利率模型可以由短期利率模型導出。通脹率一般被認為與短期利率正相關,可以通過歷史數據對其建立線性回歸模型并用于預測。

2、投資模塊

投資模塊對各種資產的價格變化模式、久期等參數做出假設,并根據法律法規的要求對各種資產的投資比例做出限制。在投資模塊中,不同風險的資產需要使用不同的折現率折現,DFA模型的維護人員可以參考投資部門的意見衡量資產風險,在無風險利率的基礎上增加一個風險溢價,來計算資產的市值。另外,投資策略的不同風險偏好也可以體現在投資模塊中。對于不同的經濟情景和不同的償付能力狀況使用不同的投資策略,并在資產負債匹配的約束下投資,可以更真實地反映保險公司的情況。非壽險公司的資產配置一般以債券和股票為主,債券的價格通過利率模塊中的假設得到,股票價格一般使用CAPM、三因素模型等定價模型模擬。投資模塊對不同類型的債券分別建模,并假設公司在流動性不足時出售資產。

3、再保險模塊

再保險模塊體現了保險公司的再保險策略。大多數公司會購買比例再保險和超賠再保險,再保險部門向DFA模型的維護人員提供公司再保險合約的各項參數,并給出公司因未來市場環境和公司財務狀態的變化可能采用的其他再保險方案。公司可以通過再保險模塊來測試各種不同的再保險策略對公司財務結果的影響,以收益—風險散點圖的形式為管理層提供決策支持。另外,再保險接受人違約風險也可以在再保險模塊中考慮。再保險接受人的信用評級、歷史違約概率等可以作為再保險接受人違約風險的內部因素,巨災、宏觀經濟環境等可以作為再保險接受人違約風險的外部因素。

4、承保模塊

承保模塊中一般使用市場類型的轉換概率矩陣來描述市場環境的變化,然后根據市場環境的類型對保費增長率和費率等做出假設。然而,由于我國的保險市場運行時間較短,保險業如今的政策環境和市場環境瞬息萬變,已有文獻對于我國非壽險承保周期的探討也尚未有定論。由于歷史數據不足,國外使用較成熟的轉換概率矩陣方法對于我國目前來說缺乏必需的使用條件。我們可以參考當前國內外的整體經濟發展形勢和我國短期經濟發展規劃(比如汽車產業的發展規劃),然后根據行業的平均保費增長速度和公司的短期業務規劃來確定各險種的保費增長率假設。

5、巨災賠付模塊

當巨災發生時,各風險單位發生索賠的獨立性假設不再適用,因此保險業經營的基礎——大數定律也不再有效。所以,需要在DFA模型中對巨災事件單獨建模。巨災事件的損失頻數可以基于歷史數據使用泊松分布、負二項分布等離散型分布擬合,損失程度可以基于歷史數據使用對數正態分布、帕累托分布、韋爾布分布等連續型分布擬合。另外,巨災發生時,不同業務線、不同地區的子公司可能都會受到影響,它們之間的相關性也是巨災模塊所需要考慮的。DFA模型一般使用傳染矩陣來描述不同地區損失程度之間的相關性,以模擬巨災事件對大范圍賠付模式的影響。

6、非巨災賠付模塊

非巨災賠付往往有充足的歷史數據,可以通過三角流量表來估計終極賠款。根據中國保監會的規定,對已發生未報案未決賠款準備金(IBNR),應當根據險種的風險性質、分布、經驗數據等因素采用至少下列兩種方法進行謹慎評估提取:鏈梯法、案均賠款法、準備金進展法、B-F法。實務中一般由精算人員根據經驗確定評估IBNR所需的參數,比如鏈梯法中的發展因子、B-F法中的預期賠付率等,然后反饋給DFA模型的維護人員,用以估計終極賠款和與其相關的業務和財務指標。各業務線的損失額可由損失頻率和損失程度的分布得到,而損失頻率和損失程度都與通脹率密切相關。另外,各業務線賠付額的上漲幅度往往因各類保險標的的價格上漲幅度不同而有差異,因此有必要分別建模。

7、稅收模塊

稅收模塊中根據現行稅收制度計算與所得稅相關的項目,如應稅收入、所得稅費用等。

8、結果輸出模塊

結果輸出模塊的作用是向使用者提供易于理解和接受的模型結果,DFA模型的維護人員可以根據使用者的要求輸出所需變量的統計量。由于DFA使用隨機模擬得到財務數據的大量模擬結果,財務數據的統計量(比如均值、方差、分位點、最大值、最小值等)有必要在結果輸出模塊中出現。另外,根據我國保險企業會計準則編報的財務報表(包括資產負債表、利潤表和現金流量表等)也應當在結果輸出模塊中自動生成,以便使用者能夠迅速找到自己所需的信息。

9、隨機數發生模塊

隨機模擬方法的基礎是產生服從均勻分布的隨機數。常用的計算軟件都有內置的均勻分布隨機數生成程序,比如Excel的RAND函數、ExcelVBA的Rnd函數、Matlab中的Rand函數等。得到均勻分布的隨機數后,需要使用分布函數求逆法或其他針對某些特定分布的方法,將均勻分布的隨機數轉換成非均勻分布的隨機數,然后用于DFA模型中的模擬。

三、DFA在非壽險公司中的應用

由于DFA從公司整體的層面出發,對宏觀經濟環境、市場環境和公司未來運營情況進行預測,并可以得到所需財務變量的概率分布,因此其應用十分廣泛。

1、資本管理保險公司的資本管理需要同時滿足兩個相互矛盾的目標:一方面,公司在監管部門的要求下,需要保持足夠的償付能力;另一方面,公司在股東的壓力下,需要獲得較高的資本回報率。由于未來宏觀經濟環境、市場環境和公司運營中的不確定性,與其他工具相比,DFA可以更好地幫助公司確定一個合適的、足以支持整體風險的資本水平。例如,管理層可能希望知道,作為一家獲得AA級信用評級的公司,需要持有多少資本,才能確保5年內資產的市值始終大于負債的市值。DFA可以模擬公司運營情況,生成資產市值與負債市值之差的大量模擬結果,然后根據AA級信用評級所對應的置信概率取分位點,即可得到公司所需的資本額。由于各個公司都會將資本保持在超過監管最低要求的水平之上,超出最低水平的超額資本可用于很多用途,比如支付紅利、回購公司股份、開發新產品、進入新市場或者進行一項收購。這些用途都有其收益和風險,而DFA可以從公司整體的角度幫助公司確定哪些用途具有最大的收益／風險比。另外,公司需要將可用資本分配到各項業務中,以計算每項業務的利潤與凈資產收益率。有些公司使用DFA來評估各項業務的風險,計算各項業務的風險調整的回報率,并依此來分配可用資本。

2、戰略管理

保險公司在制定戰略時,可以用DFA來評估戰略的可行性。在對宏觀經濟形勢、監管趨勢、法律環境、技術環境、市場環境等重要因素進行分析之后,管理層會確定未來數年內的各種經營目標,包括分支機構數量目標、人力資源目標、業務發展目標、險種結構目標、投資目標和利潤目標等,這些目標值可以作為DFA模型的假設,進而分析其可行性。在使用DFA模型評估多個戰略的優劣時,管理層經常使用現代資產管理理論中著名的有效前沿概念。保險公司還可以用DFA模型得到各種不同戰略達到的財務結果的概率分布,進而計算出不同戰略的收益和風險,以向管理層提供決策支持。由DFA得到的多個戰略的收益和風險可以繪制成散點圖,如果不可能存在其它點在同樣的收益水平上風險更低,或者在同樣的風險水平上有更高的收益,那么這樣的戰略就被稱作是有效率的。對于每個級別的風險,都有一個不可能超過的最大收益,這些有效的戰略對應的收益—風險點組成了有效前沿,但有效前沿的精確位置是無法得到的。另外,當度量收益和風險的方法改變時,有效前沿的形狀也會完全不同,這也會導致最優戰略選擇的結果不同。

3、資產負債管理

由于壽險資產和負債的長期性,壽險面對的風險主要來自利率風險,而非壽險負債期限較短,利率風險的影響相對較小。正因為此,壽險公司比財險公司更早開始重視其對于利率的高敏感性,也更早開始資產負債管理模型的研究。與壽險的資產負債管理相比,非壽險公司面對的損失在發生時間上和數量上都有更大的不確定性。另外,非壽險公司的索賠成本與通脹率密切相關,而通脹率對壽險產品的影響很小。很多文章認為非壽險公司的資產負債管理是DFA產生的重要動力之一,因為非壽險公司的資產和負債在時間、數量和復雜性上的特點使得在進行現金流建模時必須依賴于隨機模擬。作為一個為保險公司進行財務建模的工具,DFA模型可以對資產和負債進行隨機模擬,并通過對宏觀經濟環境、市場環境和公司運營情況的模擬反映二者之間的相互影響。DFA模型的輸出結果以概率分布顯示,使用者可以容易地得到資產、負債、盈余和其他財務變量的分布情況,進而得到資產和負債的久期、破產概率、資本需求等與資產負債管理緊密相關的指標。

4、償付能力管理

根據A.M.Best的統計,非壽險公司償付能力不足的原因主要有:一、準備金不足、費率偏低和業務發展過快;二、商業欺詐、資產高估、業務波動劇烈、再保險違約、巨災和關聯公司的不利影響;三、內控不完善;四、通脹率和利率的持續高漲。在日新月異的外部環境下,比率法(包括保費法和賠款法)和風險資本法(RBC)等靜態償付能力監管模型忽略了保險公司所面臨的經營環境變化,也忽略了影響公司經營的各項因素對償付能力的動態影像,監管時效性較差。為克服靜態償付能力監管模型的缺點,一些保險業發達國家已經采用了動態償付能力監管的方式,我國也于2010年要求保險公司在年度償付能力報告中加入動態償付能力測試(DST)的內容,要求保險公司對業務類別現金流、利潤表、資產負債和償付能力進行預測,并使用最優估計下的基本情景和必測、自測的兩類不利情景。如前面所述,保險公司可以輕松地在不同情景下使用DFA模型進行動態償付能力測試。

5、公司價值評估

非壽險公司的價值評估除了適用于各個行業的賬面價值法、現金流折現法(DCF)和市盈率法,還有經濟增加值(EVA)模型、實物期權估價模型等,近期還有文獻提出產險公司的內含價值定價模型,將續保率和新業務價值納入了考慮范圍。與上述的各種靜態評估方法相比,DFA模型可以采用隨機模擬方法進行非壽險公司的價值評估,既能夠模擬非壽險公司資產和負債的巨大不確定性,也能夠評估各項假設之間的相互關系對公司價值的影響。在使用現金流折現法時,基于當前的一系列關鍵指標假設(如折現率、資本金、業務增長率、續保率、賠付率、費用率、投資收益率、準備金等),DFA模型可以通過隨機模擬得到非壽險公司未來新業務價值的概率分布,再加上公司的賬面價值,就可以得到公司的總價值。在使用經濟增加值模型進行價值評估時,DFA模型可以預測出未來數年的稅后凈營業利潤和資本成本,得到每期的經濟增加值,然后使用加權平均資本成本對每期的經濟增加值折現求和,再加上當前的公司資本總額,即可得到公司的價值評估結果。

四、DFA在我國非壽險公司中應用的建議

由于近年來國外監管和法律框架的重大改進,保險公司對于全面風險管理工具的需求也日漸增大。DFA作為風險管理的工具在國外非壽險公司中已經扮演了重要的角色,其最重要的特色是高度的模型彈性和多樣化的分析目的。然而,非壽險公司要想用好DFA,需要很多前提條件。首先,與發達國家相比,我國的保險業才剛剛起步,行業的經驗數據匱乏,非壽險公司面對的宏觀經濟環境、市場環境、法律環境、監管環境甚至自然環境都與國外有很大差異。因此,在建立DFA模型時,需要對國外模型的結構和各項參數進行調整和檢驗。另外,由于經驗數據匱乏,DFA模型中各種模塊的參數假設不應僅僅通過對歷史數據進行簡單的分析得到,還應當考慮到其未來的發展趨勢。其次,與資產負債管理、償付能力管理等工作類似,非壽險公司應用DFA模型的工作不是一個部門就可以輕松完成的,它需要由風險管理、精算、戰略、合規、業務、財務、再保、投資等多個部門協助完成,比如投資、再保、承保、理賠等模塊分別需要投資、再保、承保和理賠業務的相關部門對模型結構提出建議并提供數據支持。公司可以成立動態財務分析委員會,由風險管理部門牽頭,多個部門人員參與,定期對DFA模型的參數、結構的維護進行討論,對DFA運行結果進行分析并形成報告,以便為管理層提供決策支持。最后,鑒于DFA已經在保險業發達國家發展成為較為成熟的風險管理手段,如今國際上一些大的保險公司和知名風險管理機構已經開發了多個DFA軟件。由于國內外各種環境差異較大,我國的非壽險公司也有必要開發符合我國風險特征的DFA軟件,以便更好的認識和經營風險,為公司經營決策的制定提供科學的依據,提高自身的競爭力。