动态财务分析范文

前言：我们精心挑选了数篇优质动态财务分析文章，供您阅读参考。期待这些文章能为您带来启发，助您在写作的道路上更上一层楼。

第1篇

一、基本模型

（一）财产保险公司的动态财务分析模型

（DFA模型）令ECt表示财产保险公司在时期t，t∈{1，2，…，T}的权益资本，Et表示财产保险公司在时刻t的收益，则财产保险公司的权益资本ECt可以表示为：财产保险公司在时刻t的收益Et主要是由两个部分组成的：投资收益It和承保收益Ut。

（二）Copula函数

在财产保险公司动态财务分析模型中，关键是要刻画投资风险与承保风险之间的相关关系，最常见的方法是假设投资风险与承保风险均服从正态分布，并使用线性相关关系刻画投资风险与承保风险之间的相关关系，然而也有研究表明投资风险与承保风险之间存在非线性关系（Eling和Toplek,2009）。[12]最常见的刻画不同随机变量之间非线性关系的方法是Copula方法（McNeil等，2005；Demar-ta和McNeil,2005；Embrechts,2009）。为了在财产保险公司DFA模型中刻画低风险投资、高风险投资、机动车辆险和非机动车辆险之间的相关关系，本文引入了四种不同的Copula函数，它们分别为四维GaussCopula函数、四维tCopula函数和两种四维不可互换ArchimedeanCopula函数（ClaytonCopula函数和FrankCopula函数）（Eling和Toplek,2009；Sun等，2008；SCORSwitzerlandAG,2008）。

（三）基于动态财务分析的财产保险公司风险度量研究

在财产保险公司风险度量中，常见的风险度量指标为在险价值VaR和尾部在险价值TCE。在险价值VaR虽然使用起来较简单，但是Artzner（1999）认为一致性风险度量方法应该满足单调性、平移不变性、正齐次性和次可加性的条件，VaR不满足次可加性，因此不是一致性风险度量函数，而TCE满足一致性风险度量方法，是更好的风险度量方法。[24]本文中财务风险度量指标分别选择了在险价值VaR和尾部在险价值TCE。在在险价值VaR和尾部在险价值TCE的基础上进一步可以对财产保险公司风险调整后的绩效（Risk-adjustedperformancemeasure,RAPM）进行评估。目前，广泛被使用的RAPM指标主要有两类：一类是Sharp指标；另一类是风险调整后资本资产收益率（RiskAdjustedReturnonCapital,RAROC）指标。Sharp指标是用风险组合获得的超额收益与为了获得超额收益所承担风险的比值来表示，并根据评估的结果评判风险组合的绩效，但是采用Sharp指标会使风险组合管理者倾向于较为保守的资产配置策略。RAROC指标的核心思想是将未来可预见的风险损失量化为当期成本，进而得到经风险调整后的收益，并据此评估组合的绩效。RAROC指标在一定程度上克服了Sharp指标的缺陷，因此RAROC指标也获得了更广泛的使用（田玲等,2011）。

二、实证分析

（一）数据来源及方法说明

本文选取了2001年至2011年中国人民财产保险公司相关数据作为样本。投资收益率、机动车辆险赔付率和非机动车辆险赔付率根据2001年至2011年相关数据计算得到，数据来源为2002年至2012年《中国保险年鉴》。由于无法准确获得该财产保险公司无风险资产（银行存款和国债）和风险资产的收益率，且在数据模拟方法上并无太大差异，因此在实证过程中直接使用了投资收益率而未进一步进行划分。在投资收益率、机动车辆险赔付率和非机动车辆险赔付率分布函数的模拟过程中，将正态分布、对数正态分布、χ2分布、指数分布、Pareto分布等分布函数作为备选分布函数，并使用Kolmogorov-Smirnov检验和Anderson-Darling检验方法，判断备选分布函数的拟合优度，最终选取正态分布拟合投资收益率分布函数以及对数正态分布拟合机动车辆险赔付率和非机动车辆险赔付率分布函数，具体结果见表2。为了简单起见，假设可投资资金的比例为1，即该保险公司所有资金均被用于投资。假设消费者反应函数为1，即该保险公司所有潜在投保人均能转化为最终投保人。保费水平根据总保费收入与总承保金额的比例计算得到，并对2001年至2011年中国保险市场保费水平做向量自回归分析，回归结果见表2。秩相关系数根据表1的计算方法通过Matlab编程计算得到，样本区间为2001年至2011年投资收益率、机动车辆险赔付率和非机动车辆险赔付率数据。权益资本、税率、承保市场规模、保险公司市场份额、综合费用率均为2011年年末数据。假设财产保险市场增长率为10%。

（二）财产保险公司风险度量结果

通过前面的分析和计算，接下来就可以对风险进行度量。Copula函数分别选取了GaussCopula、tCopula、不可互换FrankCopula和不可互换ClaytonCopula函数，VaR和TCE的计算需要使用MonteCarlo仿真技术，共进行了10000次仿真，具体步骤为：首先，根据相关关系和Copula函数参数值，运用MonteCarlo仿真技术得到了10000个随机数。其次，根据式（1）得到10000个权益资本EC的值。最后，对该10000个权益资本EC的值按升序进行排序，其中第9500和9900个数值即为置信水平为α=0.95和α=0.99时的VaR，对第9501至10000个数值，以及对9901至10000个数值求平均数即得到置信水平为α=0.95和α=0.99时的TCE。进一步根据式（15）和式（16）得到RAROC的值，具体结果见表3。由表3可以看出，保险公司的RAROC始终小于0，说明该保险公司为了获取现有收益承担了过高的财务风险。

（三）可投资资金比例与分出再保险比例对财产保险公司绩效的影响研究

由表3结果可以看出，总体的RAROC始终小于0，说明该保险公司为了获取现有收益承担了过高的财务风险，需要采取措施降低财务风险。由动态财务分析模型可知，保险公司的风险主要来自于投资业务和承保业务。对于投资业务，保险公司可以通过调节可投资资金的比例k（0≤k≤1）的方式降低风险。对于承保业务，保险公司可以通过提高再保险的比例l（0≤l≤1）的方式降低风险。①因此，接下来的研究将围绕可投资资金比例与分出保险比例（即提高再保险比例）对该保险公司绩效的影响展开。首先，假设提高再保险的比例l为0，即假设该保险公司维持现有的再保险策略，然后通过调节可投资资金的比例k的方式考察调节投资业务对总体绩效的影响。②由于可投资资金的比例k的取值范围为[0,1]，将等分为100份，即每一步的步长为1%，测算取不同值时RAROCVaR和RAROCTCE的变化情况，通过测算发现，可投资资金的比例k越高，则保险公司的绩效也越高，说明保险公司的投资策略应该是将所有的可投资资金全部用于投资。该投资策略与目前中国保险市场投资现状是相符的，首先，由于中国保险法和保监会的相关规定的限制，保险公司能够配置于高风险资产的比例是较低的。其次，中国资本市场从2008年以来，一直处于剧烈波动中，保险公司通过配置高风险资产获取高额收益的难度越来越大，因此保险公司主要采取的是防御性投资策略，将更多的资产配置于国债、存款等低风险的资产。正是由于以上原因，保险公司总体投资风险是较低的并且是可控的，因此保险公司为了获取更高的投资收益只能是通过增加投资额的方式实现。其次，假设提高可投资资金的比例k为0，即假设该财产保险公司将所有可投资资金全部进行投资，然后通过调节再保险的比例l的方式考察再保险对总体绩效的影响。由于再保险的比例的取值范围为[0,1]，将l等分为100份，即每一步的步长为1%，测算l取不同值时RAROCVaR和RAROCTCE的变化情况，同样，通过测算发现提高再保险比例，可以提高保险公司的绩效，其中，只要再保险的比例l再提高5%时，保险公司就可以将总体RAROC提高到零以上，说明再保险对保险公司的绩效的影响是显著的。

三、结论与建议

第2篇

一、财产保险公司财务风险的特点

第一，资金来源广泛。在一般情况下，财产保险公司资金的主要来源是资本金和保险费，但是在社会经济的不断发展下，财产保险公司的项目不断增多，且随着社会经济的发展不断更新，财产保险公司资金来源更加广泛。第二，资产分布比较集中。财产保险公司按照集中管理的原则管理资金，各个分布保险费用的支付都可以通过现代科技来实现，为总公司资金的集中化管理提供了重要支持。第三，财务会计负债数据信息不准确。财产保险公司的基本属性是负债公司，收取的保险费用也是负债资金，因而保险公司的资金管理面临较大的不确定风险。

二、动态财务分析下财产保险公司财务的风险度量

（一）基本原理

在财产保险公司风险度量中常见的风险度量指标在险价值VaR和尾部在险价值TCE，在险价值VaR虽然操作简单，但是却不是一致性风险度量函数，而TCE满足一致性风险度量的方式是有效的风险度量方法。在险价值VaR和尾部在险价值TCE的基础上能够实现对财产保险公司风险调整后的绩效情况进行综合评估。当前，财产保险公司风险调整后的绩效评估常用的指标包含Shap指标和风险调整后的资本收益率指标。风险调整后的资本收益率指标（RAROC）能够弥补Shap指标应用风险，是财产保险公司财务风险规避的一个重要标准。RAROC的取值范围在正无穷和负无穷之间，在负无穷和0之间的时候是，说明财产保险公司为了获取定期收益承担了较多的风险，且RAROC的大小和财产公司所需要承担的财务风险呈现出一种反比关系。在RAROC取值范围在0到正无穷之间的时候，RAROC的大小和保险公司所需要承担的财务风险呈现出一种反比关系。

（二）实证分析

（1）数据选择。选取2016年到2017年中国人民财产保险公司的有关数据作为基本样本，投资收益率、机动车辆的总体赔付率、非机动车辆的赔付率根据有关数据信息计算分析得到。在排除多种因素之后，实证过程直接使用投资收益率来进行更深入的划分，将正态分布、对数正态分布、卡方分布、指数分布等分布函数作为备选分布函数，采取科学的检验方法来判定备选分布函数的拟合优度。

（2）度量结果。首先，根据相关关系和Copula函数参数值，应用专业的仿真技术得到1000个随机数。其次，在得到10000个权益资本EC值。最后，对10000个权益资本EC的数值进行升序。在经过数值的平均计算之后得到保险公司的RAROC始终小于0，充分正经保险公司为了获取现有的收益承担了较高的财务风险。

三、财产保险公司财务风险管控策略

（一）根据财产保险公司实际情况制定财务风险管理措施

财产保险公司在进行财务管理的时候要认真分析公司所在的内外部环境，在变化的市场环境中积极寻找应对财产保险公司风险的措施，及时发现问题、解决问题，不断提升保险公司的社会适应力。结合时展需要财产保险公司财务风险管理也需要做到与时俱进、不断创新，根据财务人员的个性特点和需要来为其安排适合的岗位，发挥人员在财务风险规避工作中应有的作用。

（二）打造完善的财务风险预警体系

通过打造保险公司财务风险预警体系对财产保险公司经营发展过程中可能遇到的各个风险进行预警分析，制定科学的财务报表，从而透过财务工作从多个角度体现保险公司的财务发展情况。

（三）增强财产保险公司的赔付能力

财产保险公司的长远发展需要得到充足资金的支持，资金是公司发展的第一原动力。因而，保险公司在发展的过程中需要借助信用贷款、政府拨款等方式来筹集发展资金，缓解自身发展压力。另外，保险公司在发展的过程中还需要结合客观实际来调配资金，不能出现为了扩大经营而采取降低条件的签单行为。财产保险公司在发展的过程中还需要注重树立自己良好的信誉形象，积极寻找长期合作的伙伴，提升自身财务管理成效。

第3篇

动态财务分析(DynamicFinancialAnalysis,DFA)是非寿险公司中越来越多使用的一种工具,它通过模拟宏观经济环境、市场环境和公司现金流来预测公司未来的财务状况,并为管理层决策提供支持。DFA起源于二战时期,并在20世纪90年代应用于保险业,其最初的用途是评估偿付能力。随着计算速度和非寿险精算技术的快速发展,DFA已经发展成为非寿险公司全面风险管理的工具,可以在公司的战略规划、财务管理、风险管理和日常经营决策中发挥重要作用。一方面,与传统的敏感性测试相比,DFA模型中考虑了影响公司运营的各种因素之间的相互影响,在随机模拟生成的宏观经济环境和市场环境下,使用模拟方法得到未来多个时点上资产价值和负债价值的预测,然后得到所需财务变量的分布,同时输出财务报表。另一方面,DFA在运行过程中可以记录每条模拟路径的细节,因此,当财务变量的某些结果偏离了管理层预期时,与之对应的模拟路径可以说明它们是如何发生的,也就是说,可以通过模拟路径反向确定究竟是哪些情景假设导致了财务恶化。这使得管理层可以针对这些不利情景对公司经营策略进行调整,并将调整后的经营策略输入DFA模型查看调整效果。这个过程可以多次循环,直至不利财务结果的产生概率低于符合公司风险定位的某个小概率值。从非寿险公司风险管理的角度上看,DFA并不仅仅是一个技术,而更多的是一种全面风险管理的理念。它没有一成不变的模式,不同的DFA软件对其实现方法进行了不同的诠释。每个非寿险公司在应用DFA之前都要对自己的DFA模型进行大量的自定义,以使得DFA模型符合自身实际情况。而随着监管政策、法律环境、市场环境的变化和公司的发展,DFA模型的维护人员也需要经常对其参数和结构进行调整,以得到更切合实际的预测结果。

二、DFA模型的结构

将DFA应用于非寿险公司时,需要对DFA模型的多个模块进行设计,这些模块囊括了影响公司运营的各种因素,对宏观经济环境、市场环境和公司运营情况进行模拟,并最终输出财务报表。

1、利率模块

保险公司的资产和负债都与利率有关,因此利率模块是DFA模型中的一个基本组成部分。利率模块包括短期利率模型、长期利率模型和通胀率模型。短期利率模型的选择需要同时考虑简便性和准确性,还要考虑到利率在未来可能的发展趋势变化,即参数风险。长期利率模型可以由短期利率模型导出。通胀率一般被认为与短期利率正相关,可以通过历史数据对其建立线性回归模型并用于预测。

2、投资模块

投资模块对各种资产的价格变化模式、久期等参数做出假设,并根据法律法规的要求对各种资产的投资比例做出限制。在投资模块中,不同风险的资产需要使用不同的折现率折现,DFA模型的维护人员可以参考投资部门的意见衡量资产风险,在无风险利率的基础上增加一个风险溢价,来计算资产的市值。另外,投资策略的不同风险偏好也可以体现在投资模块中。对于不同的经济情景和不同的偿付能力状况使用不同的投资策略,并在资产负债匹配的约束下投资,可以更真实地反映保险公司的情况。非寿险公司的资产配置一般以债券和股票为主,债券的价格通过利率模块中的假设得到,股票价格一般使用CAPM、三因素模型等定价模型模拟。投资模块对不同类型的债券分别建模,并假设公司在流动性不足时出售资产。

3、再保险模块

再保险模块体现了保险公司的再保险策略。大多数公司会购买比例再保险和超赔再保险,再保险部门向DFA模型的维护人员提供公司再保险合约的各项参数,并给出公司因未来市场环境和公司财务状态的变化可能采用的其他再保险方案。公司可以通过再保险模块来测试各种不同的再保险策略对公司财务结果的影响,以收益—风险散点图的形式为管理层提供决策支持。另外,再保险接受人违约风险也可以在再保险模块中考虑。再保险接受人的信用评级、历史违约概率等可以作为再保险接受人违约风险的内部因素,巨灾、宏观经济环境等可以作为再保险接受人违约风险的外部因素。

4、承保模块

承保模块中一般使用市场类型的转换概率矩阵来描述市场环境的变化,然后根据市场环境的类型对保费增长率和费率等做出假设。然而,由于我国的保险市场运行时间较短,保险业如今的政策环境和市场环境瞬息万变,已有文献对于我国非寿险承保周期的探讨也尚未有定论。由于历史数据不足,国外使用较成熟的转换概率矩阵方法对于我国目前来说缺乏必需的使用条件。我们可以参考当前国内外的整体经济发展形势和我国短期经济发展规划(比如汽车产业的发展规划),然后根据行业的平均保费增长速度和公司的短期业务规划来确定各险种的保费增长率假设。

5、巨灾赔付模块

当巨灾发生时,各风险单位发生索赔的独立性假设不再适用,因此保险业经营的基础——大数定律也不再有效。所以,需要在DFA模型中对巨灾事件单独建模。巨灾事件的损失频数可以基于历史数据使用泊松分布、负二项分布等离散型分布拟合,损失程度可以基于历史数据使用对数正态分布、帕累托分布、韦尔布分布等连续型分布拟合。另外,巨灾发生时,不同业务线、不同地区的子公司可能都会受到影响,它们之间的相关性也是巨灾模块所需要考虑的。DFA模型一般使用传染矩阵来描述不同地区损失程度之间的相关性,以模拟巨灾事件对大范围赔付模式的影响。

6、非巨灾赔付模块

非巨灾赔付往往有充足的历史数据,可以通过三角流量表来估计终极赔款。根据中国保监会的规定,对已发生未报案未决赔款准备金(IBNR),应当根据险种的风险性质、分布、经验数据等因素采用至少下列两种方法进行谨慎评估提取:链梯法、案均赔款法、准备金进展法、B-F法。实务中一般由精算人员根据经验确定评估IBNR所需的参数,比如链梯法中的发展因子、B-F法中的预期赔付率等,然后反馈给DFA模型的维护人员,用以估计终极赔款和与其相关的业务和财务指标。各业务线的损失额可由损失频率和损失程度的分布得到,而损失频率和损失程度都与通胀率密切相关。另外,各业务线赔付额的上涨幅度往往因各类保险标的的价格上涨幅度不同而有差异,因此有必要分别建模。

7、税收模块

税收模块中根据现行税收制度计算与所得税相关的项目,如应税收入、所得税费用等。

8、结果输出模块

结果输出模块的作用是向使用者提供易于理解和接受的模型结果,DFA模型的维护人员可以根据使用者的要求输出所需变量的统计量。由于DFA使用随机模拟得到财务数据的大量模拟结果,财务数据的统计量(比如均值、方差、分位点、最大值、最小值等)有必要在结果输出模块中出现。另外,根据我国保险企业会计准则编报的财务报表(包括资产负债表、利润表和现金流量表等)也应当在结果输出模块中自动生成,以便使用者能够迅速找到自己所需的信息。

9、随机数发生模块

随机模拟方法的基础是产生服从均匀分布的随机数。常用的计算软件都有内置的均匀分布随机数生成程序,比如Excel的RAND函数、ExcelVBA的Rnd函数、Matlab中的Rand函数等。得到均匀分布的随机数后,需要使用分布函数求逆法或其他针对某些特定分布的方法,将均匀分布的随机数转换成非均匀分布的随机数,然后用于DFA模型中的模拟。

三、DFA在非寿险公司中的应用

由于DFA从公司整体的层面出发,对宏观经济环境、市场环境和公司未来运营情况进行预测,并可以得到所需财务变量的概率分布,因此其应用十分广泛。

1、资本管理保险公司的资本管理需要同时满足两个相互矛盾的目标:一方面,公司在监管部门的要求下,需要保持足够的偿付能力;另一方面,公司在股东的压力下,需要获得较高的资本回报率。由于未来宏观经济环境、市场环境和公司运营中的不确定性,与其他工具相比,DFA可以更好地帮助公司确定一个合适的、足以支持整体风险的资本水平。例如,管理层可能希望知道,作为一家获得AA级信用评级的公司,需要持有多少资本,才能确保5年内资产的市值始终大于负债的市值。DFA可以模拟公司运营情况,生成资产市值与负债市值之差的大量模拟结果,然后根据AA级信用评级所对应的置信概率取分位点,即可得到公司所需的资本额。由于各个公司都会将资本保持在超过监管最低要求的水平之上,超出最低水平的超额资本可用于很多用途,比如支付红利、回购公司股份、开发新产品、进入新市场或者进行一项收购。这些用途都有其收益和风险,而DFA可以从公司整体的角度帮助公司确定哪些用途具有最大的收益／风险比。另外,公司需要将可用资本分配到各项业务中,以计算每项业务的利润与净资产收益率。有些公司使用DFA来评估各项业务的风险,计算各项业务的风险调整的回报率,并依此来分配可用资本。

2、战略管理

保险公司在制定战略时,可以用DFA来评估战略的可行性。在对宏观经济形势、监管趋势、法律环境、技术环境、市场环境等重要因素进行分析之后,管理层会确定未来数年内的各种经营目标,包括分支机构数量目标、人力资源目标、业务发展目标、险种结构目标、投资目标和利润目标等,这些目标值可以作为DFA模型的假设,进而分析其可行性。在使用DFA模型评估多个战略的优劣时,管理层经常使用现代资产管理理论中著名的有效前沿概念。保险公司还可以用DFA模型得到各种不同战略达到的财务结果的概率分布,进而计算出不同战略的收益和风险,以向管理层提供决策支持。由DFA得到的多个战略的收益和风险可以绘制成散点图,如果不可能存在其它点在同样的收益水平上风险更低,或者在同样的风险水平上有更高的收益,那么这样的战略就被称作是有效率的。对于每个级别的风险,都有一个不可能超过的最大收益,这些有效的战略对应的收益—风险点组成了有效前沿,但有效前沿的精确位置是无法得到的。另外,当度量收益和风险的方法改变时,有效前沿的形状也会完全不同,这也会导致最优战略选择的结果不同。

3、资产负债管理

由于寿险资产和负债的长期性,寿险面对的风险主要来自利率风险,而非寿险负债期限较短,利率风险的影响相对较小。正因为此,寿险公司比财险公司更早开始重视其对于利率的高敏感性,也更早开始资产负债管理模型的研究。与寿险的资产负债管理相比,非寿险公司面对的损失在发生时间上和数量上都有更大的不确定性。另外,非寿险公司的索赔成本与通胀率密切相关,而通胀率对寿险产品的影响很小。很多文章认为非寿险公司的资产负债管理是DFA产生的重要动力之一,因为非寿险公司的资产和负债在时间、数量和复杂性上的特点使得在进行现金流建模时必须依赖于随机模拟。作为一个为保险公司进行财务建模的工具,DFA模型可以对资产和负债进行随机模拟,并通过对宏观经济环境、市场环境和公司运营情况的模拟反映二者之间的相互影响。DFA模型的输出结果以概率分布显示,使用者可以容易地得到资产、负债、盈余和其他财务变量的分布情况,进而得到资产和负债的久期、破产概率、资本需求等与资产负债管理紧密相关的指标。

4、偿付能力管理

根据A.M.Best的统计,非寿险公司偿付能力不足的原因主要有:一、准备金不足、费率偏低和业务发展过快;二、商业欺诈、资产高估、业务波动剧烈、再保险违约、巨灾和关联公司的不利影响;三、内控不完善;四、通胀率和利率的持续高涨。在日新月异的外部环境下,比率法(包括保费法和赔款法)和风险资本法(RBC)等静态偿付能力监管模型忽略了保险公司所面临的经营环境变化,也忽略了影响公司经营的各项因素对偿付能力的动态影像,监管时效性较差。为克服静态偿付能力监管模型的缺点,一些保险业发达国家已经采用了动态偿付能力监管的方式,我国也于2010年要求保险公司在年度偿付能力报告中加入动态偿付能力测试(DST)的内容,要求保险公司对业务类别现金流、利润表、资产负债和偿付能力进行预测,并使用最优估计下的基本情景和必测、自测的两类不利情景。如前面所述,保险公司可以轻松地在不同情景下使用DFA模型进行动态偿付能力测试。

5、公司价值评估

非寿险公司的价值评估除了适用于各个行业的账面价值法、现金流折现法(DCF)和市盈率法,还有经济增加值(EVA)模型、实物期权估价模型等,近期还有文献提出产险公司的内含价值定价模型,将续保率和新业务价值纳入了考虑范围。与上述的各种静态评估方法相比,DFA模型可以采用随机模拟方法进行非寿险公司的价值评估,既能够模拟非寿险公司资产和负债的巨大不确定性,也能够评估各项假设之间的相互关系对公司价值的影响。在使用现金流折现法时,基于当前的一系列关键指标假设(如折现率、资本金、业务增长率、续保率、赔付率、费用率、投资收益率、准备金等),DFA模型可以通过随机模拟得到非寿险公司未来新业务价值的概率分布,再加上公司的账面价值,就可以得到公司的总价值。在使用经济增加值模型进行价值评估时,DFA模型可以预测出未来数年的税后净营业利润和资本成本,得到每期的经济增加值,然后使用加权平均资本成本对每期的经济增加值折现求和,再加上当前的公司资本总额,即可得到公司的价值评估结果。