DFA——企业财务管理新方法务管理毕业论文(2)
2014-02-26 02:39
导读：也正是在金融市场波动的背景下，保险讦估机构和各国保险监管部门开始认识到，保险业尤其是寿险公司对整体金融风险十分敏感，并开始考察利率或证券
也正是在金融市场波动的背景下，保险讦估机构和各国保险监管部门开始认识到，保险业尤其是寿险公司对整体金融风险十分敏感，并开始考察利率或证券价格的波动状况对保险企业盈余的影响。保险监管机构也开始就保险企业所受某些不确定经济条件的影响程度进行质询，最初的讨论主要集中于美国的寿险业，但加拿大和英国等地的产险及意外险公司，也较早地开始重视自身的“承保责任”和“投资组合”之间的协调管理，希望尽可能地保持健康有利的“现金流”状况，以保持保险企业持续的技术性偿付能力。由此，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在保险公司和养老金的经营中广泛而迅速地应用开来，以协调和管理“资产”和“负债”的经营决策。
而当前不断更新的计算技术，更是促进了资产负债管理及其模型技术的革新和复杂化。当前的资产负债管理技术已经不仅仅局限于监管要求的“利率风险管理”，而是将许多非利率风险包括其中。如今的资产负债管理技术，既管理特定产品风险，也可分析公司整体风险，既用来考察投资策略，也可用来做公司其他战略性分析。养老金动态财务分析及其模型技术正是将养老金计划视为整体，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。从20世纪90年代初开始，它已经在美国公司的经营和风险管理中广泛地使用。目前，北美以及欧洲等地的公司以及著名的研究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，如收购讦估中，从而体现动态财务分析是如何在一个整体的框架内，协调“资产分配以及资本充足性测试”的。因此，“动态财务分析”方法可以认为是企业资产负债管理技术未来的发展趋向。
“动态财务分析”的方法作为未来企业资产负债管理技术发展的趋向，不仅能够灵活地运用“久期模型”，“资产负债缺口分析模型”，以及近期发展起来的“风险价值模型(Value-at-Risk，简称VaR)”等各种度量方法来测算利率变动对企业资产负债的影响，还可通过恰当的“情景条件生成器”，在当前市场条件(包括通货膨胀率、国民生产总值增长率等)和未来市场环境之间建立关联，并就此预测企业资产和负债的变化。企业动态财务分析的模型研究方法主要包括“情景分析”和“随机模拟”两方面。这两种模型方法能有效地度量利率、通胀及负债风险变化对公司市场价值或资产净值的影响。
企业动态财务分析的两种方法
在现实经济生活，尤其是瞬息万变的金融市场中直接进行实验，或者是不可能的，或者是得不偿失的，而根据实际问题建立模型，并利用模型进行试验，比较不同后果，选择可行方案，不失为有效的代用方法。目前，有两种模型方法在“动态财务分析模型”中运用广泛，即“情景分析”和“随机模拟”。在情景分析方法中，许多可能出现的“特殊的情景”被预先选取出来，然后再进一步分析在上述情景下，企业财务状况的后果如何。而随机模拟方法则基于随机数理模型，并以此反映诸如利率、证券价值、生存率、或损失频率和损失程度等因素的不确定性。随机模拟方法会根据动态财务分析模型中关键变量的分布状况，随机取值并用以计算出许多可能的结果，然后对整个结果的分布状态进行分析。该方法最有价值的运用领域也许是用来确定企业年金不可接受的经营或财务结果(例如，期末盈余小于零)的概率值，如果该比值太大，就需要对当前的经营或财务状况进行调整，以回复到正常水平。
（转载自中国科教评价网www.nseac.com ） 使用传统的趋势外推、增长曲线等定量定时的预测方法，来在不确定性条件下进行经济预测，存在一定的局限性，不能适应处于当今瞬息万变世界中的人们预测未来之需要。这主要表现在：第一，如果原始数据可信度不高，那么，由这些传统预测模型得出的预测结果便不可靠；第二，这些传统预测方法无法综合归纳和反馈人们对未来发展的群体意图和愿望，不能体现人们驾驭未来的能动作用；第三，这些传统方法是在系统环境不变的前提下，根据过去和现在推断未来，所以，一旦系统环境发生变化，这些方法就失去了应用前提，在这种条件下得到的预测结果便宣告失效；第四，这些传统的预测技术无法解释处于不确定环境中的企业长期发展的多种可能性。以特尔菲法为代表的概率预测技术，尽管克服了传统的定量预测和定时预测方法的一些缺点，但是，它作为一种获取专家知识的有效手段，侧重于获取专家较为一致的经验判断，对技术发展前景的复杂性、多样性、不确定性、突变性和跳跃性等特征体现得不够充分。那么，在不确定条件下，面对公司未来经营和财务规划发展的多种可能，如何避免用传统预测技术盲目地推断一个单一的“最可能”未来，而去设计一个体现未来发展多样化的符合逻辑的多变量系统，并由此导出一系列多维的预测结果呢?情景分析法就是可以满足这些要求的重要的经济预测方法之一。
