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在DFA中运用动态线性模型评估未决赔款准备金

王轶铭  
【摘要】:动态财务分析(DFA)方法是一种将风险测度与决策管理过程结合起来的新的风险管理方法。美国财险精算师委员会(CAS)将DFA定义为:DFA是一种系统化的财务建模方法,其在一系列可能的情景之下规划财务结果,并分析内部和外部条件的变化将如何影响财务结果。DFA模型一般包括三个主要部分:随机情景发生器、资产模块、负债模块。其中随机情景发生器可以模拟影响保险公司经营的现实经济、金融风险和保险公司自身经营的要素。在不同的“策略假设”下,随机情景发生器产生不同的情景输入“资产模块”和“负债模块”,得出不同的资产、负债组合。反复这样的分析过程,最终帮助决策层选择最优策略。 未决赔款准备金是财产险公司的最主要负债之一,在动态财务分析(DFA)负债模块中,未决赔款准备金评估不仅仅关注准备金评估本身,还要预测未来的负债现金流。此外,DFA中的准备金评估还负责校核DFA模型参数。因此,在动态财务分析(DFA)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。传统的未决赔款准备金评估方法一般只关注准备金的估计值,无法得到准备金评估的精度。所以,在DFA负债模块中需要引入随机准备金评估方法。随机准备金评估模型和传统链梯法有内在的联系。随机链梯法就是在基本链梯法的基础上发展而来的一种随机准备金评估方法,随机链梯法即可以评估准备金,还可以允许我们运用它衡量准备金评估的精度。为了充分挖掘历史数据中隐藏的信息,贝叶斯估计理论被引入到随机模型的参数评估中。动态线性模型在随机链梯法的基础上构建了状态方程和测量方程。通过Kalman滤波在模型中同时实现模型参数的平滑和预报。因为利用了先验信息,动态线性模型的精度优于随机链梯法。 本文系统阐述了DFA的原理和框架,讨论了在DFA模型的负债模块中评估未决赔款准备金的要求和方法,以此引出了随机准备金评估方法。并通过随机方法与传统链梯法的联系,结合Kalman滤波建立的动态线性模型。本文运用动态线性模型对我国财产险公司的具体数据作了实证分析。结果表明,动态线性模型能够满足在DFA模型的负债模块中评估未决赔款准备金的要求,并且其准备金评估的精度优于随机链梯法的评估精度。本文认为在我国DFA方法研究刚刚起步,尚没有成熟的承保情景发生模型的情况下,基于流量三角形的动态线性模型可以进行DFA模型的负债模块未决赔款准备金评估,这将对动态财务分析方法在我国的应用产生积极的意义。


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