Dynamisk finansiell analys

Dynamisk finansiell analys (DFA) är en simuleringsmetod som tittar på ett försäkringsföretags risker holistiskt i motsats till traditionell aktuariell analys , som analyserar risker individuellt. Specifikt avslöjar DFA beroenden av faror och deras inverkan på försäkringsbolagets finansiella välbefinnande, såsom affärsmix , återförsäkring , tillgångsallokering , lönsamhet , solvens och efterlevnad .

Förutom att projicera stokastiska framtida ekonomiska scenarier genom att använda scenariogeneratorer som ränte- , försäkringscykel- och jurisdiktionsriskmodeller , kopplar DFA också scenarierna till de finansiella modellerna för det riktade försäkringsbolaget som analyseras. Sådana modeller avslöjar inte bara verksamheten och affärsstrukturen för företaget, utan avslöjar också beroenden mellan dess affärspraxis. Eftersom DFA försöker ta hänsyn till varje aspekt av företaget producerar det en enorm mängd data . Som ett resultat är det av stor vikt att analysera och presentera resultaten effektivt.

Mål

DFA används i första hand av finansiärer för att hantera lönsamhet och finansiell stabilitet (DFAs riskkontrollfunktion) DFA-användare försöker inte bara maximera aktieägarnas värden utan de försöker också upprätthålla kundvärden . Dessutom kan utdata från DFA hjälpa chefer att identifiera styrkor och svagheter hos följande områden.

• Affärsmix : uppskattar det relativa och absoluta värdet av varje verksamhetsgren ( t.ex. premie- och provisionsnivå ) jämfört med företagets finansiella .
• Återförsäkring : avslöjar strukturen för företagets verksamhetsgren såsom kontraktstyper , inbördes förhållande mellan kontrakt och kostnad för återförsäkring .
• Tillgångsallokering : avgör om ett företag tar för mycket investeringsrisk , vilket skulle kunna minimeras genom diversifiering av investeringar.
• Lönsamhet : mäter lönsamheten för företagets varje verksamhetsgren.
• Solvens : avslöjar likviditetsproblem , som är bristande överensstämmelse mellan kassaflöden som ett företag kan uppleva om det inte hade tillräckligt med kontanter för att omedelbart uppfylla finansiella åtaganden .
• Efterlevnad : bedömer sannolikheten för att försäkringstillsynsmyndigheter ingriper i företagets verksamhet på grund av ändrade regler eller försämrad affärsverksamhet .
• Känslighet : utforskar företagets reaktion på en förändring av strategier och ekonomiska förhållanden i framtiden.
• Beroende : upptäcker beroenden av alla typer av risker som är svåra att förstå utan ett holistiskt modellerings- och analysverktyg .

Element

DFA består av följande tre delar:

• Scenarier , genererar förväntade och extrema ekonomiska scenarier för att bedöma företagets reaktion på förändringar
• Affärsmodeller , kvantifiera företagets affärsmodeller och avslöja beroenden mellan dem
• Analyspresentation , presenterar analysen för de chefer som fattar strategiska beslut

Noggrann kalibrering krävs för att säkerställa noggrannheten i scenarierna och korrelationerna mellan affärsmodeller .

Scenario

Scenariogeneratorn måste uppfylla följande kriterier:

• Generera individuella risker samtidigt som de håller reda på sina beroenden med varandra och med tiden (t.ex. kan en ökning av bensinpriset leda till färre körsträckor för bilförsäkringstagare , vilket leder till färre bilolyckor ).
• Producera både normalt och onormalt beteende av riskfaktorerna (t.ex. en 1% förändring i S&P index är normalt, en 40% förändring är extrem).
• Simulera stokastiska scenarier , vilket innebär att scenarierna inte är desamma varje gång du kör analysen .
• Tilldela matematiska modeller som bäst imiterar beteendet hos riskfaktorerna. Sådana modeller kan hittas inom, men inte uteslutande, försäkringstekniska vetenskaper , finans och ekonomiska discipliner.
• Spåra uppkomna förluster och utvecklingen av förlusterna, särskilt kassaflödena från företagets verksamhet. Detta kan hjälpa chefer att inse behovet av att implementera bättre strategier för förvaltning av tillgångar .

Räntegenerator

Räntegeneratorn är kärnan i DFA. Många sofistikerade räntemodeller skapades i försöket att på bästa sätt imitera det verkliga räntebeteendet . Även om ingen av de befintliga modellerna är perfekta, har de sina egna fördelar och nackdelar. Följande är en enkel räntemodell som används i en offentligt tillgänglig DFA-modell.

Cox, Ingersoll och Ross (CIR) räntegenerator

CIR -räntemodellen karakteriserar den korta räntan som en medelåtergående stokastisk prognos . Även om CIR först användes för att projicera kontinuerliga förändringar i räntorna, är det också acceptabelt att använda det för att projicera diskreta förändringar från en tidsperiod till en annan. Nedan är formeln.

$dr_{t}=a(b-r_{t})\,dt+\sigma {\sqrt {r_{t} }}\,dW_{t}$

var

• b = det långsiktiga medelvärdet till vilket räntan återgår; förväntad ränta på lång sikt
• a = hastigheten för återgång av räntan till dess långsiktiga medelvärde (t.ex. a = 2 betyder att räntan förväntas återgå till sitt långsiktiga medelvärde inom ett halvår, och a = 1/5 betyder att det skulle ta 5 år).
• $r_{t}$ = den aktuella korta räntan
• $\sigma \,$ = ränteprocessens volatilitet uttryckt som standardavvikelsen för historiska eller prognostiserade ränteförändringar.

CIR-modellen har två komponenter: en deterministisk $a(b-r_{t})$ och en stokastisk del $\sigma {\sqrt {r_{t}} }\,$ . Den deterministiska delen kommer att gå i motsatt riktning av vad den nuvarande korta räntan är på väg. Med andra ord, ju längre den nuvarande räntan är från den förväntade långsiktiga räntan , desto svårare försöker den deterministiska delen att vända tillbaka den till det långsiktiga medelvärdet .

Den stokastiska delen är rent slumpmässig ; det kan antingen hjälpa den nuvarande räntan att avvika från dess långsiktiga medelvärde eller tvärtom. Eftersom denna del multipliceras med kvadratroten av den aktuella räntan, när den nuvarande räntan är låg, är dess inverkan minimal , vilket leder till osannolikheten att räntan går under noll, och räntan kan inte vara negativ . Det omvända är dock sant om den nuvarande hastigheten är hög.

Jurisdiktionsriskgenerator

I USA har varje stat sina egna reglerande , jurisdiktionella och lagstiftande organ, och det finns fördelar och nackdelar för ett försäkringsbolag som bedriver verksamhet i olika stater . Till exempel har vissa stater begränsningar för hur mycket räntehöjning som ett försäkringsbolag kan ta ut för de risker som det tar. Sådan risk kan allvarligt hämma försäkringsbolagets lönsamhet och verksamhet.

I DFA återspeglas jurisdiktionsrisk på två sätt.

1. " Acceptabla" ränteändringar : varje stat har sin egen gräns för hur mycket räntehöjning i procent proportionell mot den befintliga räntesatsen ett försäkringsbolag kan ta ut utan att locka tillsynsmyndigheternas granskning. Enligt scenarierna, om DFA indikerar att försäkringsbolaget behöver ta ut mer än statens maximala gräns för riskerna, bör det höja en röd flagga för de chefer som övervakar försäkringsverksamheten i den regionen .
2. Eftersläpning vid genomförandet av indikerade taxeändringar : försäkringsbolag implementerar ofta inte omedelbart de godkända taxeändringarna, och i själva verket är det ofta en fördröjning på 3 till 6 månader. Fördröjningen, som visas i modellen i termer av år, är längre i stater med hård räntereglering.

Underwriting Cycles Generator

Antalet försäkringar ett försäkringsbolag kan sälja beror på den makroekonomiska miljön i försäkringsbranschen . DFA-scenariot tar hänsyn till denna riskfaktor för att på bästa sätt simulera försäkringsverksamhetens natur.

Nedan följer fyra försäkringscykler som ett försäkringsbolag kan uppleva.

• Mogna hårt : Priserna kan höjas och kan fortfarande sälja fler försäkringar
• Mogna mjuka : Priserna måste sänkas för att kunna sälja fler försäkringar
• Omogen hård : Övergångstillstånd från mogen mjuk till mogen hård
• Omogen mjuk : Övergångstillstånd från mogen hård till mogen mjuk

Företags- och strategimodellering

För att uppskatta effekterna som scenarierna har på ett försäkringsbolag behövde företagets affärspraxis kvantifieras och kopplas till scenariofaktorer som ränte- och försäkringscykler .

Typer av modeller

• Kassaflödesorienterad modell : En sådan modell försöker imitera kassaflödena för försäkringsbolagets tillgångar och skulder . Den bedömer också effekterna på företagets finansiella rapportering .
  • Fördelar: Det kanske inte är svårt att projicera kassaflöden kopplade till ekonomiska faktorer för företagets tillgångar .
  • Nackdelar: Skulder är ofta okända för ett försäkringsbolag, och därför är det svårt att generera utgående kassaflöden för skador .
• Enkel modell : En sådan modell tar bara hänsyn till en del av de ekonomiska faktorerna i scenarierna
  • Fördelar: Modellen är matematiskt lätthanterlig och noggrannhet kan uppnås.
  • Nackdelar : Det motverkar syftet med att implementera en DFA, som är att analysera potentiella effekter som förändringar i ekonomiska faktorer kan ha på försäkringsbolagets finansiella resultat .
• Komplex modell : En sådan modell försöker inte bara ta hänsyn till alla ekonomiska faktorer som scenarierna genererar, utan också beroenden mellan företagets verksamhetsgrenar . Det involverar sofistikerade matematiska modeller och parameter för att uppnå sitt mål.
  • Fördelar: Detta tillvägagångssätt hjälper chefer att verkligen förstå beroenden mellan dess affärsmodeller och de externa effekterna på företagets lönsamhet.
  • Nackdelar: Det är mycket osannolikt att en sådan modell är matematiskt överskådlig. Med andra ord kan modellen vara helt fel eftersom ingen kanske känner till de exakta beroenden mellan affärsmodellerna och vilka effekter ekonomiska risker kan innebära för företaget.

Analys och presentation

Utan effektiv analys och presentation kan chefer knappast få någon mening av den enorma mängd data som DFA producerar . Målet med DFA är att hjälpa cheferna att ta reda på om företagets nuvarande strategier är i linje med dess finansiella mål. Nedan finns några knep för att genomföra och presentera DFA- analys .

1. Håll kommunikationen kortfattad och fokuserad.
2. Eliminera, om det behövs, delar av DFA:s resultat som är irrelevanta för företagets finansiella mål.
3. Inkludera högst fyra viktigaste resultaten i en kort sammanfattning och stödja dina påståenden med grafer och utställningar i bilagan .
4. Fokusera på affärsutvecklingstrenden , i motsats till övervikt på specifika siffror eller detaljerna i modellen. Tänk på att DFA bara är en uppskattning av vad som kan hända.
5. Stöd DFA- analysen med annan tillgänglig information inom företaget.