Динамический финансовый анализ (DFA) — это метод оценки рисков страховой компании с использованием целостной модели в отличие от традиционного актуарного анализа , который анализирует риски по отдельности. В частности, DFA выявляет зависимости опасностей и их влияние на финансовое благополучие страховой компании в целом, например, бизнес-микс, перестрахование , распределение активов , прибыльность , платежеспособность и соответствие .
В дополнение к проектированию стохастических будущих экономических сценариев с использованием генераторов сценариев, таких как модели риска процентной ставки , цикла андеррайтинга и юрисдикционного риска , DFA также связывает сценарии с финансовыми моделями целевой страховой компании , которая анализируется. Такие модели не только раскрывают работу и бизнес-структуру компании, но и раскрывают зависимости между ее деловой практикой. Поскольку DFA пытается учесть каждый аспект компании, он производит огромный объем данных. В результате, эффективный анализ и представление результатов имеют большое значение.
DFA в основном используется финансовыми специалистами для управления прибыльностью и финансовой стабильностью (функция контроля рисков DFA) [1] Пользователи DFA не только стремятся максимизировать акционерную стоимость, но и пытаются сохранить клиентскую стоимость. Кроме того, результаты DFA могут помочь менеджерам определить сильные и слабые стороны следующих областей. [2]
DFA состоит из следующих 3 частей: [2]
Для обеспечения точности сценариев и корреляций между бизнес-моделями требуется тщательная калибровка .
Генератор процентной ставки является основным фундаментом DFA. Было создано множество сложных моделей процентной ставки в попытке наилучшим образом имитировать поведение процентной ставки в реальном мире . Хотя ни одна из существующих моделей не идеальна, у них есть свои преимущества и недостатки. Ниже приведена простая модель процентной ставки, используемая в общедоступной модели DFA. [3]
Модель процентной ставки CIR характеризует краткосрочную процентную ставку как стохастический прогноз, возвращающийся к среднему . Хотя CIR впервые была использована для прогнозирования непрерывных изменений процентных ставок, ее также можно использовать для прогнозирования дискретных изменений от одного периода времени к другому. Ниже приведена формула.
где [3]
Модель CIR состоит из двух компонентов: детерминированной и стохастической части . Детерминированная часть будет двигаться в обратном направлении от того, куда движется текущая краткосрочная ставка. Другими словами, чем дальше текущая процентная ставка от долгосрочной ожидаемой ставки, тем сильнее детерминированная часть пытается вернуть ее обратно к долгосрочному среднему значению.
Стохастическая часть является чисто случайной ; она может либо помочь текущей процентной ставке отклониться от ее долгосрочного среднего значения , либо наоборот. Поскольку эта часть умножается на квадратный корень текущей процентной ставки, когда текущая процентная ставка низкая, ее влияние минимально, что приводит к маловероятности того, что процентная ставка опустится ниже нуля, и процентная ставка не может быть отрицательной. Однако обратное верно, если текущая ставка высока.