专利名称：公共信息动态财务分析的方法和设备的制作方法
技术领域：
本发明涉及财务分析领域，更具体而言涉及一种用于公共信息动态财务分析的方法和设备。
背景技术：
一种被用于粗略评估公司的财务需求(例如再保险、资产组合分配(asset portfolio allocation)等)的技术是进行公共信息动态财务分析(PIDFA)。在PIDFA中，可公用的信息(例如来自从公司发布给公众的季度或年度报告)被用于规划一个时间周期(例如接下来的五年)内的公司的财务需求。然而，进行PIDFA所必要的信息收集起来是耗时的。一些所需信息可以以立即可使用的格式获得；然而，一些所需信息经常必须从可公用的信息提取以成为有用信息。典型地，这个问题使进行PIDFA成为低效、耗时的过程。可通过对PIDFA的回顾来较好地理解这个问题。PIDFA在进行PIDFA时，分析师收集有关公司资产和负债的可公用的信息。典型地，该信息是从来自该公司的季度或年度报告人工提取的。许多模拟被运行以产生一个时间周期内的公司资产、负债和现金流的统计上可能的实现。这样，公司可获得对对于一个时间周期其财务需求是什么的粗略近似。对公司的财务需求的较好近似可使用非公共信息从动态财务分析而获得，但招收新客户的顾问较不可能具有对非公共信息的访问权。
发明内容
本发明的实施例指向一种用于公共信息动态财务分析的方法和设备。在一个实施例中，进行PIDFA所需的信息是从数据库检索的。从所检索的信息自动计算尚未处于可使用格式的信息。在一个实施例中，通过从足够信息可公用的公司清单中选择公司来检索信息。
在一个实施例中，信息不必是可公用的，而是用户可访问的(例如通过不可用于一般公众的预订服务)。本说明书的部分集中在可公用的信息上，但本发明的一些实施例利用用户可访问的信息。根据对使用公共信息的实施例的描述，本领域的技术人员将理解如何使用用户可访问的信息来实施本发明的实施例。
数据库中有关公司的信息被周期性地更新。在一个实施例中，当信息被更新时，用于每个公司的信息被自动检查以确定是否存在足够的信息来进行PIDFA。在一个实施例中，如果为一公司存在足够的信息，则那个公司被显示在清单中。在另一个实施例中，如果特定的所需数据项未存在于数据库中，则制作哪个数据项不存在的指示。在一个实施例中，不论何时当用户想要知道哪个(或哪些)所需数据项不存在于数据库中时可检索所述指示。在一个实施例中，信息可被人工添加到数据库。这样，当在用于一公司的公共信息中遗漏了必要数据项时，该数据项可被人工输入以使能为该公司进行PIDFA。
在一个实施例中，在进行PIDFA所需要的信息从数据库检索之后，创建公司资产和负债的模型。在一个实施例中，公司的资产通过债券模型、现金帐户模型和/或权益(equity)以及其他投资模型来模化。在一个实施例中，拟随机数发生器被用于模化风险的实现。在一个实施例中，对于一个模拟时间周期，使用拟随机数发生器来运行许多(例如成千)的模拟。这些模拟被结合以产生用于所述模拟时间帧的统计上可能的结果。在一个实施例中，在每个时间周期(例如一年)的结束之后，资产和负债模型被调节。在一个实施例中，在资产和负债模型被调节之后，为随后的时间周期继续运行模拟。在一个实施例中，在五年的周期内进行模拟，同时以一年的间隔来进行调节。
根据以下描述、所附的权利要求和附图，本发明的这些和其他特点、方面和优点将被较好地理解，在附图中图1是依照本发明的一个实施例为公共信息数据库中所列的每个公司检索对该公司进行DFA所需信息的过程的流程图。
图2是依照本发明的一个实施例进行PIDFA的过程的流程图。
图3是依照本发明的一个实施例在模拟循环期间改变组合(portfolio)状态的不同操作的方块图。
图4是依照本发明的各种指数之间的依赖性的方块图。
图5是依照本发明的一个实施例用于损失过程的计算步骤的方块图。
具体实施例方式
本发明是一种用于公共信息动态财务分析的方法和设备。在以下描述中，诸多特定细节被提出是为了提供对本发明实施例的较为全面的描述。然而，对本领域的技术人员显而易见的是本发明可无需这些特定细节而实施。在其他实例中，众所周知的特征未被详细描述以免模糊了本发明。
对用于PIDFA的必要数据的自动检索在本发明的一个实施例中，有两种类型的数据库公共信息数据库和用户可访问数据库。公共信息数据库(或数据源/数据提供者)包含有关许多公司的可公用的数据。在一个实施例中，对该数据库的访问是免费的。在另一个实施例中，有对访问数据库的收费。
在一个实施例中，包含在公共信息数据库中的信息包括财务和业务图表，如结余表以及损益项目。在涉及保险公司的示例实施例中，公共信息数据库亦包含用于不同业务线的保费(premium)和准备金图表。
在一个实施例中，用户可访问数据库包含为足够信息可用的公共信息数据库中所列的每个公司从公共信息数据库处理的信息。该信息用作用于DFA的输入。在一个实施例中，用户访问用户可访问数据库，选择所列的公司之一并对其进行DFA。在一个实施例中，为了这种DFA的目的，用户具有修改从用户可访问数据库中提取的公司DFA输入参数中的一些的选择权。用户可访问数据库的内容不受影响。在一个实施例中，当数据项不可用或不可使用时，用于该数据项的代理被代替使用。
图1说明依照本发明的一个实施例为公共信息数据库中所列的每个公司检索对该公司进行DFA所需信息的过程。在方块110，来自公共信息数据库的一些信息被原样传递给用户可访问数据库。在方块115，来自公共信息数据库的一些信息在传递给用户可访问数据库之前被自动结合和/或处理。方块110和115被图示为并行执行。然而，在各种实施例中，方块110和115以任何顺序串行执行。在另外的实施例中，方块110和115的执行被交错。
在方块120，确定所有所需信息是否以所需格式存在(例如有关公司的债券持有的信息是根据具有相同相关属性的持有而不是有关各个债券持有的特定信息来分组的)。如果确定所有所需信息以所需格式存在，则在方块150进行PIDFA。如果确定不是所有所需信息以所需格式存在，则在方块130确定是否分析师提供了遗漏信息或以正确格式放置(例如通过将各个债券持有累计成具有相同相关属性的累计债券持有组)。如果分析师的确提供了遗漏信息，则过程在方块150继续。如果分析师未提供遗漏信息，则在方块140，该公司不被列在用户可访问数据库中。
在一个实施例中，有几个公共信息数据库。多个公共信息数据库就待列在用户可访问数据库中的公司而言或者就待处理到用户可访问数据库中的数据而言使彼此完善。
在一个实施例中，只要公共信息数据库的新版本一被发表，用户可访问数据库就被更新。另一个实施例周期性地而不是只要公共信息数据库的新版本一被发表就更新。与以上相同的进程是适用的。
进行PIDFA在一个实施例中，在进行PIDFA所需要的信息从用户可访问数据库检索之后，创建公司资产和负债的模型。在一个实施例中，公司的资产通过债券模型、现金帐户模型和/或权益以及其他投资模型来模化。在一个实施例中，拟随机数发生器被用于模化风险的实现。在一个实施例中，对于一个模拟时间周期，使用拟随机数发生器来运行许多(例如成千)的模拟。这些模拟被结合以产生用于所述模拟时间周期的结尾的统计上可能的结果。在一个实施例中，拟随机数发生器被给予一个种值(seed value)。当相同的种值被给予一次以上时，拟随机数发生器产生可再现的拟随机数。这样，通过输入相同的公共信息和其他值以及用于该拟随机数发生器的相同种值，用户可再现先前进行的PIDFA。
在一个实施例中，在模拟中的每个时间周期结束之后，资产和负债模型被调节。在一个实施例中，在资产和负债模型被调节之后，为随后的时间周期继续运行模拟。在一个实施例中，在五年的周期内进行模拟，同时以一年的间隔来进行调节。
图2说明了依照本发明的一个实施例进行PIDFA的过程。在方块200，有关公司的所需信息从公共信息数据库自动检索和/或提取。在方块210，所述信息被提供给公司资产和负债的模型。在方块215，开始新的模拟。在方块220，拟随机数发生器被用于产生在一个时间周期内的可能事件(例如正在进行的保险索赔)的实现。在一个实施例中，所述时间周期是一年，但其他时间周期(例如一月、一季、一天等)被用在其他实施例中。
在方块230，在完成所述时间周期之后调节资产和负债模型的参数。例如，在一个实施例中，债券模型被调节以考虑在所述时间周期内出售、到期(mature)或购买的债券。类似的调节对其他模化的资产和负债进行。在方块240，所述时间周期被推进一个单位(例如在覆盖具有一年时间周期的5年周期的PIDFA中，所述时间周期推进一年)。在方块250，确定模拟是否结束(例如完成覆盖6年周期的模拟的第六年结束)。如果模拟未结束，则过程在方块220重复。如果模拟结束，则在方块260确定是否已运行足够的模拟以满足预设准则(例如达到所需数值精度)。如果已运行了足够的模拟以满足预设准则，则在方块270产生PIDFA的结果。如果尚未运行足够的模拟以满足预设准则，则过程在方块215重复。
在一个实施例中，使用网浏览器来计算PIDFA。用户从显示在浏览器中的可用公司的清单中选择公司并进行PIDFA。结果被亦显示在浏览器中。在一个实施例中，用户能保存结果。在另一个实施例中，用户不能保存结果，并且一旦浏览器被关闭则PIDFA被擦除。
示例实施例以下是对本发明示例实施例的描述。该实施例不限制本发明的范围，并且本发明的变化由其他实施例来表示。
模型结构和分量本发明的一个实施例包含资产模化分量和负债模化分量。这些分量模化公司面临的潜在财务风险，并且每个都包含外部或市场不确定性和通过投资策略或业务规划进行的到公司敞口(exposure)的转换。在一个实施例中，两个分量向第三分量，财务分量馈送。第三分量将公司面临的基本风险转换成税、规章要求和会计结果。
在一个实施例中，公司面临的风险的精确不确定性模型被发展并转换成公司的财务结果的不确定性模型。这允许对公司财务风险的精确评估并且提供了一个平台，用于调节管理控制变量，如投资和再保险策略，以改进公司的风险敞口。
在一个实施例中，在每个分量内都有诸多参数，它们可被调节以创建对指定公司的情况的精确表示。本发明的一个实施例具有基于公共信息的对这些参数的自动校准。在现有技术方法中，有必要人工进行对公司的扩展性分析以确定这些参数。
本发明的一个实施例使用拟随机数来确定潜在风险或不确定性的各个实现。在单个循环中，拟随机数被用于使单个模拟从一个时间周期前进到下一个。该过程将被重复用于模拟，直到它已在那时到达所请求的模拟时间帧(例如3-5年)的结尾。然后，整个过程被重复许多次以创建大量的多周期模拟。该模拟集是所有可能财务后果(financial outcome)的模型表示并且可借助风险措施来分析。这样，单个循环过程为多个时间周期而重复以推进单个模拟并且为风险分析创建了统计上足够大的模拟集。
在一个实施例中，用于循环的时间周期是一年。在其他实施例中，用于循环的时间周期短于一年。在另外的实施例中，用于循环的时间周期长于一年。
资产模型在一个实施例中，资产模型通过模化资本市场的风险而开始，然后将它们转变成公司的敞口。由于一个实施例使用基本DFA模型，投资资产的类型被限制于股票、债券、现金和通用的“其他”资产种类，全部都在单一流通(currency)内。
在一个实施例中，对债券组合的持续时间的控制通过对债券组合的目标平均到期时间(maturity)的详细说明(specification)来提供。该实施例模化债券的组合，每个债券都具有特定的到期时间、票息(coupon)和价格。该实施例基于债券组合的初始平均到期时间和目标到期时间来创建该组合，其中后者在模拟进行时被应用以确定销售和购买。
市场风险模型本发明的一个实施例使用能反应基本市场行为的简单资本市场模型。它提供了与通货膨胀有联系的利率的完整模型。债券回报(return)直接从利率变化来确定。权益回报被与债券回报相关。在一个实施例中，其他投资种类提供了简单的恒定回报而没有潜在价值的任何动态。
利率和通货膨胀基本的经济学理论提出，通货膨胀和利率不是独立的。在一个实施例中，所选择的模型是基于二因子赫尔-怀特利率模型，其中第一因子被取为短率(short rate)而第二因子被解释为(一般)通货膨胀率。
所述模型是基于用于发展通货膨胀和短期利率的二维线性随机微分方程。如以下进一步所述，期限结构(term structure)被定义为这两个因子的某个函数。
用rt和it来表示时间t处的短期利率和通货膨胀。其演变由随机微分方程来限定drt=(θ+(it-μ)-art)dt+σ1dBt1]]>dit=-b(it-μ)dt+σ2dBt2.]]>
在此，(Bt1，Bt2)表示具有瞬时相关性ρ的二维布朗运动。参数μ是通货膨胀的平均水平并且b描述通货膨胀的平均回复(reversion)速度。因此，根据第一方程，短率是对依赖于通货膨胀的水平的平均回复，并且参数a确定平均回复速度。参数θ被假定为确定长期平均短率的常量。
根据
，由于依赖于通货膨胀的利率平均回复水平和驱动微分方程的布朗运动的依赖性，通货膨胀和利率被耦合。显然不是在固定收入市场中观察到的所有典型特征都可被再现。例如，应指出借助该模型，负利率是可能的，并且长期率的变动性原本比短期率的变动性小得多。后者的行为对于均衡模型是典型的。
数值积分在一个实施例中，用于
的数值积分的离散化方案被采用。为了从t演变到t+1，参考由以下给出的欧拉方案
rt+βk+1-rt+βk=(θ+(it+βk-μ)-art+βk)·δt+σ1δtNt,k1]]>rt+βk+1-rt+βk=-b(it+βk-μ)·δt+σ2δtNt,k2]]>
其中(Nt，k1，Nt，k2)是具有相关性ρ的标准高斯随机变量的序列，并且{βk＝k/Mdiscr，k＝1，...，Mdiscr}限定具有均匀时间步长δt＝1/Mdiscr的积分网格。
该离散化模型现在被容易地模拟。还有，给定一系列离散且等距的观察结果，有可能估算离散化模型的参数。在一个实施例中，使用了月度基本步长大小。
期限结构模化对于考虑中的连续时间二因子赫尔-怀特模型，在时间t+τ处发生的单位现金流的时间t处的(无套利)价格具有以下形式Λt(τ)＝A(τ).exp(-B(τ)rt-C(τ)it)
系数B和C由以下给出B(τ)=1-exp(-aτ)a]]>C(τ)=b′exp(-aτ)-aexp(-b′τ)+a-b′ab′(a-b′)]]>
其中b’＝b-λ1并且λ1表示风险参数的市场价格。
系数A复杂得多并且通过以下表达式而相关于参数a、b’、θ’＝θ+λ2、σ1、σ2、ρ(其中λ2是风险参数的第二市场价格)
A(τ)＝exp(-A1+A2+A3+A4+A5+A6)
其中，A1=s22/(4(a-b′)2b′3exp(2b′τ))]]>A2＝σ2(b′ρσ1+s2)/(a(a-b′)b′3exp(b′τ)A3＝σ2(-(aρs1)+b′ρσ1+s2)/(a(a-b′)2b′(a+b′)exp((a+b′)τ))A4=(-a2ρθ′+ab′2θ′+ab′s12-b′2s2+aρσ1σ2-2b′σ1σ2-s22)]]>/(4a3(a-b′)2exp(2aτ))]]>A5=(-a2s12+2ab′s12-b′2s12+2aρσ1σ2-2b′σ1σ2-s22)/(4a3(a-b′)2exp(2aτ))]]>A6=(4a2b′3θ+4ab′4θ′-3ab′3s12-3b′4s12-4a2b′ρσ1σ2-8ab′2ρσ1σ2]]>-6b′3ρσ1σ2-3a2s22-5ab′s22-3b′2s22-4a3b′3θ′τ-4a2b′4θ′τ+2a2b′3s12τ]]>+2ab′4s12τ+4ab′3pσ1σ2τ+2a2b′s22τ+2ab′2s22τ)/(4a3b′(a+b′))]]>在一个实施例中，给定在t处可用的信息，对时间t+h处的折扣债券价格的条件期望被计算如下。
由于被结合的短率和通货膨胀率过程(rt，it)是二维高斯过程，右手侧上的条件期望实际上是具有参数μ(t，h，τ)和σ(h，τ)的对数正态分布随机变量的期望值，因此
在使用具有_x(h):＝(1-exp(-xh))/x的连续时间设置的实施例中，参数μ和σ由以下给出
在一个实施例中，折扣债券的回报由以下给出Δr^t,t+1(τ)=(Λt+1(τ-1)-Λt(τ))/Δt(τ)]]>
并且给定在t处可用的信息，用于间隔[t，t+1]的债券回报的条件期望由以下给出
其中右手侧上的条件期望由
给出，其中h＝1。
权益和其他投资指数在一个实施例中，权益指数It(eq)由(块意义上的(piece-wise))几何布朗运动过程来模化。所述指数的演变由以下给出It+1(ep)=It(ep)·LN2(μi,t+1,σ(ep))with--It0(ep)]]>
其中LN2(μ，σ)表示具有参数μ和σ的对数正态分布随机变量。在一个实施例中，当参考具有指数2的LN2时，关联的正态分布随机变量的平均和标准偏差被用作参数。
一个实施例假定，给定在时间t可用的信息，时间相关的期望(log-)回报等于时间间隔[t，t+1]的期望长债券回报具有合适期限 (例如τ^=10y]]>)的 加上风险溢价(risk premium)Δμ(eq，0)加上依赖于间隔[t，t+1]内的实际债券回报的项，因此它由以下公式来表示 利率移动和股票市场回报之间的相关性通过
中的最后一项而引入。
在一个实施例中，指数的股利收益率(dividend yield)由δ(eq)所表示的常量给出。在一个实施例中，以上构造适用于两个指数，“权益”指数，其驱动权益组合的值，以及“其他投资”指数，其影响“其他投资”组合。在一个实施例中，用于权益指数的参数被指定于GUI中(除了νeq，其被设置成等于νeq＝1)。在另一个实施例中，“其他投资”指数参数被固定在微不足道的值(trivial value)νoi＝0，Δμ(oi，0)＝0，ρoi＝0，σ(oi)＝0. 资产类别-债券在一个实施例中，债券由以下量来表征
其到到期时间的时间τ，1≤τ≤Dbonds，其中Dbonds是固定的常量-在此，我们用τ来表示在购买日期s到到期时间的时间。从当前时间t到到期时间的时间将由大写字母T来表示，并且通过以下而相关于τT＝Tt(τ，s)＝τ-(t-s).
名义价值(nominal value)N，其在债券到期时被接收自发行者。
票息率，其被表达为名义价值的百分比并且由γ来表示。
购买年s，其间已经(或将要)购买债券，以及关联的购买值。
最后，最低市场值，其是在一些国家中使用的成本或市场值的严格较低者原理(strict lower of cost or market value principle)所需要的。
因此，在一个实施例中，组合中的最小模化单位通常对应于具有到到期时间的相同时间和相同购买年的债券的集合。在时间t，模型债券(τ，s)由名义价值Nt(τ，s)、票息率γ(τ，s)、购买值Vt(bond，cost)(τ，s)、最低市场值Vt(bond，lowestM)(τ，s)以及市场值(当前值)Vt(bond，M)(τ，s)来表征。
注意以对债券的这个定义，部分出售是允许的。因此，这将名义价值Nt(τ，s)转成时间相关量。相反，被表达为名义价值百分比的票息率不是时间相关的。这样的模化单位被称为“债券”。
在一个实施例中，一年内的现金流的时间分布不被解析。相反，假定票息支付和来自到期债券的面值在年底应付(due)。类似地，一个实施例不在应计利息和所付利息之间明确区分。
估价不同的会计标准需要不同的估价进程。在以下，依照本发明的一个实施例给出了用于单个“模型”债券的“价值”的不同概念的定义。整个组合的对应值仅通过对各个债券的贡献求和来获得。
在一个实施例中，在时间t的“债券”(τ，s)的购买成本由Vt(bond，cost)(τ，s)来表示，其是通过将时间s处的购买成本减少自购买日期以来的中间销售而获得的。在时间s，债券以从利率的期限结构推断的市场值而买来。在一个实施例中，在时间t的“债券”(τ，s)的名义价值由Nt(τ，s)来表示。在一个实施例中，给定在时间t的利率的期限结构(由贴现因子{Λt(τ)，1≤τ≤Dbonds}来指定)，在t处的债券(τ，s)的市场值由以下给出Vt(bond,M)(τ,s)=Nt(τ,s)·[Λt(τ-(t-s))+γ·Σu=1τ-(t-s)Λt(u)]]]>
在一个实施例中，成本或市场值的较低者取购买成本和当前市场值的最小者。具体而言Vt(bond,C-M)(τ,s)=min(Vt(bond,M)(τ,s);V(bond,cost)(τ,s))]]>
在另一个实施例中，成本或市场值的严格较低者取购买成本和最低市场值的最小值。具体而言Vt(bond,SCM)(τ,s)=min(Vt(bond,lowestM)(τ,s);Vt(bond,cost)(τ,s))]]>
在一个实施例中，在直到到期时间的周期内，购买成本和名义价值之间的差作为溢价而被分摊，并且作为收入被包括在损益帐户中。因此，对于债券(τ，s)，在t处分摊后成本值由以下给出Vt(bond,,AC)(τ,s)=Vt(bond,cost)(τ,s)+t-sτ(Nt,(τ,s)-Vt(bond,cost)(τ,s))]]>
在一个实施例中考虑的会计标准规定哪个价值概念(notion of value)被称为在结余表中最终报告的帐面价值。帐面价值由Vt(bonds，book)来表示。类似地，对税务会计有关的价值由Vt(bonds，tax)来表示。
对于总组合值，与以上相同的符号被使用但省略了债券参数(τ，s)。例如，组合的分摊后成本值或名义价值分别由Vt(bond，AC)和Nt来表示。
中间帐户在一个实施例中，中间帐户收集产生财务报表所需的有关债券组合的信息。具体而言，中间帐户量包括以下量投资收入现金流严I(bonds，cash)分摊利润I(bonds，amort)已实现利润R(bonds，gains)折旧(depreciation)X(bonds，depr)未实现利润∏(bonds，unrealGains)来自债券到期和来自销售的现金C(bonds，sales)在新债券中投资的现金C(bonds，new)基本组合操作依照本发明的一个实施例，组合操作的效果在债券的表征量的水平上被描述，并且导致中间帐户的更新。
在一个实施例中，通过加载由票息率γ(τ，s)、名义价值 市场值 购买值 和最低市场值 表征的具有1≤τ≤Dbonds和s≤t0的各个债券在t0处对组合进行初始化。尽管组合初始化在模拟之初被进行一次，但用于中间帐户的初始值在每个时问步长之初都被设置。
在一个实施例中，用于隐蔽准备金的初始值被设置，并且如果会计标准需要，则用于重估价的初始值被设置。
投资收入现金流I(bonds，cash)＝0。
分摊利润I(bonds，amort)＝0。
已实现利润R(bonds，gains)＝0。
折旧X(bonds，aepr)＝0。
未实现利润Π(bonds,unrealGains)=Vt(bonds,M)-Vt(bonds,book).]]>
来自债券到期和来自销售的现金C(bonds，sales)＝0。
在新债券中投资的现金C(bonds，new)＝0。
一旦债券组合和中间帐户的初始化已被处理，原则上可在(模拟)时间的任何时刻进行以下所述的操作。
债券销售在一个实施例中，单独债券的销售是不可能的。仅整个组合的一个百分比可被出售，因此相同的百分比适用于所有各个模型债券。销售操作的基本参数是由Ω表示的销售率。对表征量的影响是名义价值Nt(τ，s)→(1-Ω)·Nt(τ，s)。
票息率γ(τ，s)不变。
购买值Vt(bond,cost)(τ,s)→(1-Ω)·Vt(bond,cost)(τ,s).]]>最低市场值Vt(bond,lowestM)(τ,s)→(1-Ω)·Vt(bond,lowestM)(τ,S).]]>市场(当前)值Vt(bond,M)(τ,s)→(1-Ω)·Vt(bond,M)(τ,s).]]>对中间帐户的更新由以下给出投资收入现金流I(bonds，cash)→I(bonds，cash)。
分摊利润I(bonds，amort)→I(bonds，amort)。
已实现利润R(bonds，gains)→R(bonds，gains)+Ω·∏(bonds，unrelGains)。
折旧X(bonds，depr)→(1-Ω)·X(bonds，depr)。
未实现利润∏(bonds，unrealGains)→(1-Ω)·∏(bonds，unrealGains)。
来自债券到期和来自销售的现金C(bonds，sales)→C(bonds，sales)+Ω·V(bonds，M)其中Vt(bonds，M)是在销售操作之前的债券组合的市场值。
在新债券中投资的现金C(bonas，new)→C(bonds，new)。
用于新周期的更新在一个实施例中，由于利率、来自票息支付的现金和来自到期债券的现金的新期限结构，通过时间步长Δt的债券的演变导致对债券的重估价。在t+Δt＜τ+s时的“债券”(τ，s)(非到期债券)的市场值的改变量如下ΔVt+Δt(bond,M)(τ)=Nt(τ,s){Λt+Δt(τ-(t+Δt-s))-Λt(τ-(t-s))}]]>+γ(τ,s)Nt(τ,s){Σu=Δtτ-(t+Δt-s)(Λt+Δt(u)-Λt(u))-Λt(τ-(t-s))}---
]]>另一方面，假定债券未到期(t+Δt＜τ+s)，概念值(notional value)和购买两者均不改变。一个实施例不考虑信用风险。因此，名义价值Nt(τ，s)→Nt(τ，s)。
票息率γ(τ，s)不变。
购买值Vt(bond,cost)(τ,s)→Vt(bond,cost)(τ,s).]]>市场值Vt(bond,M)(τ,s)→Vt(bond,M)(τ,s)+ΔVt+Δt(bond,M)(τ,s).]]>最低市场值根据以下来更新Vt(bond,lowestM)(τ,s)→min(Vt(bond,lowestM)(τ,s),Vt+Δt(bond,M)(τ,s)).]]>在一个实施例中，中间帐户量根据以下公式来变化。以下公式中使用的值(N(τ，s)，V(bond，book)(τ，s)，V(bond，cost)(τ，s))，指的是正好在更新操作之前的债券价值。
投资收入现金流I(bonds,cash)→I(bonds,cash)+Στ,s:Δt≤τ+s-t≤Dbondsγ(τ,s)·Nt(τ,s).]]>分摊利润(对于分摊后成本估价)I(bonds,amort)→I(bonds,amort)+Στ,s:Δt≤τ+s-t≤Dbonds1τ(N(τ,s)-V(bond,cost)(τ,s)).]]>已实现利润(除了分摊后成本估价)
折旧Xt(bonds,depr)→Xt(bonds,depr)+Vt+Δt(bonds,book)-(Vt(bonds,book)-Vt(bonds,book)(T=1))..]]>未实现利润Π(bonds,unrealGains)→Π(bonds,unrealGains)+Στ,s:Δt≤τ+s-t≤DbondsΔVt+Δt(bond,M)(τ,s)]]>先前帐面价值来自债券到期和来自销售的现金C(bonds,sales)→C(bonds,sales)+Στ+s=t+ΔtN(τ,s)]]>在新债券中投资的现金C(bonds，new)→C(bondw，new).
在新债券中投资的现金在一个实施例中，可用于购买新债券的现金ΔC被分成分配给不同到期的部分ΔC(τ)，从而理想地实现债券组合的目标到期时间结构。这由以下百分比来定义 其中Гd给出具有d年的到到期时间的时间的总名义价值的百分比。依照本发明一个实施例给出关于不同到期的新债券的现金分配的以下公式是基于假定所述债券以PAR被购买ΔC(τ)=l{Γd·(N+ΔC)-Σs+τ′=t+τN(τ′,s)}+]]>
概念值N，N(τ，s)是正好在购买操作之前的价值。归一化因子l被定义成使贡献ΔC(τ)之和给出总的ΔC。新债券的名义价值具有以下形式ΔN(τ,t)=ΔC(τ)/(Λt(τ)+γ(τ,t)·Σu=1τΛt(u)).]]>
其中γ(τ，s)是票息率。一个实施例假定这些票息率由PAR值给出γ(τ,t)=(1-Λt(τ))/Σu=lτΛt(u)]]>
注意以PAR来买意味着ΔN(τ，s)＝ΔC(τ)。这样，在时间t买新债券的购买操作导致引入具有以下特征的附加模型组合条目名义价值ΔNt(τ，t)。
票息率γ(τ，t)。
购买值Vt(bond,cost)(τt)=ΔC(τ).]]>市场值Vt(bond,M)(τ,t)=ΔC(τ).]]>最低市场值Vt(bond,lowestM)(τ,t)=ΔC(τ).]]>所有现存条目(s＜t)保持不变。
在一个实施例中，所有中间帐户量保持不变，除了“在新债券中投资的现金”状况(position)，其根据以下来变化用于新债券的现金C(bonds，new)→C(bonds，new)+ΔC考虑到实施资产-负债管理策略或对于诸如持续时间的组合特征的计算，依照本发明一个实施例计算来自当前组合的所规划的未来现金流是有趣的。对于在t处持有的组合，在t+τ处从票息支付和到期债券接收的现金由以下给出
Ct(bonds)(τ)=Σs=Γ+t-DbondstNt(τ+(t-s),s)+Στ′=tDbonds(Σs=τ′+t-Dbondstγ(τ′+(t-s),s)Nt(τ′+(t-s),s))]]>
一个实施例假定有具有五年平均债券到期时间(“初始平均债券到期时间”，Dinitial)的组合。为了建立这样的组合，该实施例引入与所必要的一样多的不同项，每个都具有相同的权重，从而获得所需的平均到期时间。具体而言，该实施例根据以下将总初始名义价值Nt0分布在不同项上Nt0(τ,t0-1)=Nt0/(2·D‾initial-1)forτ=2,...,2·D‾initial.]]>
.
在t0处，债券具有到到期时间的时间τ＝1，...，2·Dinitial-1。一个实施例假定债券的票息率全部由债券组合的初始收益率给出γ(τ，t0-1)＝γ for τ＝2，...，2·Dinitial. 对于US，如数据源所提供的债券的总帐面价值被解释为分摊后成本值，采用PAR债券，则其等于名义价值。因此，Vt0(bond,cost)(τ,t0-1)=Nt0(τ,t0-1)forτ=2,...,2·D‾initial.]]>
并且如利率模型所给出的，初始市场值由利率的初始期限结构给出再次对于τ＝2，...，2·Dinitial，Vt0(bond,M)(τ,t0-1)=Nt0(τ,t0-1)·(Λt0(τ-1)+γ(τ,t0-1)Σu=1τ-1Λt0(u))]]>
在一个实施例中，最低市场值以以下被初始化对于τ＝2，..，2·DinitialVt0(bond,lowestM)(τ,t0-1)=min(Vt0(bond,M)(τ,t0-1),Vt0(bond,cost)(τ,t0-1))]]>
对于模拟周期，一个实施例允许用户输入未来平均债券组合(Dfuture)，并且模型借助目标到期时间结构来分配如以上所指定用于新债券的现金(“在新债券中投资的现金”)Гd＝1/(2·Dfuture-1) for d＝1，...，2·Dfuture-1. 权益和其他投资在一个实施例中，权益组合和其他投资组合由指数组合来模化。这两个投资类别通过校准组合的方式，所采用的估价方法和定义市场指数的方式来区分(“权益市场指数”和“其他投资指数”)。以下描述仅提及“权益”。在一个实施例中，“其他投资”以完全相同的方式被处理。
在一个实施例中，假定权益组合的市场值遵循股票市场指数。这意味着权益组合的市场值可被写为股票市场指数的倍数，即Vt(eq,M)=Mt(eq)·It(eq)]]>
其中Mt(eq)被解释为在时间t在组合中持有的指数证书(index certificate)的数量。
类似于“债券”，权益由它们被购买的年份来表征。权益组合内的最小单位则由以下来定义已在年份s内购买的在时间t包括在组合中的指数证书的数量Mt(eq)(s)每个在年份s内购买的指数证书的购买价格，并且被表示为 s≤t。注意如果权益组合将已在过去严格遵循(可观察的)市场权益指数，则每指数证书的购买价格将由指数Is(eq)，s≤t0给出。对于校准问题，我们允许模型的某种程度上较为一般的参数化，但对于s＞t0，为规划周期而设置 s≤t，其中t0是初始年。
类似于债券，我们结转(carry forward)最低指数值Is(eq，lowest)。估价在一个实施例中，在年份s内购买的权益的购买价格由Vt(eq,cost)(s)=Mt(eq)(s)·I~s(eq)]]>给出。整个组合的购买价值通过对过去的购买年求和而获得Vt(eq,cost)=Σs≤t(Mt(eq)(s)·I~s(eq))]]>
在另一个实施例中，市场值被容易地获得为指数证书数量乘以权益市场指数的当前值Vt(eq,M)=(Σs≤tMt(eq)(s))·It(eq)]]>
在又一个实施例中，成本或市场值的较低者由以下给出Vt(eq,C-M)=Σs≤t(Mt(eq)(s)·min(It(eq),I~s(eq))).]]>
在一个实施例中，成本或市场值的严格较低者由以下给出Vt(eq,lowestM)=Σs≤t(Mt(eq)(s)·min(Is(eq,lowest),I~s(eq))).]]>
在一个实施例中，对公司有关的会计标准规定了要在财务报表中使用的价值概念。该帐面价值由Vt(eq，book)来表示，并且类似地，税务会计值由Vt(eq，tax)来表示。
中间帐户在一个实施例中，中间帐户收集产生财务报表所需的有关权益组合的信息。具体而言，中间帐户量包括与被用于债券组合的量相同的量投资收入现金流I(eq，cash)分摊利润I(eq，amort)≡0已实现利润R(eq，gains)折旧X(eq，depr)未实现利润∏(eq，unrealGains)来自权益销售的现金C(eq，sales)在新权益中投资的现金C(eq，new)基本计算步骤在一个实施例中，在t0处的组合通过为具有s≤t0的各个权益加载以下量来初始化在t0包括在组合中且在年份s内购买的指数证书的数量 指数历史{Is(eq)}或 其与指数证书数量一起形成与市场值 购买值 和帐面价值 一致的量集。
最低市场值指数证书由以下给出{Is(eq,lowest)=Vt0(eq,lowestM)(s)/Mt0(eq)(s)}.]]>在一个实施例中，尽管组合初始化在模拟之初被进行一次，但用于中间帐户的初始值在每个时间步长之初都被设置。
投资收入现金流I(eq，cash)＝0。
分摊利润I(eq，amort)≡0。
已实现利润R(eq，gains)＝0。
折旧X(eq，depr)＝0。
未实现利润可用于销售权益Π(eq,unrealGains)=Vt0(eq,M)-Vt0(ep,cost)]]>成本或市场值的较低者Π(eq,unrelGains)=Vt0(eq,M)-Vt0(eq,C-M)]]>并且类似地用于成本或市场值的严格较低值。
来自权益销售的现金C(eq，sales)＝0。
在新权益中投资的现金C(eq，new)＝0。
权益销售在一个实施例中，单独权益组合条目的销售是不可能的。在另一个实施例中，仅整个组合的一个百分比可被出售，因此相同的百分比适用于所有各个组合条目。销售操作的基本参数是由Ω表示的销售率。
在一个实施例中，对表征量的影响是指数证书数量Mt(eq)(s)→(1-Ω)·Mt(eq)(s).]]>指数历史不做修改。
最低指数水平不做修改。
在一个实施例中，对中间帐户的更新由以下给出投资收入现金流I(eq，cash)→I(eq，cash)。
分摊利润I(bonds，amort)≡0。
已实现利润R(eq，gains)→R(eq，gains)+Ω·∏(eq，unrealGains)。
折旧X(eq，depr)→(1-Ω)·X(eq，depr)。
未实现利润∏(eq，unrealGains)→(1-Ω)·∏(eq，unrealGains)。
来自权益销售的现金C(eq，sales)→C(eq，sales)+Ω·V(eq，M)其中V(eq，M)是在销售操作之前的权益组合的市场值。
在新权益中投资的现金C(bonds，new)→C(bonds，new)。
用于新年份的更新在一个实施例中，由于新权益指数水平和来自股利支付的现金，通过时间步长t→t+Δt的权益组合条目的演变导致重估价。指数证书的数量(每权益组合条目)不被改变，并且指数历史被延长一个新条目，当前It+Δt(eq)。
权益组合条目的市场值根据以下来变化ΔVt-Δt(eq,M)(s)=V~t+Δt(eq,M)(s)-V^t(eq,M)(s)=M^t(eq)(s)·(It+Δt(eq)-It(eq)).]]>
这样，最低指数水平根据以下来变化It(eq,lowest)(s)→It+Δt(eq,lowest)(s)=min(It(eq,lowest)(s);It+Δt(eq)(s)).]]>
在一个实施例中，成本或市场值的较低值根据以下来演变ΔVt+Δt(eq,C-M)=Vt+Δt(eq,C-M)-Vt(eq,C-M)]]>=(Σs≤tMt(eq)(s)·(min(It+Δt(eq),I~s(eq))-min(It(eq),I~s(eq))))]]>
中间帐户根据以下规则被变换投资收入现金流I(eq，cash)→I(eq，cash)+δ(eq)·V(eq，M)。
其中V(eq，M)是在更新操作之前的权益组合的市场值。
分摊利润I(eq，amort)≡0。
已实现利润R(eq，gains)→R(eq，gains)。
折旧成本或市场值的较低者X(eq,depr)→X(eq,depr)+ΔVt+Δt(eq,C-M).]]>未实现利润可用于销售权益
Πt(eq,unrealGains)→Πt(eq,unrealGains)+Σs≤tΔVt+Δt(eq,M)(s).]]>成本或市场值的较低者Πt(eq,unrealGains)→Πt(eq,unrealGains)+Σs≤tΔVt+Δt(eq,M)(s)-ΔVt+Δt(eq,C-M)]]>来自权益销售的现金C(eq，sales)→C(eq，sales)在新权益中投资的现金C(bonds，new)→C(bonds，new)。
新权益的购买在一个实施例中，给定可用于新权益的现金ΔC和当前权益指数水平It(eq)，则容易计算可购买的关联指数证书的数量ΔMt(eq)(t)=ΔC/It(eq)]]>
由该组合的表征量，仅在t处购买的指数证书的数量被增加以上的量，指数历史和最低指数水平保持不变。
在一个实施例中，中间帐户根据以下来更新投资收入现金流I(eq，cash)→I(eq，cash)。
分摊利润I(eq，amort)≡0。
已实现利润R(eq，gains)→R(eq，gains)。
折旧X(eq，depr)→X(eq，depr)。
未实现利润∏(eq，unrealGains)→∏(eq，unrealGains)。
来自权益销售的现金C(eq，sales)→C(eq，sales)在新权益中投资的现金C(bonds，new)→C(bonds，new)+ΔC。
为了初始组合的校准，一个实施例假定已在年份t0-1购买组合。t0处的指数水平被定义成等于一，从而使在t0包括在组合中的指数证书的数量是
Mt0(eq)(t0-1)=Vt0(eq,M)/It0(eq)=Vt0(eq,M);]]>
购买日期t0-1处的指数水平由以下给出I~t0-1(eq)=(Vt0(eq,M)-Πt0(eq,unrealGains))/Vt0(eq,M).]]>
对于其他投资组合，在一个实施例中采用了相同的校准进程在t0包括在组合中的指数证书的数量是Mt0(OI)(t0-1)=(Vt0(OI,cost)+Πt0(OI,unrealGains))/It0(eq)=Vt0(eq,cost)+Πt0(OI,unrealGains);]]>
购买日期t0-1处的指数水平由以下给出I~t0-1(eq)=Vt0(eq,cost)/(Vt0eq,cost+Πt0(OI,unrealGains)).]]>
现金帐户在一个实施例中，现金存款的表征量仅仅是包括在该帐户中的量。它由Vt(CA)来表示。年底在结余表中报告的现金量由Vt(CA)来表示。在一个实施例中，最终包括在现金存款中的短期固定收入证券(securities)不被单独处理。这些被估价于经估价的市场。
结构的初始化在一个实施例中，在t0处的初始组合通过加载 来初始化。在一个实施例中，尽管组合初始化在模拟之初被进行一次，但用于中间帐户的初始值在每个时间步长之初都被设置。
投资收入现金流I(CA，cash)＝0。
分摊利润I(CA，amort)≡0。
已实现利润R(CA，gains)≡0。
折旧X(CA，depr)≡0。
未实现利润∏(CA，unrealGains)≡0。
来自“现金”销售的现金C(CA，sales)＝0。
分配给现金存款的现金C(CA，new)＝0。
现金“销售”在一个实施例中，现金的“销售”仅仅在从现金存款中取出现金并使其可用于另一个用途的意义上被使用。销售操作通过指定销售率Ω来表征。现金量根据以下来变化Vt(CA)→(1-Ω)·Vt(CA)]]>并且中间帐户量被变换如下投资收入现金流I(CA，cash)→I(CA，cash)。
分摊利润I(CA，amort)≡0。
已实现利润R(CA，gains)≡0。
折旧X(CA，depr)≡0。
未实现利润∏(CA，unrealGains)≡0。
来自“现金”销售的现金Ct(CA,sales)→Ct(CA,sales)+Ω·Vt(CA).]]>分配给现金存款的现金Ct(CA,new)→Ct(CA,new).]]>现金帐户的更新在一个实施例中，通过时间步长t→t+Δt的现金帐户的演变仅导致短利息收入的支付。用于计算所述收入状况的基础由如在结余表中报告的现金存款的适当百分比、考虑中的周期内的书面(written)净保费以及用于最后财务年的要支出给股东的股利组成。因此，收入具有以下形式
其中我们使用年平均短率rt+Δt(cash)=(rt+rt+Δt)/2]]>
其中rt是年t的结尾处的短率。因此，对于中间帐户，我们获得投资收入现金流I(CA,cash)→I(CA,cash)+ΔIt+Δt(CA,cash).]]>分摊利润I(CA，amort)≡0。
已实现利润R(CA，gains)≡0。
折旧X(CA，depr)≡0。
未实现利润∏(CA，unrealGains)≡0。
来自“现金”销售的现金C(CA，sales)→C(CA，sales)。
分配给现金存款的现金C(CA，new)→C(CA，new)。
分配给现金帐户的现金在另一个实施例中，将现金ΔC分配给现金存款将现金量改变成Vt(CA)→Vt(CA)+ΔC]]>并且中间帐户量根据以下来变化投资收入现金流It(CA,cash)→It(CA,cash).]]>分摊利润I(CA，amort)≡0。
已实现利润R(CA，gains)≡0。
折旧X(CA，depr)≡0。
未实现利润∏(CA，unrealGains)≡0。
来自“现金”销售的现金C(CA，sales)→C(CA，sales)。
分配给现金存款的现金C(CA，new)→C(CA，new)+ΔC。
在一个实施例中，从数据源获取初始现金状况 资产管理策略在一个实施例中，以下基本资产管理操作被应用在对一年的模化中年初对资产的再分配。
用于经更新的风险因子的更新(包括来自到期的现金和收入)t→t+1。
基线销售(在年底)。
用于平衡流动性(liquidity)的销售(在年底)。
用于新资产的现金分配，新投资的购买(在年底)。
在一个实施例中，为了从年初具有所需资产混合(asset mix)，资产的再分配常常是必要的。所需资产混合以市场值来表示。依照以上引入的概念，年份t+1之初的投资的市场值由以下四元组(quadruple)给出(Vt(bonds,M),Vt(eq,M),Vt(others,M),Vt(CA))]]>
其中它的和由Vt(M)=Vt(bonds,M)+Vt(eq,M)+Vt(others,M)+Vt(CA)]]>来表示。所需资产混合由百分比(αt+1bonds，αt+1eq，αt+1others，αt+1CA)来指定，其中 对于要在资产类别之间交换的现金流，我们获得ΔC(X,bay)=(αt+1XVt(M)-Vt(X,M))+C(X,sales)=-(αt+1XVt(M)-VtXX,M)-]]>
其中“X”表示“bonds”、“eq”、“others”或“CA”。
依照本发明的一个实施例，在每个组合中，销售操作通过由销售率表征来进行
Ω(X)=min(1,C(X,sales)/Vt(X,M))forX′′′′=bonds,′′′′eq,′′′′others,′′′′CA′′′′]]>
之后，现金ΔC(X，buy)被投资在组合“X”中，其中“X”＝“bonds”，“eq”，“others”，“CA”。如以上所述，销售操作将导致来自销售的附加现金并导致已实现利润，并且购买操作导致在新投资中投资的附加现金。在一个实施例中，用户指定目标资产混合，其被假定成在模拟的阶段内被固定。
在一个实施例中，为一个时间间隔(例如一年)t→t+Δt的风险因子(利率、权益指数、其他投资指数)的演变而更新组合。通过该更新，现金收入和来自到期的现金被收集。另外，重估价准备金、实现利润(来自到期)、分摊利润和折旧费用被修改。
在一个实施例中，对于一些投资组合，由于战术性组合交易而产生了基本周转(turnover)。这些操作将改变来自销售的现金、实现利润、未实现利润并且它把最终折旧费用变成已实现损失。在一个实施例中，用户指定与以上提及的基本资产周转关联的(恒定)基线销售率。
在另一个实施例中，(来自操作现金流、到期资产和资产销售的)可用的现金不足以结算(settle)索赔支付或支付有关债务的利息。在一个实施例中，所述流动性通过出售附加资产来平衡。结果，销售率Ω(X，CB)被指定并且销售操作被应用于组合。
在一个实施例中，当现金在年底可用于新投资时，根据由(αt+1bonds，αt+1eq，αt+1others，αt+1CA)给出的目标资产混合将其分配给不同的资产类别。这限定了在特定投资类别中持有的投资的总市场值的百分比。在年份t+1的结尾处总投资的市场值由以下给出Vt+1(M)=(V~t+1(bonds,M)+V~t+1(eq,M)+V~t+1(others,M)+V~t+1(CA))+ΔC(new)]]>
其中 表示正好在购买操作之前的组合的价值，并且ΔC(new)是可用于新投资的现金。因此，要在资产类别X中投资的现金则由以下给出ΔCt+1(X,new)=gt+1·max(0;αt+1X·Vt+1(M)-V~t+1(X,M))]]>
其中 表示和V~t+1(M)=V~t+1(bonds,M)+V~t+1(eq,M)+V~t+1(others,M)+V~t+1(CA).]]>因子gt+1被用于确保ΔCt+1(bonds,new)+ΔCt+1(eq,new)+ΔCt+1(others,new)+ΔCt+1(CA,new)≡Ct+1(new).]]>图3说明依照本发明一个实施例在模拟循环期间改变组合状态的不同操作。在年份t的结尾所报告的资产300经历再分配310以产生新资产结构320。然后，执行风险因子330的演变，从而得到资产结构340。销售350被进行以得到资产结构360，并且新投资370被进行以产生在年份t+1的结尾所报告的资产380。
资产费用，其他项目在一个实施例中，非技术费用包括开销成本和投资部门的费用。非技术费用被模化为所有投资的市场值的百分比，即Xtnon-tech=ϵtnon-tech·Vt-1(M)]]>[2.3.1]其中εtnon-tech是非技术费用比，并且Vt(M)是所有投资的市场值的之和，即Vt(M)=Vt(bonds,M)+Vt(eq,M)+Vt(others,M)+Vt(CA)]]>[2.3.2]在一个实施例中，非技术费用比涉及通货膨胀(例如工资膨胀)。另一个实施例把其当作确定性时间序列。校准进程被设计成使该时间序列与期望的未来通货膨胀一致。投资活动的交易成本实际上减小了来自投资活动的现金流。然而，一个实施例忽略了交易成本。
在一个实施例中，为了构成与在初始年的所公布的损益报表的一致性，未明确模化的状况被浓缩在由Ot表示的量“其他收入”。一个实施例假定该收入在模拟阶段内是恒定的(Ot=Ot0]]>)，并且它作为每年t内的现金流被接收。一个实施例将其他收入解释为包括收费和投资费用的其他收入，从而使我们设置ϵtnon-tech=0]]>并且取如数据源所提供的Ot0。
负债模型在一个实施例中，负债组合由两个业务线组成，财产和意外。两者在结构上是相同的。在一个实施例中，为方便起见，另外的业务线(“其他”)被引入以包括可既不映射(map)到财产也不映射到意外的业务线(例如累计写入(write-in))。然而，在一个实施例中，来自“其他”业务线的现金流被规划于零值，并且结余表条目(未支付索赔准备金)被规划于初始恒定水平。
在一个实施例中，负债模型不独立于资产模型。例如，负债索赔受通货膨胀的影响。在一个实施例中，对单个业务线的模化由两个部分组成对风险因子和每业务线的适当指数的模拟以及对它们对负债组合和财务的影响的模化。然而，这种分离比在资产模型中不自然，因为较难以与特定组合信息分离地模化风险因子。
在依照本发明的一个实施例对模型业务线的以下描述中，我们的概念在不同的业务线之间不区别。然而，不同的校准参数和不同的初始化数据将被用于不同的业务线。在另一个实施例中，不同的业务线和关联的风险因子被假定是独立的，除了由索赔通货膨胀(claims inflation)引入的随机依赖性。在其他实施例中，借助较多业务线被映射的较详细模型，考虑了进一步的依赖性。
用于业务线的风险因子/指数在一个实施例中，类似于资产模型，负债的变动性通过引入风险因子来模化。一些风险因子仅被当作确定性指数。一个实施例借助于这些指数来公式化用于这些风险因子的发展的情况。在另一个实施例中，指数被用于描述市场中和组合的期望系统性变化。所述指数有时被解释为管理政策的结果。
该解释不总是唯一的。一个实施例引入模化费用比变化的费用比指数。费用比指数由一般的通货膨胀或工资膨胀来驱动，但亦通过在公司中实施的成本削减策略来减小。因此，费用比指数结合了两者的方面。
索赔通货膨胀在一个实施例中，索赔通货膨胀it(CI)被假定涉及一般通货膨胀it。最简单的关系式由以下形式的线性关系给出it(CI)=a·it+(bt+σ(CI)·ϵt(CI))]]>
其中a是相对于一般通货膨胀的敏感性参数，bt是时间相关但具有确定性的参数，其允许模化不涉及一般通货膨胀的系统性漂移并且最后一项构成具有均零(mean zero)和标准偏差σ(CI)的误差项。在一个实施例中，随机变量εt(CI)被取为标准正态分布随机变量(具有均零和标准偏差一)。在一个实施例中，用于所述参数的不同值将被用于不同的业务线。
在一个实施例中，索赔通货膨胀指数由以下来定义It(CI)=max[(1+it(CI))·It-1(CI);ϵreg]]]>withIt0(CI)=1]]>
并且其中εreg是某个适当的正则化。它被用于缩放日历年索赔支付和损失准备金水平。一个实施例假设保费和索赔通货膨胀之间的关系。一个实施例使用以下参数选择
a＝1，b1＝0，σ(CI)＝0. 这意味着在该实施例中，索赔通货膨胀等于一般通货膨胀。
保费指数在一个实施例中，保费指数由确定性时间序列乘以由于过去的索赔通货膨胀而导致的校正It(P)=It(P,0)·(It-Δ(CI)It0-Δ(CI))UwithIt0(P)=It0(P,0)=1]]>
并且其中υ≥0是敏感性参数并且Δ是时滞。该指数描述根据以下所写的毛保费的发展Pt(W,gross)=It(P)·Pt0(W,gross)=It(P)/It-1(P)·Pt-1(W,gross),]]>
t0是初始时间。
在一个实施例中，容量的变化、保费率和过去的通货膨胀率确定指数的演变。因此，管理政策的元素和由市场发展驱动的元素被隐含地包括在指数中。
在一个实施例中，确定性贡献It(P，0)由恒定增长率来指定以使It+1(P,0)=(1+g)·It(P,0)]]>
其中g可由用户来修改。在另一个实施例中，“实收保费”指数由以下来定义
It(P,earned)=(1-ω(P))It(P,0)(It-Δ(CI)/It0-Δ(CI))v+ω(P)It-1(P,0)(It-Δ-1(CI)/It0-Δ-1(CI))v.]]>
损失比指数在一个实施例中，损失比It(LR)描述平均毛事故年损失比的系统性变化并依照以下加入用于毛事故年损失的方程Lt(gross)=It(CI)·It(LR)·ζt·Pt(earned,gross)]]>
其中t0是初始化年，ζt是用于初始年组合的在相似(as-if)的基础上描述事故年损失比的随机变量，并且Pt(earned，gross)是实收保费。注意，根据以上公式，在保费Pt(earned，gross)中隐含的市场价格变化亦将具有对事故年损失的影响-只要它们不被补偿于损失比指数中。在损失比指数It(LR)的定义中，保费对过去索赔通货膨胀的依赖性被抵消It(LR)=It(exp osure)(It(P,earned)+ϵreg)]]>
其中It(exp osure)=It(LR,0)·((1-ω(P))It(P,0)+ω(P)It-1(P,0)).]]>
并且εreg表示正则化参数。指数It(LR，0)由确定性时间序列来描述并且典型地应当补偿定价策略中的公司特定的元素(It(P，0))。参数ω(P)描述作为书面保费的固定百分比的非实收(unearned)保费备付(provision)。对于年份t0+1，为了极好地抵消事故年损失对过去索赔通货膨胀的任何依赖性，一个实施例要求Πt0(P,gross)=ω(P)Pt0(written,gross).]]>在It0(LR,0)=1]]>时，所遵循的是It0(LR)=1.]]>在一个实施例中，在索赔支付周期内索赔通货膨胀的影响不被包括在事故年损失中。指数的变化由保费保证金(margin)的变化以及驱动平均毛事故年损失的因子，如每风险的平均索赔频率(但除了期望索赔通货膨胀以外)来驱动。
一个实施例通过趋势参数π来描述损失比指数It(LR，0)以使It+1(LR,0)=It(LR,0)+π.]]>按照该定义，事故年损失比的附加变化与π成比例。然而被准备为关键数字的日历年损失比通常不是。在一个实施例中，参数π可由用户修改并且一开始被设置得等于零。
费用比指数在一个实施例中，由It(X)表示的费用比指数描述费用比的发展。关联的费用包括管理费用、索赔结算费用和经纪人手续费。类似于在损失比指数中所采用的进程，当计算日历年费用时，一个实施例补偿过去索赔通货膨胀对保费的影响。然而，该实施例并不假定对当前通货膨胀的明确依赖性。因此，费用比指数由以下来定义It(X)=It(X,0)·(It-Δ(CI)It0-Δ(CI))-v.]]>
其中It(X，0)是确定性序列，其隐含地包括平均基础上的一般通货膨胀的影响，并且在一个实施例中包括销售网络中的成本削减计划或效率增加(efficiency gains)的影响。在另一个实施例中，由于保费率的变化而不是从过去索赔通货膨胀推断的变化，费用不发生变化。因此，保费率的变化(隐含在It(P，0)中)被一致地吸收(absorb)于It(X，0)的定义中。
类似于损失比指数，费用比指数的确定性部分由趋势参数来指定。在一个实施例中，趋势参数依照It-1(X,0)=It(X,0)+χ/ϵ]]>来引入，其中ε是用于公司初始状态的相似费用比。(日历年)费用比的年度变化与趋势参数χ成比例。
相似事故年损失比在一个实施例中，相似事故年损失比ζt是用于事故年损失变动性的主要驱动种子(driving seed)。在相似比中，没有考虑对索赔通货膨胀的校正，也没有考虑损失比趋势。在一个实施例中，所述比由两个部分组成，“零碎(ground-up)”损失贡献和大损失贡献。因此，相似事故年损失比具有以下形式ζt=ζt(ground-up)+ζt(large)]]>
在一个实施例中，对(相似)事故年损失比的零碎贡献由在事故年中发生的许多小索赔组成。一个实施例假定组合足够大并且各个索赔在组合内很好地多样化。因此，年度累计索赔的关联贡献被“很好地成形”。另一个实施例假定ζt(ground-up)是对数正态分布的，具有平均值l0(ground-up)和变动性σ0(ground-up)。在一个实施例中，对于每个事故年，随机变量ζt(ground-up)的独立实现被产生。通过使用固定的变动性，当潜在敞口增长时，一个实施例忽略多样化的可能改进。
一个实施例考虑贡献于相似损失比的两个不同类型的大损失单个保险合同所担保的单个大索赔，例如不由一个单一“事件”触发的大第三方责任索赔。该实施例将标记“单一”附着于这种损失。
许多保险合同担保的但由一个事件触发的许多相当小的索赔，例如由冰雹事件导致的许多汽车车体索赔。该实施例用标记“累积”来参考这些损失。
对于单一损失，一个实施例假定敞口指数描述索赔的平均数量的变化而平均严重性(severity)被假定仅通过索赔通货膨胀来变化。对于累积损失，损失事件的平均数量被假定是恒定的，并且平均严重性借助敞口指数和索赔通货膨胀指数来缩放。在这两种情况下，该实施例应用由以下两个步骤组成的频率-严重性模化途径
第一，索赔或事件损失的数量Nt被选取为泊松分布的随机变量Nt∝Poisson(λ(t)). 第二，根据索赔/事件损失的该数量产生独立的同等分布且适当缩放的索赔/事件损失大小，其服从截断的佩瑞多分布Xt(k)∝Paretoxmax(t)(α,x0(t))for1≤k≤Nt.]]>
在产生损失的频率和严重性中使用的参数被概括于下表中 在一个实施例中采用的累积佩瑞多分布的定义由以下给出F(x)=1-(x0(t)/x)a1-(x0(t)/xmax(t))aforx0(t)≤x<xmax(t).]]>
并且对于x≤x0(t)，F(x)＝0，而对于x≥xmax(t)，F(x)＝1。
对相似损失比的大索赔贡献则由以下给出ζt(large)=1It(exp osure)·Σj=1NtXt(j).]]>
考虑到对再保险的影响的模化，一个实施例保持有关各个严重性的帐面。
在一个实施例中，零碎损失贡献和大损失贡献被理解成包括分配损失理算费用(allocated loss adjustment expenses，ALAE)。未分配损失理算费用(unallocated loss adjustment expenses，ULAE)被假定成包括在费用中。在一个实施例中，对于意外业务线，采用“单一”解释，而对于财产，使用“累积”损失概念。在另一个实施例中，参数λ、α、x0可由用户指定。在又一个实施例中，截止参数被定义成使通常的佩瑞多分布被截止于1-10-6的累积概率。
日历年冲击在一个实施例中，每日历年报告的技术结果的变动性不仅仅由随机事故年损失来驱动。典型地，由于最终损失负担大小中时序的不确定性，损失发展再次是随机的。一个实施例通过引入日历年冲击而使用用于该不确定性的简化模型。这些日历年冲击影响日历年索赔支付和准备金变化两者，从而使附加的变动性被引入到每日历年的已发生索赔。在一个实施例中，日历年冲击由以下形式的乘数来模化It(cal)=LN(μt(cal),σt(cal))]]>
其中LN(μ，σ)表示对数正态随机变量，其分别具有平均和标准偏差μ和σ。在一个实施例中，通过将参数μt(cal)设置成不同于一的值，准备金的系统性超额或亏损被模化。
图4说明依照本发明的各种指数之间的依赖性。日历年冲击乘数400独立于其他指数。相似事故年损失比410依赖于敞口指数420。损失配额(loss ration)指数430依赖于敞口指数420和(实收)保费指数440两者。(实收)保费指数440依赖于索赔通货膨胀450。类似地，费用配额指数460依赖于索赔通货膨胀450。同样，索赔通货膨胀450依赖于资产市场模型膨胀价值470。
对业务线的影响在一个实施例中，借助于保费指数，毛书面保费被规划于未来年Pt+1(written,gross)=Pt(written,gross)·It+1(P)It(P)=Pt0(written,gross)·It+1(P).]]>
一个实施例不将书面保费区分于帐面保费。非实收保费备付∏t+1(P，gross)被取为毛书面保费的固定百分比(ω(P))acc；即(Πt+1(P,gross))acc=(ω(P))acc·Pt+1(written,gross).]]>
毛实收保费Pt+1(earned，gross)与毛书面保费的差异在于毛非实收保费备付的年度变化；因此
在一个实施例中，净实收保费由以下给出Pt+1(earned,net)=(1-qt+1)·Pt+1(earned,grass)-Pt+1(ced,NP)]]>
其中qt+1是在比例式再保险下分担给再保险人的定额(quota)，并且Pt+1(ced，NP)是在年份t+1支付给非比例式再保险的保费。在一个实施例中，净非实收保费备付由以下来限定(Πt+1(P,net))acc=(Πt+1(P,gross))acc·ρt+1(n.y.ret-level).]]>
其中ρt+1(n，yret-level)是给定在年份t+1的结尾可用的信息时年份t+2的期望保留水平。在一个实施例中，(净)技术现金流所需的净书面保费然后根据以下来计算
用于年份t+2的期望保留水平由以下来定义
其中Pt+10和_t+1在以下被讨论。在一个实施例中，仅有关未来再保险程序和有关其定价的信息被使用，但没有有关指数未来发展的信息被预期。
在一个实施例中，初始书面和非实收保费由来自数据提供者的数据来指定。总的毛和净书面保费、净非实收保费和由业务线αprop、αcas、αother书面的毛保费的百分比分布从数据源取出。借助以下公式，如在一个实施例中使用的初始量被定义[I]---(Pt0(written,gross))X=αX·(Pt0(written,gross))total]]>(Pt0(written,net))X=αX·(Pt0(written,net))total]]>(Πt0(P,net))stat,GAAPX=αX·(Πt0(P,net))total]]>其中 从数据源接收。
---(Πt0(P,gross))stat,GAAPX=(Πt0(P,net))stat,GAAPX/(ρt0n.y.ret-level)X]]> (ωX(P))stat,GAAP=(Πt0(P,gross))stat,GAAPX/(Pt0(written,gross))X]]>(ωX(P))USTax=(1-ω1)·(ωX(P))stat,GAAP,ω1]]>在第0章引入。
(ωX(P))ec=0]]>在一个实施例中，[I]中的量由用户来指定(“初始状态”)并且[II]中的量然后依照这些GUI值来计算。
费用在一个实施例中，通过将书面毛保费乘以以上引入的费用比指数所趋向的比来模化费用Xt+1(gross,tech)=ϵ·It+1(X)It0(X)·Pt+1(written,gross)]]>
其中ε是用于初始年t0的相似费用比。在一个实施例中，费用由经纪人手续费和购置成本(acquisition cost)、管理费用和未分配索赔结算费用(ULAE)组成。结果，ULAE在第一发展年中被立即支出，而ALAE与损失一起到期满为止(run off)。在另一个实施例中，递延购置成本被模化为净非实收保费备付，(Πt+1(DAC))acc=κ·(Πt+1(P,net))acc.]]>
递延购置成本在结余表上的US-GAAP下被示出为递延再保险手续费的资产净余。递延购置成本的变化被报告于US-GAAP承保(underwriting)结果中。
在一个实施例中，在减去再保险手续费和收益分享(participation)之后获得净承保费用。在一个实施例中，收益分享不被模化，并且再保险手续费由再保险备付率πt+1来确定。再保险人所担保的毛承保费用的部分则由以下给出Xt+1(ceded,tech)=πt+1·qt+1·Pt+1(earned,gross)]]>
然后，通过取毛承保费用减去所分担的承保费用的差来计算净承保费用。
在一个实施例中，费用比ε从行业平均比来构建并且考虑公司特定的业务划分(根据毛书面保费所测量的)。在另一个实施例中，对于财产和和对于意外，递延购置成本比κ被选择成κ＝0.2。
事故年损失在一个实施例中，根据对相似事故年损失比的两个贡献，我们写出Lt+1(gross)=It+1(CI)It0(CI)·It+1(LR)·(ζt+1(ground-up)+ζt+1(large))·Pt+1(earned,gross)=Lt+1(gross,grouns-up)+Lt+1(gross,large)]]>
当计算再保险的影响时，两个贡献被不同地处理。一个实施例考虑两个不同形式的再保险，定额分保(quato share)和超额赔款担保(cover)。在零碎损失中加起来的许多小索赔被一个实施例假定不超过非比例式再保险担保的免赔(deductible)。因此，零碎索赔仅受定额分保条约的影响。分担的部分则由以下给出Lt+1(ced,ground-up)=qt+1·Lt+1(gross,ground-up).]]>
相反，在一个实施例中，大索赔或事件损失最终在比例式和非比例式再保险两者下被分担-只要它们超过超额赔款担保的免赔。被分担给再保险人的部分由以下给出Lt+1(ced,large)=qt+1·Lt+1(gross,large)]]>+(1-qt+1)·min((nt+1+1)·ct+1;Σj=1Nt+1min(ct+1;mac(0;Xt+1(j)It+1(CI)It0(CI)·-dt+1)))·It+1(LR)It+1(exp osure)·Pt(earned,gross)]]>
其中dt表示免赔，ct表示担保而nt表示重置(reinstatement)的数量，它们在相似事故年损失比的基础上被定义。在一个实施例中，担保的定义不包括用于(逐事故年)索赔通货膨胀的调节也不包括对损失比趋势的调节。
然而，由于净索赔支付从净事故年损失演绎而来并且由于索赔通货膨胀在索赔支付过程中被考虑，一个实施例按惯例采用指数化条款来保持。一个实施例假定用于重置的附加保费已被包括在Pt+1(ced，NP)中。
在一个实施例中，净事故年损失则由以下给出Lt+1(net)=Lt+1(gross)-(Lt+1(ced,ground-up)+Lt+1(ced,large))]]>
以及Lt+1(ced)=Lt+1(ced,ground-up)+Lt+1(ced,large)]]>
索赔支付和储备在一个实施例中，在事故年s中导致的损失(“事故年损失”)在年份s，s+1，...，s+D-1被支出以使索赔在D年的周期内被支付。索赔被支出的方式在很大程度上确定事故年s的未决(outstanding)索赔备付。一个实施例做出以下假定给定事故年的索赔根据以下形式的模式来支出 with0≤λ~d≤1]]>andλ~D=1]]>
其中 指定要在发展年d内支出的未决索赔的百分比。具体而言，该实施例假定该模式是非随机的，并且它对于每个事故年是相同的。为简单起见，该实施例假定模式 根据以下由两个参数 来指定λ~1=λ~initial,]]>λ~d=λ~ongoing---for2≤d<D.]]>为方便起见，该实施例有时参考由以下给出的经变换的模式
λ1=λ~1]]>λd=λd-1+(1-λd-1)·λ~d,2≤d≤D]]>
然而，为了在损失发展过程中引入某个变动性，该实施例引入日历年冲击，其将影响过去事故年的已发生索赔。
非比例式再保险对索赔支付过程的影响在该实施例中未被明确模化以使在再保险之前和之后作为事故年损失的百分比的年份d内支付的索赔相同。
在该实施例中，未决索赔备付每事故年被建立并且被取为与未决索赔成比例。比例因子依赖于参数0≤ε1，...，εD-1＜1。这样，它们依赖于发展年。
新事故年产生事故年损失Lt+1(x)的方式在以上根据本发明的一个实施例而被描述，其中“x”表示“毛”或“净”。根据支付模式，在第一年支付的索赔由以下给出ΔCt+1,t+1(x)=λ~d·Lt+1(x)]]>
尚未支出的其余部分(“索赔未决”)由以下给出ΔLt+1,t+1(x)=(1-λ~1)·Lt+1(x)]]>
事故年损失Lt+1(x)在年份t+1的索赔通货膨胀的基础上被引入。
过去的事故年在一个实施例中，对于过去的事故年s(s＝t-D+2，...，t)，在年份t的结尾的索赔未决由于索赔通货膨胀和日历年冲击而被修改。更具体而言，一个实施例通过以下来定义修改的索赔未决
ΔL^s,t(x)=ΔLs,t(x)·It+1(cal)·It+1(Cl)It(Cl)=ΔLs,t(x)·It+1(cal)·(1+it+1(Cl)).]]>
然后，为事故年s在日历年t+1支付的索赔和在年份t+1的结尾的索赔未决被容易地获得为ΔCs,t+1(x)=λ~t+2-s·ΔL^s,t(x),ΔLs,t+1(x)=(1-λ~t+2-s)·ΔL^s,t(x).]]>
通过以完全相同的方式仅将日历年冲击乘数应用于毛和净未决索赔，该实施例假定对于所考虑的事故年，与这些冲击关联的附加索赔以相同的固定分担比被分担。
储备保险公司常常使用保险统计技术，其被用于估算用于给定事故年的最终索赔。一个实施例假定用于事故年s的最终损失负担在(日历)年份s的结尾得知，除了在损失发展期间发生的日历年冲击和索赔通货膨胀的影响。为事故年s≤t+1在年份t+1的结尾建立的名义准备金被取为与年份t+1处的未决索赔成比例。以下量Ψs,t+1(x)(d)=ΔLs,t+1(x)·(λt+2-s+d-λt+2-s+d-1)(1-λt+2-s)]]>
对应于在d年内应付的当前未决损失的部分。一个实施例参考处于形式(λ1，...，λD)的支出模式。用于事故年s的法定准备金则由以下给出
在一个实施例中，第一份额(quotient)被引入以模化到期满为止的期间的系统性收益或损失。由于被假定成在时间上恒定且非随机的期望未来索赔通货膨胀 在所述和中的最后校正项被相加。在另一个实施例中，经济的未决损失准备金储备由以下给出(Πs,t+1(outst,x))ec=11-ϵt+2-s·Σd=1D-(t+2-s)Ψs,t+1(x)(d)·(1+i‾)d·Λt+1(d).]]>
其中Λt+1(d)表示贴现因子的期限结构。
对于未决损失的税值，一个实施例使用与以上类似的公式，其中贴现因子Λt+1(d)被替换成Λt+1tax(d)=1(1+rt+1(tax))d]]>
对于US模型，一个实施例使用当前的5y零债券收益率作为贴现率rt(tax)。在一个实施例中，所有事故年的贡献被加起来以获得在日历年t+1内的总索赔支付(根据lob)和在年份t+1的结尾的总未决损失准备金。在另一个实施例中，在财务年t+1的收入报表中报告的已发生索赔由以下给出Ct+1(ciaims.grass/net)+([Πt+1(outst,gross/net)]acc-[Πt(outst,gross/net)]acc)]]>
其中例如对于法定收入，该实施例设置acc＝stat.。在该实施例中，已发生索赔的变动性由以下来驱动用于年份t+1的事故年损失Lt+1(x)的变动性，包括相似事故年损失比的变动性和索赔通货膨胀的变动性；由日历年冲击引入的变动性；影响在过去事故年中导致的损失的年份t+1内的索赔通货膨胀的变动性；以及最终通过在计算准备金的贴现价值中使用波动利率而引入的变动性。
t0处的初始化在一个实施例中，在t0、 处用不同事故年的未决索赔对过程进行初始化，其中t0-D+1≤s≤t0。一个实施例计算这些不同部分是假定过去事故年损失已依照以下被发展而进行的指定的索赔支付模式；在过去恒定的事故年损失比和恒定的业务增长率；在被用于未来日历年的未决损失估算中隐含的相同恒定储备通货膨胀率；以及零准备金衰减模式。
对于缺省校准，一个实施例设置ΔLs,t0(net,X)=1NθsX(gP,pastX,i=0)·Πt0(outst,net)]]>
其中θsX(g,i)=1-λt0-s+1X(1+g)t0-s·l‾XpastPt0,X(written,net)·Σu=1D-(t0-s+1)λt0-s+1+uX-λt0-s+uX1-λt0-s+1X·(1+i)u;]]>
N=ΣX=prop,cas(Σs≤t0θsX(gP,pastX,icurrent(res,X)));]]>
icurrent(res,X)=μ]]>并且μ是在对利率和通货膨胀模型的缺省校准中采用的长期平均通货膨胀率；在缺省校准中，在过去采用的恒定事故年损失比 等于被用于未来的平均零碎损失比；并且在t0处没有在总未决索赔准备金中包括的“其他”业务线的贡献。
一个实施例的根据lob的净未决索赔备付然后由以下给出(Πt0(outst,net))statutX=Σs≤t0ΔLs,t0(net,X)·θs(gP,pastX,icurrent(res,X))/θs(gP,pastX,i=0)]]>
并且毛未决索赔准备金由以下来估算
ΔLs,t0(gross,X)=ΔLs,t0(net,X)·(Pt0(written,gross))X(pt0(written,net))X.]]>
在一个实施例中，一旦用户对用户接口量(user interface quantity)做出改变，则每事故年的未决损失被设置成等于ΔLs,t0(net,X)=1NXθ~sX(gP,pastX,i=0)·(Πt0(outst,net))X]]>
其中θ~sX(g,i)=1-λt0-s+1X(1+g)t0-s·Σu=1D-(t0-s+1)λt0-s+1+uX-λt0-s+uX1-λt0-s+1X·(1+i)u;]]>
NX=Σs≤t0θ~sX(gP,pastX,icurrent(res,X))]]>
并且给定储备通货膨胀率icurrent(res，X)和根据业务线的未决索赔准备金(Πtu(oustt,net))X。
图5说明依照本发明的一个实施例用于损失过程的计算步骤。过去事故年500得到每年份t结尾的未决索赔510，其与索赔通货膨胀和日历年冲击指数520结合以形成更新530。新年事故540、业务混合保费550、再保险560以及索赔通货膨胀、损失比通货膨胀和相似事故年损失比指数570被结合到事故年损失580中。事故年损失580和更新530被结合于损失发展585中，其被用于确定索赔支付590。损失发展585与储备政策595一起被用于确定准备金598。
在一个实施例中，其他技术准备金不被明确地模化并且被保持于固定的初始水平。类似地，均衡化(equalisation)准备金不被模化。
指定策略在一个实施例中，用户被给予指定初始状态和要在未来应用的的策略的一些可能性。在一个实施例中隐含地包括的是由于保费率变化而导致的保费的变化。因此，定价策略或保险市场上的期望发展亦被捕获。为了定价策略的映射，保费增长率和损失比趋势被指定。
在一个实施例中，成本削减策略是通过指定承保费用比趋势来映射的。然而，一个实施例不允许映射例如被设计成使税最小化的在真实公司中实施的成本分配方案。通过指定损失比趋势，一个实施例模化承保组合的质量的偏移。
再保险一个实施例对两个最普通的再保险条约，定额分保和超额赔款进行限制。定额分保条约通过指定要分担给再保险人的定额和保险人所收到的再保险手续费来限定。这些手续费是定价元素并且根据手续费率πt(为所分担的保费的百分比)而被指定。对于缺省设置，一个实施例从净对毛总书面保费之比来估算定额分保并且从行业平均(缺省)费用比来估算缺省手续费率。
超额赔款再保险条约由免赔d、担保c和重置的数量来限定。在一个实施例中，为非比例式条约而支付的保费被取为与再保险人所承担的期望年度损失负担成比例。相似损失比的期望分担部分如下Pt+10(c,d)=E[1It+1(exp osure)Σj=1Ns+tmin(c;max(0;Xi+1(j)It+1(Cl)It0(Cl)-d))|It+1(Cl)]·(It+1(Cl)It0(Cl))-1]]>=λ(t+1)It+1(exp osure)·11-(x0/xmax)α·{(x0(t+1)lt+1)α·[αα-1lt+1-It0(Cl)It+1(Cl)d]]]>+(x0(t+1)ut+1)α·[It0(Cl)It+1(Cl)(d+c)-αα-1ut+1]-(x0xmax)α·It0(Cl)It+1(Cl)c}]]>
其中lt+1=max(x0(t+1),dIt+1(Cl)/It0(Cl)),ut+1=min(xmax(t+1),d+cIt+1(Cl)/It0(Cl))]]>
假定无穷多的重置，为非比例式再保险所分担的保费然后被定义成
定价元素_t包括给定当前和(所规划的)未来市场条件，在超过期望分担损失负担的情况下用户实际期望为非比例式再保险而支付什么的用户假设，来自仅购买有限数量的重置的折扣和来自具有要以某个时滞支付的分担索赔的折扣。在一个实施例中，准备金的系统性亏损和超额由用于期望日历年冲击的方便选择的适当储备通货膨胀率来模化。
来自单个业务线的输出在一个实施例中，所有业务线都产生相同的输出，其可通过对各个业务线的对应贡献求和而容易地累计。因此，如下指定单个业务线的通用输出是足够的现金流毛/净书面保费所支付的毛/净索赔所支付的毛/净费用--- ------------ ----- --- -------- -----毛/净承保现金流
＝毛/净书面保费-毛/净日历年索赔支付-所支付的毛/净费用结余表状况毛/净未决索赔备付毛/净非实收备付其他承保备付--- ------- ----------- ---- -----毛/净承保准备金毛/净递延购置成本(仅在US-GAAP下非微不足道)P&L状况毛/净实收保费＝毛/净书面保费-毛/净非实收保费备付的年度变化毛/净已发生索赔＝所支付的毛/净索赔+毛/净未决索赔备付的年度变化毛/净承保费用＝所支付的毛/净费用-毛/净递延购置成本的年度变化----- -------------- -------------- --------- ---- -----毛/净承保收入＝毛/净实收保费-毛/净已发生索赔
-毛/净承保费用比率毛/净损失比＝毛/净已发生索赔/毛/净实收保费毛/净结合比＝(毛/净已发生索赔+毛/净承保费用)/毛/净实收保费在一个实施例中，对于每个不同的利息估价原理(如用于U.S.的法定、US-GAAP、税、经济)，如以上所列的一组关键数字被产生。在另一个实施例中，对于法定、税和经济，递延购置成本被设置成等于零。
现金流以下是依照本发明的一个实施例对进出公司的最重要的现金流的概括。它以由三个部分组成的现金流报表的形式被结构化操作现金流Ct(op)、来自融资活动的现金流Ct(fin)和来自投资活动的现金流Ct(inv)。
操作现金流净承保现金流 Ct(UW，net)(在所有业务线上累计)投资收入现金流 It(在所有投资组合上累计)其他收入/(收费) Ot税 Tt--- -------------- ----------- -------------- ----------- ---操作现金流
＝净承保现金流+投资收入现金流+其他收入/(收费)-税_Ctop=Ct(UW,net)+It+Ot-Tt]]>
来自融资活动的现金流支付给股东的股利 Dt利息费用(有关债务)Xt(debt)-- --------------- ------------------ ------------------来自融资活动的现金流＝-支付给股东的股利-利息费用(有关债务)_Ct(fin)=-Dt-Xt(debt)]]>
来自投资活动的现金流来自投资销售的现金流Ct(sales)来自到期的现金流Ct(mat)在新资产中投资的现金Ct(new)--- -------------- -------------- -------- ---------------来自投资活动的现金流＝来自投资销售的现金流+来自到期的现金流-在新资产中投资的现金
_Ct(inv)=Ct(sales)+Ct(mat)-Ct(new)]]>
流动性调节在一个实施例中，来自操作、融资和投资活动的现金流被约束成加起来等于零Ct+1(op)+Ct+1(fin)+Ct+1(inv)=0.]]>
这意味着适当的调节对于满足该约束是必要的。在以下描述了依照本发明的一个实施例如何满足约束
。
新投资在一个实施例中，通过设置以下将可用现金分配给新投资而将该条件约束到零ΔCt+1(new)=max(Ct+1(op)+Ct+1(fin)+Ct+1(inv);0).]]>
其他实施例所使用的可替换或附加动作由以下组成调节来自融资活动的现金流，如增加给股东的股利支付，买回股份或偿付(pay back)债务。这在本发明的一个实施例中不被考虑。
在Ct+1(op)+Ct+1(fin)+Ct+1(sales)<0]]>的情况下，没有现金可用于新投资(ΔCt+1(new)=0)]]>并且方程
未被满足。例如，当大保险索赔需要被支付时该情况有时发生，然后附加的“调节”变得有必要。
调节的范围在一个实施例中，融资和投资活动被用于提供所需的流动性。在一个实施例中，仅投资活动被考虑。总之，流动性通过购买新投资或通过清算现有投资来平衡。在一个实施例中，在后者的情况下，考虑了潜在的税牵连(tax implication)。
资产的附加销售在一个实施例中，操作现金流不受那些调节的影响，除了可根据由于附加的已实现利润而变化的税。类似地，在调节流动性的同时债务利息状况保持不变。所有其他现金流分量典型地被改变。为了计算要从投资组合清算的现金，给定正好在调节操作之前的公司状态，一个实施例计算这些分量税 来自投资活动的现金流(Ct+1(inv))before，来自融资活动的现金流
其中Rt+1tax是可征税收入并且Rt+1是法定收入。缺乏的流动性由以下给出ΔUt+1:=-[(Ct+1(op))before+(Ct+1(fin))before+(Ct+1(inv))before]-]]>
在一个实施例中，该量由通过附加的税和股利支付校正的投资附加销售的现金来提供，即ΔUt+1≡ΔCt+1(sales)-ΔDt+1-ΔTt+1]]>
通过出售附加资产，附加的已实现利润被产生，其可导致附加的税支付。
在一个实施例中，附加股利依照具有固定股利支出比的简单规则来支出。结果，方程
由于非线性税和股利规则而变成非线性的。尽管(相当复杂的)分析解决方案可被写下，一个实施例考虑了构成保守上限的近似。
在一个实施例中，所述近似在于对税和股利规则的线性化。为了现金平衡而被应用于投资种类“X”的销售率由Ωt+1(X，CB)来表示。结果，用于每个资产种类的以下关系被获得用于销售的附加现金ΔCt+1(X.sales)=Ωt+1(X.CB)·(Vt+1(X,M))before]]>
附加(假定)税支付
其中(∏(X，UG))before是正好在流动性调节之前的投资种类“X”的未实现利润准备金，并且(X(X，depr))before表示与投资种类“X”关联的折旧费用。在一个实施例中，对于U.S.，具有折旧费用的最后一项是零。
附加(假定)股利支付
然后，方程
在附加销售率Ωt+1(X，CB)中变成是线性的ΔUt+1=ΣXΩt+1(X,CB)·Lt+1(X)]]>
其中
Lt+1(X)={(Vt+1(X,M))before-(δt+1payout+ttax·(1-δt+1payout))·(Πt+1(X,UG))before]]>-(δt+1payout+ttax(1-δt+1payout))·(Xt+1(X,depr))before}]]>
在权重因子ξt+1bonds、ξt+1eq、ξt+1others满足ξt+1bonds+ξt+1eq+ξt+1others=1]]>时，如果有可能，一个实施例指定从哪个资产类别获取所需流动性(ΔCt+1(X,sales))(0)=min(ξt+1X·ΔUt+1·(Vt+1(X,M))before/Lt+1(X),(Vt+1(X,M))before)]]>
在这并不够的情况下，一个实施例从与其市场值成比例地出售投资而获取其余者。借助(ΔCt+1(sales))(0)=ΣX(ΔCt+1(X,CB))(0)]]>
该实施例设置ΔCt+1(X,sales)=(ΔCt+1(X,sales))(0)+(Vt+1(X,M))before-(ΔCt+1(X,sales))(0)ΣX[(Vt+1(X,M))before-(ΔCt+1(X,sales))(0)]:{ΔUt+1-(ΔCt+1(sales))(0)}]]>
并且，在(Vt+1(X,M))bdefore>0]]>的情况下，Ωt+1(X,CB)=ΔCt+1(X,sales)/(Vt+1(X,M))before.]]>
在极不利的情形下，流动性平衡可能仍不被以上进程满足。例如，这可在所考虑的公司需要支付比投资市场值大的索赔的情况下发生。在此情况下，结余表不再被平衡。本发明的一个实施例不被建立得充分反映这种情形。另外，在一个实施例中，公司开始看到偿付能力(solvency)问题的情形未被很好地反映，这是因为当局进行的监督未被模化。
会计和税在本发明的一个实施例中，仅U.S.标准可用。另一个实施例被设计成适应欧洲的会计和法定计算。在一个实施例中，会计被近似处理。被用于近似的P&L表报和结余表的计算在以下被指定。
结余表资产投资现金和存款债券和固定收入证券权益其他投资债务人，应收再保险递延购置成本净余其他其他资产负债盈余(surplus)股份资本其他盈余重估价准备金损益，留存赢利(retained earning)技术准备金未决索赔备付非实收保费备付均衡化备付其他技术备付其他负债外部借款，债务事件(evt.)递延税其他负债依照本发明的一个实施例为结余表条目做出的基本假设被概括于下表中。
在一个实施例中，如果用户为初始年(t0)而修改结余表条目，则“其他资产”和“其他负债”被调节以使结余表被再次平衡。
收入报表承保帐户净实收保费[毛实收保费-分担的实收保费]-所支付的净索赔[所支付的毛索赔-所支付的分担索赔]-用于未决索赔的备付的变化[毛备付的变化-分担备付的变化]-其他技术准备金的变化(≡0)-已发生净费用[已发生直接费用-已发生分担费用]+投资收入+已实现资本利润-利息费用-其他收入/(收费)-税--- ----------- ------------------ ----- -------税后收益-支付给股东的股利+调节财务年的留存收益在一个实施例中，结余表上的一些状况，如“信誉(goodwill)”，被假定成在模拟阶段内恒定，从而使例如在收入报表中没有信誉分摊。如果特定项(如“信誉”)不被包括在以上提供的“通用”结余表中，它应被解释为包括在“其他资产”或“其他负债”状况中。
在一个实施例中，通过累计“财务年的留存赢利”来更新“留存赢利”。在另一个实施例中，根据以下公式从可征税收入来计算税金Tt+1＝τ·max(0，(Rt+1)USTax)
其中可征税收入是从一个表单的收入报表获得的，其使用依照US税务会计的结余表状况(非实收保费备付和未决索赔备付)并将来自股票投资的投资收入加权到仅30％。
在一个实施例中，根据以下公式从税后法定赢利来计算支付给公司股东的股利Dt+1=ξt+1payout·max(0,(Rt+1)a.t.statut)]]>
其中(Rt+1)a.t.statut是税后的法定赢利，并且δt+1pyout，股利支出比，被假定成在模拟阶段内恒定。在另一个实施例中，调节未被明确模拟。
作为可被用于表征公司的偿付能力的进一步关键数字，一个实施例引入了由法定盈余除以净实收保费的比来定义的偿付能力比。在另一个实施例中，有关权益的回报被计算为税后赢利除以先前年份的盈余。
这样，结合一个或多个特定实施例描述了用于公共信息动态财务分析的方法和设备。本发明由以下权利要求及其全范围和等效形式来限定。
权利要求
1.一种分析财务信息的方法，包括从数据库检索用于公司的一组用户可访问信息；以及使用所述组为所述公司执行动态财务分析。
2.权利要求1的方法，其中所述执行步骤被自动执行。
3.权利要求1的方法，其中所述检索步骤被自动执行。
4.权利要求1的方法，其中所述检索步骤包括将数据项从所述组变换成所需格式，其中所述数据项在所述组中不可用于所述所需格式。
5.权利要求1的方法，其中所述检索步骤包括当所述数据项不可用或不可使用时使用代理数据项。
6.权利要求1的方法，其中所述检索步骤包括通过用于显示数据的装置发出用于所述组的请求。
7.权利要求6的方法，其中所述用于显示数据的装置是网浏览器。
8.权利要求1的方法，其中所述用户可访问的信息组是一组公共信息。
9.一种财务信息分析器，包括信息检索单元，其被配置成从数据库检索用于公司的一组用户可访问信息；以及分析器，其被配置成使用所述组为所述公司执行动态财务分析。
10.权利要求9的财务信息分析器，其中所述分析器进一步被配置成自动执行。
11.权利要求9的财务信息分析器，其中所述信息检索单元进一步被配置成自动检索。
12.权利要求9的财务信息分析器，其中所述信息检索单元包括提取器，其被配置成将数据项从所述组变换成所需格式，其中所述数据项在所述组中不可用于所述所需格式。
13.权利要求9的财务信息分析器，其中所述信息检索单元包括代理单元，其被配置成当所述数据项不可用或不可使用时使用代理数据项。
14.权利要求9的财务信息分析器，其中所述信息检索单元包括请求发出单元，其被配置成发出用于所述组的请求。
15.权利要求14的财务信息分析器，其中所述请求由网浏览器发出。
16.权利要求9的财务信息分析器，其中所述用户可访问的信息组是一组公共信息。
17.一种计算机程序产品，包括计算机可使用介质，其具有在其中实施的计算机可读程序代码，所述代码被配置成分析财务数据，所述计算机程序产品包括计算机可读代码，其被配置成使计算机从数据库检索用于公司的一组公共信息；以及计算机可读代码，其被配置成使计算机使用所述组为所述公司执行动态财务分析。
18.权利要求17的计算机程序产品，其中所述被配置成使计算机执行的计算机可读代码进一步被配置成使计算机自动执行。
19.权利要求17的计算机程序产品，其中所述被配置成使计算机检索的计算机可读代码进一步被配置成使计算机自动检索。
20.权利要求17的计算机程序产品，其中所述被配置成使计算机检索的计算机可读代码包括计算机可读代码，其被配置成使计算机将数据项从所述组变换成所需格式，其中所述数据项在所述组中不可用于所述所需格式。
21.权利要求17的计算机程序产品，其中所述被配置成使计算机检索的计算机可读代码包括计算机可读代码，其被配置成当所述数据项不可用或不可使用时使计算机使用代理数据项。
22.权利要求17的计算机程序产品，其中所述被配置成使计算机检索的计算机可读代码包括计算机可读代码，其被配置成使计算机发出用于所述组的请求。
23.权利要求22的计算机程序产品，其中所述请求由网浏览器发出。
24.权利要求17的计算机程序产品，其中所述用户可访问的信息组是一组公共信息。
全文摘要
本发明的实施例涉及一种用于公共信息动态财务分析的方法和设备。在一个实施例中，从数据库中检索执行PIDFA所需的信息。尚未处于可使用格式的信息从所检索的信息自动计算。在一个实施例中，通过从有足够信息可公用的公司清单中选择公司来检索信息。在一个实施例中，在从数据库检索执行PIDFA所需的信息之后创建公司资产和负债的模型。在一个实施例中，通过债券模型、现金帐户模型和/或权益和其他投资模型来模化公司的资产。在一个实施例中，拟随机数发生器被用于模化风险的实现。在一个实施例中，许多模拟使用拟随机数发生器来运行一模拟时间周期。
文档编号G06Q40/00GK1685349SQ03822882
公开日2005年10月19日 申请日期2003年9月24日 优先权日2002年9月25日
发明者马库斯·斯特里克 申请人:瑞士再保险公司