Análisis financiero dinámico

El análisis financiero dinámico (AFD) es un método para evaluar los riesgos de una compañía de seguros mediante un modelo holístico, a diferencia del análisis actuarial tradicional , que analiza los riesgos individualmente. En concreto, el AFD revela las interdependencias de los riesgos y su impacto en la salud financiera de la compañía de seguros en su conjunto, incluyendo la combinación de negocios, el reaseguro , la asignación de activos , la rentabilidad , la solvencia y el cumplimiento normativo .

Además de proyectar escenarios económicos futuros estocásticos mediante generadores de escenarios como el riesgo de tipo de interés , el ciclo de suscripción y los modelos de riesgo jurisdiccional , DFA también vincula los escenarios con los modelos financieros de la compañía de seguros analizada. Estos modelos no solo revelan el funcionamiento y la estructura empresarial de la compañía, sino que también desvelan las interdependencias entre sus prácticas comerciales. Dado que DFA intenta abarcar todos los aspectos de la compañía, genera una enorme cantidad de datos. Por consiguiente, analizar y presentar los resultados de forma eficaz es de suma importancia.

El DFA es utilizado principalmente por profesionales financieros para gestionar la rentabilidad y la estabilidad financiera (la función de control de riesgos del DFA) ^{[ 1 ]} Los usuarios del DFA no solo buscan maximizar el valor para los accionistas , sino que también intentan mantener el valor para los clientes . Además, los resultados del DFA podrían ayudar a los gerentes a identificar las fortalezas y debilidades de las siguientes áreas. ^{[ 2 ]}

• Combinación de negocios : estima el valor relativo y absoluto de cada línea de negocio (por ejemplo, nivel de primas y comisiones ).
• Reaseguro : revela la estructura de los tipos de líneas de negocio de la empresa, sus interrelaciones y el coste del reaseguro .
• Asignación de activos : determina si la asignación de activos de una empresa está asumiendo demasiado riesgo de inversión .
• Rentabilidad : mide la rentabilidad de cada línea de negocio de la empresa.
• Solvencia : revela problemas de liquidez y desajustes entre los flujos de efectivo y las obligaciones financieras.
• Cumplimiento normativo : evalúa la probabilidad de cambios en las regulaciones o de un deterioro en las operaciones comerciales.
• Sensibilidad : evaluar la capacidad de resistencia de la empresa ante un cambio en las estrategias y las condiciones económicas .
• Dependencia : descubre dependencias de todo tipo de riesgos que son difíciles de comprender sin un modelado holístico.

El DFA consta de las siguientes 3 partes: ^{[ 2 ]}

• Escenarios , generación de escenarios económicos esperados y extremos para evaluar la reacción de la empresa ante los cambios.
• Modelos de negocio , cuantificando los modelos de negocio de la empresa y descubriendo las dependencias entre ellos.
• Presentación del análisis , presentando el análisis a los ejecutivos que toman decisiones estratégicas.

Se requiere una calibración cuidadosa para garantizar la precisión de los escenarios y las correlaciones entre los modelos de negocio .

El generador de tasas de interés es el elemento fundamental del DFA. Se crearon muchos modelos sofisticados de tasas de interés con el fin de imitar de la mejor manera posible el comportamiento de las tasas de interés en el mundo real . Si bien ninguno de los modelos existentes es perfecto, todos tienen sus propias ventajas y desventajas. A continuación, se presenta un modelo simple de tasas de interés utilizado en un modelo DFA de acceso público. ^{[ 3 ]}

El modelo de tipos de interés CIR caracteriza el tipo de interés a corto plazo como una previsión estocástica con reversión a la media . Aunque el CIR se utilizó inicialmente para proyectar cambios continuos en los tipos de interés, también es posible utilizarlo para proyectar cambios discretos de un período a otro. A continuación se muestra la fórmula.

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

donde ^{[ 3 ]}

• b = la media a largo plazo a la que tiende el tipo de interés; el tipo de interés esperado a largo plazo.
• a = la velocidad de reversión del tipo de interés a su media a largo plazo (por ejemplo, a = 2 significa que se espera que el tipo de interés vuelva a su media a largo plazo en medio año, y a = 1/5 significa que tardaría 5 años).
• ${\displaystyle r_{t}}$= la tasa de interés a corto plazo actual
• ${\displaystyle \sigma \,}$= la volatilidad del proceso de tipos de interés expresada como la desviación estándar de los cambios históricos o proyectados de los tipos de interés.

El modelo CIR consta de dos componentes: una parte determinista y otra estocástica . La parte determinista se mueve en sentido contrario a la tendencia actual del tipo de interés a corto plazo. En otras palabras, cuanto más se aleje el tipo de interés actual del tipo esperado a largo plazo, más se esforzará la parte determinista por revertirlo hacia la media a largo plazo. ${\displaystyle a(b-r_{t})}$${\displaystyle \sigma {\sqrt {r_{t}}}\,}$

La parte estocástica es puramente aleatoria ; puede contribuir a que el tipo de interés actual se desvíe de su media a largo plazo o viceversa. Dado que esta parte se multiplica por la raíz cuadrada del tipo de interés actual, cuando este es bajo, su impacto es mínimo, lo que reduce la probabilidad de que el tipo de interés sea negativo. Sin embargo, ocurre lo contrario si el tipo de interés actual es alto.