DFA的兩種方法
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在現(xiàn)實經(jīng)濟生活，尤其是瞬息萬變的金融市場中直接進行實驗，或者是不可能的，或者是得不償失的，而根據(jù)實際問題建立模型，并利用模型進行試驗，比較不同后果，選擇可行方案，不失為有效的代用方法。目前，有兩種模型方法在“動態(tài)財務(wù)分析模型”中運用廣泛，即“情景分析”和“隨機模擬”。在情景分析方法中，許多可能出現(xiàn)的“特殊的情景”被預(yù)先選取出來，然后再進一步分析在上述情景下，企業(yè)財務(wù)狀況的后果如何。而隨機模擬方法則基于隨機數(shù)理模型，并以此反映諸如利率、證券價值、生存率、或損失頻率和損失程度等因素的不確定性。隨機模擬方法會根據(jù)動態(tài)財務(wù)分析模型中關(guān)鍵變量的分布狀況，隨機取值并用以計算出許多可能的結(jié)果，然后對整個結(jié)果的分布狀態(tài)進行分析。該方法最有價值的運用領(lǐng)域也許是用來確定企業(yè)年金不可接受的經(jīng)營或財務(wù)結(jié)果(例如，期末盈余小于零)的概率值，如果該比值太大，就需要對當(dāng)前的經(jīng)營或財務(wù)狀況進行調(diào)整，以回復(fù)到正常水平。
使用傳統(tǒng)的趨勢外推、增長曲線等定量定時的預(yù)測方法，來在不確定性條件下進行經(jīng)濟預(yù)測，存在一定的局限性，不能適應(yīng)處于當(dāng)今瞬息萬變世界中的人們預(yù)測未來之需要。這主要表現(xiàn)在：
第一，如果原始數(shù)據(jù)可信度不高，那么，由這些傳統(tǒng)預(yù)測模型得出的預(yù)測結(jié)果便不可靠；
第二，這些傳統(tǒng)預(yù)測方法無法綜合歸納和反饋人們對未來發(fā)展的群體意圖和愿望，不能體現(xiàn)人們駕馭未來的能動作用；
第三，這些傳統(tǒng)方法是在系統(tǒng)環(huán)境不變的前提下，根據(jù)過去和現(xiàn)在推斷未來，所以，一旦系統(tǒng)環(huán)境發(fā)生變化，這些方法就失去了應(yīng)用前提，在這種條件下得到的預(yù)測結(jié)果便宣告失效；
第四，這些傳統(tǒng)的預(yù)測技術(shù)無法解釋處于不確定環(huán)境中的企業(yè)長期發(fā)展的多種可能性。
以特爾菲法為代表的概率預(yù)測技術(shù)，盡管克服了傳統(tǒng)的定量預(yù)測和定時預(yù)測方法的一些缺點，但是，它作為一種獲取專家知識的有效手段，側(cè)重于獲取專家較為一致的經(jīng)驗判斷，對技術(shù)發(fā)展前景的復(fù)雜性、多樣性、不確定性、突變性和跳躍性等特征體現(xiàn)得不夠充分。那么，在不確定條件下，面對公司未來經(jīng)營和財務(wù)規(guī)劃發(fā)展的多種可能，如何避免用傳統(tǒng)預(yù)測技術(shù)盲目地推斷一個單一的“最可能”未來，而去設(shè)計一個體現(xiàn)未來發(fā)展多樣化的符合邏輯的多變量系統(tǒng)，并由此導(dǎo)出一系列多維的預(yù)測結(jié)果呢?情景分析法就是可以滿足這些要求的重要的經(jīng)濟預(yù)測方法之一。
1.情景分析法
在長期的發(fā)展過程中，產(chǎn)生了一些具體的便于操作的情景分析法，例如：目標展開法、空隙填補法、未來分析法等等，盡管這些方法各有特色，但它們的主要操作過程大致相同，可以歸納為以下四個步驟：第一，明確預(yù)測問題，作好必要準備。根據(jù)現(xiàn)實需要和項目要求進行信息調(diào)研，調(diào)研范圍不僅包括公司自身經(jīng)營和財務(wù)因素，還應(yīng)包括社會、政治、經(jīng)濟、生態(tài)等相關(guān)因素。第二，確定影響水平和變量。在系統(tǒng)分析基礎(chǔ)上，依靠專家智慧，將影響公司未來經(jīng)營發(fā)展的主要因素劃分為幾大類影響水平。然后在各水平下，確定影響較大的子因素或者說變量。在水平及變量的確定過程中，要在水平間、變量間進行交互影響分析，消除重疊因素和次要因素。除了定性分析，目前已有很多定量分析方法可以用來選擇關(guān)鍵因素。例如：間接影響分析法、模糊集合法、結(jié)構(gòu)解釋模型法、結(jié)盟與沖突分析法等。第三，情景構(gòu)造。情景構(gòu)造是情景分析的中心內(nèi)容。構(gòu)造情景時，應(yīng)充分發(fā)揮專家的邏輯思維能力和形象思維能力，從當(dāng)前時刻出發(fā)，根據(jù)各水平下變量的可能變化情況，沿其路徑向未來延伸。在延伸過程中，要保證各因素的影響作用有理有據(jù)，一個因素或事件為什么比另一個的影響大，影響作用是什么?必須能夠說得明白，而且最好能用量化指標說明，為了避免情景系統(tǒng)過于龐大、復(fù)雜，小概率事件一般不考慮。第四，編寫預(yù)測報告。這一階段主要是對前面工作進行系統(tǒng)整理和總結(jié)，以及對以前工作存在的個別紕漏進行補救。
所謂模擬是指用電子計算機對真實經(jīng)濟系統(tǒng)在一定環(huán)境下各要素的相互作用，進行有條件的模仿試驗，并求得數(shù)值解的一種數(shù)量分析方法。正如前面所說，在現(xiàn)實經(jīng)濟生活中直接進行實驗，或者是不可能的，或者是得不償失的，而根據(jù)實際問題建立模型，并利用模型進行試驗，比較不同后果，選擇可行方案，不失為有效的代用方法。同時，由于經(jīng)濟數(shù)學(xué)模型日益增大和復(fù)雜化，并且要更多地考慮非經(jīng)濟的影響，已不能用數(shù)學(xué)運算達到準確的分析解，而需要通過電子計算機模擬，用數(shù)值運算達到數(shù)字解。綜合這兩方面可以看出，模擬已使間接實驗成為可能，也為模型求解提供了新的方法。隨機模擬不同于求解確定性的、靜態(tài)的線性問題的數(shù)學(xué)解析法，能比較真實地描述和近似地求解復(fù)雜系統(tǒng)的問題。隨機模擬又不同于專門研究系統(tǒng)運行狀況的，常用的有很大局限性的真實的實驗法，它能在真實系統(tǒng)建立前進行可能辦到的、經(jīng)濟方便的有限實驗。進行隨機模擬的基本步驟包括確定問題、收集資料、制定模型、建立模型的計算程序、鑒定和證實模型，設(shè)計模型試驗、進行模擬操作和分析模擬結(jié)果。這里說的模型必須是“模擬模型”，一般來說，“隨機模型”比確定性模型、“動態(tài)模型”比靜態(tài)模型、“非線性模型”比線性模型更多地使用模擬方法來分析和求解，而成為模擬模型。隨機模擬模型比較靈活，它通常并不用來求最優(yōu)解，但卻可以回答“如果在某個時期采取某種行動，對后續(xù)時期將會產(chǎn)生什么后果”等一類的問題。
國內(nèi)著名信息經(jīng)濟學(xué)者烏家培教授認為，隨機模擬的作用表現(xiàn)在：能對高度復(fù)雜的內(nèi)部交互作用的系統(tǒng)進行研究和實驗?zāi)茉O(shè)想各種不同方案，觀察這些方案對系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和行為的影響；能反映變量間的相互關(guān)系，說明哪些變量更重要，如何影響其他變量和整個系統(tǒng)能研究不同時期相互間的動態(tài)聯(lián)系，反映系統(tǒng)行為隨時間變化而變化的情況；能檢驗?zāi)Ｐ偷募僭O(shè)，改進模型的結(jié)構(gòu)。他同時也認為，隨機模擬的局限性表現(xiàn)在：隨機模擬運用范圍只限于能考察的情況，一旦出現(xiàn)不能模擬的特殊情況時，就會發(fā)生困難；它的規(guī)模很大時，較難取得資料相模擬細節(jié)成本高、費時間、工作復(fù)雜。北美地區(qū)的精算師對前面所說的“情景分析”方法應(yīng)當(dāng)是十分熟悉的，即便在70年代金融市場利率震蕩以前，他們就已經(jīng)開始使用此種模型方法了。例如，在美國社會保險體系中，情景分析的方法就已經(jīng)被用來預(yù)測三種情景下社會體系的財務(wù)狀況。對精算師而言，“情景分析”方法的優(yōu)勢之一是，只要實際結(jié)果落于預(yù)測區(qū)間內(nèi)，精算師便回避了因為不準確的點估計而要受到的批評。但是，對政策制定者而言，這樣的情景測試方法的幫助是有限的，因為它無法提供各種結(jié)果出現(xiàn)的可能性。盡管未來的不確定性也得到了某種程度的反映，但預(yù)測結(jié)果的區(qū)間是如此廣泛，使得基于此數(shù)據(jù)的決策意義不大。而隨機模擬提供的信息，理論上要優(yōu)于情景分析。比如，在使用情景分析方法來評估保險公司償付能力水平時，測試結(jié)果僅體現(xiàn)在某特定或某系列事件發(fā)生的情形下，保險企業(yè)是否生存。而隨機模擬方法卻能就事件后果的整個區(qū)間內(nèi)提供有用的信息，所以，目前在北美地區(qū)流行的動態(tài)財務(wù)分析模型，通常是以隨機模擬模型為基礎(chǔ)的。