这次主题大致分为传统工具及优化和前沿探索两个部分。其中，传统工具及优化包括期限结构匹配，成本收益匹配和现金流匹配；前沿探索包括随机情景、资本配置和财务预测。

一、传统工具及优化

（一）期限结构匹配

1.久期匹配

久期匹配分为三类。第一，修正久期，即久期是现金流平均到期时间，用于期限匹配；第二，有效久期，即久期是价格对利率的敏感度，用于匹配利率平行变动，在资产负债联动中，也有对利率变动现金流的相应联动;第三，关键久期，即利率敏感度的多维测度用于匹配利率非平行变动。

（1）修正久期

保险行业较普遍采用修正久期管理资产负债期限结构匹配。公式如下：

根据以上公式分析，这里的现金流是对于资产端是固定收益类资产的现金流，负债端是负债现金流出。对于贴现率的选择，资产端使用到期收益率，负债端是内含价值评估所采用的预期投资收益率。久期缺口=资产修正久期-负债修正久期，缺口率=久期缺口/负债修正久期。该算法面临三个问题：一是没有考虑负债现金流入；二是资产和负债使用的贴现率不同；三是缺口计算中未考虑资金头寸的影响。

（2）有效久期

为了解决以上问题，我们引入有效久期的概念。有效久期是资产/负债对利率变化的价格变动率，同时考虑资产负债联动效应。在不考虑负债现金流与收益率曲线联动的情况下,有效久期与修正久期等价。公式如下：

在具体计算现金流时，不采用净现金流的久期，因为产生的结果难以分析和解释。而是负债端采用全现金流，即支出的现金流，分红险中包含股东红利，并各自单独计算负债收入久期。分红非保证部分的负债应与收益率曲线充分联动。有效久期缺口的计算中，资产久期是指资产的价格，负债支出和收入都使用现值计算，分母是总资产，衡量在总资产下负债久期缺口的管理。

 以上数据显示，在充分考虑资产负债的联动效应后，利率敏感型产品（分红/万能）的负债支出有效久期较修正久期有大幅下降。分红账户负债支出的有效久期相较于修正久期下降了59%。万能账户的指标变化更为显著，负债支出的有效久期相较于修正久期下降80%，此处考虑传统意义上长期缴费保障的万能险,而非中短期万能险。综合加权之后，公司整体的指数也出现大幅度的改变，下降了50%左右。

有效久期缺口可以衡量公司资产负债在市值口径下的利率风险。下面是一个有数字的例子，通过上面有效久期的公式，以久期为单位表示缺口，见下表：

由图可见，传统账户有较大的久期缺口，分红账户缺口较小，万能账户久期为正值。公司整体综合指数是-5.8，将该数值应用在公司总体的利率风险下，若公司总资产为一千亿，则利率上升一个点，公司的资本增值58个亿；下降一个点，资本消耗58个亿。

（3）关键利率久期

关键利率久期的产生是由于有效久期无法捕捉到非平行变动的利率风险，因此关键利率久期为利率期限多维度有效久期的测度。其定义为：

其计算是假设关键期限年折现率变动与其相邻两个关键久期是线性关系，即关键期限年折现率变动最大，与其相邻的关键久期之间的折现率呈线性递减，至相邻关键期限年的影响递减为0，50年及以后折现率等幅度变动。我们设置了基点价格DV10的条件，观察在此条件下关键利率久期的分布。

根据分布图可以看出，关键利率久期对资产较敏感的时期是在前10年，而对负债现金流入的敏感期是10-15年之间，至于负债现金流出的部分，关键利率久期在前期的负债维度很小，但在中长期比较敏感。根据这些数据，可以计算关键利率久期缺口=资产+负债现金流入-负债现金流出。结果表示，前10年的久期缺口均为正，在这段时间内，资产对利率变动的敏感程度较负债流出更为明显。10年之后到50年都是负缺口，这段期间负债对利率的变动更为敏感。该缺口数据可以用来测算在不同的利率变动情景下的资本要求。

此处模拟三种不同类型的利率变动，并将其变化趋势图叠加。三种变动分别是：平行移动，可以看作是水平因子（分为上行/下行），一般可以解释85%的利率变动；斜率变动，可以看作是短期变动与中长期变动方向不一致（分为正倾斜/负倾斜），一般可以解释5-10%的利率变动；曲率变动，可以看作是中期与短/长期变动方向不一致（分为上凸/下凹），一般可以解释3-5%的利率变动。以上三种变动共描述了六种情景，包括上升下降、倾斜上倾斜下、扭转上扭转下。三个主成分叠加大体可以解释95%以上的利率变动，上述6种压力情景可以包含95%以上的利率曲线波动。

该示例展示了六个情景下风险资本的情况。六个情景中最不利的情景是利率先上升后下降的情况。结合倾斜下的久期缺口可知，在前10年由于缺口为正，资产不敏感，此时利率上升是不利的情景。10年之后是负缺口，负债更为敏感。此时利率下行同样是不利的。因此在倾斜下的场景中，前期利率上升，后期下降的情况产生的风险资本是最高的甚至高于利率持续下降的情景。

（二）成本收益匹配

1.业内成本收益匹配普遍做法

目前成本收益匹配比较普遍的做法是分传统、分红、万能三种账户进行处理。

传统账户的负债资金成本与保证成本一致，一般为2%或2.5%，费改后不超过3.5%。右边是负债保证成本率，左边为资产收益率，此处会出现缺口。对于分红账户来说，负债资金成本包含保证利率与非保证利率（保户红利），将其与资产投资收益率进行比较，负债资金成本率中的保户红利成本由公司自行宣告决定，因此该部分留有一定空间，可以动态调整、核心管控。对于万能账户，其负债资金成本包括保证利率和非保证利率，这两者也即万能账户的结算利率。同样道理，结算利率的非保证利率部分也可以进行动态调整。

2. 成本收益匹配优化方案一：考虑风险调整

在此基础上，要对常规匹配进一步优化完善，一是资产收益率上要考虑风险调整，即风险调整后的投资收益率（简称 RAROC），要在综合投资收益率的基础上减去所占用的两方面资本影响，一是市场风险最低资本，二是信用风险最低资本，此处8%的系数是最新规则下的风险资本成本率，而欧“偿二代”为6%。

我们提出了两个改善方案，一是在风险资本上加入保险风险，二是在资本成本率上采用内含价值评估的资本成本率，使得风险调整与公司的价值相关联。

3. 成本收益匹配优化方案二：考虑股东收益

第二个成本收益优化匹配的方案是考虑股东收益，即从资产=负债+所有者权益的方面考虑成本收益匹配。一个保险产品要实现其价值，不仅要考虑负债端的资金成本率，还要满足股东要求，这样才能使资产负债的匹配与公司价值实现有机结合。

具体而言，对传统账户，是采用内含价值评估的投资收益率假设作为账户目标资金成本，跟踪投资管理缺口。传统账户分解为资金投资收益和股东收益。股东收益部分是一个假设，也可以根据实际情况进行相应调整。如果认为缺口过大导致不能收益，可以将股东收益下调抹掉缺口，但是此种措施对该产品的价值会产生负面影响。对于分红账户，除了考虑负债资金成本外，还需考虑股东分红。同理，分红账户可以动态调整股东红利成本和保户红利成本。对于万能账户，除了考虑负债结算利率外，还需考虑目标利差作为补充的要求利益，此处目标利差、结算利率也是可以动态调整的。

4. 成本与收益匹配经验分享  

行业普遍做法下的成本与收益匹配只考虑了负债成本，而没有考虑客户收益的情况，且每个账户均无缺口，但这种情况实际上过于乐观。以下是几个例子：

基于以上考虑，我们做出了第一次优化：考虑风险调整后的成本与收益匹配。假设不同账户市场与信用风险资本占资金应用的比例如下（资本成本率8%）：

使用优化后的方案计算，各账户成本收益匹配结果将会调整至如下图所示：

对于传统账户来说，RAROC计算之后要扣除3.1%的动态调整；分红账户的收益经过风险调整之后是3.3%，不足以覆盖成本缺口，此时就要考虑是否动态调整分红利率；万能账户需要做出1%的风险调整，它的RAROC是4.0%，也不足以覆盖成本率，在此情况下，需要采取动态调整非保证负债的措施。

对成本与收益匹配做出的第二次优化是考虑股东收益，从“资产=负债+所有者权益”角度匹配：综合成本率=保证成本+非保证成本+股东收益。

由图可见，传统账户综合成本在加入2%的股东收益后没有出现缺口，匹配仍有盈余；对于分红账户来说，加了1个点的股东收益后，这里出现了0.4%的缺口。对万能账户，也是加了1个点的股东收益后，也是出现了0.5%的缺口。所以在这个情况下，可以适当调整非保证负债以及股东收益，或两者同步下调。

（三）现金流匹配

在负债现金流预测部分，年度、季度和月度现金流预测是依赖报表阐述的结果，周预测是从一些清晰的历史数据来进行预测。与负债相对应的，在资产端有年度资产配置规划，同时结合市场情况拟定各品种资产配置节奏。在短期内，我们也会进行流动性缺口与趋势判断现金流管理，形成一个完整严密的现金流管理流程。

现金流匹配经验分享：周现金流预测+流程持续优化

周现金流预测是每周对未来四周的现金流进行滚动预测。负债端的预测包括两部分，一是有效业务的现金流预测，这一部分可以利用模型拷贝和预测，加上数据的校验，基本上比较固定，容易预测。二是渠道新单预测，这一部分会实时的随着经营环境、市场环境产生变化，波动较大，难以准确预测。再结合资产端的投资现金流预测，包括到期现金流以及利息收入等，两者结合成为未来四周滚动的现金流预测。最终结果会汇总到资产管理部门进行投资计划的合理安排。

同时我们也在持续优化现金流管理的流程，如安排流动性风险的应急演练，用以模拟流动性发生风险时的管理措施；同时优化流动性资产监测日报，按照流动性资产的可变现速度，将其分为不同的流动性级别，并建立流动性风险预警的阈值，如果风险突破阈值将会触发相关的管理行动；优化业务现金流预测方法，如严格按照权责发生制进行会计处理，避免失效保单和退保金的错配等，提高预测的准确性，以便为资产配置提供更有效的信息；另外还有完善各项目的流动性风险指标体系，使指标监测更加有效；以及逐步拓宽融资渠道等。

二、前沿探索

 当初资产负债管理模型设计动机是应股东要求以及流程的要求。后来我们发现资产端和负债端缺乏在模型上互相沟通的机制，因此决定搭建专业的资产负债管理模型。

 这个项目把资产和负债通过精算软件Prophet ALS关联起来，我们也希望过程中可以引入专业资产负债管理模块ALS以及专业随机经济情景ESG。模型建成之后，一是可以在ALS设定后进行资产配置；二是可以开展不同的投资交易策略研究；三是进行财务预测，包括偿付能力以及利润的预测，这一点目前大多是基于负债端的模型进行搭建，在资产端的投资假设是通过EXCEL来实现的，因此暂时未能很好的实现资产负债之间的互动。我们希望通过ALS模型在财务预测方面也能建立资产负债联动；另外红利分配方案和万能结算策略两部分在ALS模型下也可以发挥更大的作用。

另外我们进行了资产负债有效联动的技术处理。一是终了红利和保额红利的分红策略优化，除了使用资产份额建模外，进一步引入ALS在账户层面实现动态调整策略；二是万能账户管理，进一步探索万能特储的设立，建立健全的万能账户超额资金利差收入部分的划拨规则（即各子账户的资产超过负债部分转入股东账户）；三是资产配置以及投资策略研究，参考ALS模型预测结果，制定更加合理的资产配置以及投资策略。