随机模拟方法
所谓模拟是指用电子计算机对真实经济系统在一定环境下各要素的相互作用，进行有条件的模仿试验，并求得数值解的一种数量分析方法。正如前面所说，在现实经济生活中直接进行实验，或者是不可能的，或者是得不偿失的，而根据实际问题建立模型，并利用模型进行试验，比较不同后果，选择可行方案，不失为有效的代用方法。同时，由于经济数学模型日益增大和复杂化，并且要更多地考虑非经济的影响，已不能用数学运算达到准确的分析解，而需要通过电子计算机模拟，用数值运算达到数字解。综合这两方面可以看出，模拟已使间接实验成为可能，也为模型求解提供了新的方法。随机模拟不同于求解确定性的、静态的线性问题的数学解析法，能比较真实地描述和近似地求解复杂系统的问题。随机模拟又不同于专门研究系统运行状况的，常用的有很大局限性的真实的实验法，它能在真实系统建立前进行可能办到的、经济方便的有限实验。进行随机模拟的基本步骤包括确定问题、收集资料、制定模型、建立模型的计算程序、鉴定和证实模型，设计模型试验、进行模拟操作和分析模拟结果。这里说的模型必须是“模拟模型”，一般来说，“随机模型”比确定性模型、“动态模型”比静态模型、“非线性模型”比线性模型更多地使用模拟方法来分析和求解，而成为模拟模型。随机模拟模型比较灵活，它通常并不用来求最优解，但却可以回答“如果在某个时期采取某种行动，对后续时期将会产生什么后果”等一类的问题。
国内著名信息经济学者乌家培教授认为，随机模拟的作用表现在：能对高度复杂的内部交互作用的系统进行研究和实验能设想各种不同方案，观察这些方案对系统的结构和行为的影响；能反映变量间的相互关系，说明哪些变量更重要，如何影响其他变量和整个系统能研究不同时期相互间的动态联系，反映系统行为随时间变化而变化的情况；能检验模型的假设，改进模型的结构。他同时也认为，随机模拟的局限性表现在：随机模拟运用范围只限于能考察的情况，一旦出现不能模拟的特殊情况时，就会发生困难；它的规模很大时，较难取得资料相模拟细节成本高、费时间、工作复杂。北美地区的精算师对前面所说的“情景分析”方法应当是十分熟悉的，即便在70年代金融市场利率震荡以前，他们就已经开始使用此种模型方法了。例如，在美国社会保险体系中，情景分析的方法就已经被用来预测三种情景下社会体系的财务状况。对精算师而言，“情景分析”方法的优势之一是，只要实际结果落于预测区间内，精算师便回避了因为不准确的点估计而要受到的批评。但是，对政策制定者而言，这样的情景测试方法的帮助是有限的，因为它无法提供各种结果出现的可能性。尽管未来的不确定性也得到了某种程度的反映，但预测结果的区间是如此广泛，使得基于此数据的决策意义不大。而随机模拟提供的信息，理论上要优于情景分析。比如，在使用情景分析方法来评估保险公司偿付能力水平时，测试结果仅体现在某特定或某系列事件发生的情形下，保险企业是否生存。而随机模拟方法却能就事件后果的整个区间内提供有用的信息，所以，目前在北美地区流行的动态财务分析模型，通常是以随机模拟模型为基础的。
动态财务分析模型的构成要素分析
从财务管理的角度来观察，企业资金面临两大类风险：“资产负债风险”和“经营风险”。前者影响“资产”和“负债”的价值。例如，利率升高会减少企业年金所持有的债券价值；不利的灾害情形则会增加未来的损失准备金等。而后者，企业年金“经营风险”也由两部分组成，即“缴费风险”和“投资风险”。构建企业资金“动态财务分析模型”的本质，实际上就是要在规划期间内对企业资产负债表和经营状况表进行定量的预测和规划。因此，“动态财务分析模型”的构建也应当由“资产”、“负债”、“缴费”和“投资”这四大模型要素组成，而所有影响这四大模型要素的风险因素都应当加以认真考虑。值得注意的是，上述四大模型要素之间是相互交织的。例如，利率的提高会降低债券的价值，但同时却可能提高其他投资的收益，此外，利率的提高通常也伴随着通货膨胀率的增加，而通货膨胀实际上还和证券回报率以及恶化的经济环境有直接关系。总之，在构建动态财务分析模型时，割裂“资产”、“负债”、“缴费”和“投资”这四大要素的做法，是片面的和不理智的。但是，合理的模型毕竟只是现实的简化反映，公司动态财务分析模型也不例外，试图预测所有的可能或风险状况是不现实的，因此，在动态财务分析模型中，只能考虑和包括与公司经营或财务状况最为相关的因素，而且并非所有的风险都能够或应该建立模型，还应当考虑该风险因素是否可以量化。例如，导致公司偿付能力不足的重要因素之一就是“管理欺诈”，但要想量化此风险，就目前的技术和理论水平而言，是不现实的；因此，对于此种目前无法量化的风险，只能暂时排除于模型之外。
此外，构建动态财务分析模型还应当要明确该模型的使用目的，因为动态财务分析模型可以适用许多领域(如财务预测、战略决策，资产负债管理，资本充足性测试等)，所以必须在构建之初即明确其目的。例如，如果动态财务分析模型仅是设计用来进行偿付能力水平测试，那么就应当回答公司陷入财务困境的频率究竟如何。如果模型设计妥当，就应当可以提供这样的信息，比如是何种因素导致企业的财务困境，以及关键性财务变量的分布等等。假如一次期末盈余分布状态源自10000次随机模拟的结果，如果其中有10次结果是不能接受的，那么就应当确定导致此结果的特定原因，也许导致这10次结果的主要原因是利率水平的升高，那么公司管理层就应当明确，对公司所面临的利率风险进行套期保值，也许就是减少自身财务危机的最佳途径。
动态财务分析模型的构建步骤
1、确定目标
动态财务分析的第一步是由公司董事会明确公司的目的、经营目标、约束条件和风险容忍程度，从而据此确定评价各种战略方案优劣的标准。它使管理层集中关注影响公司的重大事项，以及对这些事项进行相互沟通。可以量化的经营目标通常是：期望的股东盈余(Shareholder’s Surplus)及其标准差；期望的股票持有人盈余(认可资产与认可负债之差)(Policyholder Surplus)及其标准差；公司的期望经济价值(Economic Value)及其标准差等。
2、收集数据
确定分析目标后，必须对外生变量的历史经验数据进行收集，以便对其未来状况做出预测。DFA需要大量有关公司主要风险的可靠数据，并使这些数据随时可以被提取，因为DFA分析的质量依赖于所使用数据的质量。仅仅想查找出公司最重要的风险就需要大量的时间与努力，这是因为存在于不同部门的不同风险的数据通常都是不完全的，而且因可能存在的方式不同，可能不易获得或者不适宜进行分析(例如，一堆凌乱的文件)。许多公司越来越多地以电子方式获取和存储信息，这使得DFA获取数据变得越来越简单。
3、模型参数化
模型参数化是对模型中的随机因素(比如实际GDP增长率、利率水平等)进行假定。用于模拟经济变量的模型，通常由时间序列的回归分析得出，或者已经被普遍接受(比如，股指收益率满足对数正态分布，股价运动表现为伊藤过程等)。模型参数化要求一要确定初始条件，二要确定模型参数。
4、生成模型结果
这一步主要是上机操作。当然，使用者必须理解DFA所使用的模拟技术及其缺陷所在。
5、分析模型结果
DFA可以依据公认会计准则、监理会计准则、税收基础和经济价值基础，分别生成财务报表。如果预算期为5年，做20种不同的模拟，我们就会有400张报表。因此，DFA分析能否成功取决于能否把如此多的数据加工浓缩成简洁明快的形式。
6、敏感度测试
敏感度测试是为了验证模型的结论并非是某一随意的假设，或随意取出的某一组情景。敏感度测试的做法是固定其他变量，每次只变动一个变量的数值，测试该变量对目标值的影响程度。经常进行灵敏性测试的变量有利率、股指收益率等。如果已知变量之间的相关关系，那么，以上变量的联合影响也可以通过敏感度测试进行评估。
7、呈报结论
DFA经常要做上千次模拟，所以DFA的结果必须以简洁明快、易于理解的方式呈报给公司最高管理层。报告应满足以下要求：一是明确每一步的重点；二是明确各模型的前后逻辑关系，以便增进管理层对模型的理解；三是结果要简洁。
使用DFA模型可以使我们对商业策略潜在的风险和收益有更深入的了解，DFA模型与老式的仅考虑关键比率的财务分析方法相比可以说是一个新的里程碑。实际上，DFA模型是基于现金流的整个商业策略进行建模的一个可行办法。通过它可以对影响企业财务状况的各种随机变量和它们之间的关系细节进行详细的考察。DFA可以适应不同的目标，也可以对不同的管理单元(缴费、投资、计划、预算等)有所侧重。
但值得指出的是，DFA模型不可能完全捕捉现实商业环境中的复杂性。必要时，在建模过程中我们可以集中注意力于模型可以反映的某些特征。然而，即使是在一个中等规模的DFA模型中，事先估计的参数数量和模型涉及的随机变量数量无疑是相当多的，对这些参数的处理也要耗费相当多的工作量。而且，从模型得到的结果与模型设置时采取的假设有很大的关系。一个关键问题是：DFA模型到底应该有多大多复杂?做任何事情都要付出代价，由于人们都不情愿使用不透明的黑箱，所以如果一个简单的模型可以输出合理的结果，多数人就会选择这种模型。另外，越简单的模型越符合直觉，并且可以容易的评估特定变量的影响，对不确定性和近似性的正确理解与控制是使用DFA模型的关键。
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