Для каждого уровня риска существует максимальная величина дохода, которую невозможно превзойти, поскольку достигнута эффективная граница. Однако точное положение эффективной границы не известно. Нельзя с полной определенностью сказать является стратегия действительно эффективной или нет. ДФА не обязательно является методом, который позволяет определить оптимальную стратегию. Предназначением ДФА, в первую очередь, является сравнение различных стратегий в терминах “риск – доход”. А сравнение стратегий может привести к совсем другим результатам, если мы изменим способ измерения риска или дохода. Различные способы измерения могут приводить к тому, что различные стратегии будут признаны наилучшими. Это мы проиллюстрируем в Секции 4.

Хотя эффективные границы являются хорошим средством для представления результатов ДФА, поскольку они хорошо известны специалистам, нужно сделать несколько критических замечаний в их адрес. В Cumberworth, Hitchcox, McConnell, Smith [10] было установлено, что при использовании эффективных границ встречаются ловушки, которых нужно опасаться. Эти авторы отмечали, что во-первых, обычно при построении эффективных границ используют способы измерения риска, которые смешивают систематический риск (не диверсифицируемый для акционеров) с риском несистематическим, что затуманивает перспективы для акционеров. К тому же эффективная граница может дать неверный совет, если мы используем ее для принятия инвестиционных решений при условии, что систематический риск не исключен из уравнения.

Достаточно близкой к ДФА является концепция проверки платежеспособности, когда состояние финансов компании оценивается с точки зрения перспектив страхователей. Основной идеей при проверке платежеспособности является оценка числового значения вероятности того сможет ли компания выполнить в будущем свои обязательства. Это эквивалентно определению необходимой величины капитала при заданном уровне риска, которому подвержена компания. Например, имеет ли компания достаточно капитала, чтобы удержать вероятность потери 100a% капитала ниже заданного уровня при имеющихся застрахованных рисках? ДФА дает нам полное распределение будущего капитала. Из этого распределения для каждого значения a мы можем определить вероятность потери 100a% капитала. Следовательно, ДФА может служить инструментом проверки платежеспособности. Больше информации о тестировании платежеспособности вы можете почерпнуть в Schnieper [37] и [38].

Большинство ДФА моделей состоят из трех основных частей, показанных на рисунке 1.2. Стохастический Генератор Сценариев выдает реализации случайных переменных, которыми являются важнейшие величины влияющие на результаты работы компании. Реализация случайной переменной в ходе испытания соответствует выбору некоторого сценария. Вторым источником данных являются специфические характеристики бизнеса компании, например средняя величина убытка для отдельных групп страховых полисов и отдельных лет продажи этих полисов; а также предположения о значениях параметров модели, например средняя долгосрочная процентная ставка в реверсивной модели процентной ставки. Сюда же входят стратегические предположения, например инвестиционная стратегия. Последним блоком подели являются ее выходные данные, которые могут быть проанализированы менеджерами, дабы улучшить стратегию компании, т.е. сделать новые стратегические предположения в модели. Этот процесс можно продолжать до тех пор пока менеджмент не убедится в превосходстве одной из стратегий над всеми другими. Как отмечалось в Cumberworth, Hitchcox, McConnell, Smith [10] интерпретация результатов является недооцененной и даже игнорируемой частью ДФА моделирования. Например, эффективная граница оставляет нам выбор из множества одинаково эффективных стратегий. Но менеджерам нужно выбрать только одну из них, и этот выбор основывается на предпочтениях менеджеров, т.е. их функции полезности, что вовсе не означает оптимальности выбора в каждом случае.