復雜金融產品設計方法范文

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一、復雜非實體產品的定義

根據現(xiàn)代營銷學之父——菲利普·科特勒(PhilipKotler)的觀點,產品是市場上任何可以讓人注意、獲取、使用、或能夠滿足某種消費需求和欲望的東西。它既包括具有物質形態(tài)的產品實體,又包括非物質形態(tài)的利益。現(xiàn)代市場營銷理論認為,產品可分成有形產品(實體產品)和無形產品(非實體產品)兩類。

現(xiàn)代產品具有客戶需求復雜、產品組成復雜、產品技術復雜、制造過程復雜、項目管理復雜的特性,可稱為復雜產品。

現(xiàn)代金融服務業(yè)如保險、證券和銀行等相關企業(yè)提供的產品一般也具有組成復雜、功能復雜和行為復雜的特性,但以服務契約形式而非實體形式,可以定義為復雜非實體產品。

產品設計的最終目標是面對客戶的選擇性市場需求,將基于市場細分的需求概念轉化為高質量或低風險的產品,最大限度地滿足客戶持續(xù)變化的需求。復雜實體產品的設計要求產品是在滿足功能需求的基礎上,要求以最快的上市時間、最好的質量、最低的成本、最好的服務、產品創(chuàng)新和最佳的環(huán)境保護。

金融服務產品是非實體產品,其最重要的問題是產品的風險性。與實體產品的質量類似,控制產品的風險也就控制了產品的質量。復雜金融產品的特性主要表現(xiàn)在其風險的復雜性,所以其設計和仿真方法也就具有復雜性。

二、金融產品設計涉及的技術和設計過程

1.金融產品設計涉及的技術。在實體產品的設計中,提出了生命周期的概念,其目的是研究產品的市場戰(zhàn)略和設計,涉及的內容涵蓋市場分析和設計開發(fā)。包含從產品的需求分析、概要設計、詳細設計、制造、銷售、售后服務、直到產品報廢回收的全過程。軟件產品也不例外,軟件生存周期涉及的內容也包括從問題定義、可行性研究、需求分析、軟件設計(概要設計和詳細設計)、編碼、調試和維護。

與復雜實體產品類似,復雜非實體產品的生命周期涵蓋產品的需求分析、概要設計、詳細設計、售前服務、銷售、售后服務和產品終止等階段和相應指標。其管理技術也是為滿足產品上述指標發(fā)展起來的。

2.設計過程。金融業(yè)是百業(yè)之首,金融領域的產品涉及到銀行、證券和保險等方面。需求分析是復雜金融產品設計的第一步。

(1)需求分析階段。需求分析階段要解決的問題,是讓用戶和金融機構共同明確將要開發(fā)的是一個什么樣的系統(tǒng),其過程包括:

①詳細聽取客戶的反映,確定產品需求,是需求獲取的第一步;

②市場研究,包括市場規(guī)模調研,確定市場需求并聽取分銷渠道的反映;

③相關產品跟蹤調查,確定產品的競爭力因素,是需求提煉的過程。

(2)概要設計階段。需求分析階段以后,進行產品的概要設計。這一階段有兩項關鍵活動,即預測產品的風險和全面可行性分析。

風險來自兩個方面。首先是金融產品和服務本身所包含的風險,其次為控制和轉移風險的方法。前者是從金融產品(服務)的風險需要出發(fā),從產品交易雙方進行分析。后者是分析如何控制、轉移風險。

(3)詳細設計階段。詳細設計是制定完整詳細項目計劃、細化產品原型、定義產品詳細特征、產品對系統(tǒng)和管理的影響以及培訓方案。

詳細設計的主要內容是產品定價。產品定價是概要設計的繼續(xù),包括定價原則;定價前提的假設條件和經營管理成本對產品成本的定價三個方面。

(4)銷售和售后服務階段。這一階段的主要工作是業(yè)務的風險評估和控制。相當于軟件生命周期中的維護階段,其目的是使金融產品在整個生存周期內保證滿足用戶的需求和延長產品使用壽命。

這一階段中的業(yè)務監(jiān)管過程是基于事后的經驗。將既成事件作為歷史或經驗數(shù)據,建立監(jiān)管模型,或對原有的模型做出調整,從而達到監(jiān)管的目的。

3.復雜金融產品設計的仿真技術。目前,仿真科學與技術在經歷了上個世紀后50年的飛速發(fā)展后,已成功地應用于航空航天、信息、生物、材料、能源、先進制造等高新技術和工業(yè)、農業(yè)、商業(yè)、教育、軍事、交通、經濟、社會、醫(yī)學、生命、娛樂、生活服務等眾多領域。由于計算機技術的高速發(fā)展,科學計算和計算機仿真已經成為科學研究中除理論研究和科學實驗以外的第三種方法。現(xiàn)在,建模與仿真技術和高性能計算技術相結合,正成為繼理論研究和實驗研究之后的第三種認識和改造客觀世界的重要方法。仿真技術毫無例外地可用于復雜金融產品設計中。

(1)建模:仿真的意義在于模型的有效性,因此用仿真的方法來研究復雜系統(tǒng),首要問題是對研究的目標對象建立合理的仿真模型,即建模,它是仿真中最基本的工作,數(shù)學模型的建立必須有數(shù)學知識的支持。將研究對象符號化、公式化,形成理想化的數(shù)學方程式或具體的計算公式,然后在數(shù)學語言的規(guī)范內進行邏輯推導、運算、演算和量的分析,形成數(shù)學模型,從而對研究對象形成數(shù)學解釋和預測。其次,各類仿真算法也需要數(shù)學方法作為基礎。

因此,仿真科學與技術的進一步發(fā)展離不開數(shù)學模型和數(shù)學工具,特別是復雜產品的仿真,更依賴于PETRI網絡,神經網絡,混沌理論,模糊理論等新的數(shù)學理論。隨著數(shù)學的發(fā)展,能夠更好地為仿真所用,強有力支持仿真科學與技術。

模型的建立還依賴于豐富的數(shù)據資源,數(shù)據倉庫(DataWarehouse,DW)的方法就為建模和仿真提供了一個有效的環(huán)境。我國金融企業(yè)經過10多年的信息化建設,建立并積累了大量的數(shù)據資源,基于數(shù)據倉庫的建模和仿真是一個個值得注意的研究領域。

(2)選擇合理的仿真算法:猶如算法是計算機程序設計的核心一樣,仿真算法同樣是仿真過程的關鍵。以金融領域為例,現(xiàn)代金融工程的技術內容主要是基于信息系統(tǒng)的分析和綜合對象的建模和仿真分析,其方法在股票、期權、外匯和期貨等領域得到了廣泛的應用。例如,對非實體產品具有風險的復雜不確定性的特點,用確定性方法給出近似解十分困難。擅長對隨機問題進行仿真的MonteCarlo方法,就是解決這類問題的一種特殊數(shù)值方法

(3)仿真優(yōu)化:分析金融產品的數(shù)學模型的性質可知,在同一個問題中經常會出現(xiàn)非線性、不確定性和最優(yōu)化問題。因此,優(yōu)化的核心問題也是最大限度地降低產品的風險,優(yōu)化風險結構,達到控制風險的目的。近年來,隨著計算機技術的發(fā)展,涌現(xiàn)了各類仿真優(yōu)化理論和算法。例如,模擬自然界進化過程的進化算法、遺傳算法和蟻群優(yōu)化算法都已成為解決復雜優(yōu)化問題的重要方法。