中文摘要：

资产负债管理（ALM）是保险公司管理的核心内容，其所要实现的目标众多，且目标之间或相互冲突、或不具有共度性，由于技术的局限，传统的ALM技术只关注资产管理或者负债管理本层级能够实现的目标，不能从更高层次实现保险公司资产负债管理的功能。本课题拟在对保险公司资产负债管理理论和多目标理论深入分析的基础上，选择保险公司资产负债管理目标和设定约束条件并量化，构建多目标规划的随机资产负债管理模型，利用情境生成技术和智能算法求解上述模型并做模拟分析，旨在提高保险公司管理决策能力。预期得到结果在随机的多目标资产负债管理模型的构建和模拟求解的基础上，得到保险公司最优的资产配置策略，进而实现多种管理目标。同时，根据保险公司的类别规范目标的选择与权重，利用上述模型给出投资策略和发展战略的相关建议。

结论摘要：

资产负债管理（ALM）是保险公司管理的核心内容，由于技术的局限，传统的资产负债管理技术大多是单目标的最优决策模型，这种模型只关注资产管理或者负债管理本层级能够实现的目标，不能从更高层次实现保险公司资产负债管理的功能。实际上单一目标的决策并不是最优的，包含多种决策目标的管理决策体系将是更加合理的。保险公司的资产负债管理具有多目标属性，其所要实现的目标众多，且这些目标或相互补充，或相互矛盾，或相对独立、或不具有共度性，因而无法利用单目标决策手段处理。另外，静态的多目标资产负债管理模型并不具备良好的预测能力，且可能造成较高的使用成本。而随机资产负债管理模型能够根据市场的随机变化特征作出有效决策，尤其是在应对金融危机的背景下，如果能够将多项目标、市场的随机变化特征等同时纳入到决策过程，将显著增强保险公司抵御风险的能力。多目标规划是一种能够同时实现多个目标的数学优化方法，能够从整个保险公司经营全局的角度构建模型或建立某种资产负债管理技术，从而可以有效地协调目标之间的冲突性，在更高的层次完成经营决策。本项目在多目标规划的全新视角下，在对不同的随机资产负债管理模型进行重新梳理的基础上，给出随机资产负债管理模型的基本框架，并在探寻保险公司资产负债管理多种目标的前提下，构建基于多目标规划的随机资产负债管理模型和资本管理模型，利用情景生成技术和智能算法求解上述模型并做模拟分析，得到保险公司最优的资产配置策略和最优资本规模策略，完善保险公司资产负债管理技术，实现多种管理目标，帮助不同类型的保险公司在更高的层次上管理资产负债，实现公司更高层面的目标，降低破产风险，提高公司的战略管理及决策能力。本项目的研究内容和主要研究成果包括本项目首先梳理了资产负债管理理论与多目标规划理论，特别是对随机资产负债管理模型进行了分析和总结，在探讨保险公司资产负债管理的目标选择的基础上，给出了保险公司目标层级和约束条件，分别对寿险公司和产险公司构建了基于多目标规划的随机资产负债管理模型，并利用情景模拟技术和智能算法对上述模型进行求解，得到了该模型的非劣解集（Pareto最优解集），或者利用权重等方法得到了最优解，并对结果进行了模拟分析。同时，构建了基于多目标规划的产险公司随机资本管理模型并给出求解结果，同时讨论了同时考虑资本规模和资产配置最优的多目标模型，实现了资本规模和资产配置的最优策略。