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第五章 結論與建議
結論
本研究欲探討在IFRS 9 與 IFRS 17 規範實施後，多數資產與所有保險合約負 債同步採用公允價值衡量時，假設其他條件不變，模擬利率與股票市場變化，壽 險公司藉由模擬的情境隱含之訊息，調整現在股票與債券投資在不同會計分類的 比重，以達到破產機率低、損益波動與權益波動皆低的同時，仍可維持獲利。
本研究以台股加權股價指數歷史資料配適 GARCH(1,1)模型、以台灣公債市 場殖利率資料隱含的Svensson 利率模型參數來配適 VAR 模型，而負債組成設定 為造成利差損情形最明顯的終身壽險，藉由上述模型模擬未來三年資產負債變化，
進而檢視第三年末資產負債分布情形，並且以數個指標代表隱藏的意義，接著透 過不同權重產生各個指標的數值並比較其差異，最後設定目標函數，試圖了解各 項指標對資產配置決策的影響程度。
以下提出本研究基礎模型的模擬結果：
1. GARCH(1,1)模型穩健性強，通過所有檢驗，然而，模擬的股票投資報酬 率偏低，但投資報酬率標準差大，仍有相當程度的可能獲得高額報酬，
惟因本研究不考慮對股票市場的看法，亦不納入特定投資策略，僅呈現 股票長期投資的模擬結果，意即若長期持有國內股票部位，投資報酬率 不一定高。
2. 利率模型未臻完美，30 年期債券利率為 2%，雖然尚屬合理，仍略低於 歷史數據，而標準差高於歷史數據；殖利率曲線後段接近平滑，因未設 定Ultimate Forward Rate。
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3. 將利率模型搭配終身壽險之設定，得到若以利率的三年移動平均計算保 險合約負債的公允價值，與以財務報導日之利率期限結構計算之保險合 約負債公允價值相比，其平均值與標準差將大幅下降，此方法可有效減 緩IFRS 17 對壽險業經營的衝擊。
以下提出本研究給定各項會計分類不同權重下資產負債模擬結果：
1. 所有資產投資股票，破產機率最高，亦高於所有資產投資債券AC。
2. 若保險合約負債透過三年移動平均利率衡量其公允價值，破產機率降低，
業主權益變動也降低。
3. 全投股票的權益變動與破產機率最高、部分 AC 次之、全投債券最低；
但當股債皆有部位再同時轉移相等比例至AC 時，從股票轉移至 AC 對 權益波動的影響多於從債券轉移至AC 對權益波動的影響，權益波動結 果會降低；而從股票轉移至AC 對破產機率的影響低於從債券轉移至 AC 對破產機率的影響，破產機率結果會提高，主因為債券與負債變動之成 因同樣為利率，能夠抵銷負債變動，以及股票投資變化較大。
最後呈現本研究設定多項指標並組成目標函數後，得到的結果：
1. 若願意承擔破產機率提高且權益變動增加的代價，並以追求降低 ROA 的變動和提升 ROA 為目標，最佳配置為 80%放在債券且透過 FVTPL 衡量，20%放在股票且透過 FVTPL 衡量，與全部投資債券且分類至 FVTPL 的結果比較，ROA 標準差降低且 ROA 提高。
2. 當決策的目標函數中存在ROA 與 ROA 標準差，將驅使權重從 FVTPL 轉移至 AC；若函數中存在 ROA 與權益標準差，將驅使權重移動至債 券部位，因AC 組成無法抵銷負債變動；若函數中同時存在三者，則將 驅使權重移動至債券的OCI 而非 AC。
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3. 若決策目標函數包含ROA、ROA 標準差、權益標準差與破產機率，權 益標準差將驅使權重分配至債券部位，破產機率將驅使股票投資權重降 低，而ROA 標準差將使權重移動至 OCI，此為各項指標與權重的動態 關係，可作為壽險公司資產配置的參考。
建議
本研究模擬之基礎為股票投資模型、利率模型與保單，架構為 IFRS 9 與 IFRS17，未來發展的研究方向可從上述提及之基礎或規範內容進一步分析：
1. 本研究之股票投資模型未考慮對未來看法或特定的投資策略，也不考慮 股利收入，而本研究於第二章曾提及壽險公司在面對資產負債多數透過 公允價值衡量之際，仍應以其對股票市場的理解，適時將有潛在獲利機 會的標的分類至透過公允價值衡量的項目，以調節損益表上的利潤，對 照本研究之模擬結果，顯示股票投資長期而言平均報酬過低的情形，可 能會有更多元的資產配置結果。
2. 本研究以VAR 模型模擬 Svensson 參數的結果未臻完美，若使用進階的 模型將更能捕捉參數本身在時間序列上的性質，也就能轉換成更準確的 利率；而在本研究之中，與利率關係甚遠的債券和終身壽險，其相關設 定也可獲得更有彈性的應用，如將債券設計為有票息，或是納入定期壽 險，如此將更貼近實務經營。
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3. 本研究藉由模擬利率與股票市場變化，得到未來三年的損益和業主權益 分布，從隱含的指標回推現在應配置於股票和債券的比重，以達到損益 和業主權益波動最小、破產風險最小且儘可能提高損益的資產配置策略，
並未考慮經過一段時間後實際情形與模擬結果的差異，而重新調整各部 位的權重，若能加入此動態調整之手法，將使資產配置更具彈性。除此 之外，目標函數的設計亦是值得研究的層面，尤其是藉由各種權重組合 產生的業主權益變動差異過大，若納入適合調整此項目的方法，各指標 之間的抵換效果將更豐富。
4. 本研究以 IFRS 9 為資產面主要架構，主要探討不同分類影響損益和資 產負債表的可能結果，然而，並未將IFRS 9 的減損規範加入實作，未來 可納入信用利差模型，延伸討論當信用風險增加時，檢測提列預期信用 損失對壽險業資產配置的影響。
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參考文獻
中文部分
金融監督管理委員會國際財務報導準則下載專區，上網日期106 年 11 月 28 日，
檢自：http://163.29.17.154/ifrs/index.cfm?act=ifrs_2016
財團法人中華民國櫃檯買賣中心債券市場資訊殖利率曲線與技術手冊
高渭川、周寶蓮，2015。《國際財務報導準則第四號(IFRS 4)-保險合約會計第二 階段研究案》（金管會委託研究計畫 10403-0008）。台北：金融監督管理委員會保 險局。
英文部分
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Pooter, M. D., 2007, Examining the Nelson-Siegel class of term structure models (No.
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from:http://www.ifrs.org/Meetings/MeetingDocs/ASAF/2015/December/1512-ASAF-11-The-overlay-approach.pdf
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An option for presenting the effect of changes in discount rates, Retrieved May 28 2017, from:http://www.ifrs.org/Meetings/MeetingDocs/IASB/2014/March/02E%20IC%20O