现金流匹配模型
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现金流匹配模型（Cash Flow Matching）
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Elton和Gruber在他们的文章“Optimal Investment Strategies with Investor Liabilities”中，重新检验了各公司在负债不同的情况下的资产组合管理问题。他们发现，负债不同的公司，其管理者一般是将其资产分成几个部分，一部分是日常运营账户，一部分是免疫账户，还有一部分是现金流量匹配账户。在重新考察了CAPM的期望—方差方法后，他们认为，“有一点必须特别注意，不同的投资者可能面临不同的效率前沿，不仅仅是因为他们有不同的理念，而且，与传统分析结果的不同，还是因为他们有着不同的负债”“当资产是均衡定价时，一个企业精确的资产负债匹配的特定效率前沿将退化为一个点”。
Elton 和Gruber得出结论，“如果所有的资产都是均衡定价的，则没有投资者愿意采用免疫（即久期匹配）策略，除非是现金流量匹配的资产组合。另一方面，如果有一些资产不是均衡定价的，那么以现金流量匹配法匹配一部分资产与负债，同时以免疫法投资一部分资产组合但现金流量并不匹配，这种方法总是有利的。”
据此Elton 和Gruber提出建议，认为最优资产负债管理策略应该是在现金流量匹配限制下的最优化，他们说“既然现金流量匹配是唯一能免除负债的剩余风险的办法，我们当然应该这样做”。最好的解决办法就是对所有意义的资产/负债路径都进行精确的现金流量匹配。
注意，现金流量匹配是久期匹配的充分条件，现金流量匹配的资产组合一定是久期匹配的，但很多久期匹配的资产组合期现金流量并不匹配。
在保险行业中，该技术认为保险公司可通过维持负债的现金流量与资产的现金流量相同以规避利率风险。具体而言，保险公司在保险投资中应购买到期日与负债到期日一致的公债。从理论上看，该种技术能有效规避利率风险，但并不具有可操作性，体现在：
一是现金流量的不可预测性。对一家寿险公司而言，保单持有人和领受养老金者有嵌入式选择权（embeddedoptions），选择权的行使将改变原先的现金流量预测。
二是过分强调匹配将丧失保险投资的灵活性。为达到资产与负债在现金流量上的精确匹配，保险公司不得不接受比稍微不匹配情况下更低的债券收益水平。而事实上现金流量的不可预测性使资产与负债难以在现金流量上做到长期的精确匹配。因而按此技术进行风险管理不仅无法在保险投资中取得较高收益。而且难以真正做到有效规避利率风险。
三是如果能准确预测未来市场利率变动，保险公司不必拘泥于现金流的精确匹配，否则将丧失巨大的投资收益、进而可能在竞争激烈的保险业中被淘汰。
Elton和Gruber虽然提出了最佳ALM方法应该是在现金流量匹配限制下的最优方法，但他们并没有在理论上指出如何才能达到这个目标。而在实际中，由于众多原因的限制，现金流量匹配和久期匹配都难以实行。这些限制因素包括：
首先，现金流量很多时候存在不确实性，当然在对资产和负债进行现金流量匹配时就不可能，计算某项资产的久期也很困难。现金流量的不确定性在保险公司里是常见的。例如在寿险业，期付保单的持有人随时可能退保，这种不确定性就会改变公司预期的未来现金流量，而死亡率因素也会使未来债务的支出时间和数量存在不确定性。非寿险业的不确定性更大，承保业绩、医疗保健成本、自然环境的变化都会影响公司未来现金流量。即使对于非保险业金融机构，其资产负债现金流量也存在不确定性，比如一般金融机构普遍持有的抵押债券和股权。
其次，即使现金流量有可能可以匹配，也会给公司带来太多的限制，从而削弱公司的竞争力，从而使公司不愿意采取这种策略。例如，要使资产和负债的现金流量精确匹配，公司的收益可能会低于有轻微不匹配情况下的收益。还有一些其他因素可能限制现金流量匹配和久期匹配策略的应用。
