对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析.docx

1、对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析对影响人身保险保费收入诸因素的计量分析 本文用计量经济学的方法对影响人身保险保费收入诸因素进行分析,试图通过实证数据考查各因素影响的程度,希望我们的模型及结论能为有关部门的决策提供参考. 一,人身保险有关理论简介 人身保险是以人的生命或身体为保险标的的保险,兼具保障与储蓄两大功能. 影响人身保险保费收入的因素主要有: 1,国民经济发展水平.（国民经济发展水平越高,人们的收入越多,有更多的钱购买保险,一般来说保费收入也越多）. 2,商品经济发展程度.(商品经济的发展程度与保险需求成正比，商品经济越发达，则保险需求越大，反之，则越小。在我们的分析中，运用了进口

2、额来反映这一因素。) 3,国民保险意识(作为一种科学的风险管理工具，保险必须首先要为人接受才能发挥出应有的作用，一国国民风险意识尤其是树立运用保险机制来管理风险的意识对于保险业的发展也起着重要的作用) 4,利率(利率的替代效应，保险与银行储蓄一样都是国民的一种投资方式，当银行利率高时人们会选择更为稳健的投资方式将钱存在银行而不会去买保险，从而影响保费收入。) 5,其他.如制度,人口数量和结构 二,模型及有关说明 1,我们用GDP衡量经济发展水平,模型中用X表示.用进口额衡量商.间接反映S国民保险意识也可通过.表示S模型中用,品经济发展水平用I表示利率.模型中的数据均为实际数据,具体见下表. Y

3、 人身保险保费收入(亿元) X GDP （亿元） S 进口额(亿元) I 利率(%) obs Y X S I 11962.50 7.200000 1987 1614.200 24.99300 8.640000 14928.30 1988 2055.100 37.50000 11.34000 1989 16909.20 2199.900 19.58000 8.000000 2574.300 18547.90 28.41000 1990 3398.700 21617.80 7.560000 1991 41.41000 4443.300 26638.10 7.560000 64.29000 1992

4、 34634.40 1993 5986.200 144.0700 10.98000 1994 46759.40 163.4000 10.98000 9960.100 11048.10 204.2000 58479.10 1995 10.98000 324.6200 67884.60 1996 11557.40 7.470000 600.2400 1997 5.670000 74462.60 11806.50 1998 78345.20 3.780000 747.7000 11626.10 13736.50 82067.50 872.1000 1999 2.250000 89442.20 997

5、.5000 2000 2.250000 18639.00 2001 95933.30 2.250000 20164.20 1424.000 2、建立回归方程: Y=C+B1X+B2S+B3I+U 用OLS法进行回归,结果见下表: Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/08/05 Time: 20:36 Sample: 1987 2001 Included observations: 15 Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic 0.7746 X -0.001488 0

6、.005070 -0.293479 0.0485 0.024051 2.218281 S 0.053351 0.0020 -57.59692 I -4.023086 14.31660 0.0407 171.7342 398.1295 C 2.318289 379.6009 Mean dependent var 0.938880 R-squared Adjusted R-squared 0.922212 S.D. dependent var 442.7860 12.69347 S.E. of regression Akaike info criterion 123.4956 12.88228 S

7、um squared resid Schwarz criterion 167762.8 56.32509 Log likelihood F-statistic -91.20100 0.000001 Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) 1.950094 T(B1)不显著,F显著,可能存在多重共线性.计算相关系数矩阵： I X S -0.705918 X 1.000000 0.973767 1.000000 -0.667927 S 0.973767 1.000000 -0.667927 I -0.705918 由此看出;X与S之间存在高度线性相关,建立回归方程

8、 X=C+BS+U作辅助回归. 用OLS法回归,得下表: Dependent Variable: X Method: Least Squares Date: 05/09/05 Time: 22:32 Sample: 1987 2001 Included observations: 15 Prob. Variable Coefficient t-Statistic Std. Error 0.0000 15.42972 S 4.853451 0.314552 0.0567 6915.605 2.091480 C 3306.560 0.948223 R-squared Mean dependent

9、var 49240.81 0.944240 30281.89 Adjusted R-squared S.D. dependent var 7150.627 S.E. of regression 20.71135 Akaike info criterion 6.65E+08 20.80576 Schwarz criterion Sum squared resid -153.3352 238.0763 Log likelihood F-statistic 0.765323 Durbin-Watson stat 0.000000 Prob(F-statistic) . 与经济意义相符,存在稳定的关系

10、S与,X均显著F与T为考查保费收入与GDP之间的关系,建立Y与X间的回归模型:Y=C+BX+U 用OLS回归得 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/08/05 Time: 21:01 Sample: 1987 2001 Included observations: 15 Prob. Std. Error t-Statistic Variable Coefficient 0.0000 8.024675 X 0.001662 0.013338 0.0121 -2.911407 C 95.19727 -277.1580 0.832

11、031 R-squared Mean dependent var 379.6009 0.819111 S.D. dependent var 442.7860 Adjusted R-squared 188.3217 S.E. of regression 13.43775 Akaike info criterion 461045.8 Sum squared resid 13.53215 Schwarz criterion -98.78310 64.39540 Log likelihood F-statistic 0.447415 0.000002 Durbin-Watson stat Prob(F

12、-statistic) T与F均显著,说明GDP对保费收入存在显著影响且B0,与经济意义相符 3,对模型进行修正 去掉解释变量X后模型为:Y=C+B2S+B3I+U 用OLS回归得 Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/08/05 Time: 21:11 Sample: 1987 2001 Included observations: 15 Prob. t-Statistic Coefficient Variable Std. Error 0.0000 0.007016 6.645521 S 0.046625 0.0010 1

13、3.00032 -4.324479 I -56.21961 0.0237 2.588511 C 144.3660 373.6930 379.6009 Mean dependent var R-squared 0.938402 442.7860 S.D. dependent var Adjusted R-squared 0.928136 12.56793 Akaike info criterion S.E. of regression 118.7000 12.70954 Schwarz criterion 169076.4 Sum squared resid 91.40564 F-statist

14、ic Log likelihood -91.25950 0.000000 Prob(F-statistic) 1.836838 Durbin-Watson stat 与经济意义相符均显著且B20,B3OT与F 4,异方差检验 图示法） （1 ：S250020001500 S1000500 00 50100150 Y I 1 18 I 6 4 2 050100150 Y I&S 1 18 I 6 4 2 050100150 Y （2）Arch检验 ARCH Test: F-statistic 1.069894 Probability 0.414622 0.329161 Probability Obs*R-squared 3.435974 Test Equation: Dependent Variable: RESID2 Method: Least Squares Date: 05/08/05 Time: 21:58 Sample(adjusted): 1990 2001 Included observations: 12 after adjusting endpoints Prob. Variable Coefficient Std. Error t-Statistic 0.0383 30056.05 12136.30 2.476543