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计量经济学课程论文
关于人身保险保费收入的影响因素分析
摘要
随着社会经济的发展,人们防范风险的要求及保险需求不断增加,但是潜在的保险需求不能直接转化为有效需求。
根据影响人身保险保费收入因素的理论观点,本文旨在通过1990年至2012年我国物价指数,城镇居民可支配收入,储蓄水平,国民生产总值对我国人身保险保费收入的影响进行实证分析。
通过建立理论模型,并收集相关数据,利用Eviews软件对计量模型进行参数估计和检验并加以修正,去除物价指数,城镇居民可支配收入,国民生产总值三种存在多重共线性的因素,得到影响人身保险保费收入的最重要因素为储蓄水平。
最后,对所得结果作出经济意义分析。
关键词:
人身保险保费收入影响因素储蓄多元线性回归Eviews
一、引言
2013年,1月22日,中国保监会发布2012年中国保险业相关经营数据,显示2012年全年中国保险业实现原保险保费收入约1.549万亿元,相比2011年全年原保险保费约1.434万亿,同比增长了8.01%。
其中,2012年财产险原保费收入约为5330亿元,人身险原保费收入约1.016万亿元,较2011年分别增长15.44%、4.48%。
在传统的理论中,影响人身保费的因素有:
居民可支配收入,国民经济发展水平,利率水平,储蓄,物价水平,国民保险意识等。
此种传统理论仅做了定性的分析,每种因素的影响力有多少均未作出一个定量的模型分析。
本文参照传统理论中的定性分析,结合我国1990—2012年间的数据,利用多元线性回归模型进行分析并对多重共线性、异方差性及自相关进行检验且作出相关的修正。
二、文献综述
(一)人身保险的基本理论概念
为了避免和补偿风险造成的损失,人类总结出了各种形式的后备基金和处理风险的办法,保险是其中最为有效也是最为常见的方法之一。
人身保险作为保险学的重要组成部份,是以人的身体或寿命为保险标的,当被保险人发生死亡、伤残、疾病等保险事件或生存到保险期满时,保险人给付保险金的一种保险。
其基本内容是:
投保人与保险人通过订立保险合同明确各自的权力和义务,投保人向保险人缴纳一定数量的保费;在保险的有效期内,当被保险人发生死亡、残疾、疾病等保险事故或被保险人生存到保险期满时,保险人向被保险人或其利益人给付约定数量的保险金。
长期以来人身保险被视为个人或者家庭财务规划中必要和基本因素。
在个人或家庭的财务规划中,人身保险是有价值和弹性的财务工具。
人身保险是以人的生命或身体为保险标的的保险。
它是区别财产保险的一类业务的总称。
它主要包括人寿保险,人身意外伤害险和健康保险。
(二)我国人身保险业的发展现状
随着我国经济的不断提高,我国的保险业有着迅猛的发展。
而在人身保险与财产保险中,我国人身保险保费收入的增长快于财险保费收入的增长。
1982年中国恢复了人身保险业务,当期的保费收入为0.016亿元,而2012年已增长保险保费收入约1.549万亿元。
人身保险保费收入是一国人身保险业发展水平的重要指标,表示该国人身保险市场总体规模及发展状况。
从国外保险市场发展的规律来看,一个国家或地区的人身保险保费收入的大小通常与该地区的人均国民生产总值、存款余额、社会总收入的分配状况、人口数量、社会保障程度、社会习俗、文化结构、保险产品数量等因素相关联。
国内外有许多学者都曾对保费收入的影响因素作了大量的实证研究。
(三)我国人身保险业的发展因素的理论解释
在传统的保险理论中,影响人身保险业发展的理论因素主要有:
国内生产总值、物价指数、居民可支配收入水平、储蓄、商品经济发展程度、国民保险意识等。
1.国内生产总值(GDP)
保险是社会生产力发展到一定水平的产物,并且随着生产力的发展而发展。
一方面,经济发展带来保险需求的增加;另一方面,收入水平的提高也会带来保险需求总量和结构的变化。
可以说国内生产总值(GDP)是一国保险业发展的经济基础。
2.物价指数
物价指数在一定程度上反映我国商品价格的基本水平。
而保险商品的价格是保险费率。
保险需求主要取决于可支付保费的数量。
保险费率与保险需求主要取决于可支付保险费的数量。
保险费率与保险需求一般成反比例关系,保险费率越高保险需求越小;反之则越大。
而我国人身保险的费率确定和大一部分取决于利率,而物价又是对利率的反应,因此物价指数是人身保险商品价格的影响因素之一。
3.居民人均可支配收入
人均可支配收入反映了人均消费水平的高低,人均可支配收入越大,用于购买消费品的支出越多,而保险作为第三产业中的服务产品之一,是人们在满足基本生存条件后的又一需求,因此居民人均可支配收入中的很大一部分会用于购买保障性服务产品,如社保,年金及人身保险中的养老,医疗等。
4.居民储蓄水平
在经济学中,对于一种商品的需求是由其需求欲望和购买能力决定的。
保险作为一种商品也是这样的,居民的储蓄水平正能够体现这种实际购买能力。
因此一国居民的储蓄水平越高会刺激保险业的发展。
5.其它因素
(1)人口因素
人身保险保障的是人的身体和寿命,涉及到生命表中的多项指标,而生命表也是我国计算费率的重要依据。
生命表的来源即是对人口因素的相关统计数据。
(2)国家金融监管水平
一个国家的金融监管越健全,越能够促进本国金融保险业的发展,从而促进保费收入健康稳定的增长。
(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,因此一国国民风险意识尤其是树立利用保险机制来管理风险的意识对于保险业的发展起着重要作用。
(4)市场经济的发展程度
市场经济的发展程度与保险需求成正比,市场经济越发达,则对保险的需求越大,反之越小。
三、建立模型结果分析检验
以下我们选用GDP,物价指数,城镇居民可支配收入,储蓄水平四因素,通过“逐一法”选取并建立模型。
(一)模型的设定
根据上述分析,选取了GDP即国内生产总值、物价指数、城镇居民可支配收入、储蓄四个因素作为解释变量,将模型设定为:
其中:
代表GDP即国内生产总值(亿元);
代表物价指数;
代表城镇居民人均可支配收入(元);
代表储蓄(亿元)。
(二)数据的收集
本文获取了1990——2012年23年的时间序列数据如表2.1所示。
表2.11990——2012年的时间序列数据:
年份
保费收入Y(亿元)
GDPX1(亿元)
物价指数X2
城镇居民人均可支配收入X3(元)
储蓄X4(亿元)
1990
28.41
18547.9
103.1
1510.27
7119.8
1991
41.41
21617.8
103.4
1700.6
9241.6
1992
64.29
26638.1
106.4
2026.6
11759.4
1993
144.07
34634.4
114.7
2577.4
15203.5
1994
162
46759.4
124.1
3496.2
21518.8
1995
194.2
58478.1
117.1
4283
29662.3
1996
332.85
67884.6
108.3
4838.9
38520.8
1997
616.73
74472.6
102.8
5160.3
46279.8
1998
768.46
78345.2
99.2
5425.1
53407.5
1999
872.1
82067.5
98.6
5854
59621.8
2000
981.32
89468.1
100.4
6280
64332.4
2001
1424.04
97314.8
100.7
6859.6
73762.4
2002
2274.64
105172.3
99.2
7702.8
86910.6
2003
3011
117251.9
101.2
8472.2
103617.7
2004
3193.58
136875.9
103.9
9421.6
119555.4
2005
3646.22
184937
101.3
10493
141050.99
2006
4061.09
209407
101.5
11759.5
161587.3
2007
4948.96
265810
103.8
13785.8
172534.2
2008
7337.56
314045
105.9
15780.8
217885.4
2009
8144.18
340902.81
99.3
17175
260771.7
2010
10500.88
401512.79
103.1
19109.44
303302.5
2011
14101.66
472881.56
104.9
21809.78
343635.89
2012
15490
519322
105.4
24565
395676.80
数据来源:
《中国统计年鉴2013》和国家统计局
(三)模型的估计
对上述模型
进行参数估计,EViews的最小二乘计算结果见表2.2。
EViews的最小二乘计算结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/13Time:
00:
33
Sample:
19902012
Includedobservations:
23
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-2600.078
2362.715
-1.100462
0.2856
X1
0.013899
0.009640
1.441901
0.1665
X2
27.42722
21.44389
1.279022
0.2171
X3
-0.696538
0.191151
-3.643924
0.0019
X4
0.062149
0.014306
4.344228
0.0004
R-squared
0.988633
Meandependentvar
3579.985
AdjustedR-squared
0.986107
S.D.dependentvar
4563.199
S.E.ofregression
537.8637
Akaikeinfocriterion
15.60275
Sumsquaredresid
5207352.
Schwarzcriterion
15.84959
Loglikelihood
-174.4316
Hannan-Quinncriter.
15.66483
F-statistic
391.3741
Durbin-Watsonstat
1.381550
Prob(F-statistic)
0.000000
得到估计方程:
Y=-2600.078+0.013899
+27.42722
-0.696538
+0.062149
(2362.715)(0.009640)(21.44389)(0.191151)(0.014306)
t=(-1.100462)(1.441901)(1.279022)(-3.643924)(4.344228)
R2=0.988633
0.986107F=391.3741
(四)模型的检验与修正
1.经济意义检验
从上表中可以看出,
指标符号与先验信息不相符,所估计结果与经济原理相悖,
指标符号与先验信息相符,所估计结果与经济原理不相悖
2.统计推断检验
从回归结果可以看出,模型的拟和优度非常好(R2=0.988633),修正的拟合优度
0.986107也很好。
F=391.3741>F0.05(4,18)=2.93表明模型从整体上看寿险保费收入与解释变量间线形关系显著。
但
的t统计值不显著(
的t统计量的值的绝对值均小于2),说明这三个变量对Y的影响不显著,或者变量之间存在多重共线的影响使其t值不显著。
3.计量经济学检验及修正
(1)时间序列的平稳性及协整性检验
通过以上步骤,我们得到了保费与储蓄的线性关系,但是这种线性回归是不是伪回归,还有待检验。
如果序列为非平稳序列,我们仍需进行协整性检验。
平稳性检验
对
、
、
的时间序列进行平稳性检验。
从检验结果看,1%、5%、10%三个显著性水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.831511、-3.29970、-2.655194,t统计量值0.264308大于相应临界值,从而接受原假设,表明保费
序列存在单位根,是非平稳序列。
从以上各表的检验结果看,1%、5%、10%三个显著性水平下,,t统计量值大于其相应临界值,从而接受原假设,表明
、
序列存在单位根,是非平稳序列。
协整性检验
a.一阶和二阶差分序列的单位根检验(ADF检验)
为了得到各个序列的单整阶数,对其一阶和二阶差分序列作单位根检验,发现它们都是二阶单整的。
结果如下列各表所示。
从检验结果看,1%、5%、10%三个显著性水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别为-3.886571、-3.052169、-2.666593,t统计量值-3.348440小于5%、10%显著性水平下的临界值,从而拒绝原假设,表明保费
序列不存在单位根,是平稳序列。
即保费
序列是二阶单整的。
从检验结果看,1%、5%、10%三个显著性水平下,t统计量值小于相应的临界值,从而拒绝原假设,表明储蓄
、
序列不存在单位根,是平稳序列。
即
、
序列是二阶单整的。
b.回归残差Ut的单位根检验(DF检验)
从检验结果看,1%、5%、10%三个显著性水平下,单位根检验的Mackinnon临界值分别为-2..728252、-1.966270、-1.605026,t统计量值-5.787037小于相应的临界值,从而拒绝原假设,表明残差U序列不存在单位根,是平稳序列。
从而说明保费
和
、
之间存在协整关系。
进而得知保费
和
、
之间有长期的均衡关系,这种长期均衡关系是固有经济规律的结果,它们之间的回归是有意义的,而不是伪回归。
(2)多重共线性检验及修正
检验
这里采用简单相关系数法对其进行检验,各解释变量间的相关系数见表2.12。
表2.12相关系数矩阵
Y
X1
X2
X3
X4
Y
1.000000
0.987249
-0.170808
0.975406
0.988145
X1
0.987249
1.000000
-0.192302
0.993305
0.995729
X2
-0.170808
-0.192302
1.000000
-0.237465
-0.232827
X3
0.975406
0.993305
-0.237465
1.000000
0.995540
X4
0.988145
0.995729
-0.232827
0.995540
1.000000
从结果可知
具有高度相关性。
修正
这里采用逐步回归法对其进行补救。
分别做
对
的一元回归,结果如表2.13所示。
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/13Time:
10:
37
Sample:
19902012
Includedobservations:
23
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-4204.222
2142.773
-1.962047
0.0646
X2
41.90414
19.47888
2.151261
0.0445
X3
-0.616947
0.188132
-3.279325
0.0039
X4
0.075899
0.010964
6.922741
0.0000
R-squared
0.987320
Meandependentvar
3579.985
AdjustedR-squared
0.985318
S.D.dependentvar
4563.199
S.E.ofregression
552.9264
Akaikeinfocriterion
15.62510
Sumsquaredresid
5808824.
Schwarzcriterion
15.82257
Loglikelihood
-175.6886
Hannan-Quinncriter.
15.67476
F-statistic
493.1323
Durbin-Watsonstat
1.651536
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/13Time:
10:
39
Sample:
19902012
Includedobservations:
23
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
302.6153
489.1822
0.618615
0.5432
X3
-0.641987
0.204093
-3.145560
0.0051
X4
0.076820
0.011908
6.451353
0.0000
R-squared
0.984231
Meandependentvar
3579.985
AdjustedR-squared
0.982654
S.D.dependentvar
4563.199
S.E.ofregression
600.9870
Akaikeinfocriterion
15.75613
Sumsquaredresid
7223708.
Schwarzcriterion
15.90424
Loglikelihood
-178.1955
Hannan-Quinncriter.
15.79338
F-statistic
624.1636
Durbin-Watsonstat
1.535366
Prob(F-statistic)
0.000000
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/13Time:
10:
40
Sample:
19902012
Includedobservations:
23
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1124.122
218.6123
-5.142078
0.0000
X4
0.039531
0.001340
29.49510
0.0000
R-squared
0.976430
Meandependentvar
3579.985
AdjustedR-squared
0.975308
S.D.dependentvar
4563.199
S.E.ofregression
717.0533
Akaikeinfocriterion
16.07112
Sumsquaredresid
10797474
Schwarzcriterion
16.16986
Loglikelihood
-182.8179
Hannan-Quinncriter.
16.09595
F-statistic
869.9609
Durbin-Watsonstat
0.662805
Prob(F-statistic)
0.000000
根据以上分析,由于
的t值和
最大,线性关系最强,拟合程度最好,因此把
作为基本变量。
然后将其余解释变量逐一代入
的回归方程,重新回归。
以
为基础加入其他变量,结果如表2.14所示。
表2.14加入新变量后的回归结果
DependentVariable:
Y
Method:
LeastSquares
Date:
12/18/13Time:
10:
44
Sample:
19902012
Includedobservations:
23
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1218.540
234.6830
-5.192278
0.0000
X4
0.023993
0.014461
1.659189
0.1127
X1
0.011874
0.011004
1.079078
0.2934
R-squared
0.977727
Meandependentvar
3579.985
AdjustedR-squared
0.975499
S.D.dependentvar
4563.199
S.E.ofregression
714.2628
Akaikeinfocriterion
16.10149
Sumsquaredresid
10203426
Schwarzcriterion
16.24959
Loglikelihood
-182.1671
Hannan-Quinncriter.
16.13874
F-statistic
438.9681
Durbin-Watsonstat
0.566795
Prob(F-statistic)
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