中国寿险业发展的影响因素分析定好Word格式.docx
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13.59859756
1996
24.20334
8.484442701
0.0747
0.066936288
-0.075149
28.97963542
13.63996599
1997
24.82087
8.548749996
0.0567
0.07038628
-0.050785
29.1631416
13.62797543
1998
25.03768
8.598791611
0.0477
0.07431214
-0.035019
29.30638665
13.62918098
1999
25.19158
8.674880467
0.0225
0.07632811
-0.006048
29.4164573
13.65016411
2000
25.32593
8.745125259
0.0216
0.0696065
0.018256
29.49249942
13.76400672
2001
25.68029
8.833462721
0.0207
0.07103907
0.002988
29.62928514
13.85116724
2002
26.15024
8.949365142
0.0198
0.08162907
-0.014896
29.79331603
14.10616321
2003
26.43071
9.076580382
0.0212
0.08508225
0.020161
29.96914033
14.44518532
2004
26.50036
9.0150802659
0.08563323
0.026680
30.11221589
14.68722225
注:
①表中数据凡是牵涉收入或存款金额的单位都为“元”,受教育程度单位为“人”。
②lnY,lnX1,lnX5,lnX6取对数是为了同一数量级。
③因利率数据来自《国家统计年鉴》,其上数据并非按年排列,故按单利计算原则,作了相应的差分处理,转化为每年7月1日的利率。
(二)回归模型分析
利用spss统计软件对以上数据进行逐步自回归分析,我们可以得到对保费收入(lny)起明显作用的是城镇居民人民币储蓄存款(lnx5)和通货膨胀率(X4)。
最终的回归模型为:
Lny=-26.919+3.187*X4+1.775*lnX5
表2逐步自回归分析结果
ModelSummary
Model
R
RSquare
Adjusted
Std.ErroroftheEstinate
Changestatistics
Durbin-
Watson
Change
FChange
df1
df2
Sig.FChange
1
2
.979a
.989b
.959
.979
.955
.974
.23310
.17610
.020
234.238
8.521
10
9
.000
.017
1.721
apredictors:
(constant).lnx5
bpredictors:
(constant).lnx5.x4
cDependentVariable:
lny
Unstandardized
Coeffcients
standardized
t
Sig
Correlations
CollineariySta-
tistics
B
Std.Error
Beta
Zero-
order
Partial
Part
Tolerance
VIF
1(constant)
lnx5
-25.213
1.717
3.281
.112
-7.683
15.305
1.000
2(constant)
x4
-26.919
1.775
3.187
2.547
.087
1.092
1.031
.145
-10569
20.387
2.919
.797
-.088
.989
.697
.986
.141
.947
1.056
从表2中可以看出这个模型有较好的拟合结果。
城镇居民人民币储蓄存款代表了保险产品购买主体的购买力水平,因此对寿险的发展有着至关重要的关系。
同时,近年来我国通货膨胀是温和的或者结构性的,适度的通货膨胀能刺激经济增长,从而带来了居民收入的增长,促进了对寿险的需求。
(三)动态计量经济模型
1.数据平稳性的分析
运用E-views3.1对各个数据进行序列的平稳性检验。
通过做线性图可以看出,其中有些数据平稳性教差。
故采用扩展的Dickey-Fuller(ADF)检验对所选因素变量进行单位根检验。
表3序列的平稳性单位根检验
对lny作单位根检验
NumberofLags
NumberofSignificantLags
ADFTestStatistic
Conclusion
AkaikeCriterion
ScbwarzCriteion
4
明显不符
3
-1.416023
Notstationary
-1.062153
-0.974498
-1.352706
-0.451071
-0.360295
N/A
-0.561076
-0.429892
-0.357547
做了一阶差分之后的结果
ADFTestStati
-3.918691
1%Criticalvalue*
-4.4613
5%Criticalvalue
-3.2695
10%Criticalvalue
-2.7822
*Mackinnoncriticalvaluesforrejectionofhypothesisofaunitroot
AugmentedDickey-FullerTestEquation
Dependentvariable:
D(LNY,2)
Method:
LeastSquares
Date:
06/15/06Time:
01:
14
Sample(adjusted):
19962004
Includedobservations:
9afteradjustingendpoints
Variable
Coefficient
t-Statistic
Prob
D(LNY(-1))
-1.360523
0.347188
0.0078
D(LNY(-1),2)
0.803878
0.272625
2.948662
0.0257
C
0.409668
0.118297
3.463014
0.0134
R-squared
0.728314
Meandependentvar
-0.016993
AdjustedR-squ
0.637752
S.D.dependentvar
0.219718
S.E.ofregres
0.132242
Akaikeinfocriterion
-0.947172
Sumsquaredre
0.104927
Schwarzcriterion
-0.881431
Loglikelibood
7.262274
F-statiatia
8.042171
Durbin-Watson
2.703214
Prob(F-statiatia)
0.020054
从表3可以看到对lnyY作一阶差分会使其变稳定。
通过检验,可知lnX1序列为平稳序列,X2序列为平稳序列,X3序列在作一阶差分后变为平稳,X4序列变为X4(-1)后平稳,lnX5序列为平稳序列,lnX6序列为平稳序列。
⑵自回归分布滞后模型
通过对数据的自相关检验和单位根检验,我们可以知道城镇居民人均可支配收入(lnX1)序列为平稳序列,、存款利率(X2)序列为平稳序列,中国老龄化比率(X3)序列在作一阶差分并滞后一期变换后变为平稳,通货膨胀率(X4)序列经一期滞后变换后变平稳,储蓄存款量(lnX5)序列为平稳序列,受教育程度(lnX6)序列为平稳序列。
为了消除平稳性差异。
在做回归模型时,将lnX1,X2,lnX5和lnX6写为一阶差分形式。
经过一些列数据调整之后,可以得到表5
表5变换处理后的各变量数据
寿险保费收入(lnY)
城镇居民人均可支配收入(bhlnX1)
存款利率(bhX2)(经过修正)
老龄化比率(bhX3)
通货膨胀率(bhX4)
城镇居民人民币储蓄存款(bhlnX5)
受教育程度(bhlnX6)
-0.304895525
0.0117
-0.003402892
0.138359
-0.3474013
-0.10938044
-0.202977035
-0.002399985
0.018743
-0.32094991
-0.23407263
-0.122033723
-0.001023404
-0.024364
-0.326132252
-0.04136843
-0.064307295
0.018
-0.003925854
-0.015766
-0.18350618
0.01199056
-0.050041615
0.009
-0.002015977
-0.028971
-0.14324505
-0.00120555
-0.076088856
0.0252
0.006721609
-0.024304
-0.11007065
-0.02098313
-0.070244792
0.0009
-0.001432571
0.015268
-0.07604212
-0.11384261
-0.088337462
-0.010589997
0.017884
-0.13678572
-0.08716052
-0.115902421
-0.003453174
-0.035057
-0.16403089
-0.25499597
-0.12721524
-0.0014
-0.000550982
-0.006519
-0.1758243
-0.33902211
bhlnX1=lnX1-lnX1(-1),bhX2=X2-X2(-1),bhlnX3=[X3-X3(-1)](-1)=X3(-1)X3(-2),bhX4=X4(-1)-X4(-2),bhlnX5=lnX5-lnX5(-1),bhlnX6=lnX6-lnX6(-1)。
我们对修正后的数据进行自回归分布滞后模型分析,结果见表6
表6自回归分布滞后模型分析结果
DependentVariable:
LNY
Wethod:
07/10/06Time:
15:
19
19942002
lncludedobservetions:
coefficient
Std.Error
8.001117
3.159320
2.532544
0.0524
LNY(-1)
0.706279
0.123665
5.711215
0.0023
BHLNX1
8.067763
2.697825
2.990470
0.0304
BHLNX6
-2.807279
1.086179
-2.584545
0.0492
0.985716
24.85188
AdjustedR
–squared
0.977145
S.D.dependentvar
0.879374
S.E.ofregression
0.132942
Akaikeinfocriterion
-0.896705
Sumsquaredresid
0.088368
-0.809050
Loglikelihood
8.035172
F-statistic
115.0120
Durbin-Watsonstat
2.088857
Prob(F-statistic)
0.000049
由表6可知,回归方程为:
lny=8.00+0.71*lny(-1)+8.07*bhlnx1-2.81*bhlnx6
说明城镇居民人均可支配收入(x1)和受教育程度(x6)对寿险业的发展有着至关重要的影响。
(3)格兰杰(Granger)因果关系检验
通过回归模型,我们虽然可知哪些变量与保费收入成高度相关关系,但这并不代表两者间的因果关系。
为了得到变量间的因果关系,对数据进行Granger因果检验,如表7:
表7格兰杰因果关系检验
原假设H
序号
数据个数
F值
P值
结论
lnx1doesnotGrangerCauselny
11
6.22015
0.03729
拒绝H
lnydoesnotGrangerCauselnx1
5.54672
0.04631
x2doesnotGrangerCauselny
0.66964
0.43687
接受H
lnydoesnotGrangerCausex2
0.06342
0.80752
x3doesnotGrangerCauselny
5
0.52822
0.48808
lnydoesnotGrangerCausex3
6
3.87359
0.08459
x4doesnotGrangerCauselny
7
3.83603
0.08585
lnydoesnotGrangerCausex4
8
2.00454
0.19456
lnx5doesnotGrangerCauselny
5.47796
0.04738
lnydoesnotGrangerCauselnx5
2.07097
0.18808
Lnx6doesnotGrangerCauselny
0.22651
0.64685
lnydoesnotGrangerCauselnX6
0.05387
0.82229
由Granger因果关系检验可知,除了城镇居民人均可支配收入和储蓄存款量以外,其他因素对寿险发展皆不存在明显的因果关系。
其中,城市居民人均
可支配收入与寿险保费收入互为因果关系。
寿险业是从1993年才开始与非寿险业分离的,之前在整个保险市场也并未占主导,故所选数据虽然据有“准确”和“时效性高”的特点,但由于样本量相对较少,所以本文检验的结果并不十分准确。
不过从检验的结果来看,城镇居民人均可支配收入和储蓄存款量这两个因素的选出并未与前面模型分析的结果相违背。
四、结论
储蓄存款量对寿险发展有着很重要的影响。
城镇居民人均可支配收入量更直接的反应了居民的实际购买力,所以可以替代储蓄存款量体现对寿险发展的较大影响。
通货膨胀率和受教育程度对寿险发展的正面影响在模型中有所体现。
适度的通货膨胀率能刺激经济增长,从而带来居民收入的增长,进而促进对寿险的需求。
受教育程度在会对个人风险厌恶程度和风险规避能力有所影响,进而促进寿险需求。
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- 中国 寿险 发展 影响 因素 分析