孟慶燕 江西理工大學
關于壽險保費收入的回歸分析
孟慶燕 江西理工大學
就目前發(fā)展形勢上來看,我國壽險業(yè)前景一片光明,屬于朝陽產業(yè),發(fā)展?jié)摿^大,因此研究壽險保費收入的影響因素,從而為壽險業(yè)發(fā)展提出相應建議是一個有意義的課題。本文利用1985年至2016年壽險相關歷史數(shù)據回歸分析,研究壽險保費增長的原因,從而預測未來壽險行業(yè)的發(fā)展趨勢并提出相應建議。
本文以壽險的保費收入作為被解釋變量,作為其需求的量化指標。
參考相關書籍,并結合實際情況,可知影響保費收入的因素主要包括宏觀經濟和人口因素等。具體包括以下因素:
1.經濟發(fā)展水平
保險與社會的經濟發(fā)展水平緊密相連,GDP的增長速度是壽險需求的決定性因素,兩者成正比例的關系。因此本文選取GDP作為經濟發(fā)展水平的量化指標。
2.收入水平
對于人們而言,壽險消費屬于奢侈品。因此,人們的收入水平越高,支付能力越強,對于壽險的需求越大。但另一方面,隨著人們個人財富的增加,自保能力也相應的增加,這在一定程度上降低了壽險的需求。因此收入水平與壽險需求的關系取決于兩者力量的大小程度。本文選取城鎮(zhèn)居民家庭可支配收入作為收入水平的量化指標。
3.人口數(shù)量
人口數(shù)量的增加,盡管人們受傷害的比例不變,單由于基數(shù)的增加,相應的投標標的也會增加,另一方面,有風險意識與投保意識的人口數(shù)量也會相應的增加。因此,人口數(shù)量與壽險需求呈正相關。本文選取人口數(shù)量作為量化指標。
4.社會福利及保障水平
如果社會的保障水平越高,人們通過社會保障獲得的保障越大,對于壽險需求起到替代的作用,壽險需求越低。但另一方面,社會保障水平的提高又會增加人們手中的可支配收入,因此社會保障水平與壽險需求的關系取決于兩者力量的大小程度。本文選取社會保障支出作為社會保障水平的量化指標。
5.通貨膨脹水平
由于壽險保險金的給付時間晚于其保費的繳納時間,由于通脹的存在會使保險金的貶值程度高于保費的貶值程度,從而降低人們對壽險的需求。本文選取CPI(1978年=100)作為通脹的量化指標。
6.居民儲蓄存款余額
一方面,居民儲蓄存款余額的增加,使人們的可支配收入增加,從而使壽險需求增加。另一方面,壽險作為一種金融殘金融產品,與居民儲蓄存款余額有一定的替代作用,這又會使壽險需求降低。因此社會其與壽險需求的關系取決于兩者力量的大小程度。本文選取城鎮(zhèn)居民儲蓄存款余額作為社會保障水平的量化指標。
由于1982年我國壽險才開始恢復,由于從1982年到1984年數(shù)據部分缺失,本文搜集了了1985年至2016年的數(shù)據,被解釋變量為壽險保費收入,用Y代表,解釋變量如下:(數(shù)據均來自《中國統(tǒng)計年鑒》)
利用以上搜集的1985年至2015年的數(shù)據,采用多元線性回歸方法,建立以下雙對數(shù)模型解釋人身保險保費的影響因素。所建模型如下:
利用eviews軟件對所選解釋變量分別與被解釋變量作散點圖如下:
如上每個解釋變量與被解釋變量之間的散點圖所示,每個解釋變量與被解釋變量之間大致呈線性相關關系,因此驗證所建雙對數(shù)模型的正確性。
采用Eviews對表1數(shù)據采用最小二乘法回歸結果如下:
在5%的顯著性水平下,自由度為(6,24)的F檢驗的臨界值為=2.508<1908,說明模型整體的線性關系顯著成立。
同樣在5%的顯著性水平下,自由度為31的t檢驗的臨界值為=2.064,顯然lnX1、lnX2、lnX4、lnX6均沒有通過t檢驗。
1.異方差性檢驗
利用Eviews軟件,按照懷特檢驗的過程,得到的結果如下:
在5%的顯著性水平下,自由度為6的χ分布的臨界值為12.59>1.86;自由度為(6.24)的F分布的臨界值為2.508;自由度為24的t分布的臨界值為2.064;因此,接受原假設,表明模型中的隨機誤差項不存在異方差,接受同方差性的原假設,表明模型中的隨機誤差項不存在異方差。
2.序列相關性檢驗
(1)圖示法
計算模型隨機誤差項的估計值,即殘差e1。從殘差項e1與e1(-1)的關系圖(如下圖)來看,該模型隨機項不呈現(xiàn)序列相關性。
(2)D?W?檢驗法
對模型進行D?W?檢驗,結果表明,在5%的顯著性水平下,查表的自由度為(7,31)的,因此判斷模型隨機項不存在一階相關性。
(3)拉格朗日乘數(shù)檢驗法
首先,對以上模型進行序列相關的拉格朗日乘數(shù)檢驗,含一階滯后殘差項的輔助回歸結果如下:
從變量的顯著性上看,e(?1)通過了顯著。計算得到的,該值顯著大于顯著性水平為5%、自由度為1的χ分布的臨界值,由此判斷原模型存不存在一階序列相關性。
其次,對以上模型進行序列相關的拉格朗日乘數(shù)檢驗,含二階滯后殘差項的輔助回歸結果如下:
最后,對以上模型進行序列相關的拉格朗日乘數(shù)檢驗,含三階滯后殘差項的輔助回歸結果如下:
綜上所述,模型不存在序列相關性。
3.多重共線性檢驗
利用Eviews軟件,用OLS法估計模型,得到的結果如下:
第1步:檢驗簡單相關系數(shù)
利用Eviews軟件分別作模型中任意兩個解釋變量的相關系數(shù),結果如下:
可以看出變量之間存在高度相關關系,如果用表中的所有變量作為解釋變量,會引起嚴重的多重共線性問題。
第2步:找出最簡單的回歸形式
為了避免多重共線性問題對結果造成干擾,采取逐步回歸的方式找到最佳的回歸模型。
分別做出Y與間的回歸。
根據回歸結果顯示,Y與分別回歸的調整的擬合優(yōu)度為:
表達式 對應的擬合優(yōu)度1 X 0.9807 2 X 0.9811 3 X 0.9834 4 X 0.9851 5 X 0.8854 6 X 0.9853
可見,人身保險保費受居民儲蓄存款余額的影響最大,因此選該一元回歸模型為初始的回歸模型。
第3步:逐步回歸
將其他變量分別導入上述初始回歸模型,尋找最佳的回歸方程,結果如下:
討論:
第一步:在初始模型中引入lnX4,模型的擬合優(yōu)度提高,變量通過顯著性為5%的t檢驗,但參數(shù)不合理。
第二步:去掉lnX4,引入lnX3,參數(shù)的經濟意義合理,模型的擬合優(yōu)度提高,但變量也未通過顯著性為5%的t檢驗。
第三步:去掉lnX3,引入lnX2,參數(shù)的經濟意義合理,但模型的擬合優(yōu)度提高,變量未通過顯著性為5%的t檢驗。
第四步:去掉lnX2,引入lnX1,參數(shù)的經濟意義合理,模型的擬合優(yōu)度提高,但變量未通過顯著性為5%的t檢驗。
第五步:去掉lnX1,引入lnX6,參數(shù)的經濟意義合理,模型的擬合優(yōu)度提高,變量也通過顯著性為5%的t檢驗。
因此,經過多重共線性得到的最終消費總量函數(shù)為:
4.預測檢驗
根據以上回歸模型,結合2016年所給數(shù)據,對其進行預測檢驗,結果如下:
根據以上結果可知,在2016年居民消費價格指數(shù)X5(1978=100)為627.5億元,居民儲蓄存款余額X6為619723.9億元下,經以上回歸模型得到的保費收入y為31788億元,與表1所給的真實值29892.2億元相差2957.414億元,差異率為,因此差異性的顯著性水平不高,說明回歸模型具有參考意義。
從以上所建立的計量模型看來,影響人身保險保費收入的因素主要是居民消費價格指數(shù)、城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額方面。
定性分析結果來看,居民消費價格指數(shù)的增加會阻礙人身保險的發(fā)展,運用以上模型定性分析,與實證分析相結合,居民消費價格指數(shù)的增加會使保險金的貶值大于壽險保費的貶值程度,因而投保人的實保費支出有所提高,導致對壽險需求的減少,從而壽險保費收入的減少。另一方面,由于居民消費價格指數(shù)的增長,引起的通貨膨脹的發(fā)生會通過減少居民的收入水平從而減少對壽險產品的需求。
定性分析來看,壽險產品需求一方面受城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額的替代作用而減少;另一方面,居民人民幣儲蓄存款年底余額的增加使人們的可支配收入增加,從而引起壽險產品需求的增加。從以上模型上來看,其收入效應明顯大于替代效應,表現(xiàn)為儲蓄存款增加時,人們對儲蓄的需求增加,從而導致人身保險需求也增加。
根據表8回歸的結果,可以定量分析各因素對人身保險保費收入的影響:
1.居民消費價格指數(shù)和壽險保費收入之間呈負相關關系。實證結果表明,居民消費價格指數(shù)對人身保險保費收入有負向的影響,當居民消費價格指數(shù)每增加1個單位時,人身保險保費收入減少1.7218億元。
2.城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額和壽險費收入之間呈正相關關系。實證結果表明,城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款年底余額對人身保險保費收入有正的促進作用,當城鄉(xiāng)居民人民幣儲蓄存款余額增加1億元時,人身保險保費收入增加1.6064億元。
(1)我們應當加快經濟發(fā)展,提高的人們的收入水平,通過增加居民均可支配收入和儲蓄存款余額的收入因素,使得居民將閑散資金用于對未來壽命的不確定性保障,從而促進壽險收入的需求,提高人身保險保費收入。
(2)我們應當加大宣傳力度,從而提高居民的風險管理意識,認識到壽險對于轉移未來風險發(fā)生的作用,同時保險公司應該創(chuàng)新壽險品種,擴大營銷渠道,提高人身保險的需求。
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