基于sas聚类分析对我国各地区保险进行分类

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1、.基于SAS聚类分析对我国各地区保险进行分类引言面对国际金融危机的强烈冲击，全球保险业增长总体放缓。我国作为新兴保险大国，进入发展机遇与挑战并重的关键时期。目前保险业是我国国民经济发展最快的行业之一，因此，保险行业必将受到越来越多的关注和研究。而在保险业研究中，首先有必要明确保险的相关分类标准。国际上，《国际标准产业分类》和《产品总分类》从不同的角度对保险进行划分。我国目前对保险的分类源自《国民经济行业分类》和《统计用产品分类目录》。我国的保险分类体系存在尚需完善的地方，通过对其进一步调整，不仅便于制定更为有效的针对措施，而且有利于进行国际比较。摘要在国际金融危机的强烈冲击下，全

2、球保险业正在面临结构性的变革。这一变革必然意味着保险分类标准的相应调整。本文通过对全国34个地区原保险保费收入和赔付支出情况进行聚类分析。综合各种统计量和树形图，我们认为分为3类。第一类：广东和江苏；第二类：湖北、湖南、安徽、辽宁、重庆、黑龙江、深圳、陕西、福建、山西、宁波、青岛、大连、甘肃、贵州、厦门、青海、西藏、宁夏、海南、云南、内蒙古、江西、吉林、新疆、广西和天津；第三类：浙江、河南、上海、山东、四川、河北和北京。由此可见地区经济的发达情况对当地保险消费情况有着重要的影响，所以保险分类对不同地区应有所侧重。SAS运行结果及分析通过中国统计年鉴找到2011年全国34个地区原保

3、险保费收入和赔付支出情况数据，通过SAS软件运行得出结果。CLUSTER过程最短距离聚类分析协方差矩阵的特征值特征值差值比例累积1175173.210173583.3690.98890.988921589.8411232.6870.00900.9979...3357.154344.2830.00200.9999412.87112.8710.00011.000050.0000.0000.00001.000060.0000.00001.0000根均方总样本标准差171.8202观测之间的平均距离463.0078聚类历史聚类数连接聚类频数半偏R方R方近似期望R方立方聚类条件NormMi

4、nimumDistance结值35海南宁夏20.00001.00..0.006134天津广西20.00001.00..0.025133大连青岛20.00001.00..0.026732CL34新疆30.00001.00..0.027131甘肃CL3330.00001.00..0.027630黑龙江重庆20.00001.00..0.0482...29CL32吉林40.00011.00..0.050628贵州CL3140.00011.00..0.051227山西福建20.00011.00..0.054626西藏青海20.00011.00..0.055625CL27陕西30.00011

5、.00..0.057524内蒙古云南20.0001.999..0.060423CL28宁波50.0002.999..0.063122CL35CL2640.0004.999..0.07321CL22厦门50.0004.999..0.073220CL25深圳40.0002.998..0.078119CL20CL3060.0007.998..0.079718CL29江西50.0004.997..0.085917江苏广东20.0001.997..0.088916安徽湖南20.0001.997..0.092315CL19辽宁70.0006.996..0.092414CL18CL2470.0

6、005.996..0.096813河北四川20.0003.995..0.138412CL21CL23100.0064.989..0.1399...11CL14CL12170.0189.970..0.150110CL15CL1690.0036.966..0.16149北京CL1330.0012.965..0.16598CL11CL10260.0780.887..0.18767CL9山东40.0024.885.980-7.60.19216CL8湖北270.0216.863.973-7.20.19475CL7上海50.0015.862.962-5.80.23784CL5河南60.003

7、4.858.942-4.00.29573CL4浙江70.0056.853.895-1.60.29752CL3CL6340.4740.379.757-5.60.64991CL2CL17360.3787.000.0000.000.8747从可以看出，在分为2类时，值减小的最快；所以，分为3类比较好。从半偏可以看出，在分为2类时，值最大；所以，分为3类比较好。......综合各种统计量和树形图，我们认为分为3类比较好。从图可以知道；第一类：广东和江苏；第二类：湖北、湖南、安徽、辽宁、重