我国财产保险保费收入与货币供应量的相关性分析

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1、我国财产保险保费收入与货币供应量的相关性分析摘要：本文基于财产保险保费收入与货币供应量之间的关系，选取全国财产保险保费收入、货币与准货币之和两个指标构建自回归分布滞后模型，并使用恩格尔-格兰杰两步法对其进行协整检验。结果表明，我国财产保险的保费收入与货币供应量之间存在长期均衡关系，货币供应量对财产保险需求具有显著的的影响，即货币供应量在短期内对财产保费收入的影响为正。关键词：财产保险；货币供应量；协整；误差修正模型一、引言保费收入的变动与货币政策的调整有紧密的联系，其变化能够充分展示货币政策执行的效果。而财产保险是保险的重要组成部分，财产保险是以财产及其有关的经济利益和损害赔

2、偿责任为保险标的，对投保人或被保险人的经济损失进行补偿的保险。货币政策的直接表现形式是货币供应量的变化。因此，他们之间必定存在某种相关关系。6目前国内外学者关于财险保费收入因货币供应量变动而产生影响的研究较少。赵进文、熊磊分析了我国保险需求与货币供应量的联动机制，结果表明，货币供应量与保险需求之间存在长期稳定的均衡关系。王颖，徐淼认为实行紧缩性货币政策会使银行资金全面收紧，从而限制保险公司的保费增加，严重影响保险公司经营活动。王维民，于娟认为货币供应量变动会显著影响保险需求，而保费收入对于货币供应量的影响较弱。本文将通过构建误差修正模型来分析货币供应量的变动对财产保险保费收入

3、的影响，深刻揭示我国货币供应量变动对财险保费收入的影响机制，进而为我国财险业针对货币政策的变化及时调整产品定位、营销策略、风险控制等提供建议。二、模型设计和研究方法（一）财产险保费增长模型分析实行宽松货币政策时带来的货币供应量的增加必然会拉动消费与投资，导致社会物质财富及相关的经济利益增加，基于风险控制及资金融通的需要，必然会刺激产生出新的财产保险需求。因此，当年的财产险保费收入会受到货币供应量的影响。另外，由于我国财产保险保单很大部分是短期保单（通常为一年期），因此，只要其财产和经济利益不大量减少或消失，即使在货币供应量不变的条件下，下一年度投保人仍然会对其原有的财险保单进

4、行续保，比如汽车保险大多会连续续保。6利用变量的差分建立模型来克服虚假回归会使模型失去了大量的信息。而在误差修正模型（ECM）中，使用一阶差分可以消除模型可能存在的多重共线性问题，也能消除变量的趋势性因素，从而避免“虚假回归”。同时，误差修正模型引入误差修正项可保证变量水平值的信息没有被忽视，保证模型对样本数据的解释能力。因此本文使用恩格尔-格兰杰两步法建立ECM模型。三、实证研究（一）样本数据来源和描述本文旨在检验财产保险保费收入与我国货币供应量的相关性，因此选取2005年1月至2014年2月之间的全国财产保险保费收入P以及货币供应量（货币与准货币之和）M的月度数据作为研究

5、对象，分别作为ARDL模型的解释变量和被解释变量。数据分别来源于中国保监会网站和中国人民银行统计数据。为了消除数据异方差性对模型的干扰，我们对原始数据进行对数处理，即用LNP、LNM分别代表取对数后的全国财产保险保费收入、货币供应量。由于LNP具有明显的季节要素，为了减小数据的波动性对模型的影响，故对其进一步作季节处理，这里采用X-12方法进行季节调整。LNPSA代表取对数并进行季节调整后的全国财产保险保费收入。（二）实证分析1、平稳性检验6对时间序列数据进行分析，其基本假设是时间序列数据是平稳的。为了防止虚假回归，要先对变量进行平稳性检验。本文采用ADF单位根检验法，检验变

6、量的平稳性，对于非平稳性的时间序列进行差分处理使之成为平稳序列。通过检验结果可以发现，LNPSA和LNM在水平状态下的T统计量的值均大于5%显著水平下的临界值，因此不能拒绝原假设，以上两个时间序列为非平稳的。LNPSA和LNM两个变量经过一次差分后，△LNPSA、△LNM在5%显著性水平下是平稳的，即两个变量都是一阶单整的，具有相同的单整阶数。2、协整检验协整关系从经济意义上表现为系统内某一变量会因为季节影响或随机干扰偏离均值，这种偏离是暂时的，随着时间的推移会自动回到均衡状态。由于LNPSA和LNM这两个变量都是一阶单整的，可以用恩格尔-格兰杰两步法进行协整检验。（1）用动

7、态分布滞后模型进行协整回归。（9）式中括号里的t检验值均具有95%的显著性，且D.W值接近于2，因此模型不存在自相关性。误差修正项ecmt-1即为（7）式生成的残差，其系数为-0.333<0，符合误差修正模型相反修正机制的要求，这保证了财险保费收入和货币供应量的关系不会明显偏离均衡状态。四、实证结论及政策建议6根据本文的实证研究，我们得出以下结论：1、续保性的假设合理，根据ARDL模型可知我国财产保险保费收入与上一期保费收入正相关，上一期财险保费收入每变动1%，将会使本期财产保险保费收入同向变动0.84