影响中国人身保险需求的因素及其实证分析

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1、影响中国人身保险需求的因素及其实证分析一、中国人身保险需求的状况及其影响因素1、人身保险需求是指在特定的时期和一定的价格水平下,人们对人身保险商品的需要量。①从1978年恢复中国的保险业,从计划经济转向市场经济,人身保险需求抑制被释放,得到大幅度增长,在2001年加入WTO后,中国保险业面临新的挑战跟竞争,各保险公司在竞争中优化管理努力创新险种,提升服务质量,使得保险业更加成熟与有效。2.影响人身保险需求的因素(1)人口因素:。从人口结构上看,人身保险需求组成中最大组成板块是人寿保险需求,人寿保险是以被保险人的寿命作为保险标的,以被保险人的生存或者死亡为给付保险金条件的一种业务。随着

2、人们生活水平的提高、医疗技术的进步,人均寿命在不断的延长,人口死亡率不断下降。从人口总量上看,中国是第一人口大国,人口数量庞大,那么相应的,对健康保险、意外伤害险这种适合每个人的保险险种,应该有着巨大的需求。所以总的来说,受到中国人口结构跟人口总量的影响,中国人身保险业有着巨大的市场。14(2)GDP:一般来说,人身保险的需求会随着经济增长而同步增长,特别是对于中国这样一个靠经济来拉动产业的发展中国家而言更是如此。(3)物价指数(4)居民消费水平。二、数据的收集:图表1三、模型的估计与调整:14由于本文很大程度上是对人身保险需求进行实证分析,所以首先对被解释变量Y和解释变量x1、x2

3、、x3、x4进行回归分析,并将方程设定为:y=c+c1x1+c2x2+c3x3+c4x4+uEviews的最小二乘计算结果见表2图表2模型估计的结果为:Y=7380.932+31.46587x1-0.071671x2-0.149728x3+4.656509x4(14537.32)(49.99848)(0.054720)(0.141525)(2.618344)t=(0.507723)(0.629336)(-1.309767)(-1.057961)(1.778417)R2=0.983789R2拔=0.976584F=136.5458(一)1、经济意义检验:模型估计结果说明,在假定其他变量

4、不变的情况下,当年居民消费价格指数每增长一个百分点,平均来说当年人身险保费收入会增长31.46587个百分点;14在假定其他变量不变的情况下,居民消费水平每增加一个百分点,平均来说当年人身险保费收入会增长4.656509;在假定其他变量不变的情况下,GDP每增长能过一个百分点,平均来说当年人身险保费收入会减少0.071671个百分点;在假定其他变量不变的情况下,人口每增长一万人,平均来说当年人身险保费收入会减少0.149728;后两点与理论分析和经验判断不一致。2、统计检验:1)拟合优度:由图表2可知R2=0.983789,修正的可决系数为0.976584,这说明模型对样本的拟合很好

5、。2)F检验:针对H0:C1=C2=C3=C4,给定显著性水平a=0.05,在F分布表中查出自由度为k-1=4和n-k=15的临界值Fa(4,15)=5.86。由表2中得F=136.5458>5.86,应拒绝原假设H0,说明回归方程显著,即四个解释变量联合起来确实对人身保险保费收入有显著影响。3)t检验:分别针对H0:Cj=0(j=1,2,3,4,5),给定显著性水平a=0.05,查分布表得自由度为n-k=15的临界值ta/2(15)=2.131由表2得与c1,c2,c3,c4对应的t统计量分别为0.507723,0.629336,-1.309767,-1.057961,1.7784

6、17,其绝对值均小于2.131,这说明在显著性水平a=0.05下,分别不应当拒绝14H0:Cj=0(j=1,2,3,4,5),也就是说在其他解释变量不变的情况下,解释变量c1,c2,c3,c4分别对被解释变量人身保险保费收入没有多大的影响。(二):由表2和以上分析得,该模型R2=0.983789R2拔=0.976584可决系数很高,F检验值为136.5458明显显著。但是当a=0.05,ta/2(15)=2.131时,不仅X2,X3的系数t检验部显著,而且系数的符号与预期的相反,这表明很可能存在严重的多重共线性。1、多重共线性模型的修正:(1)运用ols方法分别求y得对各解释变量x1

7、,x2,x3,x4进行一元回归。四个回归结果见表3-6图表314图表4图表514图表6通过一元回归结果图3-6进行比较分析,依据调整后的可决系数R2拔最大原则,选取x4作为进入回归模型的第一个解释变量,形成一元回归模型。(1)逐步回归。将剩余解释变量分别加入模型,分别得到图7-914图表7图表814图表9通过观察比较图7-9所示结果,并根据逐步回归的思想,我们可以看到,新加入的变量X3的二元方程R2拔=0.977107最大,因此保留变量X3.(3)在保留变

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