回归分析法在市场预测中的应用研究

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1、回归分析法在市场预测中的应用研究——新华保险保费收入摘要:本文介绍了回归分析方法,并就其在新华人寿保险中市场预测中的具体应用进行了探讨。选取了新华保险公司03-08年的保费收入作为研究方向,验证了它们之间的相关关系,在确立了因变量(y)和自变量(x)之后,应用excel工具得出它们之间的线性关系,分析并得出回归方程,通过回归方程来预测09年、2010年的保费收入情况。关键词:回归分析、保费收入、市场预测。Abstract:ThispaperintroducesthemethodofregressionanalysisanditsintheXi

2、nhuaLifeInsuranceMarketForecastinthespecificapplicationsarediscussed.Xinhuaselectedinsurancepremiumincomeof03-08yearsasaresearchtoverifytherelationshipbetweenthem,inestablishingthedependentvariable(Y)andindependentvariable(X)aftertheapplicationoftoolstodrawbetweenthemexcelT

3、helinearrelationshipbetweentheanalysisandtheregressionequationobtainedthroughtheregressionequationtopredictin2009,in2010thepremiumincome.Keywords:Regressionanalysis,thepremiumincome,marketforecast.7目录引言:1一、回归分析与新华人寿保险公司简介1二相关关系1三确定自变量X和因变量Y2四建立回归模型2五保险公司保费的预测5六结语:6参考文献:7致谢8

4、7引言:回归分析就是应用数学方法,对大量的观测数据“加以去粗取精、去伪存真、由此及彼、由表及里的改造制作工夫”,从而得出放映事物内部规律性的东西。现实世界中变量之间的关系可以分成两类,一类是确定关系,即我们常说的函数关系,这种关系可以使用函数来进行分析和描述;另一类是不确定关系,即我们常说的相关关系,如新华保险公司03年—08年保费收入之间的关系,人的年龄与血压之间的关系等,都是不能用函数关系来表达的,但是它们之间又确实存在着某种关系。确定的函数关系我们用数学分析的方法去研究,但是,相关关系的研究就必须借助于统计学中的相关与回归分析方法。所谓

5、预测,就是对某一不确定的或未知的事物做出表述,使某一事件发生的不确定性极小化。换言之,预测是根据过去和现在的资料与条件,演变的逻辑与推理,探索事物的未来发展规律。预测不等于主观臆断,而是一种科学的技巧与方法。这些科学的技巧与方法,统称为预测技术或预测方法。下面,我们选取了2003—2008年新华保险全社会保费收入作为变量,建立回归方程,并应用回归分析方法预测09年、2010年的保费收入情况。一、回归分析与新华人寿保险公司简介回归分析就是一种处理变量与变量之间关系的数学方法,一切事物本来是互相联系的和具有内部规律的,而且每一事物运动都和它的周围

6、其它事物互相联系着和互相影响着。回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛,回归分析按照涉及的自变量的多少,可分为一元回归分析和多元回归分析;按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。如果在回归分析中,只包括一个自变量和一个因变量,且二者的关系可用一条直线近似表示,这种回归分析称为一元线性回归分析。如果回归分析中包括两个或两个以上的自变量,且因变量和自变量之间是线性关系,则称为多元线性回归分析。本文通过建立三个回归方程来分析比较,把回归方程计算的保费收入与原来的保费收入相比

7、较,还有通过计算三个回归方程的误差平方和来比较,哪个的值最小,就应用哪个方程来预测。新华人寿保险股份有限公司是于1996年8月成立的全国性、股份制专业寿险公司,经营范围包括各类人寿保险、健康保险和人身意外伤害保险业务。公司于2000年成功地吸收外资参股,实现了资本的国际化。公司现注册资本12亿元,自成立以来,新华保险便紧跟国内外经济发展动态,以市场为导向、适应公司长期发展战略,初步构建了包括传统产品及新型产品在内的团体、个人、代理全方位的产品体系,实现了产品均衡配置。在国内寿险市场,新华保险的产品越来越展现出较强的竞争优势和市场前景。公司自1

8、996年成立以来,一直保持着快速、协调、健康的发展,不仅体现高速度,还体现高效益,较好地实现了规模与速度、规模与质量、眼前和长远相结合的协调发展。  通过回归分析,

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