ARMA模型在我国寿险预测分析中的应用-论文.pdf

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1、第3l卷第3期邢台职业技术学院学报、，01．31NO．32014年6月Jotu'nalofXingtaiPolytechnicCollegeJun．2014ARMA模型在我国寿险预测分析中的应用李玉，李丽红，户艳领(1．中国建设银行股份有限公司河北省分行，河北石家庄050000；2．邢台职业技术学院，河北邢台054035)摘要：寿险保费收入的增长具有其内在的规律性，而掌握这一规律对提升我国保险业的竞争力、应对人口老龄化具有重要的作用。文章从中国的实际情况出发，以1999．2013年各季度寿险保费收入的统计数据为依据，对其进行平稳

2、化、零均值化处理，并利用时间序列的、偏自相关函数的性质确定序列应当适合的ARMA(P，q)模型，据此对中国寿险保费收入的变化规律进行预测分析。关键词：寿险；ARMA模型；预测中图分类号：F224；F840．622文献标识码：A文章编号：1008----6129(2014)03__-o068—04目前我国人口老龄化特点日益明显，人口红利面临着巨大的挑战。从年龄结构方面来看，65岁及以上人口的比重不断上升，2012年已高达9．4％，较1982年的4．9％有了大幅度上涨。同时0．14岁人口的比重2012年为16．5％，相对于1982年

3、的33．6％也有了很大幅度下降。老年抚养比由1982年的8．0％上升到2012年的12．7％，我国已经进入严重的少子老龄化时期，这已经成为我们不得不面对的严峻现实，养老自然也成为一个亟待解决的问题。由于新生人口的减少，老龄人口的增加，“421”的家庭人口结构逐步一般化，年轻人的养老负担愈发加重，鉴于此传统的养儿防老的自救养老理念显然已收到严重冲击。国家已经意识到人口老龄化的发展，尽管在财政支出方面已经有所倾向，但政府的社会福利还远远无法满足日益庞大的老龄化队伍，因此，从社会角度来看，人口老龄化这一国情的变化在带来人口问题的同时也

4、给我国人寿保险事业带来了前所未有的发展契机，保险业需要在人口老龄化问题上做出其应有的贡献。寿险保费的增长是人寿保险业不断发展壮大的基础。1980年保险业全面恢复，30余年问寿险保费收入增长迅速，整个行业有了很大的发展。1999年我国寿险保费收入为1175．43亿元，~U2012年全年寿险保费收入达到14072．9亿元，十余年之间增长了12倍，其发展速度举世瞩目。伴随着城乡居民储蓄收入稳步增加，人口结构老龄化、养老意识转变等国情的变化，分析和研究寿险保费收入及其变化规律，预测它的发展变化，不仅是保险理论研究的一个重要内容，而且也是

5、保险行业加强经营管理，制定正确发展战略的重要参考依据。因此根据时间序列数据的客观规律建立保费收入预测模型，具有非常重要的时代意义。一、ARMA模型的理论基础1．ARMA模型的特点将选取的描述变量在各个时间节点上的数据值排列在一起就构成了时间序列，ARMA模型就是要根据变量发展的客观规律，排除影响其发展的短期不确定性因素，找出长期发展的一般规律，并在一定未来区间内进行预测，时间序列跨度越长，预测精度越大。2．ARMA模型的识别方法时间序列模型有三种基本类型：即自回归模型(R(p))、移动平均模型(MA(q))、自回归移动平均模型(

6、ARMA(p，q))，其中P，q表示阶数。将时间序列数据导入EVIEWS软件，可以得到数据的自相关图和偏自相关图，从而判断模型的基本类型，进而通过显著性检验和随机性检验(Q检验)进行变量的取舍和平稳性判断。若Q>ll~i界值，模型是不可信的，还需进一步做差分分析，进而判别阶数。收稿日期：2O14一O4—05作者简介：李玉(1978一)，女，河北邢台人，中国建设银行股份有限公司河北省分行，经济师．68邢台职业技术学院学报2014年第3期模型的可信性检验对于整个分析过程具有举足轻重的作用，首先设定假设条件：H0：8=1，即时间序上列

7、为非平稳，Hl：p<1，即时间序列为平稳。对模型△，=(一1)+∑AxH+，做单位根检验，常见i=1的检验方法为ADF检验法，若ADF<临界值，拒绝H0假设，接受H1假设，证明时间序列是平稳的，可以相信建立的时间序列模型。3．实证分析步骤(1)数据的平稳化处理。利用DF或ADF值与临界值进行比较，判断时间序列的平稳性，如果判断结果为非平稳序列，还应进一步进行差分处理。(2)判断模型的基本类型。应用自相关和偏自相关函数图可以判断模型具体属于哪种类型。(3)建立模型。导入时间序列数据到EVIEWS软件，通过显著性检验和随机性检验，判

8、断参数和确定模型的可信度。(4)模型预测。利用已确定的模型，求得各期预测值。二、寿险保费收入时间序列模型的建立1．数据的平稳性处理根据保监会公布的数据，得到寿险保费收入总额从1999．2013年各季度的时间序列，见表1。本文拟利用寿险保费收入数据本身的变化规律构