责任保险市场需求影响因素及政策倡议论文

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1、责任保险市场需求影响因素及政策倡议论文导读：本论文是一篇关于责任保险市场需求影响因素及政策倡议的优秀论文范文,对正在写有关于责任保险论文的写作者有一定的参考和指导作用。行过较为深入的研究与分析，但是对于责任保险的需求影响因素并不及其他两大保险研究得深入透彻。文章基于2008年江苏省13个城市的截面数据，运用最小二乘法对影响江苏省的责任保险需求因素进行相关性分析，通过分析对责任保险市场需求提出政策倡议。　　关键词：责任保险　市场需求　实证分析　　1004-4914(2011)05-191-02摘要：随着我国保险界

2、改革的深入，责任保险已经成为被广泛关注的一大保险类型。我国保险界对于财险和寿险的需求影响因素进行过较为深入的研究与分析，但是对于责任保险的需求影响因素并不及其他两大保险研究得深入透彻。文章基于2008年江苏省13个城市的截面数据，运用最小二乘法对影响江苏省的责任保险需求因素进行相关性分析，通过分析对责任保险市场需求提出政策倡议。关键词：责任保险　市场需求　实证分析1004-4914(2011)05-191-02一、文献综述随着中国保险业的深入改革，保险服务业在经济社会领域的应用越来越广泛，承担的社会责任越来越重

3、要，覆盖了农业、工业、服务业等大大小小各个领域。保险业正在努力提高科学发展和服务经济社会全局的能力，站在新的起点上，探索具有中国特色的保险发展之路。根据2010年最新数据统计显示，我国保险业不仅继续保持了良好的发展势头，同时发展方式及经营观念也作出了积极的变化，总体上呈现“快中趋稳、稳中向好”的特点，社会经济总效益也不断提升。截至9月底，全国保费收入11299.1亿元，同比增长31.7％，保险公司总资产达到48091.3亿元，比2005年增长了2.1倍。我国保险界对于人寿保险和财产保险的需求影响因素进行了较为深

4、入的研究和分析，并针对这两个市场存在的理由提出了诸多实际的政策意见，并取得了良好的效果。但是对于责任保险领域的研究则相对薄弱。随着改革开放的进一步深入，国外保险市场也会逐渐进入中责任保险市场需求影响因素及政策倡议相关论文由http:www.zbjy.cn收集整理提供,如需论文可联系我们.国，届时责任保险市场必将成为保险界竞争激烈的一大市场，并且责任保险与人民大众的生活息息相关，因此对于责任保险市场的需求影响因素分析，以及基于此分析成果提出的改善市场运转的政策倡议，就具有现实的重要作用。Choi，S.，Hardi

5、gree，Don，andThistle，Paul在2002年发表的文章(TheProperty／LiabilityIuranceCycle)中论述了财产保险和责任保险之间的关系，并说明了责任保险的重要性，说明了竞争市场中，保险价格和保险费率的关系以及影响它们二者的因素。姚伊娜发表在《金融与保险》上的论文指出，我国保险业存在许多理由，如保险资金的利用率不高，营销方式单一以及各保险公司的险种过于类似等。随着我国保险市场的进一步开放，保险公司应该对影响我国保险需求的因素及变化趋势进行准确分析，增强自身的经营意识，转变

6、传统的营销模式，进行险种创新，积极主动地变市场隐性需求为显性需求，以应对外国保险公司进入带来的严峻挑战。叶明华发表在《中国保险》上的文章则论述了通货膨胀对于商业保险需求的利弊双方面影响。二、责任保险市场需求定量分析1、计量模型。由于我国责任保险发展时间还较短，因而数据还比较有限，故选取时间序列数据不能够较为客观评价责任保险与其影响因索的相关性。同时，借鉴对于财险和寿险需求影响因素的分析方式，并基于保险经济学理论和保险发展历史，故本文运用2008年江苏省南京市、无锡市、徐州市、常州市、苏州市、南通市、连云港市、淮

7、安市、盐城市、扬州市、镇江市、泰州市和宿迁市，总共13个地级市的截面数据进行评估，以责任保险费用Y(亿元)作为被解释变量，国民生产总值X1(亿元)、固定资产投资X2(亿元)、城镇人均可支配收入X3(元)、总体保费收入X4(亿元)和居民储蓄存款(亿元)X5为解释变量。为了消除异方差的影响，对数据作取对数处理，首先定义lny=log(y)(自然对数的责任保险费用)，1nxl=log(x1)(自然对数的国民生产总值)，lnx2=log(x2)(自然对数的固定资产投资)，1nx3=log(x3)(自然对数的城镇人均可支

8、配收入)Jnx4=log(x4)(自然对数的总体保费收入)，lnx5=log(x5)(自然对数的居民储蓄存款)。继而根据多远线性回归模型Y=β0+β1×li+β2X2i+…+βkXki+μii=1，2，…，n，(其中k为及时变量的数目)，用Eviews软件运转得到模型方程、标准差、残差、T值、P值等各项数值指标。2、检验策略。最小二乘法(又称最小平策略)是一种数学优化技术。它通过最小化