基于人口老龄化对寿险需求的分析.docx

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1、信息管理系统大作业或国寿险相场务斩姓名：李艳侠指导老师：涂燕我国寿险市场需求分析目录我国寿险市场需求分析二.文献综述3三 .模型选择41. 我国寿险需求影响因素的设定42. 人均可支配收入53. 选择被解释变量54. 模型建立55. 数据来源5四 .数据分析：61. OLS参数估计值62. 自相关性检验63. 自相关的修正64. 模型应用错误!未定义书签.五.政策建议81 .积极稳妥开展经济，创造良好的外部环境82 .缩小贫富差距，提高个人可支配收入水平83 .增加国家财政用于抚恤和社会福利的支出，提高国民文化教育水平94 .加强政府政策的宏观调控，注重开展战略的适时变化10-引言寿险需求是指

2、在一定时期内，消费者在各种可能的价格水平下愿意而且能够购置的人寿保险的数量。结合我国现实国情，将人均可支配收入作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，利用EVieWS软件，采用线性回归模型，分析一个变量对我国寿险需求的影响，研究说明，均收入水平与保费收入成正相关。最后，针对实证研究结果提出相关政策建议，以期提升我国寿险需求，充分发挥人寿保险对我国经济社会开展的促进作用。自1979年4月国务院批准恢复国内保险业务,1982年正式恢复办理人身保险业务以来，我国人身保险业务的开展至今已有20多年。在这期间，我国寿险需求增长迅速，以保费收入衡量，已经从最初1982年的159万增长到2007年的49

3、49亿元。然而，中国的寿险业在取得一定开展的同时，与世界兴旺国家相比，还处于较低的开展水平。现阶段，我国面临着巨额的银行居民储蓄居高不下；我国进行的诸如就业、医疗、教育等一系列社会经济体制改革，打破了原有的保障制度，而新的社会保障体系还不够完善；尤其是根据国际上的经验，在人均GDP突破100o美元时期，正是寿险业快速开展的时期。面临这样的环境，研究人寿保险需求是一个既有理论意义又有实践意义的重大课题。寿险需求是寿险经营市场的主体内容，是寿险业生存与开展的根本之源。开展寿险业对于安定居民生活、维护社会稳定、促进经济开展、建设和谐社会，均具有不容无视的积极作用。探讨我国寿险需求的特点，分析寿险需求

4、的影响因子，对于促进寿险总供应与总需求之间的平衡，引导寿险保障再生产活动顺利进行，以做大做强我国寿险业，具有重要的现实意义。二.文献综述寿险需求是指在一定时期内，消费者在各种可能的价格水平下愿意而且能够购置的人寿保险的数量。寿险需求可以分为两种:一种是寿险的自然需求，它是由客观存在的风险总量决定的；另一种是寿险的有效需求，它是同需求者的购置能力相联系的，本文研究的寿险需求即指寿险的有效需求。一般而言,我们都以寿险保费收入来刻画寿险需求的规模。因为在寿险费率相对稳定的情况下,寿险需求的增长必然导致寿险保费收入的提高,它们两者之间存在着正相关关系。影响寿险需求的因素是多方面的,主要有经济结构、经济

5、开展水平、社会文化、人口状况、法律环境以及社会保障状况等。除此之外，保险公司的承保和理赔质量、责任范围、通货膨胀等因素，都在不同程度上影响着寿险的需求。这些因素对寿险需求的影响程度因国家、地区的不同而不同。从宏观角度来看，寿险市场的开展与一个地区的经济开展水平、收入水平、公众保险意识相联系。当前，我国居民生活水平不断提高，但同时也面临着更多的风险因素。住房、医疗、劳保、教育等制度的改革加大了居民未来的支出预期，人们的预防性储蓄动机加大，保险意识受到较充分地激发；而居民储蓄存款的不断增加，为寿险市场的开展提供了大量的潜在资金。但由于历史经济、文化条件的不同和地理环境的差异，国内各个地区之间的经济

6、开展水平差距很大，与此相对应，寿险规模的区域分布也十分不平衡，中西部地区与东部地区的差距同样明显。国内外有许多学者都曾对保险需求规模作过实证分析。国外近几十年的有关人寿保险需求的理论模型几乎都以效用理论为根底，并以Yaari的分析作为其理论起点。Yaari认为个体消费者通过购置寿险和年金产品来增加预期效用，人寿保险的需求依赖于目前和未来的收入、利息率、保险费率以及消费者对消费和遗产的主观态度。PiSSarideS利用生命周期模型，考察了人们通过寿险为退休后的生活进行储蓄的动机，发现在职职工投保寿险是因为感到有必要在年轻时为退休作长期财务规划，以便在退休以后有足够的金钱可供支配。后来一些学者扩展

7、了Yaari的人寿保险框架，侧重从受益人的角度评价寿隆需求，认为选择或购置人寿保险的目的是追求受益人一生预期效用的最大化。除了有关寿险经济需求本身的理论分析与模型外，不少文献也分别根据一国、几个国家之间以及国际范围内的横截面资料，对影响寿险需求的因素进行了实证分析。国内方面，有关影响保险市场开展因素的研究文献已有不少。孙祁祥认为社会经济体制的变革对转变人们的风险意识和风险观念起着十分重要的作用，所以必须考虑经济转型对保险需求的影响。于殿江、郭楠指出，我国城镇居民的保险行为很大程度上是出于保障性储蓄动机，保险是对传统银行存款提供的保障功能的替代，制度变迁及人口老龄化因素可能促进城镇居民保险需求的

8、上升。陈之楚、刘晓敬从经济学角度实证分析国民生产总值、个人可支配收入、储蓄、恩格尔系数、利率和社会保障制度安排对寿险需求的影响。张伟等发现，引起地区间保险开展不平衡的主要原因是经济开展水平、开放程度、社会保障水平以及风险意识的差距，但并没有区分寿险业和非寿险业。以上大多数的研究或者单单根据横截面数据或时间序列数据利用回归方法进行实证分析，或者没有区分寿险需求和非寿险需求，而寿险产品和非寿险产品的本质显然不同，寿险着重于以人的寿命和身体作为保险标的，需求的影响因素必然与非寿险不同。本文的研究将人均可支配收入作为解释变量，将寿险保费收入作为被解释变量，使用1989-2007的年度数据，通过实证研究

9、，分析两个变量对我国寿险需求的影响，并针对研究结果提出相关的政策建议，以期逐渐消除我国寿险业中存在的深层矛盾，充分发挥寿险对我国经济社会开展的促进作用。三模型选择1 .我国寿险需求影响因素的设定在对寿险需求进行实证研究时，首先需要确定影响因素。一般而言，影响寿险需求的量化因素表现在两个方面：一是内生因素，包括保费收入和保险产品价值；二是外生因素，包括：社会环境、经济的结构、质量及开展水平，国民收入水平和消费结构的变化。本文主要侧重从社会需求角度对影响寿险需求的因素进行结构分析，还要考虑社会环境因素的影响。对我国寿险需求进行实证研究时，结合一般的方法论和我国的实际，选择以下变量尝试性地探讨我国寿

10、险需求的显著性因素。2 .人均可支配收入本文在此采用人均收入水平作为一个解释变量，因为购置人寿保险的保费支出是可支配收入再分配的一局部，可以利用可支配收入来衡量个人的保险的个人购置力。一般来说，人均收入水平越高，说明人们可以用于其他较高层次的消费支出越多，寿险消费属于较高消费层次，人们在满足根本消费需求的根底上，才具有购置保险消费品的需求。居民人均收入水平的提高使保险保障平安的潜在需求成为有效的现实需求具备了经济根底，因此在这里我们预期人均收入水平会对保险需求产生显著影响。3 .选择被解释变量在被解释变量的选择上，由于一般意义上的寿险需求无法度量，但在寿险费率相对稳定的情况下,寿险需求的增长必

11、然导致寿险保费收入的提高,它们两者之间存在着正相关关系，因此本文将寿险保费收入作为因变量来衡量对寿险保险产品的有效需求。4 .模型建立利用EVieWS软件，并且通过图形观察分析和对各项模型进行比拟、筛选，将模型结构设定为模型，如下:y=a+bx+其中：y：代表人寿保险的保费收入X：代表人均可支配收入：代表随机误差项5 .数据来源根据中国统计年鉴，得到原始数据如下表:年份保费(亿人均可支配收入(元)X1元)Y如上表所示，保费和人均可支配收入城镇居民可支配收入+农村居民可支配收入)/2)均来自历年中国统计年鉴。四数据分析：1 .OLS参数估计值点击NEW-WORKFILE,输入X,Y的数据。点击Q

12、UICKesitmateequation,在对话框中输入YCX,结果如下：2 .自相关性检验(1)图示法由上述OLS计算，可198946987.7199059.971098.25199182.71204.61992143.531405.31993196.731749.51994202.792358.61995196.472930.351996301.733382.51997633.643625.21998767.43793.551999872.14032.162000977.474266.720011423.96461320022274.845089.2200326695547.2200428

13、51.3617920053646.236873.95200640617673.25200749498963.1直接得到残差RESID,运用GENR命令生成序列E,那么在QUICK菜单中选GRAPH,在图形对话框中输入：EE(-l),再点击SCATTERDloGRAM。得结果如下，从图中可以看出残差e,呈线性自回归，说明随机误差5存在自相关。(2)、DW检验根据OLS计算结果，由：Durbin-Watsonstat=0.256722,给定显著性水平a=0.05,查DT表，n=19,k,(解释变量个数)=1,得下限临界值4=1.18,上限临界值d,=l.40,因为DW统计量为0.256722dl=

14、l.18.根据判定区域知，序列存在一阶自相关性。(3)、图像检验3自相关的修正(1)Cochrane-Orcutt迭代法在QUICK-ESTIMATEEQUATION项，在对话框中输入：YCXAR(D,OK后得如下结果:模型方程为：Y=-1806.25075775+0.733116550236*X+AR(1)=0.808921766419此时d=l.18DW=1.385060du=1.40,没有落在判定区域内，此时无法判断相关性。(2)利用对数线性回归修正自相关。用GENR分别对X和Y生成LogX和LOgY,命令为：GENRLY=LOG(Y)GENRLX=LOG(X)在OLS估计对话框输入：L

15、YCLX计算结果如5：但是由于DW=O.590540d1=1.42,可以认为此时已消除自相关性，得出方程为：但是由于P值在检验超出了005的范围，因此我们仍然不能采用此模型的结果.(3)广义差分法ADWA由DW=O.256722,根据P=I,计算得C=O.871639.用GENR分别对X和Y做广义差分。在WORKFILE窗口选择GENR或直接在主窗口输入：GENKDY=Y-O.871639*Y(-1)GENRDX=X-O.871639*X(-1)然后再用OLS估计参数.结果为：RM).757013DW=L432941,F=49.84705这时可以看出使用广义差分法后，DiV=L43d(=l.40,说明可以看作序列不存在自相关性，同时也满足了P值检验。因此我们最终模型方程为：DY=-253.411540498+0.737844622233*