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        我國壽險需求影響因素的嶺回歸分析

        2019-02-18 14:34:48馬利蕓
        現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè) 2019年5期
        關(guān)鍵詞:共線性影響因素

        馬利蕓

        摘要:以壽險保費收入作為度量的指標(biāo),對壽險需求進(jìn)行了研究,利用1996到2016年共21年度的相關(guān)數(shù)據(jù),結(jié)合國內(nèi)外各學(xué)者的相關(guān)研究,選取可能對壽險需求產(chǎn)生影響的因素,使用回歸分析方法建立嶺回歸模型進(jìn)行定量分析,結(jié)果表明人均國內(nèi)生產(chǎn)總值、儲蓄、收入、教育和城市化程度與壽險需求存在著正相關(guān)關(guān)系,銀行利率與壽險需求呈負(fù)相關(guān),死亡率、老齡化和通貨膨脹率對壽險需求的影響效果不明顯。

        關(guān)鍵詞:壽險需求;影響因素;共線性;嶺回歸

        中圖分類號:D9文獻(xiàn)標(biāo)識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.05.056

        1引言

        自1979年中國恢復(fù)保險業(yè)務(wù)以來,我國的保險業(yè)發(fā)展迅速。人壽保險作為一項關(guān)乎民生的保險業(yè)務(wù),亦是保險業(yè)的重要組成部分,自1982年中國人民保險公司恢復(fù)人壽保險業(yè)務(wù)以來,取得了突飛猛進(jìn)的發(fā)展。我國的壽險保費收入在1990年僅有50.08億,至2016年收入已達(dá)22234.6億元,僅27年的時間就增長了300多倍,特別是2000年以后隨著新型投資型壽險產(chǎn)品的出現(xiàn),壽險產(chǎn)品形態(tài)不斷豐富,壽險保費收入已成為保險業(yè)最主要的收入來源。因此分析壽險需求的影響因素、對壽險保費收入做出合理準(zhǔn)確的預(yù)測,對保險公司制定相關(guān)的發(fā)展規(guī)劃和保監(jiān)會制定保險方面的政策、法規(guī)等都有一定的參考意義。

        2壽險需求的嶺回歸分析

        2.1變量選取和數(shù)據(jù)來源

        反應(yīng)壽險需求的指標(biāo)較多,在這里我們考慮數(shù)據(jù)的可得性和人口數(shù)量對壽險需求的影響,選取人均壽險保費收入(元)Y來作為被解釋變量。

        對于上述選擇的指標(biāo),有些指標(biāo)并沒有直接的數(shù)據(jù),但是卻可以通過其它的指標(biāo)衡量或者計算獲得。在此對這些指標(biāo)進(jìn)行說明,我們以居民消費者價格指數(shù)來衡量通貨膨脹率;因為我國統(tǒng)計數(shù)據(jù)2013年以前并沒有人均可支配收入這一項,為了數(shù)據(jù)來源的統(tǒng)一性,本文均以農(nóng)村和城鎮(zhèn)的人口數(shù)作為權(quán)重,對農(nóng)村居民家庭人均純收入和城鎮(zhèn)居民家庭人均可支配收入進(jìn)行加權(quán)平均,作為個人可支配收入指標(biāo)的替代;銀行一年定期名義利率數(shù)據(jù)是根據(jù)一年期存款利率的調(diào)整日期及對應(yīng)的利率采取序時平均數(shù)的計算方法得到的;用普通高等學(xué)校在校生數(shù)占人口的比重來衡量教育水平;用65歲及以上人口數(shù)所占我國總?cè)丝跀?shù)的比例來衡量老齡化程度;以城市人口占全國總?cè)丝跀?shù)的百分比來衡量城市化程度。

        對于以上所述的解釋變量,除了X5的原始數(shù)據(jù)來源于《中國金融年鑒》外,其它解釋變量原數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》,而被解釋變量Y數(shù)據(jù)來源于“中國保險監(jiān)督委員會”。以上所選數(shù)據(jù)樣本均為1996-2006年共21年的分年度數(shù)據(jù)資料。

        2.3多重共線性檢驗

        在R中得到條件數(shù)κ值為865057.8,計算方差膨脹因子值如表1所示。

        結(jié)合上面的分析,由κ值和VIF值可知,該模型具有嚴(yán)重的多重共線性。此時,為了解決多重共線性的問題,我們使用嶺回歸法來建立回歸模型。

        2.4嶺回歸模型的建立

        在R中可以利用ridge包中的linearRidge()函數(shù)進(jìn)行嶺回歸,該函數(shù)可以自動選擇嶺回歸參數(shù),在R中輸入相關(guān)程序得到嶺跡圖(圖1)和相關(guān)參數(shù)估計如表3所示。

        銀行一年名義利率(X5)與壽險保費收入之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān),這說明當(dāng)銀行利率增加時,壽險購買者通常將壽險保單抵押或直接退保以取得現(xiàn)金向其他貨幣市場或資本市場投放,壽險需求下降;反之,在銀行利率下降時,由于壽險公司對保單利率的調(diào)整具有遲延性,這時人們通常會積極投保,以此獲得低價格高收益的保障,壽險需求上升。

        參考文獻(xiàn)

        [1]趙海娟.對我國壽險經(jīng)濟需求模型的改進(jìn)[J].統(tǒng)計與信息論壇,2003,(04):51-53.

        [2]梁來存.我國壽險需求的實證分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究,2007,(08):80-89.

        [3]田暉.基于嶺回歸法的居民消費行為影響因素實證分析[J].消費經(jīng)濟,2007,(03):36-38.

        [4]張丹平.基于嶺回歸方法的能源消費影響因素研究[J].統(tǒng)計與決策,2012,(21):146-148.

        [5]陳冬娟.我國壽險需求及其影響因素的實證研究[D].南京:南京大學(xué),2011.

        [6]何秀麗.多元線性模型與嶺回歸分析[D].武漢:華中科技大學(xué),2005.

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