基于两国的保险需求的线性模型分析精选.docx

一、基于两国的保险需求的线性模型分析(一)、两国保险需求的比较买保险是当前社会越来越需求的产品了，随着人们对未来的不确定性，越来越多的人将风险进行平摊，转嫁；因此本文主要是针对中国和德国，两个国家的保险需求进行分析，选取了2006~2011年的数据，从保费收入，和影响保费收入的三个方面：自然灾害、可支配收入和社会保障来分析近几年的趋势。由于我们搜集的数据的汇率是不一致的，我们采用了汇率转换，1欧元=7.3822人民币和1美元=6.8845人民币，全部转换成人民币，方便对比和分析。我们首先对中国和德国的保费收入进行对比，绘制了图表1，其中蓝色代表德国的保险保费收入，橘色代表中国的保费收入，从图表中我们可以看出德国从2006到2011年的趋势很平稳，基本稳定在4000亿元左右，而中国的趋势则一直在递增，虽然在前期2006到2010年还低于德国，但是在2011年的保费收入已经超过了德国，这有说明了中国的保险行业仍然在发展阶段，并且在不断地完善和递增。图表1：两国保费收入比较 影响保险收入中当前的社会环境是不可以忽略的，外界的自然环境我们用自然灾害损失额度来衡量，并且绘制了图表2：中国和德国的自然灾害损失，从图中我们可以看出中国每年的自然灾害损失平均额度要远大于德国，这和中国的地域面积大，人口众多有很大的关系，但是其实两国的自然灾害损失额度的趋势很难预测的，有升有降，这也说明自然灾害趋势不像经济趋势一样，有很强的规律可循，都是和当时的自然环境和地质活动有关系。图表2：中国和德国的自然灾害损失对比 影响保险收入另外一个外界环境就是社会的保障制度，我们利用人均社会保障支出来衡量，绘制图表3，从中我们可以看出德国的人均社会保障支出在稳步上升，但是上升较为缓慢，稳定在每年2000左右的元/每人，而中国递增趋势非常强劲，基本稳定在每年增加20000左右元/每人，是德国的10倍以上，虽然中国在2006从10000元/人开始增加，而德国是48000元/人，但是经过3年后，中国已经超过了德国，并且随后遥遥领先，这说明了中国的经济发展步伐很快并且强劲。图表3：中国和德国的人均社会保障支出比较 影响保费收入的内部因素，就是个人原因就是个人的财力，我们这里采用家庭的可支配收入来衡量，绘制图表4，从中我们可以明显看出德国的可支配收入要远大于中国，中国虽然每年都在增加，但是要赶上德国要有很长一段的路要走，这也说明了中国作为发展中国家和德国作为发达国家的明显差距，我们虽然经济发展迅速，但是仍然要谨记中国是发展中国家，不能因为眼前的成绩就沾沾自喜，要继续努力发展，不断缩短和发达国家的差距。图表4：中国和德国家庭可支配收入对比上面，我们分别分析了中国和德国保险保费收入中，中国的保险需求强劲，发展迅速，已经超过了德国的规模，并考虑了影响保险保费收入的三个方面：自然环境，社会环境和家庭因素，在自然环境中，两国的自然环境灾害时无明显趋势的，并且中国的损失额度要远大于德国；在社会环境，中国的社会保障制度在不断地完善，并且发展非常快，在2009年社会保障支出额度已经超过了德国；在家庭因素中，中国虽然家庭的可支配收入在不断增加，但是和德国相比，仍然有很大的差距。(二)、基于线性模型的回归分析 为了更进一步挖掘出影响保费收入的三个方面对保费收入影响程度，我们选取保费收入为因变量，自然灾害损失额度，社会保障支出，家庭可支配收入设置为自变量，并将中国和德国设置为分类变量D，其取值为：其原数据见附表1，我们对保险收入和自然灾害损失额度，社会保障支出，家庭可支配收入建立线性模型，采用OLS估计，其模型形式如下：保险收入=截距项+b1*自然灾害损失额度+b2*社会保障支出+b3*家庭可支配收入1、变量定义因变量符号单位保费收入Y亿元自变量自然灾害损失额X1千元社会保障支出X2元/人家庭可支配收入X3元 由于四个变量中的单位的数量级和单位形式是不统一的，因此我们需要对变量进行归一化处理，归一化是一种无量纲处理手段，使物理系统数值的绝对值变成某种相对值关系，其表达形式是：其中x代表随机变量序列，表示序列中的最小值，表示序列中的最大值，表示归一化的数据。最终归一化的数据见表格1：表格1：数据归一化数据时间德国自然灾害经济损失（千/元）德国家庭可支配收入（元）德国人均社会保障支出（元/人）德国财产保险保费收入（亿元）中国自然灾害经济损失（千/元）中国家庭可支配收入（元）中国人均社会保障支出（元/人）中国财产保险保费收入（亿元24150.0431000200710.32740.0382000.20160.37810.158220080.49090.61500.24330.057010.4000.52910.270720090.01270.43800.68820