河南省保费收入实证分析

摘 要：中共十一届三中全会以来，我国出现了经济体制改革和大规模的经济建设。在这种大背景下，我国的金融领域也逐渐建立完善了金融组织体系。保险业也逐步恢复并得到了迅速发展，现在日益成为国民经济的重要组成部分。虽然近些年来保险业处于高速发展中，但是一方面与世界上其他发达国家相比，我国的保险市场发展相对滞后；另一方面，就我国国内而言，保险市场也呈现出区域性的差异性。本文立足于河南省的保险业的保费收入数据，一方面对其进行了直观性的分析，另一方面，我们深入分析了2008年1月-2015年12月年河南省原保费收入、财产险保费收入、人身险保费收入的变化特征，并通过建立计量经济模型，利用Eviews软件对其趋势进行拟合。我们建立的模型主要是ARIMA（p，d，q）模型，我们通过一系列处理和检验，最后求解出参数确定模型。

关键词：计量经济模型 Eviews软件 ARIMA（p，d，q）模型

一、问题的提出

改革开放以来，我国经济的快速增长推动了我国保险业的快速发展，但是我们也应该正视到我国保险业也面临着严峻的挑战。不仅远远落后于发达国家，而且与一些发展中国家也有很大差距。对保险消费的研究是保险研究中的一个新视角，不仅对保险经营者具有重大的现实意义，对政府监管部门和一些相关的投资机构进行保险业的深入分析研究也能提供有用的基础信息。保险消费是指人们通过消耗或享用保险产品或保险服务来满足自己的身体、寿命、财产安全保障需要的过程或行为。但是我们同样也能发现，财产险、寿险、意外险和健康险的消费比例还是很不平衡的。我们如果能够分析出各个险种的变化趋势，那么我们就能对未来的保费收入进行预测，从而可以帮助保险管理相关部门及保险公司制定相关政策，促进保险消费，带动经济发展。

二、国内外同类设计（或同类研究）的概况综述

国外在保险需求方面的研究起步较早，研究成果也比较丰富。在微观层面上的分析成果尤其丰富。所谓微观层面上的分析即从作为购买保险的微观经济主体家庭出发，分析不同的家庭结构特征及其保险需求。与国外相比，国内的对保险消费的研究主要体现在以下几个方面：一是经济状况与保险消费。一国经济总量的增长会带来居民收入水平的提高，人们随之会逐渐关注包括保险在内的保险在内的更高层次的生活需求。如曹乾（2006）用向量进行自回归模型（VAR）和误差修正模型（ECM）对我国GDP和保险收入两个宏观经济变量之间的关系进行研究；尹光霞、胡炳志（2011）通过固定影响变截距模型从定性定量两个方面对收入水平的高低与保险消费的关系进行分析；二是社会文化结构、法律法规、习惯与传统和消费观等因素。一方面，我国人口总量的增长，人口老龄化和预期寿命延长的趋势将刺激人们对人身保险的需求，另一方面，受传统文化和计划经济体制的影响，人们长期以来形成了依靠储蓄来防范风险的习惯（栾存存，（2004）；三是保险的替代因素如社會保障制度、政府和社会的扶助措施等。隐形的国家保障产生了依赖心理，导致社会大众保险意识不强，大型企业集团的自保行为等，在一定程度上形成了对商业保险的替代。四是保险市场自身的竞争模式。吴江鸣、林宝清（2003）认为实行竞争的市场组织形式，使价值规律得到实现，保险费率合理，因而提供的产品种类会增加，服务质量提高，最终促进保险需求的增加。孙武军、于润、张瑄（2009）就通过对江苏省13地市的问卷调查统计分析并阐述了当前消费者的保险消费意识偏好状况。

三、河南省保险业研究分析（以原保险保费为例）

从2008年以来河南省原保险、财产险和人身险的保费收入情况，可以看出，河南省的保险市场的保费收入情况一直程逐年上升的趋势。

1.河南省保费月度收入实证分析。根据中国保监会河南监管局统计报告公布的数据，我们整理得到河南省2008年1月至2015年12月原保费收入数据、财产险保费收入、人身险保费收入。我们整理得到其月度保费收入，然后分别研究其变化趋势，然后通过分析其平稳性、自相关（ACF）图和偏自相关（PACF）图，经过处理然后建立合适的模型，检验其残差序列看是否满足平稳非白噪声序列。我们经过处理决定采用的模型主要为模型。对于的模型的建模步骤可以具体概括为如下几个步骤：

第一步，对原序列进行平稳性检验，如果不满足平稳定条件，可以通过k阶差分变化或者其他变换将序列变为平稳序列。我们处理的经济变量都是月度数据，因此我们在差分变化后为了消除周期趋势，又采取对差分序列进行12步周期差分。第二步，对经过变换后变得平稳的序列计算ACF和PACF，初步确定ARMA模型的阶数p和q，并在初始计算中尽可能选择较少的参数。第三步，估计ARMA模型的参数，判断参数的显著性，如果有参数不显著，要予以剔除并调整模型。第四步，对估计的ARMA模型的扰动项进行检验，看其是否是白噪声序列。第五步，对估计的ARMA模型的平稳性进行检验，主要看其特征根的倒数是否在单位圆内，如果不在就意味着ARMA模型不平稳，需要重新构造。

2.原保险保费月度收入建模及求解。（1）首先根据我们整理的数据画出时序图，接着用单位根判断序列的稳定性；然后我们画出序列的自相关图和偏自相关图。根据时序图的变化趋势，我们可以大致判断出该序列既有长期趋势又有季节趋势；根据单位根检验表 ，我们可以看出计算出的ADF值为1.053347>-3.510259，检验的P值为0.9968，根据这两个结果我们拒绝原假设即认为该序列是非平稳的；然后我们可以看一下该序列的自相关图和偏自相关图，我们从自相关图也可以判断出序列非平稳。（2）我们进行序列数据的进一步处理。我们可以看出该序列有明细上升趋势，为了消除趋势影响，我们首先对序列进行一阶差分处理，差分序列的自相关图。我们可以看出经过一阶差分处理，差分序列已经不再有长期趋势，也就是说经过一阶差分提取了原序列的长期趋势信息。但通过观察差分序列的自相关图，我们看出差分处理后，差分序列还具有季节周期趋势，在采取一阶差分的基础上，我们在进行12步周期差分提取其周期信息，形成12步周期差分后其趋势序列图。

3.模型建立及求解。我们看出当k>4后自相关函数都在随机区间以内，可认为序列的自相关函数具有截尾性；当k>2后，序列的偏自相关函数都在随机区间内，可认为序列的偏自相关函数具有2阶截尾性。因此我们对原序列的一阶——12周期差分处理后，pp变为平稳时间序列，Q统计量的P值都小于0.05，因此序列为平稳非白噪声序列，根据自相关图和偏自相关图，识别模型我们初步定为ARIMA（4，1，2），即对△PPt建立ARMA（4，2）模型：

根据表3的归回结果可以得到：

因此，最后的ARIMA（4，1，2）的结果是：

四、结语

保险关乎到一个国家和社会的人民的生活，对经济的健康和良好发展具有重要的意义，因此对于保险的各个方面的分析就显得尤为重要。通过对保险保费的研究，可以掌握各省的保险保费的具体情况，进而可以通过政策加以引导，保证社会各个阶层的人民都可以享受到保险给他们带来的收益，促进社会的稳定。保险使得人们有更充分的理由来应对未来的风险，减少了未来经济生活的不确定性，这也是保险近些年来不断发展的原因。所以这就需要政府做好相应的工作，进一步提高社会的风险和保险意识。

参考文献：

[1]蒋丽君.基于不同消费者群体的保险消费实证分析——以杭州市民为典型分析案例.财经论丛，2007.

[2]孙武军，于润， 张瑄.我国保险消费意愿及其影响因素分析——基于江苏省的调研.江西财经大学学报，2009.

[3]尹光霞，胡炳志.收入水平对中国居民保险消费的影响研究.湖北大学学报， 2011.

[4]曹乾，何建敏.保险增长与经济增长的互动关系：理论假说与实证研究.上海金融，2006，63（3）.

[5]吴江鸣，林宝清.我国保险需求模型.福建论坛经济社会版，2003（10）.

[6]杰弗里.M.伍德里奇，计量经济学导论（第四版），中国人民大学出版社，2010.

作者简介：梅利涛（1992—），男，汉族，河南许昌人，河南大学经济学院，2015级硕士研究生，数量经济学专业。