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    基于SARIMA模型的四川省保費(fèi)收入預(yù)測(cè)

    2021-09-18 06:58:54何周理劉瑞雯
    中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2021年28期
    關(guān)鍵詞:預(yù)測(cè)

    何周理 劉瑞雯

    摘要:文章基于四川省2006年1月至2019年12月保費(fèi)收入的月度數(shù)據(jù),通過(guò)建立季節(jié)ARIMA模型對(duì)保費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)證結(jié)果顯示,該模型的預(yù)測(cè)能力較強(qiáng),對(duì)四川省的保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展和監(jiān)管具有一定的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

    關(guān)鍵詞:保費(fèi)收入;SARIMA模型;預(yù)測(cè)

    一、引言

    保險(xiǎn)業(yè)作為金融業(yè)的重要分支,在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮分散風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定器作用。四川省2019年保費(fèi)總收入2149億元,排名全國(guó)各省市第六,保險(xiǎn)密度為2576元/人,保險(xiǎn)深度5.28%,保險(xiǎn)業(yè)整體的發(fā)展水平不高。

    保費(fèi)收入是評(píng)價(jià)保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展水平的重要指標(biāo),通過(guò)對(duì)歷年的保費(fèi)收入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,并預(yù)測(cè)其未來(lái)走勢(shì),對(duì)了解保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r具有重要意義。

    本文以四川省的保費(fèi)收入月度數(shù)據(jù)為研究對(duì)象,建立SARIMA模型,對(duì)保費(fèi)收入進(jìn)行短期預(yù)測(cè),其結(jié)果可用于指導(dǎo)四川省保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展與監(jiān)管,同時(shí)還可對(duì)保險(xiǎn)公司在市場(chǎng)開發(fā),資源配置方面提供參考依據(jù)。

    二、數(shù)據(jù)來(lái)源與實(shí)證分析

    (一)數(shù)據(jù)的收集

    本文數(shù)據(jù)為四川省2006~2019年月度保費(fèi)收入數(shù)據(jù)(sc_bf)。數(shù)據(jù)來(lái)源中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)官網(wǎng)①。

    通過(guò)觀察圖1的sc_bf月度時(shí)間序列序列,其呈現(xiàn)的特征有:1.隨著時(shí)間和經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,序列呈現(xiàn)周期性波動(dòng),總體呈不斷向上增長(zhǎng)的趨勢(shì);2.從2008~2019年,每年一季度都很高,次季度則回落,以后月份增長(zhǎng)緩慢,表現(xiàn)出較強(qiáng)的季節(jié)性,其原因?yàn)楦鞅kU(xiǎn)公司每年開展的“開門紅”營(yíng)銷活動(dòng)和春節(jié)因素有關(guān);3.對(duì)2014年前后保費(fèi)收入比較,波動(dòng)變大,其原因?yàn)楸kU(xiǎn)新“國(guó)十條”的推出,人們收入和保險(xiǎn)意識(shí)以及保險(xiǎn)公司的營(yíng)銷活動(dòng)等綜合因素疊加。

    (二)數(shù)據(jù)預(yù)處理

    1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

    時(shí)間序列數(shù)據(jù)ARIMA建模需要數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性,進(jìn)行ADF檢驗(yàn),T統(tǒng)計(jì)量值為-1.287,對(duì)應(yīng)P值為0.887,接受原假設(shè),序列存在單位根,即為序列為非平穩(wěn)序列。

    2.差分處理

    時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理,首先對(duì)數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù),然后采用一階差分消除其線性趨勢(shì)影響。

    最后采用12階季節(jié)差分消除其季節(jié)影響,序列命名為。

    對(duì)序列進(jìn)行1階12步差分后,單位根檢驗(yàn)結(jié)果:ADF檢驗(yàn),T統(tǒng)計(jì)量值為-12.348,對(duì)應(yīng)P值為0,拒絕原假設(shè),序列不存在單位根,即為序列為平穩(wěn)序列。

    (三)模型識(shí)別

    ARMA模型的識(shí)別是根據(jù)序列的自相關(guān)函數(shù),偏相關(guān)函數(shù)來(lái)確定。利用EVIEWS9.0畫序列的相關(guān)圖。

    由于序列經(jīng)過(guò)1階自然對(duì)數(shù)差分,序列的趨勢(shì)被消除,因此d=1;經(jīng)過(guò)一階(12階)季節(jié)差分,季節(jié)變動(dòng)都被基本消除,因此D=1,觀察序列自相關(guān)圖和偏相關(guān)圖,自相關(guān)系數(shù)在一階后落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi),偏相關(guān)圖在二階后落在2倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍內(nèi),因此AR的階數(shù)可以定為1,MA的階數(shù)可以定為1或者2;由于在滯后12階處,序列的自相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)都顯著不為零,因此P=1,Q=1。

    綜上所述,考慮建議的模型:

    ARIMA(1,1,1)*(1,1,1)12 和ARIMA(1,1,2)*(1,1,1)12

    為了進(jìn)一步確定模型的階數(shù):

    結(jié)合模型估計(jì)的系數(shù)顯著性和AIC、SC值,最優(yōu)模型為:ARIMA(1,1,2)*(1,1,1)12,每個(gè)參數(shù)都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),且AIC和SC值最小。

    (四)模型檢驗(yàn)

    完成模型的識(shí)別,定階和參數(shù)估計(jì)后,還需要對(duì)殘差進(jìn)行檢驗(yàn),判斷殘差序列是否為白噪聲,如果認(rèn)為是白噪聲序列則可以用于預(yù)測(cè)。

    對(duì)殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),ADF檢驗(yàn),對(duì)應(yīng)T統(tǒng)計(jì)量為-11.9,對(duì)應(yīng)P值為0,拒絕原假設(shè),殘差序列平穩(wěn)。

    進(jìn)行LM檢驗(yàn)。F統(tǒng)計(jì)量為0.5,P值為0.6,因此該模型的殘差序列不存在相關(guān)性。

    最后,觀察殘差的自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù),絕大多數(shù)都處于置信區(qū)間內(nèi),殘差通過(guò)了白噪聲檢驗(yàn),可以用于預(yù)測(cè)。

    (五)模型預(yù)測(cè)

    先用ARIMA(1,1,2)*(1,1,1)12對(duì)2006年1月至2018年12月期間的數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì),再用ARIMA(1,1,2)*(1,1,1)12 模型求出模型內(nèi)四川省2019年1月至2019年12月的原保費(fèi)收入的預(yù)測(cè)值,并將其與實(shí)際值進(jìn)行比較。

    ARIMA(1,1,2)*(1,1,1)12 模型預(yù)測(cè)能力的評(píng)價(jià)指標(biāo),靜態(tài)預(yù)測(cè):Thiel不相等系數(shù)=0.043,BP=0.004,VP=0.362,CP=0.634;動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè):Thiel不相等系數(shù)=0.046,BP=0.06,VP=0.5,CP=0.44。由評(píng)價(jià)指標(biāo)可以看出,該模型的預(yù)測(cè)能力較強(qiáng),適合進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    三、結(jié)語(yǔ)

    本文通過(guò)對(duì)四川省2006年1月至2019年12月原保費(fèi)月度數(shù)據(jù)進(jìn)行了描述性分析和季節(jié)ARIMA模型預(yù)測(cè)。

    結(jié)果顯示,四川省保費(fèi)收入在2006~2019年期間呈向上增長(zhǎng)趨勢(shì),季節(jié)波動(dòng)明顯,每年一季度收入最高,后三個(gè)季度波動(dòng)較小,2013年之前,四川省保費(fèi)總收入整體波動(dòng)較小,2013年后,四川省保費(fèi)總收入整體波動(dòng)幅度變大,其原因?yàn)槿藗兊谋kU(xiǎn)意識(shí)不斷增強(qiáng),保費(fèi)支出增加,另外保險(xiǎn)公司開展的營(yíng)銷活動(dòng)力度加大。本文根據(jù)四川省2006年1月至2018年12月的保費(fèi)月度數(shù)據(jù),對(duì)SARIMA模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì),再利用模型對(duì)2019年12個(gè)月的保費(fèi)收入進(jìn)行動(dòng)態(tài)和靜態(tài)預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)指標(biāo)顯示預(yù)測(cè)能力較強(qiáng),適合進(jìn)行預(yù)測(cè)。由于保險(xiǎn)市場(chǎng)的發(fā)展受自然環(huán)境、政策法規(guī)等因素影響,具有一定的不確定性,使預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果存在一定的偏差。

    根據(jù)本文的研究結(jié)果,對(duì)四川省保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展,提出兩點(diǎn)政策建議:

    第一,保險(xiǎn)公司應(yīng)從客戶的實(shí)際需求出發(fā),積極調(diào)整公司發(fā)展戰(zhàn)略,產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、營(yíng)銷策略等,以滿足客戶對(duì)保險(xiǎn)的客觀需求,增加客戶滿意度,弱化保險(xiǎn)行業(yè)發(fā)展的周期性。

    第二,從地方政府和保險(xiǎn)行業(yè)機(jī)構(gòu)層面,應(yīng)進(jìn)行政策引導(dǎo),加強(qiáng)行業(yè)監(jiān)管,使保險(xiǎn)結(jié)構(gòu)能有一個(gè)公平健康的市場(chǎng)環(huán)境。

    參考文獻(xiàn):

    [1]趙喜倉(cāng),周作杰.基于SARIMA模型的我國(guó)季度GDP時(shí)間序列分析與預(yù)測(cè)[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2010(22):18-20.

    [2]李輝,石龍.中國(guó)保費(fèi)收入的預(yù)測(cè)研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2012(11):32-36.

    [3]呂卓,顧海兵.“十三五”時(shí)期我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的多維預(yù)測(cè)研究[J].南京社會(huì)科學(xué),2016(05):22-28.

    [4]沃爾特·恩德斯(Walter Enders).應(yīng)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué):時(shí)間序列分析(原書第4版)[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2017.

    (作者單位:何周理,四川大學(xué)錦城學(xué)院;劉瑞雯,成都市建筑職業(yè)中專校)

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