青島市壽險需求影響因素的實證研究

摘要：本文選取青島市2000-2019年的相關(guān)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，運用多元線性回歸模型對影響青島市壽險需求的諸多因素進(jìn)行實證研究。

關(guān)鍵詞：壽險需求，多元回歸，實證

一、數(shù)據(jù)和模型

（一）數(shù)據(jù)的選取

1.被解釋變量的選取

本文按照慣例選取青島市2000-2019年每一年度人均壽險保費收入作為被解釋變量進(jìn)行實證分析。

2.解釋變量的選取

綜合考慮相關(guān)因素數(shù)據(jù)的可獲得性以及處理的困難程度，本文選取城鎮(zhèn)居民人均可支配收入占人均GDP的比值（%）、社會保障和就業(yè)支出占財政支出比重（%）、居民消費價格指數(shù)（CPI）以及普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)（萬人）等因素作為解釋變量進(jìn)行實證分析。

（二）模型構(gòu)建

借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)研究，多元線性回歸模型被廣泛應(yīng)用于各類保險需求函數(shù)的估計中，研究表明該模型可以較好地描述壽險需求與各個影響因素之間的關(guān)系，因此本文利用獲取的時間序列數(shù)據(jù)構(gòu)建多元線性模型進(jìn)行實證分析。

基于數(shù)據(jù)構(gòu)建OLS模型，假設(shè)模型如下：

其中，Y代表人均壽險保費收入，X1代表城鎮(zhèn)居民人均可支配收入占人均GDP的比值，X2代表社會保障和就業(yè)支出占財政支出比重，X3代表居民消費價格指數(shù)（CPI），X4代表普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)， 為隨機(jī)誤差項。

二、實證分析

（一）平穩(wěn)性檢驗

實證研究經(jīng)驗表明，在對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行建模之前都需要對其進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，以避免偽回歸現(xiàn)象的發(fā)生。本文采用ADF單位根檢驗方法對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果表明原序列中只有X4是平穩(wěn)序列，因此需要對各變量的一階差分序列進(jìn)行單位根檢驗，結(jié)果顯示所有變量的一階差分序列都是平穩(wěn)時間。

（二）參數(shù)估計

利用Eviews進(jìn)行OLS多元回歸，運行結(jié)果如下：

由表2-1分析結(jié)果可知，該模型的R-squared為 ，Adjusted R-squared為0.902102，這說明所構(gòu)建的模型能夠?qū)颖緮?shù)據(jù)較好擬合;模型的統(tǒng)計量F為44.76992，說明回歸方程的擬合優(yōu)度較高;sig值為0.000<0.005，表示在95%的置信水平下，自變量和因變量之間確實存在線性回歸關(guān)系;在回歸系數(shù)分析表中，解釋變量X1、X2、X3、X4的相伴概率sig值分別為0.0099、0.0032、0.034、0.0457，這表明這四個解釋變量在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，表現(xiàn)出較高的顯著性。

所以得到的回歸方程為：

其中，Y代表人均壽險保費收入，X1代表城鎮(zhèn)居民人均可支配收入占人均GDP的比值，X2代表社會保障和就業(yè)支出占財政支出比重，X3代表居民消費價格指數(shù)（CPI），X4代表普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)， 為隨機(jī)誤差項。

三、結(jié)論

根據(jù)實證分析結(jié)果，可知城鎮(zhèn)居民人均可支配收入占人均GDP的比重每增加一個百分點，就會使得人均壽險保費收入增加94.711元;社會保障和就業(yè)支出占財政支出比重比重每增加一個百分點，就會使得人均壽險保費收入增加198.057元;居民消費價格指數(shù)（CPI）每變化一個單元，就會使得人均壽險保費收入變動97.067元;普通高等學(xué)校在校學(xué)生數(shù)每增加以萬人，就會使得人均壽險保費收入增加36.582元。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡介：

許洪峰（1995年-），男，漢族，山東省滕州市，研究生，河北地質(zhì)大學(xué)，研究方向金融理財規(guī)劃