| 利率有实际利率和名义利率之分，本文选取名义利率,因为人们购买寿险产品或选择储蓄大多基于银行一年定期存款名义利率与保单预定利率的比较,因此选取名义利率,用x表示,更能反映消费者对寿险需求的真实情况。
4、抚养（赡养）率：从保障需求来看,抚养儿童和赡养老人花费在家庭总支出中占到相当大一部分,尤其是在教育方面的投入更为显著。随着人均寿命的提高及计划生育的实施，独生子女家庭逐年增加，人寿保险除了给投保人提供保障外,还能给被抚养人提供保障,因此采用抚养（赡养）率作为影响寿险需求的因素。在下列分析中用少儿抚养率（x）表示、老年赡养率(x)表示。
5、教育水平：教育水平直接影响人们的保险意识及对保险的接受程度，就广度而言,文化教育的普及程度越高,意味着投保可能性越大;从深度来看,文化教育水平的层次不同,对保险的需求也大不相同。教育水平对寿险的影响体现在以下两个方面。一方面，较高的教育水平延缓了个人具备独立生活能力的时间，其规避风险意识较强,通过购买寿险来寻求保障的动机就越大。另一方面,从购买力来看,教育水平较高的人收入也较高,购买力也就越强。本文用陕西平均每万人普通高等学校在校学生人数表示人口受教育程度,用x表示，
本文搜集了1990年至2007年的数据,其中陕西省历年保费收入、城镇居民家庭人均可支配收入、农村居民家庭人均纯收入、城镇人口数、农村人口数、年底总人口、消费价格指数、少儿赡养率、老年赡养率、每万人普通高等学校在校学生人数都来源于《陕西统计年鉴》(1989—2008),人民币一年期存款利率数据来自中国人民银行网站。
（二）数据平稳性检验
本文对被解释变量和部分解释变量取自然对数,以消除异方差,但是利率、通货膨胀率、少儿抚养率及老年赡养率的解释变量是以百分比形式出现,根据计量经济学的惯用做法不必取对数。在对时间序列进行最小二乘估计之前,应对时间序列进行平稳性检验,否则就可能会出现虚假回归。因此本文采用扩展的Dickey-Fuller检验(ADF)对各经济变量进行了单位根检验,结果见表3
表3：ADF单位根检验结果
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变量
|
ADF检验
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检验类型（c,t,q）
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1%临界值
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5%临界值
|
10%临界值
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结果
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lny
|
-4.59
|
(c,t,1)
|
-4.67
|
-3.73
|
-3.31
|
平稳
|
|
lnx
|
-2.49
|
（c,t,2）
|
-4.73
|
-3.76
|
-3.32
|
非平稳
|
|
dlnx
|
-2.91
|
(c,0,0)
|
-3.92
|
-3.06
|
-2.67
|
平稳
|
|
x
|
-3.48
|
(c,t,1)
|
-4.67
|
-3.73
|
-3.31
|
平稳
|
|
x
|
-3.96
|
(c,t,1)
|
-4.67
|
-3.73
|
-3.31
|
平稳
|
|
x
|
-2.92
|
(0,0,1)
|
-2.71
|
-1.96
|
-1.60
|
平稳
|
|
x
|
-4.39
|
(c,t,1)
|
-4.67
|
-3.73
|
-3.31
|
平稳
|
|
lnx
|
-4.78
|
(c,t,3)
|
-4.80
|
-3.79
|
-3.34
|
平稳
|
经检验,时间序列lnx在10％的显著性水平下没有通过单位根检验，而它的一阶差分是平稳的，表明该序列是I(1)。lny、x、x、x、x、Lnx、都在不同的显著性水平下拒绝单位根假设，表明它们是平稳的时间序列I(0)，可以直接进入回归模型。
（三）模型的建立
1、根据以上分析,建立如下多元线性回归模型:
lny=c+c(dlnx)+cx+cx+cx+cx+clnx+clny(-1)+ε
其中c、c分别度量的是陕西人均寿险保费收入对人均城乡居民可支配收入、教育水平的弹性；c、c、c、c分别度量的是陕西人均寿险保费收入对通货膨胀、利率、少儿抚养率、老年赡养率的半弹性；C度量的是当年陕西省人均寿险保费收入对上年人均寿险保费收入的弹性，ε为随机扰动项。带入数据进行回归分析，然后剔除不显著变量，再次用eviews5.0进行参数估计，回归结果如下：
表4OLS参数回归结果
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Variable
|
Coefficient
|
Std. Error
|
t-Statistic
|
P
|
|
C
|
6.580135
|
0.582355
|
11.29918
|
0.0000
|
|
DLNX1
|
1.175592
|
0.439344
|
2.675790
|
0.0202
|
|
X2
|
0.002966
|
0.000706
|
4.201857
|
0.0012
|
|
X3
|
-0.116514
|
0.027981
|
-4.164050
|
0.0013
|
|
X5
|
-0.094373
|
0.012041
|
-7.837487
|
0.0000
|
|
R-squared
|
0.986340
|
Mean dependent var
|
3.817145
|
|
Adjusted R-squared
|
0.981787
|
S.D. dependent var
|
1.274904
|
|
S.E. of regression
|
0.172056
|
Akaike info criterion
|
-0.442067
|
|
Sum squared resid
|
0.355239
|
Schwarz criterion
|
-0.197004
|
|
Log likelihood
|
8.757567
|
F-statistic
|
216.6221
|
|
Durbin-Watson stat
|
2.180537
|
Prob(F-statistic)
|
0.000000
|
从回归结果看，模型拟合效果良好，调整R为0.981787，模型F统计量远大于显著性水平1％下的临界值，表明回归方程的系数总体上是显著的,而且所有变量均在不同的水平上显著，经过修正最终模型为：lny=c+c(dlnx)+cx+cx+cx+ε
2、各种相关检验
（1）异方差检验：通过不包含交叉乘积项和包含交叉乘积项的White检验，得表5和表6结果，其伴随概率分别为0.125265和0.308681，都大于0.05，说明模型不存在异方差。
表5异方差的White检验（不包含交叉乘积项）
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F-statistic
|
2.889355
|
Prob. F(8,8 )
|
0.077307
|
|
Obs*R-squared
|
12.62909
|
Prob. Chi-Square(8)
|
0.125265
|
表6异方差的White检验（包含交叉乘积项）
|
F-statistic
|
2.488955
|
Prob. F(14,2)
|
0.323395
|
|
Obs*R-squared
|
16.07722
|
Prob. Chi-Square(14)
|
0.308681
|
（2）正态性检验：对回归结果的残差进行正态性检验，其伴随概率为0.912219，大于0.05，表明随机扰动项正态性假设成立。
回归结果的残差正态性检验
 
（3）自相关检验：对残差序列进行LM检验,此处进行一阶和二阶自相关检验，结果见表7和表8，对应伴随概率为0.263404和0.086978，大于0.05，不存在一阶和二阶自相关。
表7Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest（回归结果的一阶自相关检验）
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F-statistic
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0.873604
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Prob. F(1,11)
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0.370024
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Obs*R-squared
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1.250780
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Prob. Chi-Square(1)
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0.263404
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表8Breusch-GodfreySerialCorrelationLMTest:（回归结果的二阶自相关检验）
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F-statistic
|
2.015637
|
Prob. F(2,10)
|
0.183872
|
|
Obs*R-squared
|
4.884207
|
Prob. Chi-Square(2)
|
0.086978
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从上面所述的检验结果来看，模型通过了各项检验，说明模型的效果还不错，可作为进一步分析的依据。
（四）对模型结论的解释
根据表4回归的结果，可以定量的分析各自变量对陕西寿险需求的影响
1、实证结果显示,城乡居民人均可支配收入对寿险需求有正向的促进作用,寿险需求的收入弹性为1.175592,表明人均可支配收入每增加1%,人均寿险保费收入增加约1.176%。 2/3 首页 上一页 1 2 3 下一页 尾页 |
