本文關(guān)鍵詞：基于時(shí)間序列分析方法的壽險(xiǎn)保費(fèi)統(tǒng)計(jì)實(shí)證分析

  更多相關(guān)文章： 壽險(xiǎn) 聚類分析 時(shí)間序列 協(xié)整檢驗(yàn) Granger因果檢驗(yàn)

【摘要】：壽險(xiǎn)作為重要的險(xiǎn)種之一,對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)生活有很大的影響。本文運(yùn)用一元時(shí)間序列方法對(duì)某保險(xiǎn)公司2012年1月1日至2014年12月31日的壽險(xiǎn)保費(fèi)收入的歷史數(shù)據(jù)建立時(shí)間序列模型,并對(duì)2015年1月1日到10日該保險(xiǎn)公司的壽險(xiǎn)保費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明2015年1月1日至10日的實(shí)際值和預(yù)測(cè)值之間的相對(duì)誤差最大的為22.74%,最小的為1.44%,總體平均相對(duì)誤差為10.19%。并且可以看出2015年1月1日至5日的相對(duì)誤差均在8%以內(nèi),而在2015年1月5日之后的相對(duì)誤差則均在12%以上。由于影響壽險(xiǎn)收入的因素很多,比如,人口老齡化程度、市場(chǎng)率水平、通貨膨脹水平、其他險(xiǎn)種的發(fā)展水平等。其中,通貨膨脹水平對(duì)壽險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展影響巨大。因此,為了更好地預(yù)測(cè)該保險(xiǎn)公司未來壽險(xiǎn)保費(fèi)的收入,又進(jìn)一步引入了代表通貨膨脹因素的指標(biāo)CPI同比增長(zhǎng)指數(shù),并利用CPI同比增長(zhǎng)指數(shù)的歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建了其時(shí)間序列。通過對(duì)多元時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn),建立多元時(shí)間序列模型并對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)。最后對(duì)2015年1月1日至10日該保險(xiǎn)公司的壽險(xiǎn)保費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,運(yùn)用多元時(shí)間序列分析方法對(duì)未來壽險(xiǎn)保費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),平均相對(duì)誤差為5.81%,總體效果遠(yuǎn)低于使用一元時(shí)間序列分析方法的結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：壽險(xiǎn) 聚類分析 時(shí)間序列 協(xié)整檢驗(yàn) Granger因果檢驗(yàn)
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：F842.62;F840.4
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-12
• 1.1 國(guó)內(nèi)外壽險(xiǎn)發(fā)展?fàn)顩r7-8
• 1.1.1 國(guó)內(nèi)壽險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r7
• 1.1.2 國(guó)外壽險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r7-8
• 1.2 聚類分析簡(jiǎn)述8-9
• 1.3 時(shí)序列簡(jiǎn)述9-10
• 1.4 研究現(xiàn)狀與意義10
• 1.5 本文研究?jī)?nèi)容與結(jié)構(gòu)10-12
• 2 我國(guó)壽險(xiǎn)市場(chǎng)的區(qū)域性分析12-18
• 2.1 我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)區(qū)域性差異指標(biāo)分析12-16
• 2.2 聚類分析16-18
• 3 時(shí)間序列的基本模型18-22
• 3.1 平穩(wěn)時(shí)間序列18-19
• 3.2 AR模型19-20
• 3.3 MA模型20
• 3.4 ARMA模型20-21
• 3.5 ARIMA模型21-22
• 4 一元時(shí)間序列建模和預(yù)測(cè)22-29
• 4.1 模型建立22-26
• 4.1.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備22
• 4.1.2 壽險(xiǎn)保費(fèi)收入模型的建立22-25
• 4.1.3 模型定階25-26
• 4.2 壽險(xiǎn)保費(fèi)收入模型擬合程度檢驗(yàn)26-27
• 4.3 壽險(xiǎn)保費(fèi)收入模型預(yù)測(cè)27-29
• 5 多元時(shí)間序列分析29-38
• 5.1 多元時(shí)間序列模型建立29-30
• 5.1.1 多元時(shí)間序列模型表示29-30
• 5.1.2 多元時(shí)間序列模型的相關(guān)概念30
• 5.2 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備30-31
• 5.3 多元時(shí)間序列模型識(shí)別31-34
• 5.3.1 多元時(shí)間序列圖31
• 5.3.2 模型KPSS檢驗(yàn)31-32
• 5.3.3 多元時(shí)間序列的Engle-Granger協(xié)整檢驗(yàn)32-34
• 5.3.4 多元時(shí)間序列的Granger因果檢驗(yàn)34
• 5.4 多元時(shí)間序列模型34-35
• 5.5 多元時(shí)間序列模型的預(yù)測(cè)35-36
• 5.6 一元時(shí)間序列方法預(yù)測(cè)與多元時(shí)間序列預(yù)測(cè)對(duì)比36-38
• 6 總結(jié)38-40
• 致謝40-41
• 參考文獻(xiàn)41-43

【相似文獻(xiàn)】

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