中国车险市场分析.docx

1、中国车险市场分析中国车险市场分析因此，中国车险市场正成为中国汽车市场和保险市场联系的纽带，它的进展规范与否会对汽车、保险两个市场的壮大、拓展产生重要阻碍。因此研究它对汽车、保险两市场的关系及两市场对它所起的作用关于两个产业的和谐进展和车险市场进一步完善和规范是一个重要课题。一、数据的选择和模型分析车险，狭义的讲是属于保险业一部分。车险业务更是财险业务中所占比例最大的业务。而从广义来看车险又是汽车产业和保险产业的交汇点，它的生存、进展不仅受到汽车市场中各个生产企业间猛烈竞争的阻碍，而且也受到保险市场诸如：制度、费率调整、险种创新、服务质量的制约。本文正是从广义的车险车险市场来分析的。（一）样本选

2、取和模型的理论基础本文选取的样本数据为2003年1月到2005年4月的包括车险保费收入、乘用车销售量和保费收入，共28组数据。其具体数据如表1所示：表12003年1月2005年4月保费收入和乘用车销量保费收入（万元）乘用车销量时刻财产险收入车险收入总保费收入(累计)月保费收入销售量(乘用车)比例2003年1月603746.98 362248.19 3639081.42 3639081.42 166360.00 7.56%2003年2月650954.95 390572.97 6999970.61 3360889.19 118461.00 5.38%2003年3月870372.76 522223.

3、66 11416903.62 4416933.01 164582.00 7.48%2003年4月739525.31 443715.19 14424300.00 3007396.38 180035.00 8.18%2003年5月737200.00 442320.00 17281500.00 2857200.00 168368.00 7.65%2003年6月1163109.83 697865.90 21542557.24 4261057.24 179089.00 8.14%2003年7月588123.52 352874.11 23983671.16 2441113.92 181590.00 8.2

4、5%2003年8月633856.33 380313.80 26540979.90 2557308.74 181937.00 8.27%2003年9月732788.88 439673.33 29681281.39 3140301.49 212168.00 9.64%2003年10月581362.02 348817.21 32280402.48 2599121.09 190371.00 8.65%2003年11月574230.69 344538.41 35307832.59 3027430.11 210203.00 9.55%2003年12月818777.83 491266.70 38803960

5、.93 3496128.34 247909.00 11.26%2004年1月813186.00 555406.04 3818449.82 3818449.82 168942.00 6.74%2004年2月770695.38 526384.94 7437527.97 3619078.15 204388.00 8.16%2004年3月1193999.14 815501.41 11998333.73 4560805.76 250167.00 9.99%2004年4月963833.95 658298.59 15539594.72 3541260.99 245198.00 9.79%2004年5月986

6、914.15 674062.36 19019179.33 3479584.61 199240.00 7.95%2004年6月1131836.20 773044.12 23735402.13 4716222.80 188556.00 7.53%2004年7月861514.25 588414.23 26666153.21 2930751.08 184815.00 7.38%2004年8月963082.98 657785.68 29793615.38 3127462.17 185738.00 7.41%2004年9月933305.78 637447.85 33397675.29 3604059.91

7、 207586.00 8.29%2004年10月746931.40 510154.15 36693357.83 3295682.54 189600.00 7.57%2004年11月714571.37 488052.25 39956981.05 3263623.22 217311.00 8.68%2004年12月818988.30 559369.01 43181349.81 3224368.76 263373.00 10.51%2005年1月1443625.48 985996.20 4588781.69 4588781.69 242000.00 21.07%2005年2月719771.09 49

8、1603.65 7720019.26 3131237.57 213500.00 18.59%2005年3月1266257.91 864854.15 14768499.86 7048480.60 355800.00 30.98%2005年4月1139430.81 778231.24 18483822.90 3715323.04 337000.00 29.35%模型及有关符号说明：（1）一元线性回来模型。由经济理论和实际经济问题可知，车险费率的高低会阻碍汽车的销售量：车险费率高意味着购车费用加大，消费者的购买数量和购买时刻将发生变化，从而阻碍汽车的销量；同理，车险收入作为财险收入的要紧组成部分，车

9、险收入的增加或减少，也会阻碍到保险收入的变化。故，建立数学模型：其中，各月的车险保费收入；各月的保险收入；各月的乘用车销售量；为相应的回来系数（待定系数）；误差项。（2）二元线性回来模型。现实经济问题中，随着汽车销售量（Z）的变化，以及由于保险政策、费率调整等因素引起的保险收入（Y）的变化，都会阻碍车险收入（X）的变化。可建立数学模型：其中，误差项； 回来系数。模型的估量方法：OLS法即最小二乘法。检验模型的方法：（1）检验估量参数是否符合经济理论和实际经济问题的要求；（2）用数据统计中关于假设检验的原理进行统计检验。统计检验的指标：R-squared：样本可决系数，用以检验回来方程的拟合优度

10、。t检验：H0：1=0；H1：10；t=|t|t/2(n-2),则拒绝原假设H0，说明说明变量对被说明变量有显著阻碍；否则，同意原假设H0，说明变量对被说明变量没有显著阻碍。F检验： H0：120； H1：至少有一个i(i=1,2)不等于零； k：说明变量的个数；n：样本的个数。DW：利用残差et构成的统计量推断误差项ut是否存在自相关。 H0：0；H1：0；（二）模型估量及检验1、建立保险收入Y与车险保费收入X之间的一元线性回来模型：Yi=0+1Xi+ui应用Eviews软件采纳最小二乘法（OLS）进行估量，结果如表2所示：表2VariableCoefficientStd. Errort-S

11、tatisticProb. C1406804.424039.23.3176260.0027X3.8703810.7211785.3667500.0000R-squared0.525565 Mean dependent var3588183.Adjusted R-squared0.507317 S.D. dependent var910839.4S.E. of regression639330.6 Akaike info criterion29.64298Sum squared resid1.06E+13 Schwarz criterion29.73814Log likelihood-413.0

12、017 F-statistic28.80200Durbin-Watson stat1.920810 Prob(F-statistic)0.000013相应的样本回来方程为：Y = 1406803.842 + 3.870381426*X （3.317626） （5.366750）R-squared0.525565， F-statistic28.80200， DW1.92081013.870381426为样本回来方程的斜率，表示月保险收入的边际收入倾向，说明月车险保费收入每增加1万元，月保费收入将相应增加约3.87万元；拟合优度为0.525565，说明X和Y有一定的相关性；01406803.842

13、是样本回来方程的截距，表示不发生车险收入的情形下，保险收入也会发生1406803.842万元，这是由于保险收入中除了车险收入外还有包括寿险、财险中的非车险等诸多项目及一些其它因素带来的。可见，0和1的符号和大小，差不多均符合经济理论及目前市场的实际情形。R-squared0.525565，说明离差平方和的约52.56%被样本回来直线说明，样本回来直线对样本点的拟合优度在考虑有其他因素存在的条件下，是能够同意的；给定显著性水平0.05，查自由度为28226的t分布，则t/2（26）2.08，样本回来方程的t检验值均大于2.08，该模型可通过t检验，即回来系数均显著不为零，回来模型中应包含常数项，

14、X对Y有显著阻碍；F（1，26）4.23，28.84.23，通过F检验；由于DW的值接近于2，因此ut不存在自相关。可见，该模型通过了各项统计检验。以上的评判可看出，此模型是比较好的，较为合理的反映了车险收入（X）和保险收入（Y）间的关系。2、乘用车月销售量Z与车险收入X之间的一元线性回来模型：Zi=0+1Xi+vi同上例，应用Eviews软件采纳最小二乘法（OLS）进行估量，估量结果如下：样本回来方程为：Z = 113504.2303 + 0.1695813041*X（4.12）（3.62）R-squared=0.34， F-statistic=13.10， DW=1.00从上面的统计量可知

15、：给定0.05，样本回来方程的t检验值均大于2.08，可通过t检验，说明回来系数显著不为零，X对Z有显著阻碍；F（1，26）4.23，13.104.23，通过F检验；但由于，在样本容量T28，0.05，说明变量个数k1时，DW检验的临界下值dL为1.33，而0DW1.004.23，通过F检验；修正后dU=1.48DW1.8744-dU=2.52，因此就排除了vt的自相关。现在，模型通过了各项统计检验。10.1006582368为样本回来方程的斜率，表示月乘用车销售量的边际销售倾向，说明月车险保费收入每增加1万元，月乘用车销售量将相应增加约0.1万辆；拟合优度为0.496637，说明车险收入X和

16、乘用车销量Z有一定的相关性；0161630.4385是样本回来方程的截距，表示不发生车险收入的情形下，乘用车也会销售161630.4385辆，这是由于乘用车的销量专门大程度上是要受到人们对乘用车的消费倾向、购买力以及乘用车的价格等因素制约，即使没有车险作为规避购买和使用乘用车风险的方式，人们也会因为自己的生活需求、消费偏好来购车的。可见，0和1的符号和大小，差不多均符合经济理论及目前汽车市场的实际情形。以上的评判可看出，此模型已较为合理的反映了车险收入（X）和乘用车销售量（Z）之间的关系，车险收入（X）对乘用车销售量（Z）有重要阻碍。在看到车险收入（X）对保险收入（Y）和乘用车销售量（Z）的相

17、关性的同时，也应该看到：车险收入作为连接汽车市场和保险市场的纽带，也直截了当受到汽车市场和保险市场变动的制约和阻碍，至于有多大的阻碍，下面通过作出模型进行分析。3、建立车险月收入X与保险月收入Y和乘用车月销售量Z之间的二元线性回来模型：Xi=0+1Yi+2Zi+wi。同上例，应用Eviews软件采纳最小二乘法（OLS）进行估量，估量结果如下： X = -20202.43434 + 0.1089254034*Y + 0.9229241059*Z（-0.192） （3.797） （1.764） R-squared=0.59， F-statistic17.12， DW1.27由于0-20202.43

18、434，即保险收入和乘用车销售量均不发生的情形下车险收入为负值，不符合经济理论与汽车市场和保险市场及车险收入的实际情形。而且0的t值不能通过t值检验，应该将截距常数项0消去。故对模型进行修正：Xi=1Yi+2Zi+wi，可得到重新修正后的回来估量结果.修正后的样本回来方程为：X = 0.1065741263*Y + 0.8707772333*Z（4.184134） （1.985452）R-squared0.577473， DW1.248913，通过上述对模型的修正，可得到拟合优度R-squared0.577473，说明该模型的离差平方和的约有57.75%被样本回来线说明，该拟合优度是能够同意的

19、；给定显著性水平0.1，查自由度为28226的t分布，则t0.05（26）1.71，样本回来方程的t检验值t14.184134和t21.985452均大于1.71，该模型可通过t检验，即两个回来系数均显著不为零，回来模型中应该包含常数项，保险收入Y和乘用车销量Z对车险收入X有显著阻碍；0DW1.248913dL=1.26，说明wt存在一阶正自相关，为了排除自相关须对模型进行再次的修正，即考虑AR（1）后重新估量。估量结果如下表4所示：表4VariableCoefficientStd. Errort-StatisticProb. Y0.1144820.0233934.8938850.0001Z0

20、.7644510.4075481.8757300.0729AR(1)0.3263790.1866281.7488270.0931R-squared0.641596 Mean dependent var571066.2Adjusted R-squared0.611729 S.D. dependent var169143.8S.E. of regression105395.9 Akaike info criterion26.07327Sum squared resid2.67E+11 Schwarz criterion26.21726Log likelihood-348.9892 Durbin-W

21、atson stat1.893710Inverted AR Roots .33样本回来方程：X = 0.1144819703*Y + 0.7644505762*Z + AR(1)=0.3263792949 （4.893885） （1.875730） （1.748827）R-squared0.641596， DW1.893710，通过对模型的再次修正，样本回来方程发生变化：从表4中可看到，拟合优度R-squared由0.577473提高到0.641596，现在回来模型的离差平方和约有64.16%被样本回来线说明。认为样本回来线对样本点的拟合优度在考虑有汽车市场和保险市场的其他因素及相关政策因素存

22、在的条件下，以及中国车险市场目前存在的治理不规范、品种不够丰富、行业的竞争力弱等缘故情形下，该拟合优度是能够同意的；给定显著性水平0.1，查自由度为28226的t分布，则t0.05(26)1.71,模型的t检验值t1=4.893885，t2=1.875730，t3=1.748827均大于1.71，该模型可通过t检验，即回来系数均显著不为零，回来模型中应该包含常数项，保险收入Y和乘用车销量Z对车险收入X有显著阻碍；又由dU=1.56DW=1.8937104-dU=2.44，可见通过了DW检验也即是排除了wt的自相关。现在，模型通过了各项统计检验。也可通过样本回来模型的残差图进行比较如下图1。10

23、.1144819703，表示月乘用车销售量对月车险收入的边际收入倾向，说明当其它条件不变的情形下月乘用车销量每增加1辆，月车险收入约增加0.114482万元。20.7644505762，表示月保险收入对月车险收入的边际收入倾向，说明在其它情形保持不变的时候月保险收入每增加1万元，月车险收入约增加0.76445万元。拟合优度提高到0.641596，说明车险收入X与保险收入Y和乘用车销量Z都有相关性，也说明保险收入和乘用车销量的变化对车险收入有专门大的阻碍。由于样本回来方程的截距不存在，即表示假如保险收入和乘用车销售量均未发生时，车险收入就为零。从以上的分析可知，该二元回来模型差不多符合经济理论及

24、目前汽车和保险产业的实际情形。模型也较为合理的反映了车险收入（X）与保险收入（Y）和乘用车销售量（Z）之间的关系，从而定量的说明保险收入和乘用车销售量的变化对车险收入的阻碍。图1：二元线性回来残差图通过建立车险市场与汽车、保险市场间的模型，从估量出的样本回来方程式（2.1）、（2.2）和（2.3）并经各项经济理论和统计量的检验，可明白车险市场与汽车市场、与保险市场间有显著的相关关系；同时，汽车市场和保险市场也共同作用于车险市场即汽车和保险市场对车险市场也有较大的相关性。二、汽车保险产业间不和谐的缘故及车险市场的滞后表现通过上面的模型分析，已知车险市场对汽车（乘用车）市场和保险市场有较大的相关作

25、用，因此汽车和保险两个产业是否和谐的进展对车险市场的顺利拓展和壮大，有着极为重要的阻碍；同时，车险市场进展的滞后与否也必定对汽车、保险市场能否正常的、顺利的进展起着重要的作用。因此为了对我国汽车和保险产业是否是和谐的进行分析，本文依照上面的模型对汽车和保险产业进行了预期，并依照汽车和保险产业的预期作出了二者的走势图。相应的推测图和走势图见下图：图2（车险市场对保险市场）、图3（车险市场对汽车市场）和图4（保险收入预期YF和乘用车销售量预期ZF的走势图）。图2：X对Y的推测图图3：X对Z的推测图图4：保险收入预期YF和乘用车销售量预期ZF的走势图从图4中可发觉，随着时刻的推移两产业的不断进展、壮

26、大，YF和ZF间的差距越来越大，说明中国汽车和保险产业显现了不和谐。中国汽车和保险产业的不和谐、不匹配缘故要紧有以下几点：第一，尽管中国汽车产业和保险产业都有较大进展，但相对汽车产业，保险产业进展较为滞后。从图4中能够看出，保险业的波动幅度远大于汽车业的幅度，即保险业更具有不稳固性。近几年，中国汽车产销量都在快速的增加（专门是产量），而保险产业作为为汽车产业生产、销售提供抗拒风险、质量监督、消费者保证的产业链条相对滞后。尽管中国保险产业在这几年里也在迅速进展，在资产总额、保费收入、财产险等多项指标都有所增加。仅以2005年来看，与2005年1月份相比，2月份总保费收入增长68.24%，财产险保费收入增长49.85%。然而，保险市场现有的一些问题如：经营粗放、治理不规范、服务质量等，降低了汽车生产和销售企业抗风险的能力，制约了汽车市场更快速的进展。这也致使中国车险的赔付率专门高（将近达到了100），车险业务显现全线亏损的局面（冯晓增，2005）。同时，中国保险市场的各种滞后也使汽车消费者和购车者的续险率大大降低，从而加大了购车（包括二手车的购买）的风险；由于保险市场再保险体系的不完善性，也使得汽车生产企业开发、研制新型车型，并生产投放市场的企业风险加大，这会