基于因子分析的产险公司车险业务的绩效评价

发布时间：2020-03-18 05:50

【摘要】：车险业务占产险公司80%的业务量,车险业务的绩效关系到产险公司的生死存亡,其绩效评价便于产险公司客观、准确地判断自身经营情况,分析自己与同行的差距与优劣势。文章利用SPSS软件对中国12家产险公司的车险的业务数据做统计处理,主要从市场规模、盈利能力和资产流动性等指标出发,通过研究发现,全国性及中外合资产险公司的车险经营绩效排名靠后,而地域性中小产险公司的排名靠前,反映了大产险公司的老大难行和小产险公司的高速成长,并建议相关产险公司努力精细耕耘车险业务,提高车险业务经营的整体水平,促进我国民族产险业持续稳定发展。
【图文】：

681.268资料来源：使用SPSS软件计算出来的结果表3是对因子分析后提取的因子旋转的结果。表中前4列为对因子分析初始解和对原变量的总体描述状况。从中可以看出，前2个因子的累积方差贡献率达到了81.268%。第5至7列描述的是提取因子标准特征值大于1，提取了2个公共因子后对原变量总体的描述。从中可以发现前2项的累积贡献率达到81.268%，因此它们反应了原变量的大部分信息。第8至10列是旋转以后得到的因子变量对原变量的总体刻画，其前2项的累积贡献率仍为81.268%，含义相同。资料来源：SPSS软件计算结果图1公共因子描述图图1中的纵坐标为公共因子特征值，横坐标为公共因子数。可见前面2个特征值的变化是相当明显的，从3.9一下子降到了2，而之后就趋于平稳，仅仅从0.8逐渐趋近于0。因此可以认为前2个公共因子对原变量的信息描述有显著作用。2.3因子变量的命名表4是经过旋转后的因子载荷矩阵，主要使用方差最大正交旋转法得到的。表4使用方差最大正交旋转后的因子载荷矩阵旋转因子矩阵因子12x1.220.934X2.323.850X3.355-.651X4-.743-.149X5.971.060X6.976.018X7.956.081资料来源：SPSS软件计算结果表中的结果描述了原始的7个变量与两个因子的关系。根据式（1）可以将这种关系表示为：ìíx1=0.220f1+0.934f2x2=0.323f1+0.850f2x3=0.355f1-0.651f2x4=-0.743f1-0.149f2x5=0.971f1+0.060f2x6=0.976f1+0.018f2x7=0.956f1+0.081f2（2）根据表4，第一个因子的车险保费占总财险保费比率（x5）、车险赔款占总财险赔款比率（x6）和车险利润占总财险?

统计与决策２０13年第7期·总第379期资料来源：SPSS软件计算结果图2载荷散点图图2是载荷散点图，这是2个因子的二维因子载荷散点图，以两个因子为坐标，各原始变量在该坐标中的载荷散点图。该图是旋转后的因子载荷矩阵的图形化表示方式，选装后的因子载荷系数更加接近于1，通过上图可以更容易的解释旋转后因子载荷矩阵的分布情况。2.4因子得分的计算及综合排名表5是用SPSS软件按回归法估计的因子得分系数矩阵。表5因子得分系数矩阵因子矩阵x1x2x3x4x5x6x7因子1.474.550.157-.755.948.941.9402.834.724-.725.067-.216-.258-.192资料来源：SPSS软件计算结果根据表5的因子得分系数矩阵，将公因子表示为各变量的线性组合。得到的因子得分函数为：{f1=0.474x1+0.550x2+0.157x3-0.755x4+0.948x5+0.941x6+0.940x7f2=0.834x1+0.724x2-0.725x3+0.067x4-0.216x5-0.258x6-0.192x7（3）其次，，需要通过计算因子变量的协方差矩阵，来确定新的因子之间是否具有相关性，其计算结果如表6所示。表6因子变量的协方差矩阵因子变量矩阵因子121.959-.2832.283.959资料来源：SPSS软件计算结果从表6的协方差矩阵中，可以发现不同因子之间的相关系数的绝对值小于0.3，则说明这2个因子之间相关性很低，与之前要求因子变量的正交、不相关条件基本符合。根据上述的因子得分函数便可以计算每个财险公司对应的第1个因子和第2个因子的取值，有了因子得分，就可以对每个财险公司按照前面命名的两个因子进行评价和排序。随后对12家财险公司的车险经营绩效进行综合评价，根据表3，测算各家财险公司的综合情况，

【参考文献】

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【共引文献】

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