我国保险市场非线性经济增长效应分析——基于ACE算法的实证研究

发布时间：2021-01-18 22:33

　　本文基于1999²013年中国保险市场数据,运用自回归分布滞后模型和交替条件期望算法,考察了保险业发展对经济增长的影响,检验了保险消费是否存在非线性经济增长效应。研究结果显示,随着保险市场的发展,其对经济增长的影响显著增强,在不同的发展水平下保险市场发展与经济增长存在倒U型关系。在进一步细分寿险市场和非寿险市场后发现,寿险市场对经济增长的促进作用与整体保险市场类似,而非寿险市场无显著的经济增长效应。 

【文章来源】：保险研究. 2014,(12)北大核心CSSCI

【文章页数】：10 页

【部分图文】：

CSSUM检验统计量和CSSUMSQ检验统计量序列图

在不同阶段其影响存在明显差异。图2各原始变量与转换变量对应散点图考虑到Ay与y间为标准的单调递增关系，为了量化保险发展对经济增长的影响，可以将式(11)中的被解释变量替换为y并计算各变量间的长期协整关系，然后使用三次样条插值的方法得到(yt，Ayt)与(yt+1，Ayt+1)间的拟合函数，根据拟合函数计算出实际保费总收入在不同分位数位置对经济增长的影响。序列y、Ax1、Ax2、Ax3和Ax4间长期协整关系可以表示为:y=9．368(0．001)＊＊＊+2．418*Ax1(1．473)*+2．148*Ax2(0．973)＊＊+3．047*Ax3(1．391)＊＊+1．761*Ax4(0．001)＊＊＊(17)括号中的数字表示系数的标准差，＊＊＊，＊＊和*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著。将x3按从小到大排序，对于相邻两点(x3t，Ax3t)、(x3t+1，Ax3t+1)可使用三次样条插值的方法得到一个三次多项式用来表示两点间的平滑曲线。比如x3的5%分位数为－102．372，它处于［－130．423，－97．422］内，在平面中两点［－130．423，－0．00136］和［－97．422，－0．00101］①间可使用三次样条插值得到如下函数:Ax3=2．73*10－9(x3+130．423)3+1．35*10－8(x3+130．423)2+1．09*10－5(x3+130．423)－0．001008(18)将式(18)代入式(17)即可求得在x3=－102．372处x3对y系数为－0．0006，按照类似的方法可以得到x3在不同分位数时对y的系数，结果如表4所示。实际保费总收入对经济增长影响系数列表表4分位数水平分位数值系数分位数水平分位数值系数5%－102．372－0．001875%85．6490．001810%－51．8470．000385%94．8150．001525%－4．8190．003190%130．7960．001250%50．9560．009395%185．6040．0012说明:“分位数水

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：2985784