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    基于Boo tstrap方法的中国保险业效率研究

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    内容提示: 湖南大学硕士学位论文基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究姓名:唐华申请学位级别:硕士专业:统计学指导教师:倪青山20120526 颁土学位论文摘要中国保险业效率变动情况是当前学界研究的热点问题之一,现有的研究大多采用基于DEA方法的M al m qusi t指数对保险效率进行测算。但该方法只能根据样本数据进行点估计,而基于Bootstrapped M al m qusi t指数的方法能对效率进行区间估计,从而能更加稳健地估算出保险效率的变动情况。因此本文采用BootstrappedM al m qusi t方法对中国21家保险公司2002年至2010年的效率变动情况进行测算和分解,并对保险业效率的影响因...

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    湖南大学硕士学位论文基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究姓名:唐华申请学位级别:硕士专业:统计学指导教师:倪青山20120526 颁土学位论文摘要中国保险业效率变动情况是当前学界研究的热点问题之一,现有的研究大多采用基于DEA方法的M al m qusi t指数对保险效率进行测算。但该方法只能根据样本数据进行点估计,而基于Bootstrapped M al m qusi t指数的方法能对效率进行区间估计,从而能更加稳健地估算出保险效率的变动情况。因此本文采用BootstrappedM al m qusi t方法对中国21家保险公司2002年至2010年的效率变动情况进行测算和分解,并对保险业效率的影响因素进行分析。本文选取资本金、固定资产、费用和劳动力作为投入指标,选取净利润和净保费收入作为产出指标。首先运用Bootstrap方法对2l 家保险公司的技术效率变化情况及其置信区间进行了估计,为了提高效率测度的准确性,进一步运用Bootstrap对估计进行纠偏。实证表明,Bootstrap方法在效率测算中具有明显的优越性。基于效率测度结果可以计算出Bootstrapped M al m qusi t指数,并对其进行了分解研究,即将保险效率分解为纯效率变化、规模效率变化、纯技术变化和规模技术变化等几个方面,分别分析其变化情况和趋势。研究表明:在2002年至2010年间,保险行业总体技术效率并没有得到增长,但2008年后相比2008年以前,保险行业总体技术效率水平有所提高。各年各类保险公司的技术效率值均小于等于1,而且2008年后技术效率值趋向提高,这说明中国保险业的技术效率虽然没有得到进步但是近年来有所改善。从整体上来看,2002年至2010年间,除外资保险公司之外的其它三类保险公司的纯技术变化值都高于1,且保险行业总体纯技术变化值也高于l ,说明技术进步是促进效率提升的主要动力。关键词:中国保险业;效率研究;Bootstrapped M al m qusi t指数II AbstractEm pi ri cal Anal ysi sofchangesi npoi ntof the current academ i c research.theeffi ci encyof the i nsurancei ndustryM ost studi es useD EA- basedM al m qusi t i ndexi s theanal ysi s· Butthe use of the m ethod of i nsuranceeffi ci ency esti m ates i sonl yapoi ntestl m ate based on the num ber ofsam pl esgi ven.For robustesti m ate of the i m pacttactors ofI nsurancechangesandanal yzi ngtheeffi ci ency of the i nsurance i ndustrvem ci ency, thi s paper adoptstheBootstrapped M al m qusi t m ethod to cal cul ate the2002_20 10changes i n theeffi ci ency of the 2 1i nsurancecom pani es i n Chi na anddecom posi ti on anal ysi s.Thepaper sel ect capi tal ,fi xed assets,the cost and l abor1ncom e and netprem i umi ncom e asoutput i ndi cators.Fi rst,the use of theBootstrapm ethod to esti m ate the techni caleffi ci ency of the 21 i nsurancecom pani es and thei rconf i dencei nterval s,and i m prove theeffi ci ency m easure ofasi nput i ndi cators.netBootstrapcorrecti on.Em pi ri cal evi denceadvantagesi n theeffi ci ency esti m ates.Thenthearti cl ecal cul atethedecom posi ti on studi es detai l edanal ysi sm suranceeffi ci encyofpure effi ci ency change,scal eeffi ci ency change, pure techni calchange and scal e techni calchangetheaccuracy of theshow s that theBootstrapm ethod has obvi ousBootstrappedM al m qusi ti ndex,andthi sseveralaspectsof thechangesandtrends about. Anal ysi sshow ed that:theoveral ltechni caletnei eneyof the i nsurancei ndustryand has not beengrow th duri ng 2002.20 1 0.the1nsurancei ndustry’ S l evelofoveral ltechni caleffi ci ency i m provedafter2008.Techni caleffi ci encyval uesof thevari oustypesof i nsurancecom pany i s 1ess than orequalto 1,andthe val ue of techni caleffi ci encytendstoi m proveafter2008.1ndl cati ngthatthe techni caleffi ci ency of Chi nese i nsurancei ndustry has not beenprogreSSbut hasi m provedi n recentyears.the purel y techni calchangesi n the val ueofthe other threetypesof i nsurancecom pani es except forei gn i nsurancecom pani es i sgreaterthan 1duri ng 2002- 2010,andthe w hol epurel ytechni cal change val ue of them SU rancei ndustryISgreater than1,i ndi cati ngthattechnol ogi cal progressdri vi ngforce ofprom oti ngtheeffi ci encv.i s the m ai n,Keyw ords:Chi na’si nsurancei ndustry;ef f i ci ency:the Bootstrapped M al m qusi ti ndexIII 插图索引VI筋”凹”~~~~~~~~~~~~~一~~~~~~~~~~一~~~~~~~¨一一一●●●●●●●●●●●●~~~~~~~~~~~~~~~~●●●●●●●●~~~~~~~~~~~~~一~~~~~~~势~势势趋势趋趋化趋化化变化变变率变模率效术规效模技术纯规纯技的的的的司司司司公公公公险险险险保保保保类类类类四四四四1234钆乱钆乱图图图图 基于Bootsl rap方法的中国保险业效率研究表4.1表4.2表4.3表4.4表4.5表4.6表4.7表4.8表4.9附表索引2002.2010年投入和产出变量的描述性统计分析⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 一182002.2010年样本公司一览表⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .16中国保险行业总体BO O TSTRAP技术效率估计⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 19四类保险公司2002.2010年间BO O TSTRAP技术效率估计⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .20各保险公司2002—2010年M ALM Q U SIT指数效率估计值⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 23各保险公司2002.2010年纯效率变动⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ 24各保险公司2002—2010年规模效率分析⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .26各保险公司2002.2010年纯技术变化分析⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .28各保险公司2002.2010年技术规模变化分析⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ ⋯ .30VII 硕土学位论文1.1研究背景与研究意义第1章绪论自从改革开放恢复国内业务以来,中国保险业经过30多年的迅猛发展,取得了骄人的成绩,基本上每年的增长速度达30%以上,对金融市场乃至中国经济的作用日益显著。但是,正像实务界和理论界所公认的,在过去30多年的时间里,我国保险业推行的是重展业轻管理、重规模轻效益、重模仿轻创新、重短期扩张轻长期发展的粗放发展的经营策略,虽然保费收入飞速发展,行业效率却不是很高。由于我国保险市场上的垄断经营,市场份额由几家大公司占据。中小公司很难实现规模优势进行竞争,迫使他们降低价格,影响了市场的正常秩序和保险业的综合效率。尤其在中国加入世贸之后,保险市场的开放程度日渐提高,外资保险公司大量涌入中国市场,市场竞争将会更加激烈,在激烈的市场竞争中,保险业能否继续保持快速的发展趋势,能否继续承担保证经济健康发展的稳定器和减震器的重任,这很大程度上依赖于保险业的效率水平。作为经济学研究的重要问题,效率关系到稀缺资源的有效配置和合理利用。作为风险分散的制度安排,保险的功能和职责随着经济的发展不断向纵深扩展。现代保险不仅具有经济稳定作用,而且具有社会管理和资金融通功能,被称为经济社会发展的稳定器和助推器。但是,功能是否充分发挥,保险能否保障经济社会的健康顺畅发展,关键在于保险业效率水平的高低。因此,本文对保险业效率进行全面深入的研究,找出影响中国保险业效率的主要原因,探求提高保险业效率的途径。目前,国外有很多关于保险业或其他金融机构效率研究的文献,国内集中于银行业效率的研究,对于研究中国保险行业效率的文献并不多。保险业效率是反映保险公司核心竞争力的重要指标,也是保险功能可持续发挥的量化体现,因此,分析保险业效率具有极强的现实意义:( 1) 寻找提高中国保险公司核心竞争力的途径。通过研究分析中国保险业效率,找出保险公司经营差距,提高资源运用和管理水平,主动进行技术创新,提高公司的竞争力,以便在日益国际化、开放化的保险市场中永葆生机。( 2) 根据样本期间,得出中国保险业效率的变动情况,测算各保险公司每一年的M al m qusi t指数值、纯技术效率、技术效率和规模变动,对比各种效率值的变动情况。( 3) 弥补保险业效率研究的不足。对于保险业效率的研究,国内使用定量方法的文献相对较少,中国保险业面临的保持可持续发展、提高竞争力以及发挥保 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究险的功能等问题恰好需要这方面的研究支持,本文一定程度可以弥补研究上的不足。( 4) 可以学习发达国家保险管理的经验。欧美发达国家对于保险效率的研究已经相当完善和成熟,积累了大量的决策参考和具有实践意义的研究经验,不仅有利于中国进一步进行效率研究,而且对提高中国保险业效率具有积极韵借鉴作用。作为金融体系的重要组成部分,保险业的稳定发展直接关系着中国金融行业的稳定和发展。通过研究样本期间保险公司效率状况和效率主要影响因素,可以促进保险业改进经营绩效、改变保险公司效率低下的问题、提高其市场竞争力。还可以增强保险公司应对外来冲击的能力、稳固并扩大中国保险公司市场份额。因此,适时对中国保险业进行效率研究,针对性提出提高效率的有效对策,将会促进中国保险业稳定发展,进一步保障中国金融体系的稳定发展。1.2国内外研究现状综述1.2.1国外研究现状对于保险业效率的研究,国际经济学界虽然起步较晚,但是发展很快。早期的效率研究通过财务比率的评价,比如资产回报率、股权回报率、保费费用率等进行。虽然这些指标能够反映公司的经营效率,但提供的信息相当有限,不能准确全面反映各种因素对保险效率的影响。边界效率方法在20世纪90年代开始运用到保险效率研究中,由于该方法不仅能够对业内公司进行效率排序,而且可以反映不同因素对效率的影响程度以及无效公司低效率的原因,能够改进效率的提供,所以在保险业效率研究中日趋盛行。对于保险业效率投入指标的研究,国外学者比较一致,W ei ss( 1991) 【l J ,Cum m i ns、W ei ss( 1991) 【21,Baueret a1( 1998) 【31,Cum m i ns( 1999) 【41,KarlC.Ennsfel l ner( 2004) 【5】都把资本、劳动力、物料支出或业务服务作为投入指标,但也存在细微差别。Sherw ood( 1997) 【们,Tennyson( 1998) 【71,Xi e( 2002) 【引,W ei ss、Cum m i ns( 2004) 【9】等在进行效率联系和并购的研究中,将劳动力指标分为外勤和内勤两种,他们认为不同营销体制的保险公司对于二者的比例差异明显,而且两者劳动力价格不同,这对效率研究产生很大影响,因此有必要细分。Cum m i ns andW ei ss andZi ( 1998) Do] 认为不同组织形态的公司,对公司效率影响也不同。所以在研究保险公司效率和组织形态的关系时,将资本投入分解为股权资本和债务资本。由于寿险和非寿险的经营性质不同,所以产出指标的确定也不同。在寿险方面,W ei ss( 1991) [ 11】和Cum m i ns( 2001) [ 12】等人将准备金变动额和已发生保险金给付作为产出指标。从保险功能角度来看,准备金变动额和已发生保险金给付有不 硕土学位论文同的产出特征,Di acon( 2002) ¨ 3J 仅仅把产出指标定义为准备金变动额,Fukuyam a( 1997) 114J 则采用贷款和准备金两项指标。对于非寿险的研究,基本都使用损失现值或者使用损失作为产出指标。其中Cum m i ns andW ei ss( 1993) 等使用损失现值‘ 1 51,W ei ss( 1991) Il l l 使用实际的损失金额。Cum m i ns,Xi aoyi ng Xi e( 2005) 116J 等学者把产出指标进一步分解成为个人业务和商业业务,把相应的损失分为短尾损失和长尾损失,Cum m i ns,W ei ss,Zi(1998)[10】也把保单准备金或资产作为产出指标。Cum m i ns and W ei ss andZi ( 1999) 一】对产险和责任保险公司进行跨边界效率分析,技术效率结果显示相互公司和股份公司各自使用不同的技术,但股份公司成本边界配置着相互公司成本边界。一般而言,股份公司运用技术生产自己公司的产品时,好于运用其他相互公司的技术来生产股份公司的产品,股份公司的比较优势更大。1.2.2国内研究现状国内开始对保险业效率分析主要集中在保险公司绩效行为分析中,把效率作为定性的角度去分析,仅仅局限于对保险公司的单一因素分析,如资产利润率、保费收入等,无法综合反映保险公司的效率。2000年之后,开始对保险公司效率以及影响因素进行定量分析,将前沿分析运用其中,并大部分都运用了DEA方法。随着保险业的竞争日趋激烈,保险业效率正成为监管者和管理者共同关心的课题,相关研究也渐渐增多。姚树杰、冯根福( 2005) 117】通过分析1999.2002年我国保险公司的技术效率,把赔付金额归为投入变量,虽和国外的研究不同,但结论之一,即寿险和非寿险公司的技术效率水平分别为67%和72%,这和国外的研究基本一致。恽敏、李心丹( 2003) [ 181对9家保险公司1999年数据进行效率研究,选择业务收入和资产利润作为产出指标。研究结果表明,中国保险业效率较低,指出各公司应采取有效措施提高运营效率。王毓维( 2002) [ 19】实证结果表明,台湾产险平均技术无效,无效的主要原因是规模无效,提出改善产险经营管理效率的关键是扩大规模。陈振远、周建新、高子荃( 2004) 120】依据M al m qusi t指数分析结果表明,台湾整体产险业应该积极提高技术效率,努力达到规模效率。曹乾( 2006) t21】以1999.2003年保险公司的数据,运用数据包络分析方法( DEA)对我国保险行业全要素生产率、规模效率和技术效率进行测度,结果表明,保险业全要素增长率逐年上升技术效率逐年下降;国有保险公司和股份保险公司的技术效率差距在统计意义上不显著;我国保险公司基本处于经营效率递增或者不变区域。 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究吕秀萍( 2009) [ 22】运用M al m qusi t指数分析方法,从保险功能的视角出发,研究了中国保险业1999年.2006年全要素生产率的变动,研究表明,股份公司优于国有公司;寿险公司优于非寿险公司;合资公司优于外资和中资公司;国有保险公司改革效果显著。甘小丰( 2008) 123】运用动态前沿模型研究了中国保险业1996.2005年规模效率的演变趋势,分析了行业结构和宏观因素对保险业利润的影响。研究表明,和外资合资保险公司相比,中资保险公司的成本效率较高,利润效率差别不大,规模效率明显低于外资合资公司。四大保险公司的规模效率逐渐降低。程大友,冯英浚( 2008) [ 24】以21家财产保险公司为样本,基于两阶段DEA的企业效率评价方法,实证分析了非有效公司效率低下的原因和需要改进的领域。结果表明在营销方面,中资保险公司比外资保险公司更有效率,在盈利能力方面,中资保险公司低于外资保险公司。黄薇( 2009) 【25】把风险因素归入效率研究的框架之中,构建多阶段数据包络分析模型,考虑风险因素后全面测度了中国保险业效率水平。研究表明:风险因素正逐渐影响保险机构的效率,提高保险机构风险管理水平将直接改变效率测度结果。和国有保险机构相比,股份制保险机构优势不再明显。1.3研究思路与框架本文的主要目的是运用Bootstrapped M al m qusi t方法对2002至2010年间中国21家保险公司的效率进行评价,从而为保险公司采用相关措施对其效率进行改善提供一定的理论依据。在指标选取上,文章采用资本金、劳动力、固定资产和费用作为投入指标,采用净利润和净保费收入作为产出指标。为了比较Bootstrap方法与传统M al m qusi t.DEA指数方法的优劣,实证部分,首先运用Bootstrap方法对21家保险的技术效率变化及其置信区间进行估计,为了提高效率测度的准确性,进一步对结果进行Bootstrap纠偏,然后基于Bootstrap方法对M al m qusi t指数进行了分解研究,从纯效率变化、规模效率变化、纯技术变化和规模技术变化等几个方面对保险业效率的变化情况和趋势进行详细分析。本文主要分四个部分:第一部分是绪论部分,主要阐述了我国保险业效率研究的背景和意义,并对国内外有关保险效率的研究资料进行整理,最后对本文的框架及创新点进行阐述。第二部分为理论部分,主要对保险效率评价相关理论进行阐述,包括对描述保险效率的内涵和划分标准进行罗列,对保险效率评价一般方法的详细介绍,最后在此基础上对几种评价方法进行比较分析。第三部分主要是中国保险公司效率模型的介绍,详细阐述了M al m qusi t.DEA指数模型和Bootstrap方法的基本思想及四种实现方法,并重点对中国保险业效率4 硕土学位论文评价的Bootstrapped M al m qusi t模型进行了构建。第四部分为实证分析,以资本金、劳动力、固定资产和费用作为投入指标,采用净利润和净保费收入作为产出指标,首先运用Bootstrap方法对21家保险的技术效率变化及其置信区间进行估计,为了提高效率测度的准确性,进一步对结果进行Bootstrap纠偏,然后基于Bootstrap方法对M al m qusi t指数进行了分解研究,从纯效率变化、规模效率变化、纯技术变化和规模技术变化等几个方面对保险业效率的变化情况和趋势进行详细分析。1.4创新及不足本文的主要创新点有:第一,结合中国实际,引入Bootstrapped M al m qusi t方法对中国21家保险效率进行测算,更为稳健的分析保险的效率影响因素。第二,在样本数据的选择上,将外资保险公司也涵盖进来,更全面的分析了中国保险业效率的变动情况。本文对中国保险业的效率进行了较为系统的评价,但还存在着一些不足之处:首先,由于数据可得性的限制,本文在选取样本时,合资保险和外资保险的样本数明显偏少。在今后的研究中,样本可以进一步扩大。其次,在用Bootstrap方法来计算我国保险业的M al m qusi t指数时,会得到各种效率变化的估计区间,但为了更方便、直观的分析效率变动情况,本文采用其区间中间值作为变化值,这对保险业效率的分析结果有一定程度的影响。 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究2.1保险效率第2章保险业效率评价理论研究虽然经济学领域对效率一直研究颇多,但是到目前为止却没有明确的定义。研究角度不同,考察主体不同,对应的效率的含义也不同。简单来说,效率是投入产出的比率,它包括制度的效率和生产的效率,是评价经济制度和经济活动有效程度的指标。生产的效率是指一个企业、行业在给定的条件下达到收益最大化或成本最小化。制度效率是指一个企业或行业内部的资源配置实现了最优。对于某个具体企业而言,有效率是指在既定成本时实现了收益的最大化,或者在既定收益时实现了成本的最小化,我们称之为经济效率( econom i c effi ci ency,.简称EE)或生产效率( producti vi ty effi ci ency,简称PE) 【271。对于一个经济体而言,有效率是指各种资源在不同生产目的或不同行业之间得到了有效合理配置,能够最大程度的满足人们和社会的各种需求,我们称其为“ 宏观效率” 。· 由此可见,在不同的场合和不同的角度,效率的含义不同,但通常可以划分为:制度效率和生产效率、微观效率和宏观效率、动态效率和静态效率、规模效率、纯技术效率和配置效率等。本文的保险业效率既包括保险业微观效率即保险公司的效率,也包括保险业宏观效率即保险业对国民经济的贡献。保险业微观效率主要研究既定的产出水平下,保险公司的实际投入和理想最小投入的比率,也是保险业的技术效率;保险业宏观效率主要是从保险的可运用资金总量、偿付总量、保险的就业效应以及保险增加对国民经济的贡献等方面来展开分析,研究保险经济活动对国家经济发展的作用和功能。2.2保险效率评价方法的比较分析保险业效率的高低不仅关系到保险公司自身的发展,而且也直接影响整个国民经济的健康发展。因此,准确、客观和全面的评测保险业效率具有重大意义。本文简单介绍保险业微观效率的一般测度方法,重点介绍M al m qusi t指数方法、Bootstrap方法和数据包络分析方法。2.2.1单要素指标分析法单要素指标分析法是以一些比较方便的单要素比率作为评价指标,以此来测算保险行业效率的方法。比如:6 硕土学位论文1.生产效率指标:包括人均收入、人均利润、人均边际收益等。人均收入=保险公司保费收入/员工人数;人均利润=保险公司利润/员工人数:人均边际收益率=保险公司边际收益率/员工人数,保险公司边际收益率=边际收益/边际成本。这基本都是以员工人均创利水平来表现生产效率的指标。2.管理效率指标:包括综合费用率、综合赔付率等。综合费用率=综合费用/保费收入,反映保险公司投入产出的比率水平。综合赔付率=赔款支出/保费收入,影响保险公司风险管理的效率水平高低。3.服务效率指标:包括续保率、退保率、投诉率、结案率等。续保率=退保人数/上年同期承保人数或续保保费收入/上年同期保费收入,是反映公司盈利水平和服务质量的重要指标;退保率=退保人数/承保人数或退保金额/保费收入,可以反映当时保险公司的服务质量;结案率=已决赔案件数/己立赔案件数,可以体现保险公司理赔工作的效率;投诉率=投诉人数/投保人数,以此反映公司服务质量,投诉率越高表明公司的服务质量越差。2.2.2参数方法在进行保险行业效率测算时,还可以使用前沿面分析方法,前沿面分析方法( Fronti erAnal ysi s) 是从投入产出角度来测度经营单位效率值的方法,目前该方法经常被用来分析微观效率【2引。Farel l 于1957年对英国农业生产率进行分析时提出了前沿生产函数这一概念,主要思想是依据已知样本的投入指标和产出指标,由已知样本中有效单位构成生产前沿面或者效率边界,而其他样本都处于边界之内,由每个样本与效率边界之间距离综合算出该样本的效率值,与生产前沿面相对应,将其称之为相对效率值。前沿分析方法从投入和产出两个方面来考核样本单位相对效率值,这里以投入方面为例分析。以投入为导向的效率研究是研究产出既定使投入最小化,Farel l 将总效率分为配置效率( AE) 和技术效率( TE) ,技术效率又可以分为规模效率( SE) 和纯技术效率( PTE) 【261。配置效率体现了企业在既定的价格水平下最优化投入产出的能力;技术效率体现的是企业在既定的产出水平下最小化投入的能力;纯技术效率反映了生产前沿面和被观察企业在规模报酬不变时的距离;规模效率体现了生产前沿面在规模报酬不变和可变时的距离。根据效率前沿的随机误差、函数形式以及效率值分布和随机误差的不同形式,可以把前沿面分析法分为参数法和非参数法两类。参数方法需要明确效率前沿函数的确切形式,并通过样本保险公司测算出效率前沿函数中的每个参数。依据测度保险效率为随机误差项和无效率项及两者假定的分布函数不同,参数方法大体上可以分为自由分布法( DFA) 、厚前沿法( TFA)和随机前沿法( SFA) 127J等。利用随机前沿来度量保险效率需要明确效率前沿的形式,并通过样本保险公7 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究司来测度效率前沿函数的每个参数,获得效率前沿保险公司的利润或成本函数,然后再比较考察保险公司的利润或成本与效率前沿保险的利润或成本的差异,来度量待考察保险公司的效率水平。自由分步法通过分离随机误差项和x非效率项,将每个保险公司的非效率值和样本中的最佳机构对比从而获得给定样本中每个保险公司的相对效率值。而厚前沿方法是假设样本保险公司分为四分位区间的两组( 绩效最差和最好) ,在两组样本保险公司之间差异的出现是由于无效率产生,组内样本保险公司出现的差异则是由于随机误差的产生。2.2.3非参数方法运用非参数方法测度保险业效率时,不用估计规定函数的具体形式和效率前沿函数中的参数。非参数方法主要有自由处置包方法( FD H ) 和数据包络分析( D EA) 。1.数据包络分析法.( 1) 数据包络分析法数据包络分析法( DEA) 是运筹学家A.Charnes与W .W .Cooper等在相对效率基础上发展起来的评价效率的一种新方法。DEA运用数学规划模型对比决策单元之间的相对效率,来对决策单元进行效率评价。在某种程度上一个决策单元( DM U )是一种约定,它既可以是医院、学校、空军基地、法院,也可以是保险公司或者企业。主要特点是:每一个DM U 都能够看成是相同的实体,也就是各个DM U 在某一视角下具有相同的输入与输出。经过对输入输出数据分析处理,DEA便可以得到每一个DM U 综合效率的指标数量,以此对各个DM U 进行排序,确定相对有效的DM U ,并以此指出其他DM U 非有效的程度和原因,为主管部门管理信息提供依据。D EA还可以判断D M U 的规模投入是否合理,给出各个D M U 调整规模投入的程度和正确方向。由于数据包络边界是由分段线性组合形成的,它们形成生产可能集最优运营观测值并连接一起,所以数据包络分析不需要基本生产关系形式的明确界定。( 2) M al m qusi t指数方法M al m qusi t指数是由瑞典统计学家和经济学家Sten M al m qusi t提出的,其主要思想是:对比两组消费数据,利用其中一组无差异曲线当做参考集,来对两组消费数据进行分析【281。在初期M al m qusi t指数主要集中在消费者研究领域的运用中,1953年,StenM al m qusi t在分析消费的过程中第一次在距离函数概念和数量指数概念的基础上定义了不同时期测量生产率变化的新的量化指标,用来分析不同无差异曲线上消费束的移动;随后shephard在1953年用投入距离函数以此构造M al m qusi t指数,来分析消费束的动态变化。之后,M al m qusi t指数广泛被用在投入产出方面的研究,对于面板数据的投入产出,能够用M al m qusi t指数进行效率 硕土学位论文的测量改进。( 3) Bootstrap方法Bootstrap方法由美国统计学家Efron在1979年首次提出,该方法尤其在金融、医学、心理学及军事等领域应用广泛。Bootstrap方法的基本思想是:通过重复抽样来模拟数据生成过程,并且在模拟样本中应用原始估计量,从而可以近似地得到原始估计量的样本分布。相对于传统DEA方法来说,其可以克服存在的正态性假设以及效率值的内在依赖性等问题【321。2.自由处置包方法自由处置包方法( FD H ) 是D EA模型的特例,不能将D EA前沿中的各个顶点连结起来而构成的线上点认定为效率前沿。而只能将仅由DEA顶点和内部的排列自由点组成的集合称之为FD H 生产的可能性集合。因为FD H 前沿与D EA前沿是一致的或者其位于DEA前沿内部,、因此以FDH 方法测算获得的平均效率值常常高于以DEA方法测算获得的平均效率值。2.3.4几类方法的优劣性比较2.3.4.1单要素指标分析法与前沿分析法的比较单要素指标分析法只是对表面的描述,无法说明不同要素之间的相互影响,也不能反映保险公司不同的投入产出影响效率的相对重要性,作为一种短期的效率测度,单要素指标分析法不适合保险公司长期效率的测度。而前沿分析方法刚好弥补了单要素指标分析法的这些缺陷。2.3.4.2非参数方法与参数法的比较作为一种前沿分析方法,相比参数法,非参数方法主要有以下几点优势:非参数方法不需要知道生产函数的具体形式,技术进步和要素替代率在研究中能够获得较少的约束;并且能够较好的处理多投入产出的情形;不对样本数量过多要求;不仅能够获得企业的成本效率,而且能够测算配置效率、技术效率、规模效率和纯技术效率等,评价企业相对全面。然而非参数方法无法直接检验效果的显著性,而且对效率值的估计较低,存在着较大的离散程度。2.3.4.3DEA、M al m qusi t指数与Bootstrap方法的比较虽然DEA方法由于较少的非参数形式和限制性约束一直被用在实证研究中,但是通常的D EA方法存在明显的缺陷。作为D EA方法的一个分支,M al m qusi t指数模型的计算方法以DEA的计算方法为基础,但DEA对决策单元的评价一般局限于静态,M al m qusi t指数方法更多倾向于对决策单元的动态研究变化,其分解的指数也表现了被评价单元的动态变化。从统计学领域来说,我们一般很难明确DEA估计量渐进分布的情形,然而从研究中发现,利用Bootstrap方法能改善DEA9 幕于Bootstrap方法的中国保险业效率研究方法的这一缺陷,Bootstrap方法的基本原理是利用重复自抽样的方法来估计DEA估计量的经验分布。其中kni epet a1.( 2003) 表明,尽管标准的DEA估计量对于绝对效率水平的估计来说是有偏的、不一致的估计量,但是Bootstrap-DEA估计量却在比较宽松的条件下是一致的,因此比标准的DEA方法更有应用价值。10 硕十-学位论文第3章基于自助法M al m qusi t指数的效率评价方法3.1M al m qusi t-DEA指数模型Fare et a1.( 1994) 用距离函数对M al m qusi t指数定义如下:M。=cxf+l,yHl,xf,少勺={[望等主姜≥;;等][望丢≥≤姜毛;三害]}ic3.· ,其中( xt,Y‘ ) 和( Xt+l Y¨ 1) 分别表示t时期和t+l 时期的投入和产出向量,也即T={(J ,:x):x可以生产出y}。或Xt, Y‘ )表示以第t期的技术水平代表的当期效率水平;∥ D认t.xt+l ,Y件1) 表示以第t期的技术水平代表的第t+l 期的保险效率水平;联“ @ t+l ,Y“ 1)表示以第t+l 期的技术水平表示的当期效率水平;联+1 Xt, Y‘ )表示第t+l 期的技术水平代表的第t期效率水平。如果M al m qusi t指数大于1,说明全要素生产率增长;若指数小于1,说明全要素生产率下降;若指数等于l ,则说明全要素生产率没有变化。进一步我们可以将其分解为技术变化( techni cal change) 和技术效率变化( techni cal effi ci ency change) 两部分,定义如下:EFFCH:—Do—t+l-z_t+l_,yt+1)或(x‘ ,y‘ )一’ |黑端宰裁瑞12(3.2)㈦3,M al m qusi t指数也即为两者乘积所得M ,1=EFFCH:+1木TECH:“在上述公式中,EFFCH 是在规模报酬不变的条件下,要素自由处置的相对效率变化指数,该指数度量了每个决策单元从时间t期至l J t+l 期对其生产可能性边界的追赶程度,即“ 追赶效应” ,它测量了决策单位的生产与当期的生产前沿面的接近程度,当EFFCH >I时,表示决策单位更接近生产前沿面进行生产,即相对技术效率有所提高,该测度的结果与所选参考期没有关联;TECH 表示技术进步指数,这个指标度量了技术边界在时间t期至U t+l 期之间的移动状况,称之为“ 前沿面移动效应",这种效应说明的是技术的创新,该效应的测量与所选参考期的生产前沿面有关联,当TECH >I时,直观地说,即表示生产前沿面“ 向上” 移动【33】。为了测度M al m qusi t生产指数,需要运用DEA技术,利用线性规划方法计算有关保险投入产出指标的各种距离函数。在这里我们通过Coel l i ( 1998) 阐述的四个线性规划模型来表示。 ( 1)阢(y,,_)r1:m axA矽St.一咖n+r旯≥0xIl —xt九≥0旯≥O( 2)k(虬,t)】.1:m ax丑≯St.一痧捃+E力≥0Xi —Xs九20五≥0( 3)阢(y。,t)】11.m ax。矽St.一钞缸+r五≥0x拈一Xf五≥0兄≥0( 4)k(” ,圳】.1:m ax互矽(3.4)(3.5)(3.6)St.一咖Ⅱ+E允≥0(3.7)Xj f—X。见≥0兄≥0我们观察到线性规划( 3.4) 和( 3.5) ,其生产点和前沿面的时期并不一致,所以并不要求Q ≥l 。生产点可以位于生产可能集的上方,这类现象在线性规划( 3.6) 更有可能发生,这是因为式( 3.6) 是t+l 的时期生产点相对应于t时期的技术。假如存在技术进步,这就有可能Q <l 。和( 3.6) 类似,假如存在技术退步,式( 3.7) 中结果也可能存在(p<l 。为了测量纯技术效率和规模技术效率的变化,必须加入其他两个线性规划。式( 3.4) 和( 3.5) 式给出了其实现过程。也就是说我们能够在非规模报酬不变而规模报酬可变的条件下计算距离函数。再根据两种不同条件下得到的结果,我们可以测算规模效率的变化。纯技术效率的变化即为技术效率除以规模效率变化的结果。本文把M al m qusi t指数分解为纯效率变化、规模效率变化、规模技术变化以及纯技术变化‘ 291。12 硕土学位论文3.2Bootstrap及其分类3.2.1Bootstrap的基本思想Bootstrap方法是由美国斯坦福大学教授Efron通过归纳总结前人研究成果而提出的一种全新的统计方法。Bootstrap方法是将原始数据重复使用而不需要进行新的实验集合,这些原始的观察变量将被随机抽取并计算估计量。随机抽取量与重复计算将会进行很多次,也就是一个重复的实验。有人把Bootstrap方法等同于蒙特卡罗模拟方法,其实两者并不相同。最大的区别在于和蒙特卡罗模拟法相比,Bootstrap方法并不需要重复实验。Bootstrap方法运用得到的观察变量去尽可能模拟现实世界的有可能发生的事件【301。Bootstrap方法最显著的优势在于不用假设大量观察变量。我们便可以运用Bootstrap方法获得一些需要的参数,如果在只知道模型很少的几个量的情形下,便可以运用Bootstrap方法获得一些需要的信息。它的基本思想是:假设00=9( F0)为真实的参数值,比如:O o={1埘昂(x)l 。,F0为未知总体分布函数。依据中心极限定理,可运用从样本获得的经验分布参来估计总体分布E,从而得到00的B。otstrap估计为:台={p鼻(x))7【37】。3.2.2Bootstrap的分类Bootstrap方法既包括参数重复抽样技术,也包括非参数重复抽样技术。我们这里主要介绍非参数重复抽样技术。3.2.2.1非参数Bootstrap方法.对于未知分布F,随机从中抽取n个数据作为样本z={五,K,...,鼍}。其中随机表示对于任意的分布F,五是个独立同分布的随机变量。用口来表示F的一个未知特征( 比如期望、密度函数、方差等等) 。秒作为口的估计量,可以在样本Z中求出口的分布,求出口的估计值。非参数Bootstrap方法来估计p的分布,主要是在一个样本中进行重复抽样,当力专∞时其样本的分布近似于F的分布,非参数Bootstrap方法的主要步骤如下:步骤一:己知其随机样本为z={五,置,...,以}。步骤二:经验分布F,墨=五,五=X2,...,鼍=矗,每一个观察量被抽到的概率为一1。刀步骤三:从F中抽出一个样本Z‘ ={墨,Z,...,Z},称之为Bootstrap样本。 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究步骤四:从Bootstrap样本z‘ ={X1+,X2‘ ,...,Z}中得到0的分布,估计出0的分布。非参数Bootstrap方法可以简单的描述如下:已知样本均值∥ ,样本分布函数F和样本方差叮2,均是未知的。随机样本z={Xl ,五,...,■ }是独立同分布的,五,X2,...,%表示样本观测值。样本均值和样本方差分别为x和s2,总体方差为万2,其中S2是仃2的无偏估计量。E是由墨,X2,...,%构造的经验分布函数,在z={XI,五,...,K)中进行有放回的随机抽样,得到一个Bootstrap样本Xl",Z,...,Z(容量为n),那么Bootstrap样本均值x‘ =圭∑Z,以,n一及Bootstrap样本方差s” =三i∑(墨一X‘ )2。重复上述Bootstrap样本抽样步骤共m 次,则可得m 个Bootstrap样本群,捌,...,群,/=l ,2,...,m ,其相应的样本均值-3吉善掣,以及样本方差薯22击善(掣一一)2。那么Bootstrap样本的方差可表示为:盯J=≤j∑(掣一t)2B。。tstrap样本的均值方差可表示:盯” 2il_善(墨一去善_)23.2.2.2参数Bootstrap方法已知分布F,比如F是高斯分布,却不知道均值∥ 与方差盯2。在已知高斯分布中有放回的抽取n个数据,以构成样本z={五,X:,...,以},来计算出样本的均值∥ 与方差盯2,便称之为参数Bootstrap方法。∥ 与盯2是∥ 和仃2的估计量。3.2.3Bootstrap估计的纠偏处理Bootstrap抽样方法的理论基础是经验分布函数E( x,矽) 在大样本理论中依据一定概率收敛于F( x,p) ,在小样本的情况下,E( x,秒) 会对F( x,秒) 产生一定的偏性,使置信区间的估计值发生偏差,因此对Bootstrap估计来进行纠偏处理必不可少。记估计偏差为%=EO 一0,再次利用Bootstrap方法,用估计偏差对%进行估计,也即在给定E的条件下,利用玩的分布去接近乩的分布。若为了求得E秒‘ 值,在总体E中独立地抽取得到n个样本观测x’ =(#,五,...,《),然后在样本x+的基础上利用M L—LSE二步法进一步求得Bootstrap估计值令为O ‘ ,这种计算步骤重复M次,得到估计值研,g,...,铊,假如M 个Bootstrap的估计值频数分布近似于对称分布时,把吉∑g当做EO ‘ 的近似,便可以得到纠偏之后的Bootstrap估计值谚=2b一吉∑研;若M 个Bootstrap估计值的频数分布为偏态,这时中位数成为理想的表达数据集中趋势的统计量,可用0‘ 的中位数%,2)当做EO ‘ 的近似估计,14 硕士学位论文从而得到另一种形式的纠偏估计晓=2t9-%/2),把Bootstrap抽样总体E(x,秒)全都改成E(x,晓),这样就可以得到经过纠偏的置信区间。3.3基于Bootstrapped M al m qusi t指数的中国保险业效率评价模型在运用Bootstrapped M al m qusi t方法进行保险业效率评价时,可以按如下步骤来构建模型:首先计算每家保险公司( i =l ,...,N ) 在时间点( tl ,t2) 的M al m qusi t指数研(^,f 2);然后构建伪数据集合{(《,威);f=1,...,N;t=1,2},并使用二元核密度估计法和反射法来创建相关的Bootstrap技术;在以上得到的原始估计量的样本分布的基础上,计算每个保险公司(i =l ,...,N )M al m qusi t指数的Bootstrap估计+M ?(f1,t2);不断重复上两个步骤B次,本文共重复200次,则可得到每家保险公司B个估计值的集;最后按如下方法计算M al m qusi t指数的置信区间。用%和良定义( 1一口) 的置信区间:P“ 丸≤M ?“ ,f2)一M ?“ ,f2)≤%)=l 一口上式可以通过估计虻和咙值来近似估计,其中虻和虻满足:P“ 虻≤’ M0,(‘ ,乞)一M :(‘ ,t2)≤虻)=1一口因此,在( 1一口) 的置信区间下的第i 个M al m qusi t指数估计可由下式得出:Moj (tj ,f2)+虻≤M ?(‘ ,乞)≤Moj(tj,f2)+咙在不断重复使用Bootstrap方法的过程中,我们还可以进行原始M al m qusi t指数估计值偏差纠正。原始估计量的Bootstrap偏差:^厂^]B^“6伽一研(‘ ,t2)l=召。丕+鲜(‘ ,t2)(b)-叫(‘ ,乞)LJ一因此,M O (t, ,t2)的纠偏估计可以由下式得出:..r.]卿(^,t2)=硝(f1,t2)一6击一群(^,t2)lLj^疗^=2聊(^,t2)-B。二+聊(‘ ,f2)(6) 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究第4章基于Bootstrap方法的中国保险业效率变化研究4.1数据的选取与基本分析4.1.1研究样本的确定截至2011年12月末,保险业原保险保费收入总额达1.4339万亿,原保险赔付支出达O .39万亿。为了能够全面深入的反映我国保险业效率状况,本文选取10家中资保险控股公司、2家中资国有保险公司、5家外资保险公司和4家中外合资保险公司作为分析样本,如下表4.1所示。表4.1 2002.2010年样本公司一览表 硕土学位论文4.1.2投入指标和产出指标的确定综合国内外学者相关研究,结合数据的可获得性、方法的适用性和我国保险业的特点【3¨ ,本文选取资本金、固定资产总额、费用总额和劳动力投入四个指标作为投入指标;选取净利润和净保费收入两个指标作为产出指标进行实证分析。选择这些指标时主要出于以下考虑:1.资本金。资本金是保险公司能够成立和经营的基础。作为风险经营的特殊企业,保险公司具备与经营范围相适应的注册资本更有特殊意义。充足的资本金是确保保险公司正常运转的重要条件,它不仅仅是保险公司成立之初保证赔付的根基,也是保险公司确保偿付能力的最后一道防线。我国保险法明确规定,保险公司最低注册资本为实缴货币资本人民币2亿元。通常来说,充足资本金能促使所有者更关心保险公司经营业绩,尽量减少浪费,注重管理,优化资源配置,提高保险公司的效率。因此,资本金应该作为保险公司必不可少的重要指标之一。2.劳动力投入。保险业是一个具有劳动密集型和知识密集型的特殊行业,保险公司生产的是一种和一般物质产品不同的特殊产品。除了把资本金作为偿付能力的原始储备之外,保险公司在生产过程中基本不要购买原材料,主要通过风险管理专家、精算师、投资理财师和风险评估师等人力进行产品的生产;此外,保险公司产品的多样性、专业性和复杂性,产品的购买消费相分离导致消费者选择性极强,而且可能涉及消费者的隐私,这就要求保险公司有足够的销售专员与消费者进行直接沟通,提供产品介绍、理财资讯、购买策划以及长期的专业服务。因此,劳动力对保险产品的生产销售至关重要,应当作为重要的投入指标之一。3.费用总额。费用也即经营管理费用,是确保保险公司正常运转的必要开支。经营管理费用的支出多寡一定程度体现了保险公司管理水平的高低,在给定的产出水平下管理费用支出越少,保险公司经营效率越高。因此,也应将费用列入保险业的投入指标。4.固定资产总额。由于我国保险业规模较小,还处于发展的初级阶段,固定资产投入作为保险公司整体投入的一部分占有很大的比重,影响投入产出结果。因此,还应将固定资产纳入投入指标之中。5.净利润。保险公司是追求利润最大化的企业,净利润多,保险公司的经营效益就好,净利润少,保险公司的经营效益就差,它是衡量保险公司经营效益的主要指标,因此把净利润作为产出变量指标之一。6.净保费收入。净保费收入代表着流入保险公司的资金金额。进一步讲,它代表着保险公司选择客户、销售产品和承受风险的能力,因此本文将净保费收入列入保险公司的产出变量。投入指标相关数据来自于中国保险年鉴( 2002年至2011年)。17 基于Bootstrap方法的中国保险业效率研究其中,资本金用资产负债表中的实收资本项表示;固定资产用资产负债表中的固定资产项表示;费用则用损益表中的手续费( 以及佣金或者其他支出) 和费用及其他支出的加总表示;劳动力投入用各保险公司人员情况表中的总人数表示;净利润使用损益表中的净利润项;净保费收入使用损益表中的直接保险业务收入和再保险业务收支净额。本研究的所有数据来自2002年至2010年《中国保险年鉴》,数据处理及实证分析均在R软件中实现。对六个指标进行基本统计分析,得到描述性统计结果如下表4.1所示。表4.1 2002.2010年投入和产出变量的描述性统计分析( 单位:百万元)4.2中国保险业技术效率测算结果分析已有研究大多采用基于M al m qusi t.DEA的指数的分析方法对保险业技术效率进行了测算,但该方法只能根据样本数据给出效率的点估计,而基于BootstrappedM al m qusi t指数的方法能对效率进行区间估计,从而能更加稳健地估算出保险效率的变动情况。因此本文采用Bootstrapped M al m qusi t方法对中国21家保险公司2002.2010年的效率变动情况进行测算和分解研究。4.2.1中国保险业总体技术效率变动分析技术效率( Techni cal Effi ci ency) 1281表示保险公司在给定的投入下获取最大产出的能力,是用来衡量保险公司在生产经营过程中利用技术的有效程度的指标。根据第三章理论可以计算出技术效率值。下表4.3即为2002年至2010年保险业的年平均技术效率,包括未经Bootstrap纠偏的效率估计量,经Bootstrap纠偏的效率估计量、偏差估计量以及95%Bootstrap置信区间上下界。其中,纠偏后的技术效率=技术效率.偏差估计量。从表中可以看出,从2002年至2010年,保险行业总体技术效率并没有明显增长,但2008年后相比2008年以前,保险行业总体技术效率水平有所提高。其中,2004年的技术效率值最低,2010年的技术效率值最高。同时可以从表中可知,除2004年外,其他年份经过纠偏的效率值均低于未纠18 硕士学位论文偏的效率值。有些年份的偏差值很小,比如2010年的偏差值只有0.0409;有些年份则相对较高,如从2003年至2007年,这五年的偏差值均大于0.1。置信区间在2002年至2010年期间呈现先扩大后缩紧的趋势,说明保险行业的技术效率值在2008年后逐渐趋于稳定。然而,表中的数据只是保险行业在2002年至2010年期间的大致情况,并没有体现各类保险公司的技术效率变化情况,为此,我们将分别对四类保险公司的技术效率进行分析。表4.3中国保险行业总体BO O TSTRAP技术效率估计4.2.2...

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