在當(dāng)前有關(guān)保險應(yīng)用管理的新措施有哪些呢?怎樣來加強對投資市場的建設(shè)呢。保險對現(xiàn)在經(jīng)濟建設(shè)上起到什么意義呢?本文對保險市場的各個方面做了介紹。本文選自：《天津社會保險》,《天津社會保險》本刊主要推向理論研究工作者、社保經(jīng)辦工作者.實現(xiàn)全民社會保障理論研究和實踐探索;社會保險關(guān)系轉(zhuǎn)移接續(xù)工作的研究與實踐;擴大社會保險覆蓋面,提高參保率等方面的經(jīng)驗性文章與理論探索;反映參保單位做好社會保險參保工作,維護職工權(quán)益。

　　摘要：我國的保險公司在競爭中得到了很大的提升,在現(xiàn)場勘查、調(diào)查取證、理賠控制和依法經(jīng)營等諸多方面得到了規(guī)范,索賠率也慢慢上升到了合理的水平。對于2008~2010年月度索賠率波動性增長的分析,筆者認(rèn)為2008年之后的賠付率的增幅偏大,這與當(dāng)時金融危機對我國宏觀經(jīng)濟的負面影響是密切相關(guān)的,CPI持續(xù)走高也使得投保人的投保率下降,賠付率反而逆勢上揚。

　　關(guān)鍵詞：保險市場,投資市場,保險論文

　　本文主要關(guān)注索賠率的時間趨勢,通過季節(jié)性趨勢分解進行統(tǒng)計性描述,并作時間序列分析得出保險定價相關(guān)結(jié)論,在進行實證分析之前需要說明,時間序列數(shù)據(jù)和普通數(shù)據(jù)不一樣,它有嚴(yán)格的順序,并需要定義時間變量。諸如SPSS軟件等統(tǒng)計軟件里都有內(nèi)部的時間變量。在時間變量定義完成后,由于時間序列都是建立在序列平穩(wěn)的條件上,一般對其進行平穩(wěn)化處理。現(xiàn)以SPSS軟件進行分析,時間序列模塊以現(xiàn)有的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),產(chǎn)生新的時間序列,比如差分序列、季節(jié)差分序列、移動平均序列等。對源數(shù)據(jù)列進行分析,一般情形下時間序列是不平穩(wěn)的,把不平穩(wěn)的時間序列轉(zhuǎn)換成平穩(wěn)的時間序列,去除趨勢,對其分別進行差分處理和季節(jié)差分處理。

　　市場條件根據(jù)證券公司的“重點關(guān)注的無風(fēng)險金融產(chǎn)品”的數(shù)據(jù),忽略通貨膨脹的情況,取2004~2010年國債平均收益率為無風(fēng)險收益率,記r0=3.66%。期限T=1/12,保險公司管理成本費用與保費比例h=20%。1.描述性統(tǒng)計分析對數(shù)據(jù)列進行平穩(wěn)化處理之后,對歷年索賠率數(shù)據(jù)進行季節(jié)性結(jié)構(gòu)分解,首先分解出長期趨勢線,(圖略):細線為原始時間序列和季節(jié)因子校正后的序列圖,其中細線為原始時間序列,體現(xiàn)了短期保險索賠率呈年度周期平穩(wěn)增長的特征。粗線為修正后月度效應(yīng)的序列,在7年里呈平穩(wěn)增長的態(tài)勢。“投保容易,索賠難;收費迅速,賠款拖拉”現(xiàn)象在過去十年中是比較普遍的,索賠率過低其實是一種不正常的現(xiàn)象。

　　我國近年來自然災(zāi)害、巨災(zāi)風(fēng)險和交通事故頻發(fā),但是我國保險業(yè)的風(fēng)險管理水平較弱,也極易出現(xiàn)索賠率較高的情況。政府從2004~2008年為止一直使用的是積極穩(wěn)健的貨幣政策,刺激消費,拉動內(nèi)需,為經(jīng)濟的發(fā)展提供一個較為寬松平穩(wěn)的環(huán)境。在這一基本面上分析這七年索賠率的長期走勢是平穩(wěn)緩慢增長是較為合理的解釋。季節(jié)因子呈12個月周期的有規(guī)律的波動,發(fā)現(xiàn)1年當(dāng)中10~12月是索賠額較大,其余月份較少,2月下半月至3月份為最低。其實不難從現(xiàn)實當(dāng)中分析出來,10月份有十一黃金周,12月份有圣誕節(jié)和元旦,這幾個時間段是人們外出的高峰期,不確定性風(fēng)險加大,導(dǎo)致這幾個月的索賠率也隨之增大。在我國農(nóng)歷新年(一般1月末或2月初)之前和過節(jié)時中國人的習(xí)慣是呆在家里,反映在索賠率上每年2月值較低,春節(jié)過后接下來進入風(fēng)險增長期是正常的。分析:趨勢成分圖反映短期保險在7年內(nèi)呈增長的態(tài)勢,2004~2008年這5年呈基本平穩(wěn)增長態(tài)勢;2008~2010年然呈增長態(tài)勢,但增長過程波動較大。

　　前5年平穩(wěn)增長態(tài)勢,波動不大,結(jié)合當(dāng)時情況:2004年2月10日中國保監(jiān)會主席吳定富在全國保險工作會議上說,中國保險業(yè)今后的主要任務(wù)是進一步推動保險業(yè)快速發(fā)展,完善保險市場體系,繼續(xù)擴大開放。2004年底在具有巨大市場潛力的團險和健康險領(lǐng)域向外資敞開大門后,所有地域限制也從這一天起全部解除。從2005年開始,我國保險業(yè)將面對一個主體更多,競爭更加深入的保險市場。2006年5月31日,國務(wù)院第138次常務(wù)會議通過了《國務(wù)院關(guān)于保險業(yè)改革發(fā)展的若干意見》,這份首次以國務(wù)院名義頒布的保險“國十條”,將保險從行業(yè)工作上升為國家戰(zhàn)略。這對進一步規(guī)范保險業(yè)有著重要的意義。

　　2009年10月1日,新《保險法》正式實施。而保險公司的經(jīng)營制度和運營操作流程上沒有及時跟進,使得在保費收入等受到明顯制約,這也是索賠率居高不下的原因之一。特別是2006年12月15日,中國人壽首發(fā)A股,標(biāo)志著保險業(yè)績與證券市場收益掛鉤。2007年,中國人壽、中國平安、中國太保也登陸A股市場,泛華保險在納斯達克上市交易。2008年之后的金融危機使得股市等一片低迷,波動頻繁,放到索賠率上也必然是增加且波動較大。

　　短期保險更能及時反映供求雙方的需求的關(guān)系,典型性分析同樣是適用的。在季節(jié)性結(jié)構(gòu)分解中,還存在隨機波動的誤差項。這種隨機波動成分可能含有技術(shù)軟件無法解釋的因素,不過由于應(yīng)用了倒向隨機微分方程,這在求解模型中得到了很好的解決。

　　2.回歸分析并作時間序列預(yù)測以上的分析表明與實際情況相符,數(shù)據(jù)收集可信度高,可進行預(yù)測。現(xiàn)在對季節(jié)因子作用校正后的時間序列做線性回歸預(yù)測。此處前面的α值初始處理為2.0,在線性回歸模型模塊中將t和t2代入自變量,校正后的源數(shù)據(jù)代入因變量,進行線性回歸。得出如下結(jié)果,(表略)從上表發(fā)現(xiàn)t和t2在t這一項的值均顯著而且差別不大,數(shù)據(jù)的選取不是最優(yōu),說明a值需要重新選取。

　　對其進行多次測試運行,測得a=0.9時校正后時間序列較優(yōu),與原變量對對比,(表略)從上表發(fā)現(xiàn)模型(t)在t這一項的值不顯著而且誤差較大,模型(t2)在t這一項顯著且誤差較小,并且單一對t2處理后的R的平方也達到了0.983。數(shù)據(jù)的選取較優(yōu),說明a值不需要重新選取。那么就確定模型(t2)是一個良好的模型。在此基礎(chǔ)上對長期趨勢(即去除季節(jié)性因子的時間序列)進行線性回歸預(yù)測,得出2011年長期趨勢值(線性預(yù)測值),接下來加入季節(jié)性因子,對長期趨勢值乘以季節(jié)指數(shù)后得到最終預(yù)測結(jié)果,目前為止,7月份之前的索賠率數(shù)據(jù)已經(jīng)出來,經(jīng)計算2011年前6個月的實際值與預(yù)測值之間的相對誤差均值為0.231%,這說明預(yù)測效果較佳,屬于正常誤差范圍之內(nèi)。將上述預(yù)測結(jié)果代入倒向隨機微分方程公式(2)可得出包含隨機波動成分的2011年每個月的解,即保險預(yù)測價格形勢、買方市場需求和相關(guān)市場條件等外在因素進行綜合定價。

　　從實證分析得出的預(yù)測數(shù)據(jù)表明該套算法具有理論支持和較強的操作性,本文給出了新的定價理論推導(dǎo),嚴(yán)格驗證了通過時間序列預(yù)測的方法和模型更好地服務(wù)于保險定價當(dāng)中,而不必過于處理索賠率作為隨機變量的分布密度函數(shù)問題而陷于復(fù)雜設(shè)計情形,這也體現(xiàn)了效率最優(yōu)原則。另外我國保險業(yè)發(fā)展時間較短,測算需要的各種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的時間序列較短,加之保險數(shù)據(jù)的搜集困難和整理不完整,符合測算要求的時間序列的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)容易出現(xiàn)偏差,直接增大了保險定價的風(fēng)險。所以保險公司應(yīng)加大對保險精算的投資,建立專門的人才研發(fā)隊伍,加強數(shù)據(jù)的搜集和整理的完善,對不同情況下的保險定價問題進一步深入研究是當(dāng)務(wù)之急。本文從新的角度出發(fā),不強制要求索賠率服從某一特殊分布,給出較弱的市場假設(shè)條件盡可能符合實際情形,給出進行風(fēng)險投資的一般的保險定價公式模型,并提出一種結(jié)合了時間序列預(yù)測與倒向隨機微分方程的新的定價方法,同時通過實證分析論證該定價方法可行性,僅供行業(yè)內(nèi)參考。