在當前有關保險應用管理的新措施有哪些呢?怎樣來加強對投資市場的建設呢。保險對現在經濟建設上起到什么意義呢?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、社保經辦工作者.實現全民社會保障理論研究和實踐探索;社會保險關系轉移接續工作的研究與實踐;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,維護職工權益。

　　摘要：我國的保險公司在競爭中得到了很大的提升,在現場勘查、調查取證、理賠控制和依法經營等諸多方面得到了規范,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,筆者認為2008年之后的賠付率的增幅偏大,這與當時金融危機對我國宏觀經濟的負面影響是密切相關的,CPI持續走高也使得投保人的投保率下降,賠付率反而逆勢上揚。

　　關鍵詞：保險市場,投資市場,保險論文

　　本文主要關注索賠率的時間趨勢,通過季節性趨勢分解進行統計性描述,并作時間序列分析得出保險定價相關結論,在進行實證分析之前需要說明,時間序列數據和普通數據不一樣,它有嚴格的順序,并需要定義時間變量。諸如SPSS軟件等統計軟件里都有內部的時間變量。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的條件上,一般對其進行平穩化處理。現以SPSS軟件進行分析,時間序列模塊以現有的數據為基礎,產生新的時間序列,比如差分序列、季節差分序列、移動平均序列等。對源數據列進行分析,一般情形下時間序列是不平穩的,把不平穩的時間序列轉換成平穩的時間序列,去除趨勢,對其分別進行差分處理和季節差分處理。

　　市場條件根據證券公司的“重點關注的無風險金融產品”的數據,忽略通貨膨脹的情況,取2004~2010年國債平均收益率為無風險收益率,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.描述性統計分析對數據列進行平穩化處理之后,對歷年索賠率數據進行季節性結構分解,首先分解出長期趨勢線,(圖略):細線為原始時間序列和季節因子校正后的序列圖,其中細線為原始時間序列,體現了短期保險索賠率呈年度周期平穩增長的特征。粗線為修正后月度效應的序列,在7年里呈平穩增長的態勢。“投保容易,索賠難;收費迅速,賠款拖拉”現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象。

　　我國近年來自然災害、巨災風險和交通事故頻發,但是我國保險業的風險管理水平較弱,也極易出現索賠率較高的情況。政府從2004~2008年為止一直使用的是積極穩健的貨幣政策,刺激消費,拉動內需,為經濟的發展提供一個較為寬松平穩的環境。在這一基本面上分析這七年索賠率的長期走勢是平穩緩慢增長是較為合理的解釋。季節因子呈12個月周期的有規律的波動,發現1年當中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。其實不難從現實當中分析出來,10月份有十一黃金周,12月份有圣誕節和元旦,這幾個時間段是人們外出的高峰期,不確定性風險加大,導致這幾個月的索賠率也隨之增大。在我國農歷新年(一般1月末或2月初)之前和過節時中國人的習慣是呆在家里,反映在索賠率上每年2月值較低,春節過后接下來進入風險增長期是正常的。分析:趨勢成分圖反映短期保險在7年內呈增長的態勢,2004~2008年這5年呈基本平穩增長態勢;2008~2010年然呈增長態勢,但增長過程波動較大。

　　前5年平穩增長態勢,波動不大,結合當時情況:2004年2月10日中國保監會主席吳定富在全國保險工作會議上說,中國保險業今后的主要任務是進一步推動保險業快速發展,完善保險市場體系,繼續擴大開放。2004年底在具有巨大市場潛力的團險和健康險領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,國務院第138次常務會議通過了《國務院關于保險業改革發展的若干意見》,這份首次以國務院名義頒布的保險“國十條”,將保險從行業工作上升為國家戰略。這對進一步規范保險業有著重要的意義。

　　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A股,標志著保險業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系,典型性分析同樣是適用的。在季節性結構分解中,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軟件無法解釋的因素,不過由于應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測以上的分析表明與實際情況相符,數據收集可信度高,可進行預測。現在對季節因子作用校正后的時間序列做線性回歸預測。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,校正后的源數據代入因變量,進行線性回歸。得出如下結果,(表略)從上表發現t和t2在t這一項的值均顯著而且差別不大,數據的選取不是最優,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,與原變量對對比,(表略)從上表發現模型(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。數據的選取較優,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。在此基礎上對長期趨勢(即去除季節性因子的時間序列)進行線性回歸預測,得出2011年長期趨勢值(線性預測值),接下來加入季節性因子,對長期趨勢值乘以季節指數后得到最終預測結果,目前為止,7月份之前的索賠率數據已經出來,經計算2011年前6個月的實際值與預測值之間的相對誤差均值為0.231%,這說明預測效果較佳,屬于正常誤差范圍之內。將上述預測結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,即保險預測價格形勢、買方市場需求和相關市場條件等外在因素進行綜合定價。

　　從實證分析得出的預測數據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,嚴格驗證了通過時間序列預測的方法和模型更好地服務于保險定價當中,而不必過于處理索賠率作為隨機變量的分布密度函數問題而陷于復雜設計情形,這也體現了效率最優原則。另外我國保險業發展時間較短,測算需要的各種基礎數據的時間序列較短,加之保險數據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數據容易出現偏差,直接增大了保險定價的風險。所以保險公司應加大對保險精算的投資,建立專門的人才研發隊伍,加強數據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務之急。本文從新的角度出發,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條件盡可能符合實際情形,給出進行風險投資的一般的保險定價公式模型,并提出一種結合了時間序列預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,僅供行業內參考。