Сочинение на тему Требование страхования жизни
- Опубликовано: 05.10.2020
- Предмет: жизнь
- Темы: Личные финансы, страхование, Страхование жизни
Валовая норма сбережений. Сбережения – это та часть дохода, которая не израсходована, что означает, что при увеличении дохода сбережения увеличиваются. В декабре 2017 года валовые сбережения (в% к ВВП) составили 23,29%. В этом исследовании валовые сбережения рассматриваются как независимая переменная для определения влияния сбережений и доходов на спрос на страхование жизни. Экономия тесно связана с инвестициями. Поэтому доход, оставшийся после потребления товаров и услуг, является инвестицией в страхование жизни. Таким образом, сбережения положительно влияют на спрос на страхование жизни и способствуют экономическому росту. В данном исследовании валовая экономия представлена как «GS».
УРОВЕНЬ ОБРАЗОВАНИЯ: Согласно предыдущим исследованиям, уровень образования оказывает значительное и положительное влияние на спрос на страхование жизни (Truett and Truett (1990) и Browne and Kim (1993), Li et.al (2007), Kakar). и Shukla (2010), Mahdzan & Victorian (2013) обнаружили, что, когда уровень образования выше, люди больше осведомлены о видах страхования жизни и пытаются обезопасить себя и своего родственника, потребляя его. Это обозначается как «ED» в это исследование.
ЧАСТОТА СМЕРТИ. Общий коэффициент смертности означает среднегодовое число смертей в течение года на 1000 человек населения в середине года, что также называется общим коэффициентом смертности. Смертность составляет 7,5 смертей на 100 человек. В целом общий коэффициент смертности имеет положительную связь со спросом на страхование жизни. В этом исследовании общий коэффициент смертности обозначается как «CDR».
ЦЕНА СТРАХОВАНИЯ. Это один из важных факторов, определяющих спрос на страхование жизни. Это страховая премия, которая взимается ежегодно, ежеквартально или ежемесячно. Говоря более формально, цена – это стоимость 1000 страховых взносов по обычному страхованию жизни, определяемая как отношение общей годовой страховой премии к общей страховой сумме, действующей в течение года. Цена страхования имеет существенную и обратную зависимость от спроса на страхование жизни, потому что высокая стоимость страхования жизни влияет на цену страхования жизни, которая принимается в качестве меры для определения спроса в этом исследовании, основана на модели, используемой Browne and Kim (1993) , Он представлен как «PLI» в этом исследовании.
Эконометрическое моделирование спроса на страхование жизни:
Учитывая вышеприведенные аргументы, прогнозируется, что эконометрическая модель множественных факторов найдет детерминанты спроса на страхование жизни в Пакистане. Babbel (1981), Truett and Truett (1990) и Browne and Kim (1993), Hwang & Greenford (2005), Li et.al (2007), Nesterova (2008), Çelik and Kayali (2009), Ibiwoye et.al (2010)). Kakar and Shukla (2010), Mahdzan & Victorian (2013) – исследования, на основе которых разработана эконометрическая модель. Они разработали требование страхования жизни как функцию объясняющих переменных.
LIDD = f (ß0 + ß1 GSt + ß2 INFt + ß3 PLIt + ß4 EDt + ß5 CDRt)
LIDD = ß0 + ß1 GSt + ß2 INFt + ß3 PLIt + ß4 EDt + ß5 CDRt + et Где ß1> 0, ß2 <0, ß3 <0, ß4> 0, ß5> 0,
Здесь, в этом исследовании, LIDD = Спрос на страхование жизни. Застрахованные суммы (общая сумма в силе страхования жизни) используется для измерения спроса на страхование жизни.
GS = экономия брутто,
INF = инфляция, то есть индекс потребительских цен
PLI = цена страхования жизни, т.е. годовая брутто-премия страхования жизни
ED = образование, т. е. государственные расходы на образование в процентах от ВВП
CDR = общий коэффициент смертности, а e – это погрешность модели, ß0 – постоянное значение поверхности регрессии. ß1, ß2, ß3, ß4, ß5 – это параметры для оценки, а t = период времени.
Преобразование некоторых переменных выполняется в эмпирическом анализе собранных данных (Koop, 2000; Gujarati, 2003) для получения соответствующей модели в этом исследовании. Страховая сумма (спрос на страхование жизни) и уровень образования подлежат трансформации, принимая натуральный логарифм значений их уровня. Преобразованные переменные называются LNLIDD и LNEDT. Следовательно, эти преобразованные переменные используются в модели анализа.
LNLIDD = ß0 + ß1 GSt + ß2 INFt + ß3 PLIt + ß4LNEDt + ß5 CDRt + et
МЕТОДИКА АНАЛИЗА: Перед анализом данных временных рядов, собранных из разных источников, для оценки модели временных рядов в статистическом пакете EVIEWS 9. Стационарность данных проверяется с помощью теста ADF или единичного корневого теста.
ПРОВЕРКА БЛОКА: Одно из предположений стандартного регрессионного анализа состоит в том, что все проверяемые переменные должны быть стационарными на уровне или при первом различии. В статистике тест единичного корня – это тест для проверки стационарности переменных временных рядов для использования авторегрессионной модели, поскольку эта проблема очень часто встречается в данных временных рядов. Хорошо известным тестом, который подходит для больших выборок, является расширенный тест Дики-Фуллера. Эти тесты используют существование единичного корня в качестве нулевой гипотезы. То есть ряд с единичным корнем, присутствующим в нем, называется нестационарным, а ряд, в котором нет единичного корня, называется стационарным рядом. Существует много способов проверки единичных корней:
- Дики Фуллер
- Дополненный Дики Фуллер
- Philips-Perron (PP)
Тест. В этом исследовании ADF используется как, это наиболее часто используемый тест единичного корня эконометрами.
Тест совместной интеграции: двухэтапные подходы используются для проверки совместной интеграции переменных и подтверждения того, существует ли долгосрочная сбалансированная ассоциация или нет (Engle and Granger, 1987). Концепция совместной интеграции подразумевает, что даже если многие экономические переменные являются нестационарными, их линейная комбинация может быть стационарной во времени (Greene, 2006). Ложные результаты будут получены в случае отсутствия стационарной переменной и отсутствия совместной интеграции между переменными (Chan and Lee, 1997). Для проверки коинтеграции в этом исследовании использовалась методика ARDL, поскольку некоторые переменные являются постоянными на уровне, а некоторые – при первой разнице.
МОДЕЛЬ КОРРЕКЦИИ ОШИБОК (ECM) После обнаружения того, что переменные имеют долгосрочную совместную интеграцию, краткосрочные отношения между переменными находятся путем применения ECM. Этот подход полезен для нахождения как краткосрочного, так и долгосрочного отклика временных рядов на другие временные ряды. Он находит скорость, с которой данные зависимой переменной восстанавливаются до равновесия путем изменения в других временных рядах. Контроллер ЭСУД создается путем объединения члена ошибки с первым различием переменных (краткосрочные индикаторы). Это показывает, что переменные имеют долгосрочные отношения.
КОЭФФИЦИЕНТ МНОГОКРАТНОГО ОПРЕДЕЛЕНИЯ (R2): статистика R в квадрате (R2) показывает, насколько хорошо подходит модель, и подтверждает силу совместных объясняющих переменных при прогнозировании значений зависимого параметра. Он также показывает, насколько линия регрессии соответствует образцу данных в модели. Определение R-квадрата – это процент изменения переменной отклика, который объясняется линейной моделью. В целом, чем выше R-квадрат, тем лучше модель соответствует вашим данным. R-квадрат всегда находится между 0 и 100%: 0% указывает, что модель не объясняет ни одной из вариабельности данных ответа относительно ее среднего значения. 100% указывает, что модель объясняет всю изменчивость данных ответа относительно ее среднего значения.
F-СТАТИСТИКА И ЗНАЧЕНИЕ ВЕРОЯТНОСТИ: F-статистический тест показывает статистическую значимость всей модели, в то время как значение вероятности (p-значение) указывает, являются ли параметры статистически значимыми. Правило большого пальца для статистической значимости параметра на уровне 5% или 10% состоит в том, что его значение p должно быть менее 0,05 или 0,1 соответственно.
Представьте хорошо проработанное эссе, посвященное обсуждению репутации как источника устойчивого конкурентного преимущества в страховой отрасли. (25) Репутация Олинс (1990) относится к репутации как к организационной
В целом, до финансового кризиса 2008 года финансовый сектор во всем мире неуклонно либерализовался. Были отменены ограничения на иностранную собственность на банки и на виды
Самая длинная ведущая канадская организация по предоставлению финансовых услуг – Королевский банк Канады был создан в 1864 году в Галифаксе, Новая Шотландия, и был зарегистрирован