Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ | Статья в сборнике международной научной конференции

Автор:

Рубрика: 4. Экономическое развитие и рост

Опубликовано в

IV международная научная конференция «Инновационная экономика» (Казань, октябрь 2017)

Дата публикации: 26.09.2017

Статья просмотрена: 78 раз

Библиографическое описание:

Бирюкова М. В. Анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ [Текст] // Инновационная экономика: материалы IV Междунар. науч. конф. (г. Казань, октябрь 2017 г.). — Казань: Бук, 2017. — С. 5-7. — URL https://moluch.ru/conf/econ/archive/262/12657/ (дата обращения: 22.06.2018).



В статье проведен анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в Российской Федерации. Выявлены факторные признаки, тесно коррелирующие с данным фактором, а также более значимый фактор, по которому был проведён регрессионный анализ и составлено уравнение регрессии.

Ключевые слова: страхование, численность населения, корреляционный анализ, регрессионный анализ, уравнение регрессии

Одним из факторов положительно влияющим на экономику является страхование жизни. С развитием рынка, страхование жизни стало играть более значимую роль. Как следствие, на сегодняшний день сегмент данного рынка развивается с каждым годом. Но, как и у любого «молодого» явления, у страхования жизни есть свои особенности, факторы которые влияют на рост распространения данного вида услуг и будут целью изучения в данной статье.

В процессе корреляционного анализа необходимо оценить тесноту связи между признаками, установить направление связи. Это позволит выявить факторы, оказывающие наибольшее влияние на результативный признак [1].

Рис. 1. Динамика доли страхования жизни в ВВП РФ, %

В качестве результативного признака (Y) возьмем долю страхования жизни в ВВП, %, за 2006–2015 гг. На рисунке 1 представлена динамика данного фактора за 2006–2015 гг., из которого видно, что с каждым годом наблюдается рост данного показателя, что свидетельствует о росте спроса на услугу страхования.

В качестве факторных признаков возьмем следующие:

X1 — Уровень заболеваемости, на одного чел.;

X2 — Уровень зарегистрированных преступлений, на одного чел.;

X3 — Средняя премия по страхованию жизни, темп прироста %;

X4 Количество ДТП, шт.;

X5 Поездки граждан РФ за границу, чел.;

В результате реализации процедуры корреляционного анализа получена матрица парных коэффициентов корреляции (табл. 1).

Таблица 1

Матрица парных коэффициентов корреляции

Y

X1

X2

X3

X4

X5

Y

1

X1

0,607417

1

X2

-0,05011

0,206071

1

X3

-0,30773

-0,12833

-0,24351

1

X4

-0,62885

-0,62885

-0,01231

0,016309

1

X5

0,805909

0,667896

0,155277

-0,36121

-0,7472

1

Проверку полученных значений парных коэффициентов корреляции, возьмём те значения, которые больше (). Значения полученных коэффициентов , , больше критического , следовательно, они являются статистически значимыми.

По корреляционной матрице проверяем мультиколлинеарность факторов (т. е. есть ли взаимосвязь между самими факторами), в случае, если существует тесная связь между факторами (), то включать их в одну модель нельзя. Исключать и подбирать факторы необходимо до тех пор, пока не будет устранена мультиколлинеарность [2].

По результатам корреляционной матрицы видно, что существует связь между всеми факторами, которые могут быть включены в модель, поэтому их необходимо рассматривать по отдельности [3].

Из всех представленных факторов мы отобрали Х5. Представим регрессионный анализ для данного фактора (табл. 2).

Таблица 2

Регрессионная статистика

Показатели

Значения

Множественный R

0,805909

R-квадрат

0,649489

Нормированный R-квадрат

0,605675

Стандартная ошибка

0,028428

Наблюдения

10

Показатели

df

SS

MS

F

Значимость F

Регрессия

1

0,01198

0,01198

14,8239

0,004876

Остаток

8

0,006465

0,00081

Итого

9

0,018445

Коэффициенты

Стандартная ошибка

t-статистика

P-Значение

Y-пересечение

-0,036527084

0,0327943

-1,11382

0,297697

Переменная X 5

0,0000044151

0,00000115

3,850174

0,004876

Коэффициент множественной корреляции R=0,92, что говорит о прямой тесной взаимосвязи признаков в уравнении, то есть с ростом увеличения числа поездок за границу граждан РФ доля страхования жизни будет расти. Коэффициент детерминации R2=0,856. Он показывает, что 85,6 % вариации доли страхования жизни зависит от числа поездок за границу граждан РФ, на остальные неучтенные факторы приходится 14,4 %. Рассматриваемый фактор является информативным, так как составляет более 50 %.

F-фактическое равно 14,82, F-табличное составляет 5,22, исходя из этого можно сделать вывод, что F-фактическое > F-табличное, следовательно, нулевая гипотеза отклоняется и уравнение регрессии считается статистически значимым.

Уравнение регрессии примет вид:

Анализ параметров уравнения регрессии дал следующие результаты, что при увеличении числа поездок за границу на 100 тыс. чел, доля страхования жизни в объеме ВВП среднем увеличивается на 0,44 %.

Таким образом, проведя анализ факторов, влияющих на долю страхования жизни в ВВП РФ, мы выяснили, какие факторы влияют на результативный признак: уровень заболеваемости, количество ДТП и число поездок граждан за границу. Для дальнейшего анализа был выбран фактор: число поездок граждан РФ за границу и был проведен корреляционно-регрессионный анализ по данному фактору, из которого наша гипотеза, что данные факторы коррелируют была подтверждена. С экономической точки зрения это легко доказать, так как туроператоры зачастую предлагают своим клиентам страхования жизни при перелете, и этой услугой пользуются зачастую именно в поездках за границу.

Литература:

  1. Эконометрика: Учебник / В. Н. Афанасьев, М. М. Юзбашев, Т. И. Гуляева; под ред. В. Н. Афанасьева. — М.: Финансы и статистика, 2005. –256с.
  2. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Практикум по финансовой статистике. М.: Финансы и статистика. 2014.
  3. Тимофеева Т. В., Снатенков А. А. Статистическая оценка развития валютного рынка РФ // Известия Оренбургского государственного аграрного университета. — 2011. Т 1. — № 29–1. С.111–114.
Основные термины (генерируются автоматически): доля страхования жизни, страхование жизни, уравнение регрессии, результативный признак, регрессионный анализ, корреляционный анализ, парной коэффициент корреляции, стандартная ошибка, корреляционная матрица, граница граждан РФ.

Обсуждение

Социальные комментарии Cackle
Задать вопрос