我国保险周期与保险业贡献率的实证分析-基于HP滤波技术与VAR模型

1、我国保险周期与保险业奉献率的实证分析基于HP滤波技术与VAR模型论文摘要：本文首次以支出法衡量保险业开展情况，研究保险业内在开展规律，并运用HP滤波技术测算出我国保险周期约为5年至7年。通过建立向量自回归模型对保险业产出与GDP进行格兰杰因果关系检验，发现我国保险业的开展是经济增长的格兰杰原因。由此推导出协整模型与误差修正模型亦说明保险业对我国经济增长具有显著奉献。在此根底上，通过脉冲响应函数得出保险业的正面冲击在滞后三期时对经济增长的奉献最大，滞后四期时到达稳定状态的结论。论文关键词：向量自回归模型,格兰杰检验误差修正模型脉冲响应函数一、引言纵观经济开展的历史，除了传统工业、农业在经济增长中

2、扮演着重要的角色，越来越多的经济学家注意到金融保险业对经济开展起着重要作用。众所周知，国民经济的增长不是直线式的上升，而是沿着一种螺旋式的轨迹上升的。因此，经济总量呈现出一种周期性的波动，然而这种波动的周期不是确定的。在一个周期的上升阶段各个行业飞速开展，物价攀升，货币流通速度加快。而在经济周期的下降阶段，各行业产值逐渐下滑，流动性逐渐降低。在国民经济周期性的波动中，保险业的开展也存在着对应的周期波动关系，但是国外的保险经济学者为专门考察承保业务的特点，其研究和讨论主要集中在财险和责任险领域，而对于保险周期却研究甚少。保险周期从技术层面讲，至少应该包括承保和投资环节，即应该涵盖保险公司全部业务

3、的运营过程，形成保险业的开展周期。因此本文拟从我国保险周期入手，继而深入讨论我国保险业与宏观经济内在联系。目前，国内外关于保险业周期方面的文献主要集中在承保周期的研究上，由于对保险市场的认识不同，在解释周期现象时主要分为两类第一类基于保险市场是非理性的，呈现出明显的不完善的假设。第二类那么强调保险市场反映了理性预期但充满着制度性。其中Venezian(1985)认为，外推预测的定价技术是承保周期产生的根本原因。用过去的损失经验来外推未来的损失状况，从而确定保险费率。这是经典非理性流派。而对于理性预期，制度性干预假设，那么强调市场本身的理性。按照Cummins和Outreville(1987)建

4、立的模型认为在市场理性下，所有参与者都是信息完全，不应该存在周期现象，而现实中存在的承保周期现象只能解释为制度的冲击造成。如果将所研究的视角放大到整个宏观经济中，保险市场的繁荣兴盛很容易与宏观经济开展紧密相连，由此经济周期也可以作为解释承保周期的原因。保险需求的主要决定因素是可支配收入，这一经济变量和经济周期有着密切关系。当经济处于高涨阶段，国民收入到达高点，对保费收入起到直接的刺激作用，进而保险业快速开展。相反，当经济步入低谷，同样使得保险需求降低，保险开展也进入萧条阶段。因此，一些经济学家也开始研究保险业与经济总量的关系。Outreville(1990)运用开展中国家的截面数据，证实了保险

5、业开展与金融业之间存在正相关关关系。Ward和RalfZurbruegg2000他们采用面板数据分析OECD九个成员国保险业开展与经济增长之间的因果关系，并说明在所分析的某些国家，保险市场开展是经济增长的格兰杰原因，而在其余国家结论那么是相反的。国内近些年也开始对保险业与经济增长进行相关性研究。谢立人2006通过采用柯布道格拉斯函数，建立经济增长模型，发现财产保险市场对经济增长有负向作用，而人身保险市场对经济增长有正向作用。饶晓辉，钟正生2005采用1999年到2005年的保费总额与GDP的季度数据建立向量自回归模型，通过格兰杰因果检验发现在中国经济增长是保险业开展的原因。徐晓燕，任艳艳202

6、1利用保险密度这一指标来对GDP进行因果关系检验。他们发现，中国经济增长对保险业开展的推动作用远远大于保险业开展对经济增长的推动作用。曹乾，何建敏2006分别取两个阶段数据，通过建立向量自回归模型来进行格兰杰因果关系检验发现在名义值下经济增长是保费增长的格兰杰原因，但是以实际值进行检验结果说明保费增长是经济增长的原因。然而，现有国内文献在测算保险行业与经济增长时所采用的宏观变量都是保费和GDP。这种以保费为单一指标来衡量保险业的开展，会降低对保险业产值的估算，从而会低估其对GDP的奉献率。由于保险公司的收入主要来源于两大局部：一是保费，二是投资收益。随着市场经济的迅猛开展，保险公司为了稳定和扩

7、大经营必须在市场上进行大量投资，以此来获得回报。因此，笔者认为仅选取保费作为衡量保险业开展水平的指标是不太适宜的。在本文中，首次采用支出法来对保险业的产值进行核算，其中包括保险公司的赔付与给付、营业费用以及投资三个指标。这更加真实反响出保险业开展水平，并且可以更加准确地测算出保险业对经济增长的奉献。综上所述，本文首先通过HP滤波技术对我国保险开展周期性波动进行分析，随后采用单位根检验、格兰杰因果关系检验等计量经济学方法确定了保险业与GDP的内在联系关系，并测算出保险业对GDP的奉献，以及内生变量变动的情况。二、保险业开展的周期性研究在宏观经济中，GDP随着时间的推移呈螺旋式增长。一个经济周期中

8、，总产出先后经历峰顶，衰退，谷底，复苏四个状态。在衰退时期，由于失业增加，企业设备闲置，产量逐渐减少，经济运行速度放缓，实际产出小于潜在产出；反之，在复苏阶段，生产要素的利用量增大，居民收入上升，消费需求不断增强，国民产出不断增加。然而，外部经济运行的周期性变化势必对保险产品的需求产生较大影响，可以推断保险业的开展一定存在着类似的周期性波动。所谓保险资金就是转化为保险企业生产经营要素的货币表现。从保险资金的来源看，保险资金来源于所有者和债权人。保险公司的所有者对企业投入的资本以及形成的资本公积金、盈余公积金、总准备金和未分配利润成为保险资金的组成局部。保险公司的主要业务活动分为保险经营活动和投

9、资活动。保险经营活动产生的现金流入的工程主要是保费收入，所产生现金流出的工程主要是各项赔款和营业费用。投资活动所产生的现金流入工程主要包括收回投资和取得投资收益时所取得的现金，以及处置固定资产和无形资产所收取的现金。所产生的资金流出工程主要有购置固定资产、无形资产、债权投资和股权投资等等，这一局部统称为投资支出。综上，本文在衡量保险业产出时，采用支出法计算，即：其中表示第个时期保险业产出。利用上式来计算保险业的产出时防止了以往文献中仅用保费收入单一指标计算时所造成的产出低估。选取以上四个指标从19992021年季度数据，进而得到季度保险业产出序列。为了更好的比拟经济总量，笔者将GDP也画在下列

10、图中：图1GDP与保险业产出单位：亿元上图中可以看出，保险业产出呈现波动上升阶段，因此对保险业产出采用HP滤波方法进行分析。该方法最初于Hodrick和Prescott在1980年提出。模型将时间序列假设为趋势成分与周期成分相加构成，其权重有一个特定的优化问题确定。采用双边加权移动平均方法，在对趋势成分的二阶差分变动进行处分的条件下，使得周期成分的方差到达最小。设时间序列，表示时间序列的趋势成分，表示周期成分，使得下式到达最优：其中。对于季度数据取。由于选取的数据时间跨度较大并且是名义变量，首先将数据进行对数化处理，减少异常波动。通过EVIEWS5.1对进行HP滤波分析，如下列图所示：图2：的

11、HP滤波通过HP滤波可以别离出的趋势成分与周期成分两序列，分别以与表示。如下列图：图3：趋势成分TI与周期成分CI在对走势分析上，可以结合上图看出稳定在的趋势，但是围绕呈周期性波动，的周期性将反映到上，从而表达出我国保险业的开展变化。对进行正态性检验见下列图：图4：相对周期成分的正态性检验上图中统计量为0.037724，值为0.981315。偏度为-0.064482，峰度为3.062811。因此序列符合正态分布，记为。对于HP滤波技术，有下式：这里假设以固定的速率增长，可以设为。上式中只有是随机变量，服从正态分布，上式变为：在与独立的前提下有，。然而由于保险周期的存在，对于某一特定时期，如保险

12、开展处于低谷期间时，必然位于之下；而相反地，当保险业加速开展时，却必然在之上。这样就不满足与的独立性假设。因此的波动的最大程度应该在边界上，所以有。为了更加清楚地看出相对于的波动幅度与方向，可以计算的相对周期成分，即：周期成分与趋势成分的比值。得到的序列如下列图所示：图5：的相对周期成分从上图中可以清楚地看出，我国保险业开展存在近似性周期性波动情况，19992021年近似存在两个周期，平均周期在57年左右。19992001年主要为下降趋势，但是在上下波动剧烈，标准差到达了0.01378。而20022007年处在上升阶段，并且20022006年间的上升趋势不太明显，相对周期成分都处于0轴附近，波

13、动较小，说明保险开展在该区间内是沿着稳步前进，该区间标准差为0.003291。随后在2007年第三季度时保险开展水平到达顶峰，超出了趋势线，并到达最高，但是到2021年时出现拐点，开展水平逐渐降低，靠近趋势线。因此，样本初期相对周期成分波动较大，反映我国当时保险市场开展的不稳定，存在宏观经济的制约，但是伴随着我国经济的日益强盛，政府对保险监管制度的不断健全和保险市场自身的不断完善，我国保险业的开展的稳定程度较样本期初时有明显改善，异常的波动逐渐减少并随着自身的开展周期稳定成长。我国经济在样本期经历了屡次的通胀与紧缩，宏观经济政策随之调整。仅就现阶段来看，我国经济进入了一个飞速开展的时期。而保险

14、业作为金融业的重要组成局部，与我国的经济开展有着十分密切的关系。保险业作为一种经济保障制度，在保障经济开展，稳定社会等方面发挥着重要作用。随着经济市场化的不断加大，人们风险意识的不断提高，保险业在社会经济生活起着越来越重要的作用。因此，仅仅将分析保险业自身的开展规律已经不能满足研究的需要，更重要的是分析保险业开展与GDP之间的联动关系。这对于适时制定适宜的经济政策，准确认识保险业对我国经济的影响，促进保险业与整个国民经济协调与持续开展，无疑具有重要的现实意义。其中干扰项与是不相关的。如果两个变量存在协整关系，意味着二者之间长期中存在着某种相同的变动趋势，却并不一定表示二者之间存在着因果关系，因

15、此我们要对保险业增长和经济增长进行格兰杰因果关系分析。需要指出的是格兰杰因果关系和普通语言中的因果关系还是有一定差异的，格兰杰因果关系实际上是一种时间序列变量之间先后变动关系的问题。如果变量是的格兰杰原因，那么的变化应该先于的变化。因此在做对其他变量在估计方程2中，方程估计系数的值在5%的显著性水平上十分显著，并且统计量，说明模型估计较好，整体系数显著并且残差项不存在自相关。接下来对估计式残差进行单位根检验，来验证是否存在伪回归现象。在运用方法检验残差时，应选取没有截距项，没有滞后期的检验模型。检验结果说明在5%的显著性水平下，残差的值为-4.664321，小于接受原假设的临界值-2.9331

16、58，从而拒绝残差序列中存在单位根的假设。因此式2估计性质良好，变量与存在协整关系，而非伪回归。2格兰杰因果关系检验对于两时间序列，其内在联系是不清楚的。即哪个变量影响另一个变量，或者两者相互影响。对于这种关系的分析可以建立向量自回归模型。模型假设所有变量都是内生的，某一个变量的变动会通过方程影响到其余变量，进而其余变量的变动又会反映到该变量上。根据式通过EVIEWS5.1计算，得到检验结果：表二：格兰杰因果关系检验 滞后一期 观测点 值 值 不是的格兰杰原因 43 40.9612 0 不是的格兰杰原因 43 0.62671 0.43324 滞后两期 不是的格兰杰原因 42 13.3783 0

17、 不是的格兰杰原因 42 1.02919 0.3673 由表二可以看出：无论滞后一期还是两期时，接受原假设保险业开展不是经济增长的格兰杰原因;概率接近于0，但是拒绝假设经济开展是保险业开展的格兰杰原因;远大于显著性水平5%。因此，接受保险业开展是经济增长的格兰杰原因。式5式变为：上式就为建立的误差修正模型，可以看出保险业对经济奉献短期弹性为0.521254，长期弹性为0.396196，修正系数为1.124527。3脉冲响应分析：考虑到对的冲击不仅直接影响，并且通过向量自回归模型的动态结构冲击再次传导回变量。为了进一步分析与的动态联系，采用脉冲响应函数分析方法。脉冲响应函数衡量显示任意一个变量的

18、扰动如何通过模型影响到其余变量，最终又反响到自身的过程。通过EVIEWS5.1对1式进行估计，滞后期为一期时方程为：设置一单位残差冲击后，对于两内生变量的动态影响如下列图所示：图6：与对新息冲击的动态反映从图6中可以发现：中国经济增长的正面冲击有利于中国保险业市场的开展，但是效果不是非常明显，滞后3期之后，这种正面效应到达稳定；而保险业开展对经济增长的正面效应在滞后3期后，到达最大值，随后开始衰减，并在4期之后开始趋于稳定。脉冲响应函数分析的结果说明保险业开展对经济增长的促进作用大于经济增长对保险业的促进，意味着现阶段经济增长对促进保险业开展方面存在一定限制。四、结语保险业作为金融中介的功能在

19、如今是具有举足轻重的作用。保险基金投资于各项根底建设，产品研发等，科技创新等高回报高风险工程，对拉动国内投资十分重要的作用。根据乘数效应，保险业投资一单位的资金将带动几倍的产出，同时经济增长也反过来会对保险业的开展提供良好的经济环境，从而促进保险业的开展。本文以支出法计算保险业产出，通过HP滤波技术，将我国保险业从1999年至2021年的开展划分为三个阶段，1999年2001年保险业开展波动性较大，并且处于下降趋势；2002年2006年保险业开展处在稳定上升状态，2007年到达顶峰，随后逐渐下落，回归至趋势线附近。总体上看，在样本期保险周期约为1.52个，因此我国保险周期时间为57年。为了讨论

20、保险业的开展对经济实质性的奉献，本文建立向量自回归模型证实了保险业产出是经济增长的格兰杰原因，同时保险业的开展对经济增长的短期弹性为0.52，长期弹性为0.396，对经济增长奉献较大。并且，在此根底之上通过脉冲响应函数分析方法，对向量自回归模型进行单位残差冲击。比照单位残差对各内生变量的影响可以看出在新息冲击的三期后，保险业的开展对经济增长的奉献度到达最大值，随后逐渐减低，在冲击四期后稳定；而经济增长对保险业的开展的奉献没有前者显著。因此，保险业对我国经济开展十分重要，在现阶段应继续完善市场经济环境，促进保险业健康开展，这样才能更好的发挥保险业对经济增长的奉献力度，提高经济产出水平。参考文献1

21、 Fields, Joseph A. and Emilio C. Venezian, 1989, Interest Rates and Profit Cycles: A Disaggregated App roach, The Journal of Risk andInsurance, vol. 56, no.2, p. 312 319.2 Cummins, J. David and J. Francois Outreville, 1987, An International Analysis of Underwriting Cycles, Journal of Risk and Insurance, vol.54, p. 246 262.3 Ourtreville,J.F.,The Economic Significance of Insurance Markets in Developing Countries;,The Journal of Risk and Insurance,1990,Vo1.57,No.3:487-498.4 Ward Damian,Zurbruegg Ralf,Does Insurance Promote Economic Growth? Ev