灰色预测模型在山东省保费预测中的应用

以山东省保费收入总量的历史数据为依据,利用灰色预测GM(1,1)模型对山东省2016年及2017年的保费收入总量进行了预测,预测结果表明山东省2016及2017年保费收入总量将呈稳定增长态势.并对保费预测模型进行了检验,检验结果表明,本文对2016年及2017年山东省保费收入预测精度较高.     

我国保费收入与GDP关系的模型建立及预测

本文利用1997—2011年的保费收入和GDP数据,运用一元线性回归方法,通过对自相关性的修正,最终建立了无截距项回归模型,并根据该模型进一步预测了"十二五"期间我国保险业发展情况。最终预测在2015年我国保费收入将达到2.3万亿人民币,低于政府工作报告的预期。     

我国寿险保费收入ARCH效应的分析与应用

研究与分析了我国寿险保费收入波动的集群性,即ARCH效应.在检验出我国寿险保费收入具有ARCH(1)效应的基础上,分别从实证和理论的角度深入分析了我国寿险保费存在ARCH效应的原因.先是运用Granger因果检验与协整理论确定了我国寿险市场和金融市场的相互关系,然后运用经济学供需原理探讨了ARCH效应的传导机制.将这种ARCH效应运用于对我国寿险保费收入的预测中,并得到了比较精确的预测结果.     

灰色预测在我国股票市场中的应用

本文主要针对股市收益率序列特殊的"尖峰厚尾"的特性,采用不需要分布假设的灰色预测方法来预测上海股市异常点,发现灰色预测的灾变预测模型能很好地应用于我国股市.     

基于灰色理论的价格变异预测系统及应用

本文采用灰色系统的预测方法,建立了基于价格指数的灰色预测模型GM(1,1),并用灾变预测的思想建立价格等级体系,从而设计出一套针对价格变异的预测决策系统。同时,文章以2007年猪肉涨价这一突发事件为例,从小样本出发,建立基于灰色系统理论的猪肉价格预测系统。经过残差分析、精度检验等手段表明,此套针对猪肉价格变异的预测决策系统具有良好的可操作性,同时也可推广至其它非本征性经济领域。     

应用灰色系统单段函数残差辨识方法进行地下水动态预测

本文从我国学者邓聚龙教授提出的灰色理论出发,对地下水系统进行分析,认为地下水系统就是一个部分信息已知、部分信息未知的灰色系统,某一时刻我们测得的水位,就是该系统的输出。而各地区建立的常观井定时收集的地下水水位值,也就是系统在每时刻的输出所构成的动态时间序列。对于这种时间序列的处理,作者采用灰色预测中的单段函数残差辨识方法。该法以灰色理论为基础,多次建立灰色模型DM(n,h),将每次建模得到的预测值与实测值之差,再建立残差DM模型,得到修正残差,以提高预测精度。趋势离散响应模型与残差离散响应模型相叠加,便得到了某区地下水水位的动态模型,其拟合精度很高,预测结果十分令人满意。     

我国商业保险保费收入与宏观经济关系的实证研究

商业保险作为保证经济发展与个人生活稳定不可缺少的重要组成部分发挥着巨大的作用,本文通过采用ADF检验,协整检验以及Granger因果检验等计量经济学方法,选取我国2004年1月至2011年9月的经济指标的月度数据进行实证分析,对我国商业保险保费收入情况和宏观经济指标进行实证研究,考察保险市场保费收入规模和整个宏观经济的关系,实证结果表明我国商业保险保费收入与宏观经济之间存在着密切的关系,并最后分析了原因所在。     

城镇化进程与保费增长实证分析

我国城镇化进程不仅促进了经济发展和人民生活水平的提高,而且为保险公司提供了新的保源,促进了保险业的发展。本文构建了城镇化率、GDP与保费收入之间的VAR模型,并通过Granger因果检验、Johansen协整检验、脉冲响应函数及方差分解等方法,检验了城镇化对保费收入的影响。研究表明,城镇化与我国保费收入存在长期协整关系,并对我国保费收入的增加有持久的推动作用。     

我国消费支出与保险业发展的实证研究

通过对我国居民消费与保费收入之间的实证计量结果发现,保费收入与消费支出有长期稳定的关系,两者之间存在着格兰杰因果关系,但是反过来不成立。保费收入水平对我国居民消费有显著的正向作用,保费收入1%的增长会带来消费水平0.53%的增长。我国现阶段正处于调结构、扩内需阶段,提高居民保险消费意识,提高保费收入水平会拉动我国内需,对我国经济发展有着积极的作用。     

灰色预测在我国股票市场中的应用

本文主要针对股市收益率序列特殊的“尖峰厚尾”的特性,采用不需要分布假设的灰色预测方法来预测上海股市异常点,发现灰色预测的灾变预测模型能很好地应用于我国股市。     

四川省保险业与经济增长的协整关系研究

应用时间序列分析方法对四川省1980年到2009年的保费收入与经济增长之间的关系进行了定量分析。结果表明,四川省保费收入对经济增长的长期弹性为0．043387,而在短期内保费收入对四川GDP增长没有显著影响,而且研究期内四川保费收入与经济增长之间并不存在Granger因果关系,但其相互间的冲击效应表明,GDP对保费收入的冲击效应明显大于保费收入对GDP的冲击效应,这意味着研究期内经’并增长可以促进保险消费,因此,促进四川保险业进一步发展的关键是加快经济增长,提高人们的保险消费能力。     

人民币升值与我国保费增长联动关系研究——基于VAR模型的实证分析

国内对于人民币汇率波动对我国保费收入的的影响研究多侧重于宏观的理论研究,对于实证分析涉及较少,本文在分析汇率影响保费收入的传导机制的基础上,利用2000-2009年人民币实际有效汇率、保费收入环比指数和银行同业拆借利率共44组季度数据建立了向量自回归模型（VAR）,并使用协整分析、Granger因果检验,脉冲响应分析对人民币汇率波动与我国保费收入之间的关系进行实证检验,并提出了相应的政策建议。     

天津市保险需求实证分析

保险需求是对保险业的发展具有决定意义。本文从影响天津市保险需求的主要变量入手,使用天津保险业近年来的数据,对天津市总保费收入、人寿险保险收入及财产险保费收入的增长分别进行了因素分析和解释,实证分析结果表明：二三产业增加值与保费收入正相关;重大的产品创新大大促进了天津市人身险保费收入的增长;天津市保险产业政策对总保费收入、人身险保费收入及财产险保费收入都有促进作用。     

山东省旅游业影响因子及规模预测分析——基于灰色系统理论

根据2001-2011年山东省旅游业数据,运用灰色系统理论中的灰色关联度分析法,以灰色关联度为度量指标,对影响山东省旅游业的相关因子进行定量测算,可知影响山东省旅游人数的三大因素是国内生产总值、人均GDP和职工年平均工资;影响山东省旅游收入三大因素是国内生产总值、人均GDP和社会消费品零售总额。从实证的角度揭示了山东省旅游业发展与各影响因素之间的关联程度及其变化规律。建立山东省旅游接待人数和旅游收入的灰色GM（1,1）预测模型,为制定旅游业发展规划和调整旅游产业结构方面提供决策依据。     

非寿险灰色预测

在非寿险中，由于造成损失的因素多，索赔方式多样，对期望赔付额进行预测是极其重要的。本文将灰色系统理论提出的灰色预测模型应用于非寿险预测，可以得到比较精确的预测结果。     

我国煤炭需求的灰色预测模型

煤炭是当前国内主要消费能源，因此煤炭需求的预测将对国民经济发展起直接指导作用。本文运用灰色系统理论，建立煤炭需求量的灰色预测模型GM(1，1)。结果表明，预测结果达到了很高的精度，从而证明该模型对近期的预测是可靠的。     

收入倍增实现有效性及路径分析——基于GM模型预测研究

十八大提出的"收入倍增计划"是否能实现,怎样更好实现是我国今后要面临的主要问题。应用灰色预测模型预测未来十年间的城乡居民的实际人均收入,可以发现城镇居民收入倍增计划能够较好实现,但农村居民收入倍增实现困难。造成这种现象的原因除了模型本身的缺陷外,还有"政策红利"未来临及制度依赖等因素。文章认为应通过充分挖掘政策红利,打破制度依赖等手段促进收入倍增的更好实现。     

灰色系统理论在人力资源需求预测中的应用

知识经济时代,资源的开发重心已由物质资本的开发和利用转移到以知识、信息积累为基础的人力资源的开发和利用上来。人力资源预测是人力资源规划过程中的一个重要环节,其中需求预测又是预测过程的重点之一。传统的人力资源预测理论存在预测精度相对较低,数据采集困难等缺点,本文试图将灰色系统模型应用到人力资源需求预测中,为企业进行人力资源规划提供参考。我国学者邓聚龙教授1982年3月在国际上首先提出来灰色系统理论,最初是用于预测国家粮食产量。本文在分析了灰色模型的基础上,将其应用于企业人力资源需求预测当中,并对其精确度进行了检验。     

中国人身保险需求的计量模型分析

我国寿险市场走过一条曲折的道路，从不成熟逐步走向成熟规范。尤其是在1982年以后，寿险业步入快速发展的轨道，寿险保费收入逐步提升，这反映出人们对保险的现实需求日益提高。本文从影响我国人身保险需求的因素入手，建立人身保险需求的计量模型，并进行相关分析，预测我国人身保险未来的发展趋势。     

灰色系统理论在人力资源需求预测中的应用

知识经济时代,资源的开发重心已由物质资本的开发和利用转移到以知识、信息积累为基础的人力资源的开发和利用上来.人力资源预测是人力资源规划过程中的一个重要环节,其中需求预测又是预测过程的重点之一.传统的人力资源预测理论存在预测精度相对较低,数据采集困难等缺点,本文试图将灰色系统模型应用到人力资源需求预测中,为企业进行人力资源规划提供参考.我国学者邓聚龙教授1982年3月在国际上首先提出来灰色系统理论,最初是用于预测国家粮食产量.本文在分析了灰色模型的基础上,将其应用于企业人力资源需求预测当中,并对其精确度进行了检验.