SPSS關(guān)于我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的統(tǒng)計(jì)分析

1、沈陽(yáng)理工大學(xué)學(xué)士學(xué)位論文成績(jī)?cè)u(píng)定表學(xué)生姓名王柳班級(jí)學(xué)號(hào)1309050109專(zhuān)業(yè)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)課程設(shè)計(jì)題目我國(guó)各保險(xiǎn)業(yè)基本情況的統(tǒng)計(jì)分析評(píng)語(yǔ)組長(zhǎng)簽字：成績(jī)?nèi)掌?0 年月日課程設(shè)計(jì)任務(wù)書(shū)學(xué)院理學(xué)院專(zhuān)業(yè)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)學(xué)學(xué)生姓名王柳班級(jí)學(xué)號(hào)1309050109課程設(shè)計(jì)題目我國(guó)各保險(xiǎn)業(yè)基本情況的統(tǒng)計(jì)分析實(shí)踐教學(xué)要求與任務(wù):設(shè)計(jì)要求（技術(shù)參數(shù)）：1、熟練掌握統(tǒng)計(jì)軟件的操作使用方法。2、根據(jù)所選題目及調(diào)研所得數(shù)據(jù)，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析知識(shí)，建立數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)模型。3、掌握利用統(tǒng)計(jì)分析理論知識(shí)解決實(shí)際問(wèn)題的一般步驟。4、運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件，對(duì)模型求解，對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析并得出結(jié)論。設(shè)計(jì)任務(wù)：1、運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)有關(guān)知識(shí)及對(duì)我國(guó)各個(gè)保險(xiǎn)業(yè)基本情

2、況的統(tǒng)計(jì)分析；2、利用統(tǒng)計(jì)軟件編程求解，并對(duì)結(jié)果進(jìn)行恰當(dāng)?shù)慕忉?。工作?jì)劃與進(jìn)度安排:第一天第二天學(xué)習(xí)使用統(tǒng)計(jì)軟件并選題第三天第四天查閱資料第五天第六天建立模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析第七天第九天上機(jī)編程求解并完成論文第十天答辯指導(dǎo)教師： 2016 年 月 日專(zhuān)業(yè)負(fù)責(zé)人：2016 年 月 日學(xué)院教學(xué)副院長(zhǎng)：2016 年 月 日摘 要自改革開(kāi)放以來(lái),我國(guó)的保險(xiǎn)業(yè)一直處于高速發(fā)展?fàn)顟B(tài),作為社會(huì)保障及金融體系的重要組成部分,有著不可替代的作用。但是與發(fā)達(dá)國(guó)家保險(xiǎn)市場(chǎng)相比,我國(guó)的保險(xiǎn)業(yè)還存在著許多不完善的地方,而且我國(guó)的保險(xiǎn)業(yè)在地域發(fā)展上也存在著巨大的差距。 保險(xiǎn)數(shù)據(jù)分析是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域,從前期的保費(fèi)核

3、定工作開(kāi)始,再經(jīng)過(guò)一系列風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、賠付率計(jì)算,到后期的保費(fèi)收入、報(bào)案量、結(jié)案量預(yù)測(cè),統(tǒng)計(jì)理論貫穿始終。隨著保險(xiǎn)業(yè)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,各保險(xiǎn)公司數(shù)據(jù)激增,亦趨于多元化,致使分析難度加大。運(yùn)用合理的統(tǒng)計(jì)理論和方法對(duì)保險(xiǎn)業(yè)中的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,探索保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)律,對(duì)指導(dǎo)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。 本文運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)的理論和方法,針對(duì)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)中的具體問(wèn)題進(jìn)行了探索研究。具體來(lái)說(shuō), 我們首先采用回歸分析研究保費(fèi)收入、儲(chǔ)金、賠案件數(shù)、賠款支出、未決賠款、公司總?cè)藬?shù)、人員構(gòu)成等變量之間的關(guān)系；然后使用因子分析對(duì)構(gòu)成保費(fèi)收入和賠款支出的各個(gè)變量提取因子；最后使用聚類(lèi)分析依照人員構(gòu)成特點(diǎn)、保費(fèi)收入、賠款

4、支出等變量對(duì)各財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司進(jìn)行聚類(lèi)。關(guān)鍵詞：回歸分析；因子分析；聚類(lèi)分析；目錄1保險(xiǎn)業(yè)分析11.1保險(xiǎn)業(yè)分析的研究背景11.2保險(xiǎn)業(yè)分析的研究方法12課題設(shè)計(jì)22.1數(shù)據(jù)來(lái)源22.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入23數(shù)據(jù)分析過(guò)程33.1回歸分析33.2因子分析33.3聚類(lèi)分析44保險(xiǎn)業(yè)分析結(jié)論64.1 回歸分析結(jié)果64.2 因子分析結(jié)果124.3 聚類(lèi)分析結(jié)果175結(jié)論21參考文獻(xiàn)22II1保險(xiǎn)業(yè)分析1.1保險(xiǎn)業(yè)分析的研究背景進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)持續(xù)快速發(fā)展，保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)和保險(xiǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)不斷增加。無(wú)論是保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)個(gè)數(shù)還是保險(xiǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)都呈現(xiàn)出持續(xù)快速的增長(zhǎng)趨勢(shì)。伴隨著保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)和從業(yè)人員的不斷增加，保險(xiǎn)業(yè)的保

5、費(fèi)收入也持續(xù)增長(zhǎng)，使得我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。不管是財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司，還是人壽保險(xiǎn)公司，其保費(fèi)收入都在不斷增長(zhǎng)。在這種大背景下對(duì)我國(guó)目前的保險(xiǎn)業(yè)進(jìn)行研究，不論是對(duì)于促進(jìn)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)又好又快地發(fā)展，還是對(duì)于充分發(fā)揮保險(xiǎn)業(yè)對(duì)于發(fā)展國(guó)民經(jīng)濟(jì)和改善居民生活的作用，都有著極為重要的意義。1.2保險(xiǎn)業(yè)分析的研究方法按照我國(guó)目前保險(xiǎn)業(yè)的慣例，對(duì)于財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司，可以用5個(gè)變量來(lái)描述其保險(xiǎn)業(yè)務(wù)情況：保費(fèi)收入、儲(chǔ)金、賠案件數(shù)、賠款支出、未決賠款。其中保費(fèi)收入又按保險(xiǎn)的特點(diǎn)分為企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用收入、機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入、貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入、責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入、信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入、短期健康保險(xiǎn)保

6、費(fèi)收入、意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入、其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入等9個(gè)部分；賠款支出也按保險(xiǎn)的特點(diǎn)分為企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用支出、機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)支出、貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)支出、責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)支出、信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)支出、農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出、短期健康保險(xiǎn)保費(fèi)支出、意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)支出、其他保險(xiǎn)保費(fèi)支出等9個(gè)組成部分，所以在進(jìn)行分析研究的時(shí)候，考慮的關(guān)于保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的變量也與這些敘述相吻合。采用的數(shù)據(jù)分析方法主要有回歸分析、因子分析、聚類(lèi)分析?；舅悸肥牵菏紫炔捎没貧w分析研究保費(fèi)收入、儲(chǔ)金、賠案件數(shù)、賠款支出、未決賠款、公司總?cè)藬?shù)、人員構(gòu)成等變量之間的關(guān)系；然后使用因子分析對(duì)構(gòu)成保費(fèi)收入和賠款支出的各個(gè)變量提取因子；最后使用聚類(lèi)分析

7、依照人員構(gòu)成特點(diǎn)、保費(fèi)收入、賠款支出等變量對(duì)各財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司進(jìn)行聚類(lèi)。2課題設(shè)計(jì)2.1數(shù)據(jù)來(lái)源 本次研究的數(shù)據(jù)來(lái)自于各保險(xiǎn)公司人員結(jié)構(gòu)情況.2014.中國(guó)保險(xiǎn)年鑒、各財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì).2014.中國(guó)保險(xiǎn)年鑒。2.2 數(shù)據(jù)導(dǎo)入由于本課題中數(shù)據(jù)量過(guò)大，只截取其中的一部分，完整數(shù)據(jù)請(qǐng)參照數(shù)據(jù)來(lái)源。保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)保費(fèi)收入合計(jì)企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入人保財(cái)險(xiǎn)88428.828867.3062091.022978.793611.04243.25國(guó)壽財(cái)險(xiǎn)789.1971.81639.668.9328.70.17大地10028.40576.3

8、27669.14171.47243.1122.93太平財(cái)險(xiǎn)5483.00809.003280.00201.00498.0061.00中國(guó)信保3413.55278.602686.61115.9979.60-12.42陽(yáng)光產(chǎn)險(xiǎn)3240.77.00.00.00.003240.77中華聯(lián)合4153.46279.143338.9671.7774.44.78太保產(chǎn)險(xiǎn)18342.07670.3214752.22149.45307.59.09平安產(chǎn)險(xiǎn)23433.042796.6116474.97895.06518.25-87.06華泰財(cái)險(xiǎn)21449.532346.2515165.45641.81615.768

9、8.56天安保險(xiǎn)2563.63237.881245.99196.24138.672.02大眾7371.40350.036556.8685.37118.04.00華安1280.15157.99944.6444.8322.394.57永安11301.9050.95619.9710.4911.89-7.60永誠(chéng)5533.49228.324766.0236.67113.3416.31安信農(nóng)險(xiǎn)1505.61438.94838.2911.7637.74.20.安邦財(cái)險(xiǎn)276.6222.3533.41.252.45.003數(shù)據(jù)分析過(guò)程3.1回歸分析1、以“保費(fèi)收入合計(jì)”為因變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸操作步驟如下：（1

10、）選擇分析/回歸/線(xiàn)性命令（2）選擇進(jìn)行簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸分析的變量。在“線(xiàn)性回歸”對(duì)話(huà)框的左側(cè)列表框中選中“保費(fèi)收入合計(jì)”選入“因變量”列表框，選中“男”“女”“博士”“碩士”“學(xué)士”“大專(zhuān)”“中專(zhuān)以下”“高級(jí)”“中級(jí)”“初級(jí)”“三十五歲以下”“三十六歲到四十五歲”“四十六歲以上”進(jìn)入“自變量”列表框，最后在“自變量”下方的“方法”下拉表中采用“逐步”法進(jìn)行回歸。（3）其他設(shè)置使用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。（4）設(shè)置完畢后，單機(jī)“確定”按鈕，得到輸出結(jié)果。2.以“賠款支出合計(jì)”為因變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸操作步驟如下：（1）選擇分析/回歸/線(xiàn)性命令（2）選擇進(jìn)行簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸分析的變量。在“線(xiàn)性回歸”對(duì)話(huà)框的左側(cè)列表

11、框中選中“賠款支出合計(jì)”選入“因變量”列表框，選中“男”“女”“博士”“碩士”“學(xué)士”“大專(zhuān)”“中專(zhuān)以下”“高級(jí)”“中級(jí)”“初級(jí)”“三十五歲以下”“三十六歲到四十五歲”“四十六歲以上”進(jìn)入“自變量”列表框，最后在“自變量”下方的“方法”下拉表中采用“逐步”法進(jìn)行回歸。（3）其他設(shè)置使用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。（4）設(shè)置完畢后，單機(jī)“確定”按鈕，得到輸出結(jié)果。3.2因子分析1.使用構(gòu)成保費(fèi)收入的各個(gè)變量提取公因子操作步驟如下：（1）選擇分析/降維/因子分析命令（2）選擇進(jìn)行因子分析的變量。在“因子分析”對(duì)話(huà)框的左側(cè)列表框中選擇“企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用收入”“機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“責(zé)任

12、保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)收入”“意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入”選入“變量”列表框。（3）選擇輸出系數(shù)相關(guān)矩陣。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框的“描述”按鈕，在“相關(guān)矩陣”選項(xiàng)組中選中“KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)”，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對(duì)話(huà)框（4）設(shè)置對(duì)提取公因子的要求及相關(guān)輸出內(nèi)容。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框的“抽取”按鈕，在“輸出”選項(xiàng)組中選中“碎石圖”，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對(duì)話(huà)框。（5）設(shè)置因子旋轉(zhuǎn)方法。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框中“旋轉(zhuǎn)”按鈕，在“方法”選項(xiàng)組中選中“最大方差法”。（6）設(shè)置有關(guān)因子得分的選

13、項(xiàng)。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框中“得分”按鈕，在本對(duì)話(huà)框中選中“保存為變量”“顯示因子得分系數(shù)矩陣”然后單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對(duì)話(huà)框。（7）其他設(shè)置使用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。（4）設(shè)置完畢后，單機(jī)“確定”按鈕，得到輸出結(jié)果。2. 對(duì)構(gòu)成賠款支出的各個(gè)變量提取公因子操作步驟如下：（1）選擇分析/降維/因子分析命令（2）選擇進(jìn)行因子分析的變量。在“因子分析”對(duì)話(huà)框的左側(cè)列表框中選擇“企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用”“機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)支出”“意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“其他保險(xiǎn)保費(fèi)支出”選入“變量”列表框。

14、（3）選擇輸出系數(shù)相關(guān)矩陣。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框的“描述”按鈕，在“相關(guān)矩陣”選項(xiàng)組中選中“KMO和Bartlett的球形度檢驗(yàn)”，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對(duì)話(huà)框（4）設(shè)置對(duì)提取公因子的要求及相關(guān)輸出內(nèi)容。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框的“抽取”按鈕，在“輸出”選項(xiàng)組中選中“碎石圖”，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對(duì)話(huà)框。（5）設(shè)置因子旋轉(zhuǎn)方法。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框中“旋轉(zhuǎn)”按鈕，在“方法”選項(xiàng)組中選中“最大方差法”。（6）設(shè)置有關(guān)因子得分的選項(xiàng)。單擊“因子分析”對(duì)話(huà)框中“得分”按鈕，在本對(duì)話(huà)框中選中“保存為變量”“顯示因子得分系數(shù)矩陣”然后單擊“繼續(xù)”按鈕返回“因子分析”對(duì)話(huà)框。（7）

15、其他設(shè)置使用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。（4）設(shè)置完畢后，單機(jī)“確定”按鈕，得到輸出結(jié)果。3.3聚類(lèi)分析1.使用構(gòu)成保費(fèi)收入的各個(gè)變量對(duì)各個(gè)保險(xiǎn)公司進(jìn)行聚類(lèi)操作步驟如下：（1）選擇分析/聚類(lèi)/分類(lèi)/K均值聚類(lèi)命令（2）選擇進(jìn)行聚類(lèi)分析的變量。在“K均值聚類(lèi)分析”對(duì)話(huà)框的左側(cè)列表框中選中“保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)”選入“個(gè)案標(biāo)記依據(jù)”列表框，選擇“企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用收入”“機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)收入”“意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入”“其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入”選入“變量”列表框。在編輯框“聚類(lèi)數(shù)”中，輸入聚類(lèi)分析的類(lèi)別數(shù)4，其他選擇默認(rèn)

16、值（3）設(shè)置輸出及缺失值處理方法。單擊“K均值聚類(lèi)分析”對(duì)話(huà)框的“選項(xiàng)”按鈕，在“統(tǒng)計(jì)量”復(fù)選框選中全部三個(gè)復(fù)選框，在“缺失值”選項(xiàng)組中選中默認(rèn)值即可。設(shè)置完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“K均值聚類(lèi)分析”對(duì)話(huà)框（3）其他設(shè)置使用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。（4）設(shè)置完畢后，單機(jī)“確定”按鈕，得到輸出結(jié)果。2.使用構(gòu)成賠款支出的各個(gè)變量對(duì)各個(gè)財(cái)險(xiǎn)公司進(jìn)行聚類(lèi)操作步驟如下：（1）選擇分析/聚類(lèi)/分類(lèi)/K均值聚類(lèi)命令（2）選擇進(jìn)行聚類(lèi)分析的變量。在“K均值聚類(lèi)分析”對(duì)話(huà)框的左側(cè)列表框中選中“保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)”選入“個(gè)案標(biāo)記依據(jù)”列表框，選擇“企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用支出”“機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“責(zé)任保險(xiǎn)

17、保費(fèi)支出”“信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)支出”“意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)支出”“其他保險(xiǎn)保費(fèi)支出”選入“變量”列表框。在編輯框“聚類(lèi)數(shù)”中，輸入聚類(lèi)分析的類(lèi)別數(shù)4，其他選擇默認(rèn)值（3）設(shè)置輸出及缺失值處理方法。單擊“K均值聚類(lèi)分析”對(duì)話(huà)框的“選項(xiàng)”按鈕，在“統(tǒng)計(jì)量”復(fù)選框選中全部三個(gè)復(fù)選框，在“缺失值”選項(xiàng)組中選中默認(rèn)值即可。設(shè)置完畢后，單擊“繼續(xù)”按鈕返回“K均值聚類(lèi)分析”對(duì)話(huà)框（3）其他設(shè)置使用系統(tǒng)默認(rèn)值即可。（4）設(shè)置完畢后，單機(jī)“確定”按鈕，得到輸出結(jié)果。4保險(xiǎn)業(yè)分析結(jié)論4.1 回歸分析結(jié)果1、以“保費(fèi)收入合計(jì)”為因變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析表4.1.1 變量的輸入或

18、移去情況變量的輸入或者移去情況模型變數(shù)已輸入變數(shù)已移除方法1四十六歲以上.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。2中專(zhuān)以下.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。3女.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。4男.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。5碩士.逐步（準(zhǔn)則：F-to-ente

19、r 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。6四十六歲以上.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。7博士.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率<= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率>= .100）。a. 因變量: 保費(fèi)收入合計(jì)表4.1.1給出了變量進(jìn)入回歸模型或退出模型的情況。本題采用逐步法，所以顯示的是依次進(jìn)入模型的變量以及進(jìn)入與剔除的判別準(zhǔn)則。表4.1.2模型摘要模型摘要模型RR 平方調(diào)整後 R 平方標(biāo)準(zhǔn)偏斜度錯(cuò)誤1.985a.970.970249

20、3.521682.989b.977.9762219.715133.993c.986.9851780.082954.994d.988.9861668.024015.995e.990.9891497.818416.996f.992.9901408.257787.996g.993.9911338.51340表4.1.2給出了隨著變量進(jìn)入依次形成的7個(gè)模型的擬合情況。可以發(fā)現(xiàn)7個(gè)模型修正的可決系數(shù)（調(diào)整的R方）在依次遞增，而且都在0.97以上，所以，模型的擬合情況非常好。表4.1.3 方差分析表方差分析表模型平方和df平均值平方F顯著性1迴歸8165998655.01318165998655.0131

21、313.358.000b殘差248706015.590406217650.390總計(jì)8414704670.603412迴歸8222546394.72324111273197.361834.415.000c殘差192158275.880394927135.279總計(jì)8414704670.603413迴歸8294294249.05532764764749.685872.525.000d殘差120410421.548383168695.304總計(jì)8414704670.603414迴歸8311759419.49442077939854.873746.841.000e殘差102945251.110372

22、782304.084總計(jì)8414704670.603415迴歸8333940110.51451666788022.103742.954.000f殘差80764560.090362243460.002總計(jì)8414704670.603416迴歸8345293021.89061390882170.315701.336.000g殘差69411648.713351983189.963總計(jì)8414704670.603417迴歸8353789654.71271193398522.102666.101.000h殘差60915015.892341791618.114總計(jì)8414704670.60341a. 應(yīng)變

23、數(shù): 保費(fèi)收入合計(jì)b. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí)c. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 高級(jí)d. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 高級(jí), 大專(zhuān)e. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 高級(jí), 大專(zhuān), 三十六歲到四十五歲f. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 高級(jí), 大專(zhuān), 三十六歲到四十五歲, 中專(zhuān)以下g. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 高級(jí), 大專(zhuān), 三十六歲到四十五歲, 中專(zhuān)以下, 博士h. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 高級(jí), 大專(zhuān), 三十六歲到四十五歲, 中專(zhuān)以下, 博士, 四十六歲以上表4.1.3給出了隨著變量的進(jìn)入依此形成的7個(gè)模型的方差分析結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)p值一直為0.000，模型的整體極為顯著。表4.1.4系數(shù)系數(shù)模型非

24、標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)T顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1（常數(shù)）749.905404.9061.852.071中級(jí)5.391.149.98536.240.0002（常數(shù)）996.009367.6922.709.010中級(jí)7.301.5791.33412.604.000高級(jí)-17.8125.258-.359-3.388.0023（常數(shù)）500.422312.7201.600.118中級(jí)8.063.4911.47416.410.000高級(jí)-33.3645.335-.672-6.254.000大專(zhuān).492.103.2034.758.0004（常數(shù)）578.575294.6901.963.057中級(jí)11.14

25、41.3132.0368.488.000高級(jí)-48.9887.992-.986-6.129.000大專(zhuān)1.526.424.6283.601.001三十六歲到四十五歲-1.905.760-.641-2.505.0177（常數(shù)）299.011256.8931.164.253中級(jí)12.3642.2692.2595.449.000高級(jí)-48.0639.662-.968-4.974.000大專(zhuān)2.713.4321.1166.284.000三十六歲到四十五歲-6.2531.240-2.104-5.041.000中專(zhuān)以下1.466.439.3523.338.002博士146.30460.505.1112.4

26、18.021四十六歲以上2.145.985.4052.178.036a. 應(yīng)變數(shù): 保費(fèi)收入合計(jì)表4.1.4給出了隨著變量的進(jìn)入依次形成的7個(gè)模型的自變量系數(shù)。因?yàn)楸颈硖螅詣h去了中間的一部分，這不影響最后的結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)只有第7個(gè)模型的各個(gè)自變量系數(shù)是非常顯著的。綜上所述：1.最終模型的表達(dá)式（即第7個(gè)模型）：保費(fèi)收入合計(jì)=12.364*中級(jí)-48.063*高級(jí)+2.713*大專(zhuān)-6.253*三十六歲到四十五歲+1.466*中專(zhuān)以下+146.304*博士+2.1452.最終模型的擬合度很好，修正決定系數(shù)接近1.3.模型整體顯著，p值為0.0004.在最終模型中，各自變量系數(shù)的顯著性p值都

27、小于0.05，顯著。5.經(jīng)過(guò)以上多重線(xiàn)性回歸分析可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)保險(xiǎn)公司的總保費(fèi)收入水平與公司職員的性別并無(wú)顯著關(guān)系，與公司職員年齡、職稱(chēng)、文化水平有一定的顯著關(guān)系。其中中級(jí)職稱(chēng)或者大專(zhuān)、中專(zhuān)以下、博士學(xué)歷或者四十六歲以上的職員對(duì)公司的總保費(fèi)收入具有拉動(dòng)效應(yīng)，尤其是博士學(xué)歷的職員，每增加一個(gè)單位會(huì)帶來(lái)對(duì)應(yīng)保費(fèi)收入的140多倍的增加；高級(jí)職稱(chēng)或者三十六歲到四十五歲的職員對(duì)公司的總保費(fèi)收入具有拖后效應(yīng)。2.以“賠款支出合計(jì)”為因變量進(jìn)行線(xiàn)性回歸分析表4.1.5 變量的輸入或移去情況變量的輸入或者移去情況模型變數(shù)已輸入變數(shù)已移除方法1中級(jí).逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率 <= .050

28、，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率 >= .100）。2中專(zhuān)以下.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率 <= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率 >= .100）。3博士.逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率 <= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率 >= .100）。4初級(jí).逐步（準(zhǔn)則：F-to-enter 的機(jī)率 <= .050，F(xiàn)-to-remove 的機(jī)率 >= .100）。a. 因變量: 賠款支出合計(jì)表4.1.5給出了變量進(jìn)入回歸模型或退出模型的情況。本題采用逐步法，所以顯示的是依次進(jìn)入模型的變量以及進(jìn)入與剔除的判別準(zhǔn)則。表

29、4.1.6模型摘要模型摘要模型RR 平方調(diào)整後 R 平方標(biāo)準(zhǔn)偏斜度錯(cuò)誤1.985a.971.9701303.029302.990b.980.9791081.735953.996c.992.991696.681014.997d.994.993608.45217a. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí)b. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 中專(zhuān)以下c. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 中專(zhuān)以下, 博士d. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 中專(zhuān)以下, 博士, 初級(jí)表4.1.6給出了隨著變量進(jìn)入依次形成的4個(gè)模型的擬合情況?？梢园l(fā)現(xiàn)4個(gè)模型修正的可決系數(shù)（調(diào)整的R方）在依次遞增，而且都在0.97以上，所以，模型的擬合情況非常好。表4

30、.1.7 方差分析表方差分析表模型平方和df平均值平方F顯著性1迴歸2261542996.56812261542996.5681331.976.000b殘差67915414.156401697885.354總計(jì)2329458410.724412迴歸2283822457.08721141911228.543975.865.000c殘差45635953.637391170152.657總計(jì)2329458410.724413迴歸2311014562.4113770338187.4701587.134.000d殘差18443848.31338485364.429總計(jì)2329458410.724414迴

31、歸2315760491.0444578940122.7611563.798.000e殘差13697919.68037370214.045總計(jì)2329458410.72441a. 應(yīng)變數(shù): 賠款支出合計(jì)b. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí)c. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 中專(zhuān)以下d. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 中專(zhuān)以下, 博士e. 預(yù)測(cè)值：（常數(shù)），中級(jí), 中專(zhuān)以下, 博士, 初級(jí)表4.1.7給出了隨著變量的進(jìn)入依此形成的4個(gè)模型的方差分析結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)p值一直為0.000，模型的整體極為顯著。表4.1.8 方差分析表系數(shù)模型非標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化係數(shù)T顯著性B標(biāo)準(zhǔn)錯(cuò)誤Beta1（常數(shù)）126.112211.

32、590.596.555中級(jí)2.837.078.98536.496.0002（常數(shù)）-147.941186.546-.793.433中級(jí)2.522.097.87626.043.000中專(zhuān)以下.322.074.1474.363.0003（常數(shù)）145.512126.3781.151.257中級(jí)2.747.069.95439.672.000中專(zhuān)以下.428.050.1958.641.000博士-111.54314.902-.161-7.485.0004（常數(shù)）83.429111.727.747.460中級(jí)2.958.0841.02735.026.000中專(zhuān)以下.571.059.2609.706.00

33、0博士-116.95913.103-.169-8.926.000初級(jí)-.249.070-.132-3.580.001a.因變量: 賠款支出合計(jì)表4.1.8給出了隨著變量的進(jìn)入依次形成的4個(gè)模型的自變量系數(shù)?？梢园l(fā)現(xiàn)只有第4個(gè)模型的各個(gè)自變量系數(shù)是非常顯著的。綜上所述：1.最終模型的表達(dá)式（即第4個(gè)模型）：總賠款支出合計(jì)=2.958*中級(jí)+0.571*中專(zhuān)以下-116.959*博士-0.249*初級(jí)+83.4292.最終模型的擬合度很好，修正決定系數(shù)接近1.3.模型整體顯著，p值為0.0004.在最終模型中，各自變量系數(shù)的顯著性p值都小于0.05，顯著。5.經(jīng)過(guò)以上多重線(xiàn)性回歸分析可以發(fā)現(xiàn)，我國(guó)

34、保險(xiǎn)公司的賠款支出總水平與公司員工的性別、年齡并無(wú)顯著關(guān)系，與公司職員的職稱(chēng)、文化水平有一定的顯著關(guān)系。其中中級(jí)職稱(chēng)或者中專(zhuān)以下文化水平的職員對(duì)公司的總賠款支出具有拉動(dòng)效應(yīng)，初級(jí)職稱(chēng)或者具有博士學(xué)歷的職員對(duì)公司的總保費(fèi)收入具有降低效應(yīng)，尤其是博士學(xué)歷的職員，每增加一個(gè)單位會(huì)帶來(lái)相應(yīng)賠款支出的116.959倍的減少。4.2 因子分析結(jié)果1.使用構(gòu)成保費(fèi)收入的各個(gè)變量提取公因子表4.2.1 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.899Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡方826.895df36Sig.00

35、0如4.2.1所示，KMO取值為0.899，表明很適合進(jìn)行因子分析。Bartlett檢驗(yàn)的p值為0.000，說(shuō)明數(shù)據(jù)來(lái)自正太分布總體，適合進(jìn)一步分析。表4.2.2公因子方差公因子方差初始提取企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.977機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.985貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.965責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.965信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.0001.000農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.759短期健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.889意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.900其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入1.000.962提取方法：主成份分析。如表4.2.2所示，所有變量的共同度都在75%以上，所以

36、提取的這幾個(gè)公因子對(duì)各個(gè)變量的解釋能力還可以。表4.2.3解釋的總方差解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %17.40182.23582.2357.40182.23582.2357.40082.22882.22821.00111.12593.3601.00111.12593.3601.00211.13293.3603.3283.64697.0064.1311.45998.4655.0941.04499.5096.022.25099.7597.010.11499.8728.007.07799.9509.005.05

37、0100.000由表4.2.3可知，“初始特征值”一欄顯示只有前兩個(gè)特征值大于1，所以只選擇了前兩個(gè)公因子；“提取平方和載入”一欄顯示第一個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率是82.235%，前兩個(gè)公因子的方差占所有主成分方差的93.360%，由此可見(jiàn)，選前兩個(gè)公因子已足夠代替原來(lái)的變量，幾乎涵蓋了原變量的全部信息；“旋轉(zhuǎn)平方和載入”一欄顯示的是旋轉(zhuǎn)以后的因子提取結(jié)果，與未旋轉(zhuǎn)之前差別不大。圖4.2.1 碎石圖如圖4.2.1所示，有兩個(gè)成分的特征值超過(guò)了1，只考慮這兩個(gè)成分即可。表4.2.4 旋轉(zhuǎn)成份矩陣旋轉(zhuǎn)成份矩陣a成份12企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入.988.008機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入.992.003貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)

38、保費(fèi)收入.983.007責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入.982.021信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入.0081.000農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入.871.021短期健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入.942.024意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入.948-.028其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入.981.005如表4.2.4示，第一個(gè)因子在除信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入以外的變量上都有較大的載荷，所以其反映的是這些變量信息，第二個(gè)因子在信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入上有較大的載荷，反映的是這一變量的信息。表4.2.5 成份得分系數(shù)矩陣成份得分系數(shù)矩陣成份12企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入.134-.001機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入.134-.006貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入.133-.001責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入.1

39、33.012信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入-.008.998農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入.118.013短期健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入.127.015意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入.128-.036其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入.133-.004提取方法 :主成分分析法。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。表4.2.5給出了成分得分系數(shù)矩陣，據(jù)此可以直接寫(xiě)出公因子的表達(dá)式。F1=0.134*企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用收入+0.134*機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.133*貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.133*責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入-0.008*信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.118*農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.127*短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)收入+0.128*意外

40、傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.133*其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入F2=0.000*企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用收入-0.006*機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入-0.001*貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.012*責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.998*信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.013*農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.015*短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)收入-0.036*意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入-0.004*其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入2.對(duì)構(gòu)成賠款支出的各個(gè)變量提取公因子操作步驟同1得到如下分析結(jié)果：表4.2.6 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)取樣足夠度的 Kaiser-Meyer-Olkin 度量。.840Bartlett 的球形度檢驗(yàn)近似卡

41、方803.914df36Sig.000如表4.2.6所示，KMO的取值為0.840，表明很適合進(jìn)行因子分析。Bartlett檢驗(yàn)的p值為0.000，說(shuō)明數(shù)據(jù)來(lái)自正態(tài)分布總體，適合進(jìn)一步分析。表4.2.7 公因子方差公因子方差初始提取企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠款支出1.000.970機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)賠款支出1.000.967貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)賠款支出1.000.950責(zé)任保險(xiǎn)賠款支出1.000.948信用保證保險(xiǎn)賠款支出1.000.392農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠款支出1.000.387短期健康保險(xiǎn)賠款支出1.000.912意外傷害保險(xiǎn)賠款支出1.000.794其他保險(xiǎn)賠款支出1.000.963如表4.2.7所示，大多數(shù)變量共同度都

42、在90%以上，所以提取的這幾個(gè)公因子對(duì)各變量的解釋能力還可以。表4.2.8 解釋的總方差解釋的總方差成份初始特征值提取平方和載入合計(jì)方差的 %累積 %合計(jì)方差的 %累積 %17.28480.93180.9317.28480.93180.9312.7147.93488.8663.6036.70595.5704.2312.56698.1375.1181.31699.4536.032.35999.8127.007.08299.8948.006.07299.9669.003.034100.000提取方法：主成份分析。由表4.2.8可知，“初始特征值”一欄顯示只有第一個(gè)特征值大于1，所以只選擇了第一個(gè)公

43、因子；“提取平方和載入”一欄顯示第一個(gè)公因子的方差貢獻(xiàn)率是80.931%。圖4.2.2 碎石圖如圖4.2.2所示，僅有一個(gè)成分的特征值超過(guò)了1，只考慮這一個(gè)成分即可。表4.2.9成份得分系數(shù)矩陣成份得分系數(shù)矩陣成份1企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠款支出.135機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)賠款支出.135貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)賠款支出.134責(zé)任保險(xiǎn)賠款支出.134信用保證保險(xiǎn)賠款支出.086農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)賠款支出.085短期健康保險(xiǎn)賠款支出.131意外傷害保險(xiǎn)賠款支出.122其他保險(xiǎn)賠款支出.135提取方法 :主成分分析法。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。 構(gòu)成得分。F=0.135*企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)費(fèi)用收入+0.135*機(jī)動(dòng)

44、車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.134*貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.134*責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.086*信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.085*農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.131*短期健康保險(xiǎn)駁費(fèi)收入+0.122*意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入+0.135*其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入4.3 聚類(lèi)分析結(jié)果1.使用構(gòu)成保費(fèi)收入的各個(gè)變量對(duì)各個(gè)保險(xiǎn)公司進(jìn)行聚類(lèi)表4.3.1 對(duì)保險(xiǎn)收入的聚類(lèi)情況對(duì)保險(xiǎn)收入的聚類(lèi)結(jié)果個(gè)案編號(hào)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)叢集距離1人保財(cái)險(xiǎn)1.0002國(guó)壽財(cái)險(xiǎn)23304.1673大地41324.9254中國(guó)保險(xiǎn)43359.2325太平43875.4266中國(guó)信保2.0007陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)43222.1028中華聯(lián)合33417.6789太保產(chǎn)

45、險(xiǎn)3.00010平安產(chǎn)險(xiǎn)31557.29811華泰財(cái)險(xiǎn)23552.87712天安4.00013大眾23376.01714華安23309.80715永安41799.79716永誠(chéng)23379.28317安信農(nóng)險(xiǎn)23245.04018安邦41235.60219水安23240.772表4.3.1給出了聚類(lèi)結(jié)果，由于本表過(guò)長(zhǎng)，刪除了中間一部分，從表中可以看出人保財(cái)險(xiǎn)屬于第一類(lèi)，中華聯(lián)合、太保產(chǎn)險(xiǎn)、平安產(chǎn)險(xiǎn)屬于第三類(lèi)，大地、中國(guó)保險(xiǎn)、太平、陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)、天安、永安、安邦屬于第四類(lèi)，其他財(cái)險(xiǎn)公司屬于第二類(lèi)。表4.3.2最終聚類(lèi)中心最終聚類(lèi)中心叢集1234企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)保費(fèi)收入8867.3068.341937.73

46、376.80機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入62091.02318.0215464.214808.29貨物運(yùn)輸保險(xiǎn)保費(fèi)收入2978.7936.08562.11104.13責(zé)任保險(xiǎn)保費(fèi)收入3611.0429.68480.53167.89信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入243.25106.15.5316.66農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入2657.7044.25386.662.32短期健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入1079.694.07264.7041.83意外傷害保險(xiǎn)保費(fèi)收入1964.3521.35792.33251.56其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入4935.6742.941186.09192.60從表4.3.2中可以看出，第一類(lèi)的保費(fèi)收入都非常高；第二類(lèi)的

47、機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入較高，短期健康保險(xiǎn)保費(fèi)收入較低；第三類(lèi)的信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入很低，其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入都較高；第四類(lèi)的保險(xiǎn)保費(fèi)收入都較低，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入則很低。表4.3.3 每個(gè)聚類(lèi)中的案例數(shù)每個(gè)聚類(lèi)中的案例數(shù)叢集11.000231.00033.00047.000有效42.000遺漏.000從表4.3.3中可以知道，聚類(lèi)2所包含的樣本數(shù)最多，為31個(gè)，聚類(lèi)1所包含的樣本數(shù)最少，為1個(gè)。綜上所述：人保財(cái)險(xiǎn)的各類(lèi)保險(xiǎn)保費(fèi)收入非常高，是我國(guó)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)行業(yè)的領(lǐng)頭者；中華聯(lián)合、太保產(chǎn)險(xiǎn)、平安產(chǎn)險(xiǎn)的信用保證保險(xiǎn)保費(fèi)收入很低，其他保險(xiǎn)保費(fèi)收入都較高，大地、中國(guó)保險(xiǎn)、太平、陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)、天安、永安、安邦的保險(xiǎn)保費(fèi)

48、收入都較低，農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)保費(fèi)收入則很低，其他財(cái)險(xiǎn)公司保險(xiǎn)保費(fèi)收入都較低，機(jī)動(dòng)車(chē)輛保險(xiǎn)保費(fèi)收入是其他保費(fèi)收入的最大來(lái)源。 2.使用構(gòu)成賠款支出的各個(gè)變量對(duì)各個(gè)財(cái)險(xiǎn)公司進(jìn)行聚類(lèi)表4.3.4 對(duì)賠款支出的聚類(lèi)情況對(duì)賠款支出的聚類(lèi)結(jié)果個(gè)案編號(hào)保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)叢集距離1人保財(cái)險(xiǎn)1.0002國(guó)壽財(cái)險(xiǎn)2846.8513大地3431.4154中國(guó)保險(xiǎn)21675.3715太平21295.6556中國(guó)信保2.0007陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)21367.0648中華聯(lián)合4.0009太保產(chǎn)險(xiǎn)42817.61810平安產(chǎn)險(xiǎn)42465.49111華泰財(cái)險(xiǎn)2990.57712天安3.00013大眾21044.87514華安21263.45515永安31163.69716永誠(chéng)2872.43417安信農(nóng)險(xiǎn)2855.30318安邦31650.42119水安2846.350表4.3.4給出了聚類(lèi)結(jié)果，由于本表過(guò)長(zhǎng)，刪除了中間一部分，從表中可以看出人保財(cái)險(xiǎn)屬于第一類(lèi)，中華聯(lián)合、太保產(chǎn)險(xiǎn)、平安產(chǎn)險(xiǎn)屬于第三類(lèi)，大地、中國(guó)保險(xiǎn)、太平、陽(yáng)光財(cái)險(xiǎn)、天安、永安、安邦屬于第四類(lèi)，其他財(cái)險(xiǎn)公司屬于第二類(lèi)。表4.3.5 最終聚類(lèi)中心最終聚類(lèi)中心叢集1234企業(yè)財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)賠