SPSS保险业案例分析报告.docx

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1、SPSS保险业案例分析Windows 用户. . .保险业案例分析依据我国目前保险业的惯例，对于财产保险公司，可以用 5 个变量来描述其保险业务状况：保费收入、储金、赔案件数、赔款支出和未决赔款。其中，保费收入和赔款支出按保险标的特点分别又分为 9 个组成局部。因此，通过对我国各个财产保险公司的根本状况进展各种分析，一方面找出构成财产保险公司根本特征的各变量之间的内在联系，另一方面找出各财产保险公司的共同特征或相异之处也就显得尤为重要。为了找出构成财产保险公司根本特征的各变量之间的内在联系以及找出各财产保险公司的共同特征或相异之处，我们需要分析一下几个方面：1、争论保费收入合计、赔款支出合计和

2、公司总人数三变量之间的简洁相关关系。2、在掌握“保费收入合计”前提下，对企业财产保险保费收入、机动车辆保险保费收入、货物运输保险保费收入、责任保险保费收入、信用保证保险保费收入、农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入 9 项保费收入进展偏相关分析。3、以赔款支出合计为因变量，以男、女、博士、硕士、学士、大专、中专以下、高级、中级、初级、三十五岁以下、三十六岁到四十五岁、四十六岁以上为自变量， 进展多元线性回归。4、分析构成保费收入的 9 个变量的共同特征提取公因子。5、使用构成赔款支出的 9 个变量对各个财产保险公司进展K均值聚类。针对上述分析的目的，在

3、此主要承受以下几种方法：、双变量相关性分析偏相关分析多元线性回归分析.专业 专注描述性统计量因子分析K-均值聚类分析具体分析流程如下：一先对争论保费收入合计、赔款支出合计和公司总人数三变量进展双变量相关性分析，来尝试找出变量之间的简洁相关关系。在进展相关回归之前，先做散点图，来初步确定变量之间是否存在相关趋势。散点图的结果如下所示：从散点图中可以看出，这三个变量两两之间都存在着线性相关关系。之后再对这三个变量进展双变量相关性分析，得出的结果如下所示：均值标准差N保费收入合计5320.970014326.0845842赔款支出合计2531.66627537.6427942总人数7497.1715

4、377.92842相关性保费收入合计保费收入合计Pearson 相关性显著性双侧1赔款支出合计.992*.000总人数.796*.000赔款支出合计NPearson 相关性显著性双侧42.992*.00042142.796*.000总人数NPearson 相关性显著性双侧42.796*.00042.796*.000421N*. 在 .01 水平双侧上显著相关。424242从上表中可以看出来，三个变量的样本数都是 42，保费收入和赔款支出之间Pearson 相关系数为 0.992，即保费收入和赔款支出的相关系数为 0.992；保费收入和总人数的 Pearson 相关系数为 0.796；赔款支出和

5、总人数的 Pearson 相关系数也为0.796。所以可以看出，保费收入合计、赔款支出合计和公司总人数三变量之间两两都存在着正相关关系。二在掌握“保费收入合计”前提下，对企业财产保险保费收入、机动车辆保险保费收入、货物运输保险保费收入、责任保险保费收入、信用保证保险保费收入、农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入 9 项保费收入进展偏相关分析。得出的结果如下所示：描述性统计量相关性合计收入机动车辆保险保费收入双侧df相关性货物运输保险保费收入显著性双侧 df相关性显著性双侧均值标准差N企业财产保险保费收入462.77861440.9538242机动车辆保

6、险保费收入3619.054810143.1524242货物运输保险保费收入155.0605477.5743142责任保险保费收入170.1857564.4740942信用保证保险保费收入86.9552500.4106942农业保险保费收入123.9460459.2832442短期安康保险保费收入54.5874187.1814942意外损害保险保费收入161.0490362.7527342其他保险保费收入266.0288821.4280842保费收入合计5320.970014326.0845842企业机动货物信用短期意外财产车辆运输责任保证农业安康损害其他保险保险保险保险保险保险保险保险保险保费

7、保费保费保费保费保费保费保费保费掌握变量收入收入收入收入收入收入收入收入收入保费企业财产相关性1.000.257.870.585-.131-.236-.159.161.853收入保险保费显著性.104.000.000.413.138.320.314.00003939393939393939.2571.000.163.179-.256.172.303.353.199.104.309.264.106.282.054.023.21239039393939393939.870.1631.000.682-.112-.130-.181-.001.784.000.309.000.485.419.258.99

8、4.000df39390393939393939责任保险相关性.585.179.6821.000-.066.214.170-.372.414保费收入显著性.000.264.000.682.179.288.017.007双侧df39393903939393939信用保证相关性-.131-.256-.112-.0661.000-.034-.037-.191-.11539393939039393939-.236.172-.130.214-.0341.000.324-.428-.290.138.282.419.179.834.039.005.06639393939390393939-.159.303-

9、.181.170-.037.3241.000-.148-.089.320.054.258.288.818.039.356.58139393939393903939.161.353-.001-.372-.191-.428-.1481.000.283.314.023.994.017.231.005.356.07339393939393939039.853.199.784.414-.115-.290-.089.2831.000.000.212.000.007.475.066.581.073.保险保费收入显著性双侧df.413.106.485.682.834.818.231.475农业保险保费收入相关

10、性显著性双侧df短期安康保险保费收入相关性显著性双侧df意外损害保险保费收入相关性显著性双侧df其他保险保费收入相关性显著性双侧df39393939393939390从上表中可以看出：企业财产保险保费收入对于机动车辆保险保费收入、货物运输保险保费收入、责任保险保费收入、信用保证保险保费收入、农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为 0.257、0.870、0.585、-0.131、-0.236、-0.159、0.161、0.853。可以看出，企业财产保险保费收入相对于货物运输保险保费收入、责任保险保费收入、其他保险保费收入的相关性比较大，呈现

11、正相关，而与其他的因素相关性不太明显。机动车辆保险保费收入对于货物运输保险保费收入、责任保险保费收入、信用保证保险保费收入、农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为 0.163、0.179、-0.256、0.172、0.303、0.353、0.199。可以看出，机动车辆保险保费收入对于各个因素之间的相关性都不是特别高。货物运输保险保费收入对于责任保险保费收入、信用保证保险保费收入、农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为 0.682、-0.112、-0.130、-0.181、-0.001 、

12、0.784.可以看出货物运输保险保费收入对于责任保险保费收入、其他保险保费收入的相关性比较大，呈现正相关的趋势，而对于其他的因素相关性不太明显。责任保险保费收入对于信用保证保险保费收入、农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为-0.066、0.214、0.170、-0.372、0.414。可以看出责任保险保费收入对于其他保险保费收入呈现正相关态势，与意外损害保险保费收入呈现负相关态势，而对于其他的因素相关性不太明显。信用保证保险保费收入对于农业保险保费收入、短期安康保险保费收入、意外伤害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为 -0.03

13、4、-.037、-0.191、-0.115。可以看出信用保证保险保费收入对于其他的因素都呈现负相关关系，然而相关性并不明显。农业保险保费收入对于短期安康保险保费收入、意外损害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为 0.324、-0.428 、-、.290。可以看出农业保险保费收入对于短期安康保险保费收入呈现正相关，对于意外损害保险保费收入、其他保险保费收入呈现负相关。短期安康保险保费收入对于意外损害保险保费收入、其他保险保费收入的相关性依次为-0.148、-0.089，可以看出相关性并不明显。意外损害保险保费收入对于其他保险保费收入的相关性系数为0.283，相关性并不明显。三以赔款支出合

14、计为因变量，以男、女、博士、硕士、学士、大专、中专以下、高级、中级、初级、三十五岁以下、三十六岁到四十五岁、四十六岁以上为自变量， 进展多元线性回归。得出的结果如下所示：输入移去的变量a模型1输入的变量中级移去的变量.2中专以下.3博士.4初级方法步进准则:F-to-enter 的概率 = .100。步进准则:F-to-enter 的概率 = .100。步进准则:F-to-enter 的概率 = .100。. 步进准则:F-to-enter 的概率 = .100。a.因变量: 赔款支出合计模型汇总e模型RR 方标准 估量的误调整 R 方差Durbin-Watsona. 推测变量: (常量),

15、中级。b. 推测变量: (常量), 中级, 中专以下。c. 推测变量: (常量), 中级, 中专以下, 博士。d. 推测变量: (常量), 中级, 中专以下, 博士, 初级。e. 因变量: 赔款支出合计Anovae1.985a.971.9701303.029302.990b.980.9791081.735953.996c.992.991696.681014.997d.994.993608.452172.968模型平方和df均方FSig.1回归2.262E912.262E91331.976.000a残差67915414.156401697885.354总计2.329E9412回归2.284E92

16、1.142E9975.865.000b残差45635953.637391170152.657总计2.329E9413回归2.311E937.703E81587.134.000c残差18443848.31338485364.429总计2.329E9414回归2.316E945.789E81563.798.000d残差13697919.68037370214.045总计2.329E941系数a非标准化系数模型B标准 误差标准系数试用版tSig.Anovaea. 推测变量: (常量), 中级。b. 推测变量: (常量), 中级, 中专以下。c. 推测变量: (常量), 中级, 中专以下, 博士。d.

17、 推测变量: (常量), 中级, 中专以下, 博士, 初级。e. 因变量: 赔款支出合计模型平方和df均方FSig.1回归2.262E912.262E91331.976.000a残差67915414.156401697885.354总计2.329E9412回归2.284E921.142E9975.865.000b残差45635953.637391170152.657总计2.329E9413回归2.311E937.703E81587.134.000c残差18443848.31338485364.429总计2.329E9414回归2.316E945.789E81563.798.000d残差1369

18、7919.68037370214.045总计2.329E9411(常量)126.112211.590.596.555中级2.837.078.98536.496.0002(常量)-147.941186.546-.793.433中级2.522.097.87626.043.000中专以下.322.074.1474.363.0003(常量)145.512126.3781.151.257公因子方差中级2.747.069.95439.672.000中专以下.428.050.1958.641.000博士-111.54314.902-.161-7.485.0004(常量)83.429111.727.747.4

19、60中级2.958.0841.02735.026.000中专以下.571.059.2609.706.000博士-116.95913.103-.169-8.926.000初级-.249.070-.132-3.580.001a. 因变量: 赔款支出合计从上表中可以看出，只有剩下中级、中专以下、博士、初级这些因素，所以这些变量与因变量之间都存在着线性关系。而从系数表中可以看出来，中级与与因变量赔款支出合计之间存在正相关关系；中级和中专以下两者与因变量之间存在负相关关系 ；中级、中专以下、博士三者与因变量存在正相关关系；中级、中专以下、博士、初级四者与因变量存在正相关关系。四分析构成保费收入的 9 个

20、变量的共同特征KMO 和 Bartlett 的检验此处承受因子分析，得出的结果如下所示：取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin度量。.899Bartlett 的球形度检验 近似卡方826.895df36Sig.000初始提取企业财产保险保费收入1.000.977机动车辆保险保费收入1.000.985货物运输保险保费收入1.000.965责任保险保费收入1.000.965信用保证保险保费收入1.0001.000农业保险保费收入1.000.759短期安康保险保费收入1.000.889解释的总方差初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入提取方法：主成份分析。意外损害保险保费收入1.000.

21、900其他保险保费收入提取方法：主成份分析。1.000.962成份合计方差的 %累积 %合计方差的 %累积%合计方差的 %累积 %17.40182.23582.2357.40182.23582.2357.40082.22882.22821.00111.12593.3601.00111.12593.3601.00211.13293.3603.3283.64697.0064.1311.45998.4655.0941.04499.5096.022.25099.7597.010.11499.8728.007.07799.9509.005.050100.000旋转成份矩阵a成份12企业财产保险保费收入.

22、988.008机动车辆保险保费收入.992.003货物运输保险保费收入.983.007责任保险保费收入.982.021信用保证保险保费收入.0081.000农业保险保费收入.871.021短期安康保险保费收入.942.024意外损害保险保费收入.948-.028其他保险保费收入.981.005提取方法 :主成份。旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。a. 旋转在 3 次迭代后收敛。从上述表中可以看出，KMO 指标为 0.899，明显0.7，所以适宜做因子分析，而特征值 Sig.为 0.0000.001 也证明白适合进展做因子分析。公因子表中，各个指标的提取率都比较高，解释的总方差表

23、中可以看出，只有前两个成分的特征值大于1，且这两迭代历史记录a聚类中心内的更改a. 由于聚类中心内没有改动或改动较小而到达收敛。任何中心的最大确定坐标更改为 .000 。当前迭代为 2。初始中心间的最小距离为 3912.026。聚类成员个成分的累计奉献率为 93.36%，所以可以提取出 2 个因子，从碎石图中也可证这个结果。最终看旋转成分矩阵，可以提出两个因子。因子 1 中只有信用保证保险保费收入的值较小，可以命名为无关信用因子；因子 2 中只有信用保证保险保费收入的值较高， 可以命名为信用因子。五使用构成赔款支出的 9 个变量对各个财产保险公司进展K均值聚类。初始聚类中心聚类1234得出的结

24、果如下所示：企业财产保险赔款支出5292.42.00218.85453.52机动车辆保险赔款支出32262.65.003809.5610440.42货物运输保险赔款支出1220.28.0038.0663.17责任保险赔款支出1589.81.0040.78157.59信用保证保险赔款支出680.69846.35.003.42农业保险赔款支出864.91.003.02695.53短期安康保险赔款支出971.83.001.86284.64意外损害保险赔款支出657.62.00149.36300.48其他保险赔款支出2690.53.0039.51294.79迭代12341.000846.006804.

25、3551751.6032.000.000.000.000案例号聚类距离11.00022179.96733420.591421257.45652783.75162846.00672874.854841751.603941087.492104750.021112315.759123804.355132422.708142752.162153362.356162112.229172216.756183849.1541921027.94220263.912212196.013222114.047232316.089242206.212252150.267262204.423272193.8632822

26、08.023292212.008302212.993312170.641322205.936332207.470342205.240352205.792362204.860372204.847382182.088392207.506402208.013412208.002422208.028最终聚类中心聚类1234最终聚类中心间的距离ANOVA聚类误差F 检验应仅用于描述性目的，由于选中的聚类将被用来最大化不同聚类中的案例间的差异。观测到的显著性水平并未据此进展更正，因此无法将其解释为是对聚类均值相等这一假设的检验。每个聚类中的案例数企业财产保险赔款支出5292.4232.92144.0410

27、44.31机动车辆保险赔款支出32262.65198.003010.258866.85货物运输保险赔款支出1220.2816.8325.01195.94责任保险赔款支出1589.8116.2040.21204.16信用保证保险赔款支出680.6925.915.9640.54农业保险赔款支出864.9133.621.38234.95短期安康保险赔款支出971.832.5334.57206.84意外损害保险赔款支出657.6211.63114.66312.01其他保险赔款支出2690.5322.4542.34353.68聚类1234132700.51829923.66823986.48023270

28、0.5182816.9488747.671329923.6682816.9485948.758423986.4808747.6715948.758均方df均方dfFSig.企业财产保险赔款支出9654164.733317039.30438566.582.000机动车辆保险赔款支出3.903E83254480.665381533.597.000货物运输保险赔款支出489976.78531797.91038272.526.000责任保险赔款支出821918.42933985.56738206.224.000信用保证保险赔款支出140616.689318329.344387.672.000农业保险赔

29、款支出258719.674337395.856386.918.001短期安康保险赔款支出333075.62232112.66838157.656.000意外损害保险赔款支出213022.85531789.88238119.015.000其他保险赔款支出2372031.86937314.56238324.289.000聚类11.000234.00034.00043.000有效42.000缺失.000所以最终看出，总共聚出了4 类，第1 类为人保保险；第2 类为机构2、4、5、6、7、11、13、14、16、17、19-42；第 3 类为保险机构 3、12、15、18；第 4 类为保险机构 8、9、10。并且 ANOVA 表中显示，特征值 Sig.小于等于 0.001，所以结果显著。综上所示，我认为通过对我国各个财产保险公司的根本状况进展各种分析 ，可以看出构成财产保险公司根本特征的各变量之间大多存在线性相关关系 ，各财产保险公司之间构成保费的公共因子为无关信用因子以及信用因子；构成赔款支出的 9 个变量对各个财产保险公司聚成了 4 类。