發(fā)布時(shí)間：2020-03-18 05:50

【摘要】：車(chē)險(xiǎn)業(yè)務(wù)占產(chǎn)險(xiǎn)公司80%的業(yè)務(wù)量,車(chē)險(xiǎn)業(yè)務(wù)的績(jī)效關(guān)系到產(chǎn)險(xiǎn)公司的生死存亡,其績(jī)效評(píng)價(jià)便于產(chǎn)險(xiǎn)公司客觀、準(zhǔn)確地判斷自身經(jīng)營(yíng)情況,分析自己與同行的差距與優(yōu)劣勢(shì)。文章利用SPSS軟件對(duì)中國(guó)12家產(chǎn)險(xiǎn)公司的車(chē)險(xiǎn)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)處理,主要從市場(chǎng)規(guī)模、盈利能力和資產(chǎn)流動(dòng)性等指標(biāo)出發(fā),通過(guò)研究發(fā)現(xiàn),全國(guó)性及中外合資產(chǎn)險(xiǎn)公司的車(chē)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)績(jī)效排名靠后,而地域性中小產(chǎn)險(xiǎn)公司的排名靠前,反映了大產(chǎn)險(xiǎn)公司的老大難行和小產(chǎn)險(xiǎn)公司的高速成長(zhǎng),并建議相關(guān)產(chǎn)險(xiǎn)公司努力精細(xì)耕耘車(chē)險(xiǎn)業(yè)務(wù),提高車(chē)險(xiǎn)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)的整體水平,促進(jìn)我國(guó)民族產(chǎn)險(xiǎn)業(yè)持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展。
【圖文】：

681.268資料來(lái)源：使用SPSS軟件計(jì)算出來(lái)的結(jié)果表3是對(duì)因子分析后提取的因子旋轉(zhuǎn)的結(jié)果。表中前4列為對(duì)因子分析初始解和對(duì)原變量的總體描述狀況。從中可以看出，前2個(gè)因子的累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到了81.268%。第5至7列描述的是提取因子標(biāo)準(zhǔn)特征值大于1，提取了2個(gè)公共因子后對(duì)原變量總體的描述。從中可以發(fā)現(xiàn)前2項(xiàng)的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到81.268%，因此它們反應(yīng)了原變量的大部分信息。第8至10列是旋轉(zhuǎn)以后得到的因子變量對(duì)原變量的總體刻畫(huà)，其前2項(xiàng)的累積貢獻(xiàn)率仍為81.268%，含義相同。資料來(lái)源：SPSS軟件計(jì)算結(jié)果圖1公共因子描述圖圖1中的縱坐標(biāo)為公共因子特征值，橫坐標(biāo)為公共因子數(shù)。可見(jiàn)前面2個(gè)特征值的變化是相當(dāng)明顯的，從3.9一下子降到了2，而之后就趨于平穩(wěn)，僅僅從0.8逐漸趨近于0。因此可以認(rèn)為前2個(gè)公共因子對(duì)原變量的信息描述有顯著作用。2.3因子變量的命名表4是經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，主要使用方差最大正交旋轉(zhuǎn)法得到的。表4使用方差最大正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣旋轉(zhuǎn)因子矩陣因子12x1.220.934X2.323.850X3.355-.651X4-.743-.149X5.971.060X6.976.018X7.956.081資料來(lái)源：SPSS軟件計(jì)算結(jié)果表中的結(jié)果描述了原始的7個(gè)變量與兩個(gè)因子的關(guān)系。根據(jù)式（1）可以將這種關(guān)系表示為：ìíx1=0.220f1+0.934f2x2=0.323f1+0.850f2x3=0.355f1-0.651f2x4=-0.743f1-0.149f2x5=0.971f1+0.060f2x6=0.976f1+0.018f2x7=0.956f1+0.081f2（2）根據(jù)表4，第一個(gè)因子的車(chē)險(xiǎn)保費(fèi)占總財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)比率（x5）、車(chē)險(xiǎn)賠款占總財(cái)險(xiǎn)賠款比率（x6）和車(chē)險(xiǎn)利潤(rùn)占總財(cái)險(xiǎn)?

統(tǒng)計(jì)與決策２０13年第7期·總第379期資料來(lái)源：SPSS軟件計(jì)算結(jié)果圖2載荷散點(diǎn)圖圖2是載荷散點(diǎn)圖，這是2個(gè)因子的二維因子載荷散點(diǎn)圖，以?xún)蓚�(gè)因子為坐標(biāo)，各原始變量在該坐標(biāo)中的載荷散點(diǎn)圖。該圖是旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣的圖形化表示方式，選裝后的因子載荷系數(shù)更加接近于1，通過(guò)上圖可以更容易的解釋旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣的分布情況。2.4因子得分的計(jì)算及綜合排名表5是用SPSS軟件按回歸法估計(jì)的因子得分系數(shù)矩陣。表5因子得分系數(shù)矩陣因子矩陣x1x2x3x4x5x6x7因子1.474.550.157-.755.948.941.9402.834.724-.725.067-.216-.258-.192資料來(lái)源：SPSS軟件計(jì)算結(jié)果根據(jù)表5的因子得分系數(shù)矩陣，將公因子表示為各變量的線性組合。得到的因子得分函數(shù)為：{f1=0.474x1+0.550x2+0.157x3-0.755x4+0.948x5+0.941x6+0.940x7f2=0.834x1+0.724x2-0.725x3+0.067x4-0.216x5-0.258x6-0.192x7（3）其次，，需要通過(guò)計(jì)算因子變量的協(xié)方差矩陣，來(lái)確定新的因子之間是否具有相關(guān)性，其計(jì)算結(jié)果如表6所示。表6因子變量的協(xié)方差矩陣因子變量矩陣因子121.959-.2832.283.959資料來(lái)源：SPSS軟件計(jì)算結(jié)果從表6的協(xié)方差矩陣中，可以發(fā)現(xiàn)不同因子之間的相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值小于0.3，則說(shuō)明這2個(gè)因子之間相關(guān)性很低，與之前要求因子變量的正交、不相關(guān)條件基本符合。根據(jù)上述的因子得分函數(shù)便可以計(jì)算每個(gè)財(cái)險(xiǎn)公司對(duì)應(yīng)的第1個(gè)因子和第2個(gè)因子的取值，有了因子得分，就可以對(duì)每個(gè)財(cái)險(xiǎn)公司按照前面命名的兩個(gè)因子進(jìn)行評(píng)價(jià)和排序。隨后對(duì)12家財(cái)險(xiǎn)公司的車(chē)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)績(jī)效進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，根據(jù)表3，測(cè)算各家財(cái)險(xiǎn)公司的綜合情況，

【參考文獻(xiàn)】

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