大数据背景下保险机构财务预警模型实证分析

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自1979年经国务院批准同意重新开始经营境内保险机构营业至今的四十余年时间,保险业务在国内蓬勃发展开启了新时代。如今已经成为世界经济体中最具有发展潜力的新兴市场。过去传统保险机构大多通过营销员直接销售的代理人渠道,这种情况下代理人的素质和人际关系便成为保险机构业务发展的主要影响因素。但如今由于信息基础设施、物联网、大数据分析乃至移动网络的发展,电话销售、互联网销售和乃至各类移动销售的效果也日益明显,因此越来越多的保险机构开始意识到大数据技术应用将会对保险行业产生极其重要的影响。随着国内保险行业的快速发展,各保险机构还是将主要精力关注在市场的变化上,如何扩大市场规模促进保险销售收入,成为各个保险机构的主要关注点。而由于日趋激烈的国际市场竞争,以及国内的市场经济生存环境更为错综复杂,这种情况下由外部市场环境和公司经营中的各个环节所产生的财务风险,已成为公司管理层最为关注的问题。如何有效的进行风险预判,通过借助大数据技术为企业建立财务预警体系,对企业的财务状况进行实时监控和预测,对企业来说将变得至关重要。本文首先介绍了保险机构建立财务预警模型的研究背景,阐述了大数据技术和财务预警模型的理论和研究方法以及在国内外的研究发展情况和技术应用现状;其次,文章对保险机构的经营模式进行了概要介绍,分析了保险机构在经营过程中所面临的主要风险并对影响保险机构经营状况的主要因素进行了分析,总结选取了十七个指标用于实证研究并通过因子分析和主成分分析法从十七个指标中提炼出六个公因子;最后在财务预警模型实证研究部分,挑选国内比较具有代表性的寿险公司近几年的数据作为训练集,运用Logistic回归分析方法来建立预警模型,而后引入情感分值等大数据指标,再次使用Logistic回归分析方法进行预测并比对预测结果,进而评估模型的合理性。
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