论文我国再保险公司效率测度基于三阶段DEA模型分析是关于再保险公司方面的论文题目、论文提纲、国内三大保险公司论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：利用三阶段DEA模型对我国再保险市场上的8家再保险公司2007～2012年的效率进行研究,发现就整体而言其纯技术效率较高,但是由于规模效率较低导致其技术效率不高；规模的不经济是造成其资源浪费、技术效率较低的原因,而不是因为经营管理水平较差.从公司性质的角度来看,外资再保险公司的规模效率要远远差于中资再保险公司,而其纯技术效率也和中资再保险公司无显著性差异.
关键词： 技术效率；再保险公司；三阶段DEA模型
中图分类号：F840.3文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）03-0002-05
一、引言
我国再保险业发展较晚,但是经过约二十年的发展,再保险市场供给主体增加、分保费收入扩大,显示出了我国再保险市场良好的发展态势和潜力.目前,共有1家再保险（集团）公司、8家专业再保险公司在我国再保险市场上开展业务.2012年,这些专业再保险公司共实现分保费收入约693.50亿元,较2009年翻了2倍有余,以超过30%的速度增长.然而也应看到,我国再保险市场发展水平较低、国际化程度不高、技术服务等较为落后,市场竞争仍以价格竞争为主.因此,我国再保险市场要做大做强,还有很长的一段路要走.
在我国,原保险人同样可以经营再保险业务,但是从国际再保险业的发展历程来看,再保险市场的中流砥柱应是专业再保险公司,所以再保险市场的发展壮大离不开专业再保险公司的健康快速发展.特别是在当下我国进入了新一轮的改革阶段,经济环境面临诸多不确定性的情况下,我国再保险公司如何提高自身效率、保持市场竞争力是其必须面对和解决的核心问题.
二、文献回顾
数据包络分析（Data Envelopment Analysis,DEA）是研究效率问题的主流分析工具之一.然而,有三种因素会对效率值产生重大影响,即企业经营管理组织生产的水平、企业生产所依赖的环境以及随机误差的干扰,例如测量误差、比较坏的运气等.因此,为了更为准确地测度评价企业效率就必须使用一定的方法分离这三种因素.自Banker和Morey（1986）[1]提出一阶段模型以来,众多学者都在尝试对其进行改进,如McCarty和Yaisawarng（1993）[2],Fried等（1993）[3],以及Bhattacharyya等（1997）[4].直到Fried等（2002）[5]提出了三阶段DEA模型,该方法才第一次实现了三因素的完全分解.
国外学者运用DEA模型来分析保险业效率的研究起步较早,并且研究视野也从单个国家扩展到了国际保险业.我国对该领域的研究起步较晚,定量分析始于学者赵旭（2003）,他发现我国保险公司的效率普遍不高,但是新设立的保险公司要比老牌国有保险公司效率高[6].侯晋和朱磊（2004）经过研究则发现投入浪费、投资产出不足以及规模不佳是导致效率不高的原因[7].然而,以上研究仅是单纯地使用DEA模型计算效率值.姚树洁等（2005）则运用二阶段方法发现了效率受到所有制形式、公司规模、营销方式以及人力资本等因素的影响[8].黄薇（2007）同样使用二阶段方法却发现公司规模、保险市场结构以及营销体系和其效率值关系不大[9].之后,有学者开始使用三阶段DEA模型,如王家庭和赵亮（2010）[10]、张春海（2011）[11]等,他们发现在剔除环境因素后中外资财产保险公司的效率差距很大,需要扩大规模来提高规模效率、改善决策水平来提高纯技术效率.陆静等（2012）用Tobit回归代替了原来第二阶段中的SFA回归,发现外资产险公司的纯技术效率较高而规模效率较低,中资公司则和之相反；此外,还发现了制约外资公司发展的关键因素是规模[12].
从上述已有的文献来看,效率研究多是从我国保险公司整体、或是财产保险公司、或是人寿保险公司展开,鲜有专门对再保险公司进行分析,并且较少使用三阶段DEA模型.因此,本文将使用Fried等（2002）[5]建议的三阶段DEA模型,分析我国再保险公司的效率,并在此基础对其进行更为客观的评价,最后提出相应的意见和建议.
三、研究方法
三阶段DEA模型主要由三个部分组成,其中第一和第三阶段均是运用CCR模型或BCC模型计算效率值,第二阶段则是构造随即前沿成本函数调整原始投入量.
(一)第一阶段传统DEA分析
假设有I个DMU（决策单元,本文指专业再保险公司）,N种投入,M种产出,则投入导向的CCR模型可表示为线性规划问题（1）：
minθθ（1）
s.t. θxi-Xλ-s-i等于0
Yλ+s+i等于yi
λ≥0
财经理论和实践（双月刊）2015年第3期2015年第3期（总第195期）我国再保险公司效率测度研究基于三阶段DEA模型的分析
其中,θ为第i个DMU的技术效率值,λ为I×1阶权重系数列向量；xi是第i个DMU的投入量,为N×1阶列向量,投入矩阵X等于[x1,等,xl]；yi是第i个DMU的产出量,为M×1阶列向量,产出矩阵Y等于[y1,等,yl]；s-i和s+i代表第i个DMU的投入冗余和产出不足,分别为N×1阶列向量和M×1阶列向量.由于本文使用面板数据进行分析,因此需要分年度对各DMU的效率值进行计算.
(二)第二阶段SFA分析
由于第一阶段得到的各投入量的总松弛变量（即实际投入量和最优投入量的差额）可能受到多种因素的混合影响,并非完全是管理非效率的结果.因此,可以构建随机前沿成本函数,对其进行分解,以分离环境因素影响、管理非效率以及统计噪声.
对每种投入分别建立SFA回归方程,其被解释变量定义为：
sni等于xni-Xnλ（2）
其中sni为第i个DMU的第n种投入的总松弛变量,Xn为投入矩阵的第n行.在此基础上,并考虑到本文使用的是面板数据,因此建立基于面板数据的松弛变量和环境变量的SFA回归模型：
总结:此文是一篇再保险公司论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
参考文献：
1、 我国保险公司经营风险其控制 【文章摘要】随着社会经济的进一步发展，财产保险公司逐渐兴起，但是财产保险公司不同于一般的企业，它有着自己独特的特性，因而在经营过程中表现出极强。
2、 财产保险公司技术效率其影响因素实证分析 摘要：结合财产保证公司的实际情况，采用实证的研究分析方法，就公司技术效率影响因素进行探讨分析，主要包括宏观经济环境、法律政策变化、工作人员等内容。
3、 我国中小保险公司存在的问题和分析 中图分类号：F84 文献标识：A 文章编号：1674—1145（2018）3—256—01摘要 本文将结合笔者实践经验，对当前我国中小保险公司。
4、 我国保险公司内部风险管理 摘 要 保险是通过保险人收取投保人的保险费以建立保险基金并在承保的事故发生后进行赔偿的一种风险管理方法或风险转移机制，其本身就集中了社会各行各业。
5、 基于Malmquist—DEA模型产险公司再保险效率实证 摘要：基于Malmquist-DEA模型测度了我国大陆地区22家产险公司2003—2013年的再保险效率，并在此基础上构建了分析产险公司再保险效。
6、 我国保险公司投资行为对偿付能力影响分析 【摘要】保险公司属于负债经营形式的公司，通常具备较多的自由资金以及保费收入，需要在保证自身所具备偿付能力的前提之下，对公司的投资行为做出合理的规。