- Xử lý số liệu với phầm mềm Stata
3.4 Phương pháp nghiên cứu đề xuất
U
3.4.1 Mô hình 1
Nhằm tìm hiểu các yếu tố kinh tếvĩ mô có mối tương quan như thế nào với tỷ lệ hủy ngang HĐBH ở công ty AIAViệt nam? Trong đó, các yếu tố kinh tếvĩ mô được đại diện bởi biến lãi suất ngắn hạn và tỷ lệ thất nghiệp.Nghiên cứu này cũng nhằm kiểm chứng cho Giả thuyết về lãi suất, giả thuyết về quỹ khẩn cấp ở Công ty bảo hiểm nhân thọ AIA Việt nam.
Dùng phương pháp phân tích thống kê mô tả và chạy mô hình hồi quy bội theo OLS để kiểm định các giả thuyết về hủy ngang
Cụ thể:
Thu thập số liệu về Tỷ lệ hủy ngang HĐBH nhân thọ tại AIA, số liệu về lãi suất ngắn hạn bình quân năm, và tỷ lệ thất nghiệp của từng năm từ năm 2007 đến 2014 ở thị trường Việt nam. Trong đó
38
- Tỷ lệ hủy ngang - SOR ( biến phụ thuộc) = Sốlượng hợp đồng hủy bỏ /Sốlượng hợp đồng có hiệu lựcđầu năm
- Lãi suất ngắn hạn (IR): Do định kỳ thanh toán phí nhỏ nhất của HĐBH là 3 tháng/kỳ thanh toán nên sẽ sử dụng lãi suất ngắn hạn theo tháng trung bình của từng năm. Sử dụng lãi suất thực có điều chỉnh lạm phát: Số liệu từ ngân hàng thế giới
- Tỷ lệ thất nghiệp theo năm (UR): số liệu lấy từ tổng cục thống kê Việt nam
Hàm hồi quy : Y = α + βRi. RXRiR+ u
Trong đó α: Hệ số góc; βRiR: hệ số hồi quy; u: phần dư và XRiR là các biến độc lập gồm có IR và UR
U
3.4.2 Mô hình 2
Mẫu nghiên cứu lấy là các hợp đồng được phát trong năm 2007 (Ngày hiệu lực HĐ vào năm 2007), theo dõi việc hủy ngang của những hợp đồng này qua các năm từnăm 2007- 2013 để đánh giá các yếu tố nội tại tác động đến việc hủy ngang HĐBH nhân thọ tại AIA Việt nam.
• Thời hạn hợp đồng (năm)- Term : là sốnăm tính từ ngày hiệu lực hợp đồng đến ngày kết thúc hợp đồng
• Loại sản phẩm – Product: Chia thành 4 nhóm :
• Bảo vệ, tích lũy(BVTL)đơn thuần- Product 1
• BVTL & khoản tiền mặt định kỳ cam kết- Product 2
• BVTL& và có chia lãi – Product 3
• Nhóm bảo vệ và đầu tư (Sp liên kết chung)- Product 4
• Số tiền bảo hiểm (Ngàn đồng)- Sum Assured: Là số tiền mà khách hàng lựa chọn theo đó, quyền lợi bảo hiểm mà công ty phải trả khi có sự kiện bảo hiểm xảy ra dựa vào số tiền bảo hiểm khách hàng đã chọn (% số tiền bảo hiểm) tùy vào thỏa thuận trong điều khoản hợp đồng.
39
• Tuổi của Bên mua bảo hiểm lúc tham gia (Tuổi) – Agebuyer
• Giới tính của Bên mua bảo hiểm (Nam/Nữ) - genbuyer
• Định kỳđóng phí bảo hiểm (Năm/Nữa năm/Quý) - Frequency
• Đại lý phục vụ (Có đại lý phục vụ/ Không có đại lý phục vụhay HĐ mồ côi) –
Agentservice
• Việc hủy ngang HĐBH- Surrender Ratio (SOR) Là biến phụ thuộc được đo bằng tình trạng HĐ gồm có 2 tình trạng : “Giữ lại”, “Hủy bỏ”
log( 𝑝𝑝
1−𝑝𝑝) = α + β.x + ɛ
với α, β: các thông số cần ước tính từ dữ liệu ɛ: phần dư
p: xác suất của một sự kiện, p = 1 : Hủy bỏ; p = 0 : giữ lại. Dùng phương pháp logit với việc đặt các biến giảđể chạy mô hình.
Số liệu được xử lý với phần mềm stata 11.
Các kiểm định cần thiết :
U
Cho mô hình 1U:
- Kiểm định đa cộng tuyến: Sử dụng VIF để đánh giá : Nếu giá trị khuếch đại phương sai VIF từ 1-10, nghĩa là không có hiện tượng đa cộng tuyến mạnh
- Kiểm định phương sai thay đổi: Thông thường dùng kiểm định Breush-pagan để kiểm định phương sai thay đổi, tuy nhiên ở mô hình 1, sử dụng option robust(r), mô hình đã khắc phục được hiện tượng phương sai thay đổi.
- Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu mẫu nghiên cứu
U
40
- Kiểm định ý nghĩa thống kê của các hệ số theo thống kê z, so sánh p-value với 0.05
- Kiểm định ý nghĩa chung của toàn bộ mô hình: Sử dụng thống kê Chi –square để đánh giá mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc.
3.5 Dấu kỳ vọng của biến độc lập Số TT Biến Dấu kỳ