基于数据包络分析的保险应用研究 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

刘波 著

图书标签:

• 数据包络分析
• 保险
• 效率评价
• 绩效评估
• 金融
• 管理科学
• DEA
• 保险应用
• 风险管理
• 计量经济学

店铺： 广影图书专营店

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030377197

商品编码：29729159607

包装：平装

出版时间：2014-03-01

基本信息

书名:基于数据包络分析的保险应用研究

定价：56.00元

售价：38.1元,便宜17.9元,折扣68

作者:刘波

出版社：科学出版社

出版日期：2014-03-01

ISBN：9787030377197

字数：220000

页码：168

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

---

内容提要

---

《基于数据包络分析的保险应用研究》包括两大 部分，部分由～5章构成，系统阐述数据包络 分 析的基本思想、方法、模型，效率和绩效的经济学基 础以及数据包络分析与帕累托理论的关系。第二部分 由第6～9章构成，将数据包络分析运用于 社会医疗保险和商业保险的研究，包括新型农村合作 医疗基金运行效率的 研究、新型农村合作医疗补偿机制绩效的研究、产险 业险种绩效的研究以 及环境污染责任保险试点评价及优先发展区域与行业 的研究。
刘波的《基于数据包络分析的保险应用研究》可 供保险业者、部门管理人员和相关领域的研究人 员使用， 也可供保险及相关专业的本科生、研究生和教师使用 。

目录

---

作者介绍

---

文摘

---

序言

---

效率的度量与优化：一场穿越保险业的深度探索 在当今瞬息万变的商业环境中，效率与效益的提升是企业生存与发展的基石。尤其对于保险业而言，其业务的复杂性、风险的隐蔽性以及市场竞争的激烈程度，都使得对运营效率的精准衡量和持续优化显得尤为重要。传统的效率评估方法往往侧重于单一指标的分析，难以全面反映机构在多元化投入与产出下的真实绩效水平。而数据包络分析（Data Envelopment Analysis, DEA），作为一种非参数的线性规划方法，以其能够同时处理多个投入和多个产出的独特优势，为我们提供了一种全新的视角，去审视和解读保险机构的运营效率。 本书，正是以此为切入点，旨在深入剖析数据包络分析方法在保险行业的应用潜力与实践价值。我们并非仅仅停留在理论的介绍，而是力求通过详实的案例分析和严谨的数据论证，揭示DEA模型如何能够帮助保险公司识别自身在人力、资本、技术等方面的投入是否得到了最优的产出，例如承保利润、服务客户数量、风险管理成效等。通过DEA的视角，我们可以清晰地看见哪些环节是效率的“短板”，哪些方面是表现优异的“标杆”，从而为管理者提供科学、客观的管理决策依据。 一、理论基石：数据包络分析的精妙之处 在正式进入保险领域的应用之前，我们首先需要建立对数据包络分析方法坚实的理论认知。DEA方法的核心在于构建一个“效率前沿”，这个前沿由一组在相同投入下产出最大的决策单元（Decision Making Units, DMUs）构成。每一个DMU的效率值都是相对于这个效率前沿计算得出的。一个DMU的效率值如果小于1，则意味着它并非处于效率前沿上，可以通过调整投入或产出，或者学习效率前沿上的DMU来提升自身的效率。 本书将从DEA的基本模型——CCR（Charnes, Cooper, Rhodes）模型和BCC（Banker, Charnes, Cooper）模型出发，详细阐释它们在规模报酬假设上的差异，以及如何根据实际情况选择适用的模型。CCR模型假设规模报酬不变，即投入产出比例恒定；而BCC模型则允许规模报酬可变，更符合现实中大多数企业并非总是在最优规模下运营的情况。我们将深入探讨这些模型的数学原理、计算过程以及其背后蕴含的管理学意义。 更进一步，本书还将介绍DEA的各种拓展模型，以应对更复杂的现实问题。例如，超效率DEA模型（Super-Efficiency DEA）能够对效率前沿上的DMU进行排序，找出效率最优的“明星”决策单元；带权DEA模型（Weighted DEA）则允许我们在特定情况下赋予不同投入或产出以不同的权重，以反映其相对重要性；而考虑期望与非期望产出的SBM（Slacks-Based Measure）模型，则能更全面地处理现实中普遍存在的“坏产出”，例如处理投诉、赔付损失等，而不仅仅关注“好产出”。这些拓展模型的介绍，将为我们分析保险行业的复杂性提供更为精密的工具。 二、保险行业的独特挑战与效率衡量 保险行业并非一个孤立的经济体，它深刻地影响着社会经济的稳定与发展。但与此同时，保险行业也面临着诸多独特的经营挑战。首先，信息不对称是保险业务的天然属性，逆选择和道德风险始终是需要警惕的“幽灵”。其次，风险的不可预测性，无论是自然灾害、经济波动还是人为因素，都给精算和定价带来了极大的难度。再者，市场竞争日益激烈，同质化产品和服务使得差异化竞争变得尤为困难，迫使保险公司不断寻求运营上的突破。最后，监管环境的日趋严格，对资本充足率、偿付能力、消费者权益保护等提出了更高的要求，这些都直接影响着保险公司的运营效率和战略选择。 在这种背景下，如何科学、全面地衡量保险机构的运营效率，就显得尤为关键。传统的财务指标，如净利润率、费用率、综合成本率等，虽然提供了重要的参考，但往往只能反映单一维度的表现。例如，一个公司可能利润很高，但其投入的资源（如营销费用、人力成本）也同样巨大，其整体效率未必最优。DEA的优势在于，它能够整合多种投入（如员工数量、分公司数量、信息化投入、营销费用、运营成本等）和多种产出（如保费收入、承保利润、理赔服务满意度、新客户获取数量、市场份额等），构建一个多维度的效率评估框架。 本书将详细探讨在保险行业中，如何科学地选择和定义投入指标与产出指标。我们将分析不同业务板块（如寿险、财险、健康险）以及不同层级的机构（如总公司、分公司、营业部）的效率衡量差异。例如，在评估寿险销售部门的效率时，投入可以包括销售人员数量、培训投入、营销费用；产出则可以包括新增保单数量、首年保费收入、续期保费收入，甚至是客户满意度等。对于总公司而言，投入可能更加宏观，如高管团队数量、研发投入、信息技术投入；产出则可能更加侧重于战略层面的影响，如整体市场份额、品牌价值、风险控制水平、盈利能力等。 三、数据包络分析在保险业的应用场景 本书的核心内容，将集中展示数据包络分析方法在保险行业的具体应用场景。我们并非空谈理论，而是力求通过详实的案例研究，将DEA的强大分析能力具象化。 机构效率评估与标杆分析： DEA能够为不同保险公司、不同分支机构的运营效率提供一个客观的评价标准。通过与效率前沿的比较，我们可以识别出哪些公司或机构的效率最优，它们将成为行业的“标杆”。本书将深入分析如何利用DEA模型，对不同规模、不同业务类型的保险公司进行效率评估，并探讨如何从效率前沿上的标杆机构学习其先进的管理经验和运营模式，从而实现整体效率的提升。例如，研究某个寿险公司的各个省级分公司，利用DEA分析其在人力、营销投入方面的效率，找出效率较低的分公司，并分析其可能的原因，如销售队伍管理、产品组合、客户服务等，并对照效率较高的分公司，提出改进建议。 产品线的效率评估： 保险公司往往拥有多样化的产品线，不同产品线的盈利能力、风险暴露度和市场吸引力各不相同。DEA可以帮助我们评估不同产品线的综合效率。通过将产品线的投入（如产品研发成本、营销推广费用、运营支持成本）与产出（如保费收入、利润贡献、市场占有率、客户数量）进行匹配，可以识别出表现最优的产品线，以及需要改进的产品线。这有助于保险公司优化产品组合，将资源集中于高效率、高回报的产品。 营销渠道效率分析： 随着互联网和移动技术的兴衰，保险营销渠道日益多样化，包括传统代理人、电话销售、互联网直销、保险经纪人等。如何评估不同营销渠道的效率，将有限的资源投入到最高效的渠道，是保险公司面临的重要课题。本书将演示如何利用DEA模型，分析不同营销渠道的投入（如渠道建设成本、人员薪酬、营销推广费用）与产出（如获客成本、转化率、保费贡献、客户生命周期价值），以优化营销渠道的资源配置。 风险管理与偿付能力分析： 保险的核心在于风险管理。DEA可以被用来评估保险公司在风险管理和偿付能力方面的效率。例如，可以将投入定义为风险准备金、再保险投入、风险识别与评估系统投入；产出则可以定义为风险承担能力（如承保利润）、风险控制水平（如赔付率）、以及监管要求的偿付能力充足率。通过DEA的分析，我们可以了解保险公司在风险管理方面的投入是否得到了有效的产出，以及其风险管理体系的效率水平。 服务质量与客户满意度提升： 在激烈的市场竞争中，优质的服务是赢得客户的关键。DEA也可以被用来衡量保险公司在客户服务方面的效率。例如，可以将投入定义为客服人员数量、培训投入、客户服务系统投入、处理投诉的时间；产出则可以定义为客户满意度评分、客户留存率、投诉处理率、服务响应时间等。通过DEA分析，我们可以识别出影响服务效率的关键因素，并制定相应的改进策略。 四、实证研究与数据解读 理论模型的引入，终究需要与现实数据相结合才能显现其价值。本书将精心挑选具有代表性的保险行业数据，进行实证研究。我们将详细展示如何收集、清洗和整理保险公司运营数据，如何为DEA模型构建输入和输出指标，以及如何运用DEA软件进行模型计算。 在数据解读方面，我们将不仅仅呈现计算出的效率值，更会深入分析效率低下的原因。例如，对于一个效率值低于1的决策单元，我们将分析其“非效率”的来源——是由于投入过多（over-input）还是产出过少（under-output），亦或是两者兼有。进一步，我们将探讨其“目标扇区”或“参考集”，即效率前沿上那些能够为该决策单元提供改进方向的标杆DMU。通过对参考集的分析，我们可以学习到其他高效率机构是如何通过调整投入或提高产出来实现其卓越绩效的。 本书还将讨论DEA分析结果的敏感性分析，即在投入或产出的权重发生微小变化时，效率评估结果是否会发生显著改变。这有助于提高DEA分析结果的可信度和稳健性。 五、结论与展望 通过对数据包络分析在保险行业应用的研究，本书旨在为保险公司的管理者、政策制定者以及相关研究人员提供一套科学、有效的工具和方法，以应对效率提升和可持续发展的挑战。我们坚信，在数据驱动决策的时代，DEA将成为理解和优化保险运营效率不可或缺的利器。 展望未来，数据包络分析方法与保险行业的结合，仍有巨大的探索空间。随着大数据、人工智能等技术的不断发展，DEA模型可以进一步整合更多维度的数据，实现更为精细化的效率分析。例如，可以结合机器学习算法，动态地优化DEA模型的权重，以更好地适应市场变化。同时，DEA在保险风险定价、产品创新、客户画像等领域的应用，也值得我们进一步深入研究。 本书希望能够激发更多对数据包络分析在保险业应用的研究兴趣，为推动整个保险行业的效率提升和高质量发展贡献一份力量。我们相信，通过对效率的深刻理解和持续的优化，保险行业必将在保障社会经济平稳运行、满足人民日益增长的保险需求方面发挥更大的作用。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，直接点出了它将利用“数据包络分析”（DEA）这一强大的效率评估工具，来深入研究保险行业的应用。我一直觉得，保险公司在运营过程中涉及多方面的投入和产出，用传统的单一指标评估往往难以全面反映其真实绩效。DEA作为一个能够处理多变量、多目标效率分析的方法，在我看来，正是解决这一问题的理想选择。我非常期待这本书能够为保险业的效率评估提供一套科学、系统的解决方案。 我想象这本书会从DEA的基本理论框架入手，详细阐述其核心思想、基本模型（如CCR、BCC模型）以及各种扩展模型（如超效率DEA、动态DEA等）的原理。更重要的是，我期待书中会详细讲解如何将这些抽象的 DEA 模型，具体地应用于保险行业的实际场景。例如，书中会如何定义保险公司的“决策单元”（DMU），是单个公司、一个部门，还是一个产品线？又如何选择恰当的“投入”指标（如人力、资本、技术投入、营销费用）和“产出”指标（如保费收入、利润、赔付率、客户满意度）？这部分内容的详细阐述，将直接决定DEA分析的有效性。 此外，我强烈地好奇这本书会如何展示DEA在解决保险业的实际业务问题中的应用价值。我猜测书中会提供一系列深入的案例研究，来生动地说明DEA在不同方面的应用。比如，在评估不同保险产品线的盈利能力和运营效率方面，DEA能否帮助识别出表现最优和有待改进的产品？在对保险代理人或销售团队进行绩效评估时，DEA是否能提供更客观、更全面的评价标准？甚至在风险管理和资本配置方面，DEA是否也能发挥作用？我希望看到书中能够提供具体的分析步骤和结果解读，帮助读者理解DEA如何转化为实际的经营策略。 这本书的书名让我感受到它具有很强的理论深度和实践指导意义。我期待作者不仅能够介绍DEA的方法，还能深入探讨其在保险行业应用中的局限性，例如数据质量、模型选择的敏感性、以及结果解释的挑战，并提出相应的解决方案。一个成熟的研究，不仅要展示优势，也要客观地面对不足。我希望通过这本书，能够更全面地理解DEA在保险领域的潜力和挑战。 总而言之，这本书的书名预示着它是一本能够为保险行业带来深刻见解的著作。它将前沿的数学模型与复杂的行业实践相结合，有望为保险公司提供一套创新的效率评估和优化工具，从而提升其整体的运营水平和市场竞争力。我期待这本书能够带来前所未有的数据洞察，引领保险业进入一个更科学、更高效的时代。

评分☆☆☆☆☆

我对于这本书的书名《基于数据包络分析的保险应用研究》感到非常好奇，因为它触及到了两个我一直很感兴趣的领域：保险业的精细化运营和先进的量化分析方法。保险业的复杂性体现在其高度依赖风险评估、精算模型和客户关系管理，而“数据包络分析”（DEA）作为一种非参数的效率评估技术，能够处理多投入、多产出的复杂系统，这似乎与保险业的特点非常契合。 我推测这本书会非常深入地探讨如何将DEA的理论框架“落地”到保险业务的实际操作中。这可能涉及到如何精心地设计“效率评估单元”（DMU），比如将不同的保险产品线、区域分支机构，甚至是个别保险产品作为评估对象。接着，书中必然会详细阐述如何选取合适的“投入”指标，例如管理费用、营销成本、技术研发投入、人力资源配置等，以及与之对应的“产出”指标，比如保费收入、利润、市场份额、客户满意度、产品创新数量等。如何平衡这些指标的量化和可获得性，将是研究的关键。 此外，我非常期待书中能够提供一系列详实的案例研究，来展示DEA在解决保险业实际痛点上的应用。例如，在保险公司面临产品同质化竞争日益激烈时，DEA是否能帮助识别出哪些产品在资源利用效率上更具优势，从而指导产品策略的调整？在客户服务体系的优化方面，DEA是否能分析出各个服务环节的效率瓶颈，并为改进提供数据支持？或者，在评估不同渠道（如线上、线下代理人、银行保险）的营销效果时，DEA能否提供更客观的效率排序？我希望书中能展现出DEA如何转化为具有决策价值的洞察。 这本书的书名本身就传递出一种严谨的研究态度，我猜测作者在书中不仅会展示DEA的应用，还会对其在保险业应用中的挑战和局限性进行深入的探讨。比如，数据的获取和质量问题、DEA模型对异常值的敏感性、以及如何将DEA的效率评估结果转化为实际的改进措施，这些都是在应用中必须面对的难题。我希望这本书能够提供一些切实可行的应对策略，帮助读者避免“纸上谈兵”。 总而言之，这本书的书名预示着它将是一本非常有价值的研究成果。它将前沿的量化分析方法与保险业的现实需求相结合，为行业提供了一个全新的、基于数据的效率评估和优化框架。我期待这本书能够为保险业的研究者和实践者带来新的启发，帮助他们更深入地理解业务，更有效地配置资源，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，让我感觉它是在探索一种更深层次的、数据驱动的保险业分析框架。我一直觉得，保险行业是一个非常依赖数据和精算技术的领域，而“数据包络分析”（DEA）作为一种衡量效率的方法，似乎能为我们提供一个全新的视角来审视保险公司的运营。我特别好奇，这本书会如何将DEA这种数学工具，与保险业务的复杂性相结合，从而揭示出不为人知的效率规律。 我想象书中会详细介绍DEA的核心概念，比如效率前沿、相对效率、规模效率等，并且会展示这些概念如何映射到保险业的具体业务实践中。例如，书中有没有可能将保险公司比作一个“生产单位”，用其投入的资源（人力、资本、技术、营销投入）和产出的成果（保费收入、利润、客户满意度、市场份额）来进行评估？我非常期待看到作者如何定义这些投入和产出指标，以及如何处理它们之间的关系，从而构建出有意义的DEA模型。 此外，这本书很有可能不仅仅停留在理论层面，而是会深入到实际的应用层面。我猜想书中会包含大量的案例研究，来展示DEA是如何被应用于解决保险业面临的各种挑战的。比如，在评估不同保险产品的风险和收益时，DEA是否能帮助识别出最具潜力的产品？在优化保险公司的客户服务体系时，DEA是否能帮助分析哪些环节存在效率瓶颈，并提出改进措施？我希望能在这本书中看到，DEA是如何帮助保险公司做出更科学、更有效的决策的。 我觉得，这本书的书名本身就充满了学术探索的意味，它暗示着作者可能在尝试用一种全新的、更具量化思维的方式来研究保险。我非常想知道，书中是否会对DEA模型的不同类型进行介绍，比如CCR、BCC模型，以及它们各自的适用场景？同时，我也好奇书中是否会讨论如何处理DEA分析中的一些常见问题，比如数据质量、变量选择、以及结果的解释和应用。一个好的研究，不仅要提出方法，还要解决实际应用中的难题。 总而言之，这本书的书名给我一种强烈的预感，它将是一本能够为保险业带来革新性思考的著作。它结合了前沿的量化分析工具和保险行业的实际需求，有望帮助行业洞察效率的奥秘，优化资源配置，并最终提升整体的竞争力和价值。我期待这本书能够提供一套系统性的方法论，为保险业的研究者和实践者带来新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来就很有学术深度，非常吸引我这种对量化研究感兴趣的读者。我一直觉得保险行业作为一个涉及风险评估、定价和精算等复杂领域的行业，如果能引入更科学、更严谨的分析方法，一定会带来不少革新。而“数据包络分析”（DEA）恰好是近年来在绩效评估、效率分析领域备受瞩目的一种非参数方法，它能够处理多投入、多产出的复杂系统，这对于分析保险公司在不同产品线、不同区域市场的表现，或者评估不同保险代理人团队的效率，无疑是非常有潜力的工具。 我想象这本书会深入探讨如何将DEA的理论模型，比如CCR模型、BCC模型，甚至是更复杂的超效率模型，巧妙地转化为适用于保险行业的具体应用场景。例如，书中可能会详细介绍如何界定评估单元（如不同的保险公司、分支机构、产品组合），如何选择合适的投入指标（如人力成本、营销费用、技术投入）和产出指标（如保费收入、赔付额、利润、客户满意度），以及如何解释DEA分析的结果，比如识别出哪些保险公司是“最优”的，哪些存在改进空间，以及改进的方向是什么。 更进一步，这本书或许还会讨论DEA在解决保险行业面临的实际问题上的价值。比如，在保险产品定价方面，DEA是否能帮助保险公司更准确地评估不同产品组合的盈利能力和风险暴露？在风险管理方面，DEA是否能用于评估不同风险控制策略的有效性？在客户服务方面，DEA是否能帮助优化资源配置，提升客户体验？我对书中能否提供具体的案例研究，展示DEA在这些场景下的应用效果，以及由此产生的实际效益，充满了期待。毕竟，理论的魅力最终要体现在实践的价值上。 这本书的出现，或许也标志着保险业的研究正从传统的统计模型和经验法则，向更前沿的计算方法和数据驱动决策迈进。我非常好奇作者是如何平衡DEA理论的严谨性与保险业应用的实践性，书中是否会提供一些易于理解的图表、公式推导，以及如何进行数据预处理和模型构建的步骤。如果书中还能对DEA模型的局限性进行客观的讨论，比如数据质量的要求、对异常值的敏感性等，并提出相应的应对策略，那就更显其专业性和深度了。 总的来说，这本书的书名就勾勒出了一条清晰的研究路径，它将严谨的学术工具与充满活力的金融行业相结合，这本身就极具吸引力。我期待这本书能为保险业的研究者、从业者提供一个全新的视角和一套实用的分析工具，帮助他们更深入地理解保险业务的运作机理，更有效地评估和提升经营绩效，最终推动整个保险行业的创新和发展。这本书的潜在价值，或许在于它能打开一扇门，让更多人看到数据分析在保险领域蕴藏的巨大能量。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名，让我立刻联想到它可能在探讨如何利用先进的量化技术来优化保险业务的运营和决策。我一直认为，保险作为一种风险管理工具，其核心在于对未来不确定性的预测和对资源（资本、人力、技术）的有效配置。而“数据包络分析”（DEA）作为一种衡量效率的有效方法，恰恰能够在这两个方面提供有力的支持。我猜测书中会聚焦于如何构建一套科学的DEA模型，来评估保险公司在各个层面的表现。 这可能涉及到如何界定“生产单元”，例如，是单个保险公司、一个分公司、还是某个产品线？然后，书中会深入讲解如何选择合适的“投入”指标，比如，为了实现保费收入和利润，保险公司需要投入多少人力成本、营销费用、管理费用，以及信息技术支持？同时，也需要确定“产出”指标，比如，除了保费收入和利润，是否还应该考虑客户留存率、新客户获取数量、甚至社会责任方面的贡献？我非常期待看到作者如何巧妙地将这些复杂的业务要素转化为DEA模型可识别的变量。 而且，这本书可能会深入探讨DEA在解决保险行业具体业务痛点上的应用。比如，在产品定价方面，DEA是否能帮助分析不同产品的盈利能力和风险水平，从而制定更具竞争力的价格？在渠道管理方面，DEA是否能评估不同销售渠道（如线上、线下代理人、银行保险）的效率，并指导资源分配？在风险控制方面，DEA是否能帮助识别潜在的高风险业务领域，并提出改进建议？我希望能在这本书中找到关于这些实际应用场景的详细阐述和方法论。 这本书的书名也暗示了它可能会在理论和实践之间架起一座桥梁。我设想作者会从DEA的基本原理出发，逐步引导读者理解其数学模型和计算过程，然后通过一系列精心设计的案例研究，来展示DEA如何被应用于解决保险业的真实问题。也许书中会提供具体的模型构建步骤、数据处理技巧，甚至是软件应用指南，让读者能够真正掌握并运用DEA这一工具。我对书中能否提供数据驱动的洞察，帮助保险公司做出更明智的决策，充满好奇。 总而言之，这本书的书名预示着它是一本能够为保险行业带来深刻启示的研究著作。它将前沿的量化分析方法与保险业的实际需求相结合，有望帮助行业提升效率、优化资源配置、并最终增强竞争力。我期待这本书能够提供扎实的理论基础、丰富的实践案例，以及具有操作性的方法指导，让保险从业者和研究者都能从中受益匪浅，探索数据分析在保险领域的无限可能。