Мотивы и факторы покупки полиса добровольного страхования жизни в России

 

 

§4.2. Модель, предсказывающая вероятность покупки полиса страхования жизни

 

В данном параграфе мы будем решать задачу построения модели, предсказывающей вероятность покупки полиса страхования жизни. База данных РМЭЗ22 позволяет нам вводить в анализ все интересующие нас независимые переменные, которые, как мы предполагаем, оказывают влияние на решение о покупке полиса страхования жизни. Перед построением модели необходимо провести подготовку независимых переменных, но прежде нам необходимо получить довольно специфическую переменную, которая в «первозданном» ее виде, не заложена в базе. Для ее получения нами был проведен факторный анализ.

1. Самооценка жизненной позиции

Исходя из обзора литературы, мы выяснили, что финансовых возможностей бывает недостаточно для того, чтобы осуществить покупку полиса СЖ. Нужно также говорить и о желании потребителя - нужна ли потребителю данная услуга для оценки риска, либо нет. Мы попытаемся приблизиться к пониманию психологической установки потребителя по отношению к жизни: рассчитывает ли потребитель на собственные силы, либо придает большее значение внешним факторам. Мы рассмотрим отношение человека по отношению к собственной жизни, его субъективное понимание своей позиции в жизни. Непосредственно обратиться к респонденту по данному вопросу не имеет смысла – поскольку данный вопрос относится к числу сенситивных. Таким образом, факторный анализ являлся тем инструментом, при помощи которого нам удалось выявить глубинные характеристики – латентные переменные.

Для данного анализа были использованы переменные PJ117.1-PJ117.17, но для построения модели мы перекодировали их в дихотомию. Исходя из таблицы 1 (Приложения), первая главная компонента объясняет 31% общей дисперсии, вторая объясняет 11% общей дисперсии, третья – 7% общей дисперсии. Согласно формально-статистическому подходу, дающему основания отбирать столько факторов, сколько существует собственных чисел корреляционной матрицы, больших единицы, нами было выбрано три фактора, которые в сумме объясняют 50% общей дисперсии. Сами же переменные, включенные в модель, объясняются моделью достаточно хорошо; оснований,  по которым мы могли бы исключить какую-либо переменную, нет.

Обратимся к матрице факторных нагрузок, чтобы проинтерпретировать полученные факторы. Стоит отметить, что данная матрица содержит в себе значения, которые мы получили уже после ее вращения (чтобы усилить различие между факторными нагрузками).

Таблица 4.2.1

Матрица факторных нагрузок после вращения

Высказывания относительно занимаемой позиции в жизни	Компоненты
	БЕЗВОЛЬНЫЕ	РЕШИТЕЛЬНЫЕ	ДЕСТРУКТИВНЫЕ
Я не могу справиться со своими проблемами	.70	-.09	.24
Иногда я чувствую, что мной помыкают в жизни	.53	-.03	.40
Я мало могу влиять на то, что происходит со мной	.74	-.06	.20
Я всегда могу выполнить задуманное	-.53	.34	.16
Я часто чувствую себя беспомощным перед проблемами	.73	-.10	.24
Мое будущее зависит только от меня	-.58	.37	.23
То, что я могу сделать, мало что изменит в моей жизни	.65	-.10	.14
Высказывания относительно занимаемой позиции в жизни	Компоненты
	БЕЗВОЛЬНЫЕ	РЕШИТЕЛЬНЫЕ	ДЕСТРУКТИВНЫЕ
Я думаю, что я ничем не хуже других	-.06	.74	-.07
Я считаю, что у меня есть много хороших качеств	.00	.76	-.14
В общем, мне кажется, что я неудачник	.37	-.38	.51
Я могу все сделать не хуже других	-.19	.66	.00
Я думаю, что мне особенно нечем гордиться	.26	-.31	.55
Я хорошо отношусь к самому себе	-.12	.63	-.18
В целом, я удовлетворен собой	-.22	.56	-.18
Иногда я чувствую себя бесполезным	.41	-.24	.52
Я хотел бы относиться к себе с большим уважением	.08	.11	.51
Иногда мне кажется, что я нехороший человек	-.02	-.29	.62

 

Первый факторы, который мы условно обозначили, как «безвольные» имеет корреляции с такими переменными, как: «я не могу справиться со своими проблемами», «мной помыкают в жизни», «я мало могу влиять на то, что происходит со мной» и т.д. Чувство беспомощности и осознание того, что индивид мало что может изменить в этой жизни, являются ключевыми характеристиками данного фактора. Людей, которых характеризует данных фактор, отличает отсутствие неумение решения проблем, с которыми они могут столкнуться, желание «плыть по течению». Однако данный фактор принципиально следует отличать от третьего, который мы условно назвали «деструктивные», имеющий корреляции с такими высказываниями, как:

• В общем, мне кажется, что я неудачник;
• Я думаю, что мне особенно нечем гордиться;
• Я хотел бы относиться к себе с большим уважением;
• Иногда мне кажется, что я нехороший человек.

  Второй же фактор имеет корреляции с высказываниями типа «я могу выполнить все задуманное», «мое будущее зависит только от меня», «я думаю, что я ничем не хуже других», «я считаю, что у меня много хороших качеств» - одним словом, данный фактор характеризует людей решительных, целеустремленных. Мы условно дали ему название «решительные».

Исходя из теоретической основы исследования, мы вывели гипотетическое предположение, что «вероятно, полисом СЖ пользуются потребители с положительными психологическими установками по отношению к жизни». Таким образом, латентная переменная «решительные», являющаяся положительной психологической установкой по отношению  жизни, должна оказывать влияние на вероятность покупки полиса по страхованию жизни. Перейдем к построению модели, которая предсказывает вероятность покупки полиса по страхованию жизни (СЖ).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Модель, предсказывающая вероятность покупки полиса по страхованию жизни

Для того, чтобы предсказать вероятность покупки полиса по страхованию жизни, мы построили модель логистической регрессии. Данная модель была построена на базе данных РМЭЗ, 2011 год.

В качестве зависимой переменной выступает переменная о наличии у респондента полиса страхования жизни (таблица 4.2.2).

Таблица 4.2.2

Описательная статистика зависимой переменной

	Частота	Процент	Валидный процент
Не страхуют жизнь (0)	17456	79	96
Страхуют жизнь (1)	780	4	4
Всего	18236	83	100
Миссинги	3757	17
Всего	21993	100

 

Исходя из данного распределения, мы отмечаем, что услугой по страхованию жизни пользуется 780 человек, что составляет от общего числа ответивших 4%.

В качестве независимых переменных мы включили23:

• Мужской пол;
• У респондента есть семья/ живет гражданским браком/ разведен;
• Респондент имеет средне специальное/ высшее и выше;
• Предприятие, на котором работает респондент, имеет вредное производство;
• Респондент религиозен/ респондент православный христианин;
• Семья респондента может оплачивать крупные покупки (недвижимость);
• У респондента есть полис ДМС;
• Респондент планирует жить в старости на помощь родственников;
• Самооценка жизненной позиции (полученная на основе факторного анализа):
1. безвольный тип личности
2. решительный тип личности

Для корректного вычисления стандартных ошибок регрессионных коэффициентов в модели логистической регрессии, необходимо выполнить требования нормального распределения остатков регрессии, гомоскедастичности и мультиколлинеарности. Суть последнего ограничения заключается в том, чтобы удостовериться, что в нашей модели между теми или иными независимыми переменными отсутствует какая-либо взаимозависимость, т.е. коэффициент Пирсона между независимыми переменными в модели не должен превышать 0,7. В ходе анализа, было выявлено отсутствие мультиколлинеарности между переменными. Также была осуществлена проверка на нормальность распределения остатков. Таким образом, из нашей модели следует, что остатки – это результат действия большого числа факторов, которые воздействуют на зависимую переменную «наличие страхового полиса». Была произведена также проверка на гомоскедастичность (равную дисперсию распределения остатков, а именно отсутствие выбросов – точек). Присутствуют некоторые выбросы, которые значительно отклоняются от регрессионной прямой., вследствие чего, мы расширили допустимую дисперсию остатков в модели. В целом, модель несколько улучшилась.

Таблица 4.2.3

Таблица верных предсказаний для модели

Наблюдаемые		Предсказанные
		страхование жизни		Верные предсказания, %
		не страхуют жизнь	страхуют жизнь
страхование жизни	не страхуют жизнь	3205	395	89,0
	страхуют жизнь	132	125	48,6
Общий процент				86,3

 

Исходя из таблицы правильного предсказания, наша модель правильно предсказывает покупку-не покупку полиса СЖ для 3857 человек. Также модель правильно предсказывает покупку полиса в 50% случаев, в то время как «не покупка» прогнозируется для 90% случаев. Обратимся к таблице «таблица коэффициентов регрессии» (таблица 4.2.4), в которой представлены результаты множественного регрессионного анализа.

 

Таблица 4.2.4

Таблица коэффициентов логистической регрессии

	B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Пол	,256	,161	2,537	1	,111	1,292
Есть семья	-,419	,396	1,121	1	,290	,658
Живет гражданским браком	-,328	,436	,566	1	,452	,720
В разводе	-,650	,470	1,916	1	,166	,522
ПТУ	,064	,181	,126	1	,723	1,066
Наличие высшего образования	,470	,018	1,821	1	,766	1,982
Возраст	,233	,075	9,661	1	,002	1,263
Возраст*Возраст	-,003	,001	9,095	1	,003	,997
Есть дети	,013	,561	,068	1	,993	1,082
Количество детей	,015	,111	,018	1	,893	1,015
Наличие работы	,897	,955	,198	1	,954	1,523
З/плата	,000	,000	1,144	1	,285	1,000
Наличие вредного производства	,762	,159	22,960	1	,000	2,142
Респондент религиозен	,505	,281	3,236	1	,072	1,657
	B	S.E.	Wald	df	Sig.	Exp(B)
Респондент православный	,962	,476	4,087	1	,043	2,618
Возможность больших покупок	,393	,155	6,458	1	,011	1,482
Наличие ДМС	1,988	,150	175,508	1	,000	7,304
Безвольный тип личности	-,184	,087	4,511	1	,034	,832
Решительный тип личности	,023	,074	,098	1	,754	1,023
Константа	-9,342	1,642	32,384	1	,000	,000