有效的因素在桂兰省人寿保险业的发展外文翻译资料
2022-11-24 14:50:39
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有效的因素在桂兰省人寿保险业的发展
健康教师，桂兰医学科学院，拉什特大学，伊朗
保险公司，拉希詹，Guilan、伊朗、email：nehzat_ansari@yahoo.com（通讯作者）
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Fardin MEHRABIAN1 Nehzat ANSARI2 |
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健康教师，桂兰医学科学院，拉什特大学，伊朗 保险公司，拉希詹，Guilan、伊朗、email：nehzat_ansari@yahoo.com（通讯作者） |
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摘要 |
人寿保险的广泛提供是促进和提高社会福利水平的最重要因素之一。人们对保险业的文化因素，经济因素和地理因素不太熟悉。这项研究调查了桂兰经济，文化和地理因素三个因素。研究统计社会包括桂兰省的亚洲保险公司。对于样本量，我们使用随机抽样方法，样本大小确定为212个数字。为了研究的有效性，我们采用单维方法、探索性因子分析方法和验证性因子分析方法。为了最终评估，我们使用kronbakh测试。数据采用推理统计技术，结构方程用于LISREL软件，收集的数据采用SPSS软件分析。每三个假设已被重新布线并被批准。在取得成果的基础上，我们可以说，保险是一个不仅关系未来的经济损失赔偿与未来发展的事态不同而且提高生活水平，有助于发展社会经济，也可以为成员提供舒适社区。 |
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关键词 |
地理因素，经济因素，文化因素，保险扩张 |
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DOI: 10.6007/IJARAFMS/v5-3/1811 |
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引言
保险是我们现代世界中最重要的事情，在降低风险，提供财务安全和心理安全方面发挥重要作用，最终为发展国家经济创造了必要的条件（Abbasi，Drakhshide，2012）。这个行业是金融机构的主要领域，其渗透率是任何社会的经济发展因素之一（Motavasseli等，2011）。在这个世界上，终身保险除了具有金融和经济方面的发展外，它也是繁荣健康的一个指标。终身保险是全球保险行业最大的领域，终身保险是人身保险与人身死亡相关的个人保险之一，其中存在几种类型的保险在单位覆盖范围内，如补偿和终身保险的组合，涵盖了人的生命和死亡（khorrami，2002年，Alijani，1998年）。终身保险不仅有效，而且对人力资本积累，经济增长的总体福祉有重要影响（Yanagihara，Shindo，2010）。人寿保险在该地区的份额低于全球平均水平（kardgar，阿拉里，2014）。一般来说，定量和定性因素在发展终身保险方面更为有效。因此，一种可以使用的所有不同的因素在一个时间和相互关系，是很重要的（motavasseli et al.，2011）。对伊朗几年寿险的思考，是保险业发展与壮大的标志（世界保险，2009）。由于缺乏保险造成的不可靠性对人力资本的增长有负面影响（Chen，2010），Lim＆Maberman在“有效因子儿童人寿保险需求考量”研究中表明，人们的收入和婚姻状况都有直接的 与保险要求的关系与教育和通货膨胀间接相关（Lim，Maberman，2003）。Lee在一项研究中表明，教育程度较低的家庭没有购买保险的倾向（11）。 研究者的调查显示，尽管做了大量研究，但是从投保人的前景来看，确定和考虑有效因素的全球研究还没有完成。 研究人员想要考虑亚洲保单持有人发展人寿保险的有效因素，以达到可用于经理人策划和政策的成果。
研究方法
这项研究是一个横断面和描述性研究，它在2014年的春季和夏季完成。社会学习环境是亚洲保险客户在Lahijan。。 由于一些限制（亚洲公司的数量= 480），通过使用该公式将样本量视为272人。
(1)
被随机抽样选择的样本量估计为212人。数据问卷由两部分组成，第一部分包含九个问题，其中个人和人口特征为基础，第二部分包含20个具有“经济，精神，地域和保险发展”四个因素的问题。每个因素有5个问题，并使用Likert量表（5）/非常大，（4）/大，（3）/中，（2）/低，（1）/差（Andaleeb，2004）得分。调查问卷合理性是由教授和硕士调查计算kronbakh的阿尔法系数，与以下因素有关的因素：经济因素alpha;= 0/84，心理因素alpha;= 0/85，地理因子alpha;= 0/85和保险扩张alpha; = 0/83，并通过Kolomogroph Smirnoff检验评估数据的正态分布。
通过描述性统计（标准偏差，平均值，频率，百分比等）对每个人的人口特征进行分析，并通过探索性因素分析，确认和结构方程建模对其他数据进行了分析。因此，为了识别主变量之一的变量的加载率，我们从结构方程模型中使用，并且考虑样本体积的效率，使用了Keyzer Mayer Olkin量表，结果为0/867。 然而，这个比率大于0/8，但更多的是说样本量要求足够。 对于数据的适用性，采用Bartlett测试，在最近的研究中，测试显示B = 0/000的数据的适用性。 这个比率表明在要素分析中要调查的变量之间有可检测的关系。
在下一步中，通过使用因子分析和最大放大倍数和LISREL软件8/80（Schumachker lomax，2004）处理了探索性执行分析的实现结果。 换句话说，验证性因素分析可以确定所需数据是否合适（Nannaly，Bernstein，1994）。 通过使用路径分析和LISREL软件6/80来调查每个组件（因素）的预防能力
描述性统计研究结果：
- 研究科目37/7为男性，女性为62/8
- 与年龄情况相关的成果显示，最低年龄在50岁以上，最高年龄在31〜40岁之间。本研究的平均年龄为2/78岁。
- 与教育状况相关的成果显示，有42/5％的受访者拥有文凭，其中有41/5的学生有中等教育学历，10/5的学士学位有5/5的学士学位。
- 与生活状况相关的结果表明，18/5％的受试者住在村里，46/7％的受试者住在一个城市，39/9％的受试者住在市中心。
- 与职业状况有关的结果表明10/8％的受试者是员工，49/5％是自雇人员，32/5％是农民，7/1％是失业人员。
- 与出生地相关的结果表明，17％的受试者出生在村里，56/6％出生在一个城市，26/4％出生在市中心。
- 与受试者气候条件相关的结果表明，19/3的生活在炎热和干燥的气候中，71/2％生活在潮湿的气候中，9/4％的生活在寒冷的气候中。
- 与受试者保险相关的结果表明，91％的受试者有保险，其中9％没有投
探索性因素分析的结果和分析路径非常新颖。
加载速率各变量对成分（因素）是通过分析探索独家分析与主成分分析法在下面的表格中提供的方差最大旋转。
表1各因素（成分）的加载速率
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行 |
变量 |
组 |
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经济成分 |
心理成分 |
地理成分 |
保险成分 |
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1 |
在购买保险时，财务问题的作用到底有多大？ |
0/6 |
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2 |
人的收入与购买终身保险的关系 |
0/72 |
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3 |
在事故发生时，你能赔偿多少？ |
0/78 |
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4 |
你的生活总收入与当前的形状有多大关系？ |
0/68 |
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5 |
你的生活状况对你的收入有多大影响？ |
0/72 |
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6 |
教育对你的人寿保险有效吗？ |
0/72 |
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7 |
你的社会地位的水平多少是有效的参与？ |
0/77 |
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8 |
如何评估你的同事的文化水平？ |
0/68 |
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9 |
你的期望在多大程度上？ |
0/76 |
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10 |
其他人鼓励你购买人寿保险的效果有多大？ |
0/75 |
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11 |
好天气在你的日常活动中有多大效果，比如去保险公司？ |
0/73 |
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12 |
你的生活气候状况对你的收入有多大影响？ |
0/77 |
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13 |
保险经理的良好行为与气候有多大关系？ |
0/77 |
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14 |
你的生活型气候状况有多少是在您的个人有效吗？ |
0/75 |
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15 |
保险覆盖多少是有效的减少自然灾害？ |
0/47 |
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16 |
你对人寿保险了解多少？ |
0/70 |
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17 |
保险在你的平静中有效多少？ |
0/68 |
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18 |
我们对人寿保险了解多少？ |
0/63 |
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19 |
你在工作中有多少意见？ |
0/73 |
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20 |
你对保险公司有多少信任？ |
0/67 |
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确认并适应加载的变量在各部件信息的研究单位，研究者从liserel 8 / 80软件和验证性因素分析方法。它显示在下表。
表2 每个组件下加载变量的拟合指标
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行 |
