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自中国加入世贸以来，中国的保险市场处于逐步开放的变革时期。保险行业在取得令人欣喜的进步同时，遭遇的问题和新挑战也十分值得关注。特别是1999年继平安保险公司在国内首次推出投资型产品后，各公司纷纷开发类似产品，在经历短期内业务迅速增长的阶段后，又因2001年股市暴跌经历了退保风潮，2001年底平安保险公司的投资连结保户由于不满代理人的不当承诺和刻意隐瞒账户实情而集体退保的事件更引起了多方关注。保险代理人的销售/建议质量受到各界置疑，保险行业在承受经济损失的同时，信誉也蒙受巨大损失，遭遇发展的瓶颈。要想走出困境，实现长期可持续发展，保险业亟需追踪问题根源，从自身寻找原因并找到解决问题的突破口，而退保可能正是寻找问题根源的关键之一。一般认为，保险产品退保情况在一定程度上能反映保险公司的销售质量及顾客对保险公司产品和服务的满意程度，而顾客的满意程度又反过来影响退保情况;长期保险产品的持续情况还可以在一定程度上反映公众长期储蓄和投资的态度，而这也为了解保险产品的需求提供了信息;持续性对公司盈利性有很大影响，并已逐渐成为保险公司在竞争中的一个重要方面。 相对于国外保险监管机构和研究团体对退保的重视，国内研究现状不容乐观。监管部门的监控机制不完善，保险公司的研究力度欠缺，顾客的理解程度不够。本文正是从退保的基本原理出发，对研究退保的变动规律及其影响因素的理论进行探讨，并使用托比特回归和相关分析方法进行实例探讨，深入分析退保影响因素对退保的影响方式，期望对退保情况的变动有所洞察，从而为提高公司的保单持续率提出建设性意见，并且通过自己的思考和实践，为改善国内研究退保情况的现状提出一些建议。这样的选题应该是本文创新之一。按照以上思路，全文共分为三章，具体内容和相关结论如下: 第一章主要阐述退保的基本原理。从退保率的概念及其重要性入手，着重介绍了退保率变动规律的相关原理（对第三章退保影响因素的实例分析中解释变量的选取有指导意义），并在总结前人研究成果的基础上，重新对退保率变动方式进行了分类，这是本文创新之二。即把退保率的变动分为横向变动和纵向趋势两大部分，横向变动分为公司间变动和公司内变动，纵向趋势分为公司趋势和行业趋势。 第二章和第三章分别是分析退保率的理论研究和实例分析及政策建议，是本文的核心部分。 第二章侧重于保险产品退保率分析方法的理论研究。对保险产品退保情况的研究主要分为两个层次:一是从退保经验数据中分析退保率（持续率）自身变动规律，主要为新产品的研发提供退保假设的参考，或作为进一步分析的数据基础;二是为从分析退保率变动规律得到的结果出发，研究驱动退保变动的因素，以得到对退保深层次的认识。 首先，对第一层次的研究进行理论探讨。本文中没有使用多数公司和研究机构采用的计算分年度退保率的方法，而是尝试将生存分析方法融入对退保率变动的研究中，这是本文创新之三。在简要介绍了生存分析方法的主要原理和概念后，笔者根据退保数据的特征，选用适当的模型和方法并加以改进。模型分为一般生存模型和协变量回归模型两种分别讨论。一般生存模型的探讨中，除了根据退保数据特征选择适当模型和估计方法外，重点对参数模型中根据数据特征构造合理的似然函数进行了探讨。退保数据属于右删失数据，其中又包含Ⅰ型删失和随机删失（将死亡看作随机删失），似然函数要同时包括所有可能的情况，文中进行了细致的公式推导。协变量回归模型是加入独立解释变量的生存模型，即在研究退保变动规律同时，考虑了影响因素的作用，本文探讨了加速失效模型和危险率回归模型的构建方法和各自特点。 接着，对第二层次的研究进行原理介绍。本文借鉴相关研究成果，介绍了分析退保率影响因素的原理，包括用以解释退保率变动的托比特回归理论和寻找群组间系统变动的相关系数分析方法。这部分原理也是指导第三章实例分析的理论基础。 由于生存分析方法对退保数据的要求较苛刻，需要保单队列数据，而实际可得的数据常常是已计算出的退保率（持续率）的横截面数据，本文没能进行实例分析，所以理论研究就显得更加重要，因此第一部分在本章中的比重较大，也较详细。分析退保变动影响因素的原理本来就很简单，只是根据退保数据的删失特征特别选用了托比特回归，而且这里实例分析更为重要，在实例中挑选适当的解释变量，进行参数估计并解释结果。 第三章侧重于退保率变动影响因素的实例分析，并提出相关政策建议。本章跳过分析退保率变动规律的先期准备工作，直接运用第二章后半部分的原理，步入对影响因素的分析。影响因素在本章分析中分为公司不可控因素，主要是宏观经济和政治因素;和公司可控因素，主要是与公司销售/建议质量相关的因素。本章数据来自英国1995到2002年的《持续性调查》公布的数据。按两全寿险、终身寿险、其它寿险和私人养老金等类型分别记录前四年的持续率，还区别代理人销售方式和独立财务顾问销售方式。 首先，使用行业整体退保数据进行不可控因素分析。通过观察数据特征，发现不同持续期限、产品类型和销售方式的退保率存在明显差异，退保率随时间发生了系统性变动，且有证据表明该变动可能与宏观经济环境因素有关。因此，确定产品类型、销售方式、持续期限、家庭可支配收入、FTSE指数的变动、家庭负债收入比和失业率为进入回归模型的解释变量，对所有数据建立模型，观察估计参数发现家庭负债收入比和失业率与退保率的关系显著，而FTSE的变动与退保率的关系则不够显著。然后分别对两种销售方式和四类产品做回归，观察各模型的不同模式。比较四类产品回归模型时发现私人养老金的退保率与负债收入比和失业率并无显著关系。 接着，进行可控因素分析。使用分公司退保数据，并进行进一步限制，选取两全寿险和养老金产品的区别销售方式的数据。观察两类产品在不同销售方式下不同持续期的退保率，发现退保率部分差异可能由销售/建议质量引起。观察所有公司在两类产品，两种销售方式和四个持续期限上的退保率的平均相关系数，发现不同公司退保率的差异中确实包括系统性变动，因此选取公司规模、新业务增长、费用率和公司类型作为模型解释变量，加上区别生效年度的虚拟变量，对首年退保率和二至四年退保率分别建立模型。发现公司类型对各类退保率均有显著影响，相互制公司退保率偏低;费用率对各类退保率均有显著正向影响;公司规模越大，退保率越高。因此要改善公司保单持续性，需要合理控制费用，做好市场定位，尽量满足目标市场的需求。另外，还要尽力帮助顾客了解保单细节以免对产品表现的短期波动做出不理性反应;要考虑顾客支付能力，确保保单的可承受性;充分利用产品的灵活性帮助个人境域发生暂时改变的顾客保持保单有效。但是，整体建模的成功程度并不高，还有很大部分的退保率变差没有得到解释。这主要因为忽略了某些重要变量，而且数据本身也存在问题。为了更成功的建模，需要采取措施改善数据质量。 最后，第五节则结合分析的体会和思考，对中国保险市场的退保研究提出一些想法，这是本文创新之四。建议保监会主导建立中国的持续性调查机制和研究体制，并根据定期研究结果实施重点监管，保障整个行业的持续率维持在一定水平上。 尽管在前文中提到了本文可能拥有的四点创新，但是本文仍不可避免的存在一些不足，需要在以后不断改进。