基于数据包络分析的保险应用研究

     《基于数据包络分析的保险应用研究》包括两大 部分，第一部分由第1～5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、政府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 。

Farrell基于生产效率测度思想进行了具有开创性的研究工作。他在分析英国农业生产率时引入了前沿生产函数的概念，其核心思想是根据一组已知样本的投入和产出指标，定义由样本中所有有效率的单位（即一定生产要素投入下能够达到最大产出的样本单位）构成的生产前沿面（production frontiers）或效率边界，使其他所有样本值落入该边界之内，根据每个样本与边界的距离状况，计算该样本的效率值，这一效率值是相对于生产前沿面的效率值。生产前沿面是指特定生产技术条件下各种生产要素投入的配置可能生产的最大产出所描述的生产可能性边界。生产前沿面的生产函数称为前沿生产函数或边界生产函数（frontier production function）。
生产前沿面的研究涉及是否构造前沿生产函数。参数法沿袭了传统的生产函数估计思想，它首先根据生产性质确定具体的生产函数，然后利用回归分析或其他方法估计位于生产前沿面上的函数参数。关于参数法，目前主要有三种，包括随机前沿法（stochastic frontier approach,SFA）、自由分布法（distribution?free approach，DFA）和厚前沿法（thick frontier approach，TFA）。
参数法的优点是稳定性强，能够检验参数估计值的有效性。其缺点是：①事先确定的生产函数形式可能与实际情形不符；②尽管便于处理单一投入、单一产出的情形，但对多投入、多产出的情形难以处理；③仅能得出效率值的大小，而无法指出改进的方向。
非参数法摒弃了传统的生产函数估计思想，在分析生产单元的效率时，在一定的生产效率性标准下，利用所观察的大量生产点数据，确定位于生产前沿面的相对有效点，从而构造效率前沿面。非参数法主要包括数据包络分析和自由处理包（free disposal hull，FDH）。数据包络分析方法将凸性生产可能集的最佳运营观测值连接成为一个分段线性组合，由此构造其前沿面（称为DEA前沿面），因此无须明确生产函数形式。自由处理包方法是数据包络分析方法的特例，它不将连接DEA前沿面各顶点连线上的点集视为效率前沿，其生产可能集仅由DEA前沿面顶点和这些顶点内部的自由排列组成，因而自由处理包方法得到的效率值常常高于数据包络处理方法得到的效率均值。
与参数法相比，非参数法的优点是：①无须知道前沿生产函数的形式，从而避免与实际不