中国财产保险需求影响因素分析

-z.中国财产保险需求的影响因素分析-z.摘要中国于1980年恢复国保险业务以来保险业取得了长足开展，但近几年出现开展滞缓现象，并且我国财产保险业密度与深度和兴旺国家相比有较大差异，财产保险需求有待提高。本文利用我国2000-2014年的时间序列数据，对影响财产保险需求的主要因素进展实证分析，引入教育经费支出、保险机构个数、国生产总值、全社会固定资产投资、交通事故发生数、财产保险费、城镇居民人均可支配收入指数七个解释变量，运用多元回归方法建立回归模型，进展量化分析。但发现各解释变量之间存在较强复共线性，再利用岭回归对多元回归模型进展修正。结果说明：教育经费支出、国生产总值〔GDP〕、全社会固定资产投资、城镇居民家庭人均可支配收入指数四个解释变量被成功引入模型，对中国财产保险收入具有显著影响;保险市场供给、财产保险费、交通事故发生数未被成功引入模型,对中国财产保险收入影响不显著。最后根据本文建模结果对中国财产保险市场开展提出了相关建议。关键词：财产保险需求,多元线性回归,岭回归-z.AbstractGreatprogresshasbeenmadesincethedomesticinsurancebusinessrecoveryin1980,butdevelopmentlaggingphenomenonoccurringinrecentyears.Andparedwiththedevelopedcountries,ourcountrypropertyinsurance’sdensityanddepthneedstobeimproved.Usingdataof2000-2014inourcountry,discussesthemainfactorsinfluencingthepropertyinsurancedemand:educationaldisbursed,supplyingfactorsofinsurancemarket,grossdomesticproduct(GDP),fi*edassetsinvestment,thenumberoftrafficaccidents,thepriceofpropertyinsurance，urbanpercapitaldisposableineinde*.Adoptingtoridgeregressionmethodtoestablishtheregressionmodel,andthenanalysispropertyinsurancedemand’influencefactorsinChina.Butfoundthee*plainedvariableshasstrongple*col-linearity,useridgeregressiontomodifymultipleregressionmodel.Theresultsshowthateducationaldisbursed,grossdomesticproduct(GDP),fi*edassetsinvestment，urbanpercapitaldisposableineinde*andnumberofcarhassignificantpositiveeffectonpropertyinsurancedemandinChina.Supplyingfactorsofinsurancemarket，thenumberoftrafficaccidentsandthepriceofpropertyinsurancehasnosignificantinfluenceinpropertyinsurancedemand.FinallyaccordingtotheresultofmodelinginputforwardsomesuggestionsonthedevelopmentofChinesepropertyinsurancemarket.

Keywords:propertyinsurancedemand,Multiplelinearregression,ridgeregression-z.目录摘要 IAbstract〔英文摘要〕 Ⅱ目录 ⅢTOC\o\t"标题3,3,标题4,4"第一章引言 11.1选题背景和研究意义 11.2国外研究现状 11.2.1国外研究现状 11.2.2国研究现状 11.3本文的研究思路及方法 2TOC\o"1-4"第二章中国财产保险需求影响因素实证分析 32.1中国财产保险需求影响因素体系构建 32.1.1人的风险意识 32.1.2国生产总是〔GDP〕 32.1.3全社会固定资产投资 32.1.4交通事故发生数 42.1.5城镇居民家庭人均可支配收入指数 42.1.6保险市场供给 42.1.7财产保险费 42.2变量的选择 42.3数据来源 52.4构建模型 72.4.1多元回归模型 72.4.2回归系数估计--最小二乘估计 72.4.3回归模型的检验 82.5多元回归模型的修正 112.5.1多重共线性的检验 122.5.2岭回归建模--修正多重共线性 122.6回归结果分析 142.7本章总结 15TOC\o"1-4"第三章关于中国财产保险开展的建议 163.1创新财产保险企业运营模式 163.2财产保险政策法规环境和社会环境建议 163.2.1政策法规环境分析 163.2.2社会环境分析 163.3提高人民的保险意识 16TOC\o"1-3"\h\z附录 17TOC\o"1-4"参考文献 19TOC\o"1-3"\h\zTOC\o"1-3"\h\zTOC\o"1-3"\h\z致及声明 20-z.第一章引言1.1选题背景和研究意义中国于1980年恢复国保险业经营以来，到今天为止已经有了36年的开展历史。期间保险业取得了长足的开展，保费收入由1980年的4.6亿元增长到2014年的20234.81亿元，保费收入的增长速度超过同期GDP的增长速度，例如2014年我国GDP同比增长7.4%，2014年我国财产保险保费收入增长16.4%。财产保险作为一种商业活动，在社会活动过自身的社会功能表达其存在的社会价值和社会意义。财产保险不仅可以为家庭和个人的财产提供保险保障，而且可以有效的保障企业的财产平安，对于社会稳定具有良好的作用。我国财产保险市场构造经历了由寡头垄断局面到如今的寡头垄断和垄断竞争并存局面，财产保险构造发生了重大变化，期间也受到了相关国家政策的影响。近年来，我国财产保险业依然呈现持续增长的良好势头，但是也存在产品构造单一，产品与市场需求不匹配，在经济中占比拟低,开展放慢等问题。并且，目前学者对于保险业的研究多集中于寿险领域，非寿险领域研究较少，本文通过对中国财产保险需求的研究，进而分析影响财产保险需求的主要因素，可以对中国财产保险业开展提出可靠建议和有价值的参考。1.2国外研究现状1.2.1国外研究现状Outreville运用55个开展中国家的横截面数据，对财产保险需求与经济开展之间的关系进展了实证研究，结果说明两者之间存在着正相关关系。Esho等利用1984年－1998年44个国家的数据，研究了财产保险需求影响因素，实证结果发现财产保险需求与损失可能性、收入水平和风险厌恶度的关系显著为正。1.2.2国研究现状夏才生对影响非寿险需求的主要因素进展规性分析：引入人的风险意识、国民收入〔GNP〕水平、经济开展程度、保险价格、法律环境、经济体制和经济开展水平、保险供给质量及效劳水平、强制保险等主要因素研究非寿险需求。桂芹采用面板数据方法对1997-2003年我国地31个省〔市〕非寿险需求的影响因素进展实证分析，涉及保险消费意识、损失可能性、市场竞争程度、经济水平、交通事故、火灾损失事故等多种因素。吴江鸣、林宝清对保险需求模型实证分析，探讨了经济政策对保险需求的宏观影响。钱珍选用1980-2003年相关数据，建立多元线性回归模型发现经济开展水平和固定资产投资对非寿险需求影响显著，而城镇居民储蓄余额未通过检验。夏益国研究发现风险水平、消费者的保险意识、经济增长对非寿险需求影响显著。宗军、王向楠对1980-2009年相关数据，运用逐步回归方法建立回归模型得出：固定资产投资、汽车拥有量与货物运输量对我国的财产保险需求有正向作用。1.3本文的研究思路及方法本文主要对我国的财产保险需求影响因素进展实证分析。将财产保险费收入作为被解释变量，选取人的保险意识、国生产总值〔GDP〕、全社会固定资产投资、交通事故发生数、城镇居民人均可支配收入指数、保险市场供给、财产保险费七个解释变量。运用多元回归分析方法建立回归模型，但发现各解释变量之间存在较强复共线性，再利用岭回归对多元回归模型进展修正。最后对回归建模结果进展分析，并对我国财产保险开展提出相关建议。-z.第二章中国财产保险需求影响因素实证分析2.1中国财产保险需求影响因素的体系构建结合现有的关于非寿险需求影响因素的研究文献，本文认为影响财产保险需求的主要因素有人的保险意识、国生产总值〔GDP〕、全社会固定资产投资、交通事故发生数、城镇居民家庭人均可支配收入指数、保险市场供给、财产保险费。2.1.1人的风险意识人的风险意识与财产保险需求密切相关，随着经济开展和社会生产力的提高，社会财富不断增加，人民生活水平不断提升，则消费者购置保险来躲避风险，寻求经济补偿的主观动时机更强。国外学者Szpiro研究发现越讨厌风险的人越购置财产保险的可能性越大，愿意支付的保额也越高。Outreville认为通过教育能提高人的认知能力：对风险的认知和对财产保险的认知，从而降低对风险的厌恶程度。由于消费者的风险意识属于定性变量，选用受教育程度作为人的风险意识的衡量指标。鉴于数据的可得性，本文选用教育经费的支出代替人的保险意识水平。虽然国外学者Outrlleevi的研究认为教育降低人对风险的厌恶程度，但国大多数研究说明教育水平越高财产保险需求越多，这可能与教育水平上下与收入水平上下有关，所以，本文假定教育经费支出与财产保险需求有正相关关系。2.1.2国生产总值〔GDP〕经济开展水平的提高直接导致社会财富的积累，人类面临的威胁和风险也随之增加；经济开展促进保险业总量的增长和构造升级。经济开展水平的提高对保险需求的影响是多元化的，一方面：经济开展水平从一定程度反映了一个国家的城市化水平，城市会水平越高，不仅导致城市交通越拥挤，发生意外事故的几率越大，还导致财富的高度密集，遭受风险时损失更沉重。另一方面：经济开展水平的提高在*种程度上会导致人均收入的提高，则满足根本需求后保存在消费者手中的可支配收入越多，居民购置财产保险的数量会更多。假定国生产总值与财产保险需求有正相关关系。2.1.3全社会固定资产投资现有的论文中多引入全社会固定资产投资这一解释变量，社会固定资产投资主要包括根本建立投资和设备、工具等投资两大局部，全社会固定资产投资额也称全社会固定资产投资完成额，是指以货币形式表现的在一定时期全社会建造和购置固定资产的工作量，是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。500万元及以上建立工程投资和房地产开发投资构成全社会固定资产投资的主体。假定全社会固定资产投资与财产保险需求有正相关关系。2.1.4交通事故发生数运输工具保险和货物运输保险是财产保险的组成局部，分别指保险人承当货物运输过程中和运输工具由于自然灾害和意外事故而导致的财产损失。选用交通事故发生数作为衡量财产保险需求的指标。假定交通事故发生数与财产保险需求有正相关关系。2.1.5城镇居民家庭人均可支配收入指数有效需求指在一定价格水平上，消费者愿意购置而且能够购置的产品数量。收入水平的上下直接决定了消费者对于财产保险类产品的购置能力，一个人的消费水平越高其可用于购置财产保险的剩余可支配收入也就相对越多，同时，随着个人财富的累积增多，个人更乐意于购置家庭财产保险来减少意外带来的不必要损失。因此居民的平均收入水平与财产保险需求呈正相关关系。鉴于农村居民财富拥有量较少，对保险购置量相对较低，保险购置量主要来源于城镇居民，且城镇居民人均可支配收入与GDP有较强相关性，因此本文选用城镇居民人均可支配收入指数作为财产保险需求的衡量指标。假定城镇居民家庭人均可支配收入指数与财产需求有正相关关系。2.1.6保险市场供给中国保险市场开展由寡头垄断开展至寡头垄断与垄断竞争并存的局面，保险市场公司数量增多，能提供的财产险种的数量增多，市场供给更加多元化，更能适应消费者的需求，刺激消费。保险公司数量的增加会导致市场竞争的加剧，财产保险业整体在保险领域的竞争力也有所增强。本文选用保险机构个数作为保险市场供给因素的衡量指标。假定保险机构个数与财产保险需求有正相关关系。2.1.7财产保险费由供需关系可知，价格与需求成反比关系，财产保险价格越高财产保险需求越少。假定财产保险价格与财产保险需求成反比。2.2变量的选择本文选用财产保险费收入(Premiumine,PI)作为被解释变量来衡量财产保险费需求，这既是因为财产保险费收入数据可得性，又是因为财产保险的有效需指在一定时期，人们从财产保险市场购置的财产险产品〔包括车险、企业财产险、货运险、家庭财产险等〕的数量。表2-1解释变量的选取变量指标单位*教育经费支出亿元*国生产总值〔GDP〕亿元*全社会固定资产投资亿元*交通事故发生数起*城镇居民人均可支配收入指数*保险机构个数个*财产保险费亿元2.3建立多元线性回归模型按照表2-1中选取的解释变量，直接建立如下多元线性回归模型:++++++++〔2.1〕其中为误差随机项，为常数项，、、、、、、为回归系数。2.3.1数据的收集本文收集2000-2014年的数据，共15组样本。具体数据如表2-2：表2-22000-2014年各变量值数据年份指标〔亿元〕*〔亿元〕*〔亿元〕*〔亿元〕*〔起〕**〔个〕*〔亿元〕2000年598.43849.199776.332917.73616971383.7336082001年685.44637.7110270.437213.49754919416.3356852002年779.81548012100243499.91773137472.1447802003年869.46208.3136564.655566.61667507514.6628692004年1089.97242.6160714.470477.43517889554.26811252005年1229.98418.8185895.888773.61450254607.4931281.112006年1509.49815.3217656.6109998.16378781670.71071580.352007年1997.712148.1268019.4137323.94327209752.51202086.482008年2336.714500.7316751.7172828.4265204815.71302446.252009年2875.816502.7345629.2224598.77238351895.41382992.92010年3895.619561.8408903251683.77219521965.21424026.892011年4617.823869.3484123.5311485.132108121046.31524779.062012年5330.928655.3534123374694.742041961146.71645529.882013年6212.330364.7588018.8446294.0919839412271746481.162014年7203.432806.5635910.2512020.651968121336.21807544.4注：其中教育经费支出、GDP、全社会固定资产投资、交通事故发生数、保险机构个数、财产保险费数据全部来自于中国统计年鉴，财产保险收入：2005-2014年来自中国统计年鉴，2000-2004年来自相关论文。2.3.2回归系数估计——最小二乘估计本文使用spss软件进展操作。由于各解释变量的单位不一致，为方便比拟各解释变量对被解释变量影响程度的大小，首先把各个解释变量进展标准化变换〔数据值-数据平均值然后除以标准差〕之后再进展估计，结果如下表：表2-3最小二乘法回归系数估计表根据表2-3中各个系数估计值代入〔2.1〕式，可得经历回归方程为：〔2.2〕2.4多元线性回归模型的检验2.4.1回归方程的拟合优度检验用SPSS进展拟合优度检验,得到的结果如表2-4：表2-4拟合优度检验表由表2-4可知：拟合优度检验的判定系数和调整后的判定系数都是1。充分拟合，被解释变量可完全由该模型解释，这与实际情况不符。2.4.2回归方程的显著性检验--F检验用SPSS进展显著性检验,得到的结果如表2-5:表2-5回归方程显著性检验--F检验的方差分析表由表2-5可知：回归方程显著性检验的F值为47846.695，P值接近0，假设取显著性水平，由于该P值小于显著性水平，因此拒绝原假设，认为各回归系数不同时为零0，因变量与自变量全体的线性关系是显著的，建立线性模型是可行的。2.4.3回归系数的显著性检验用SPSS对各个回归系数进展显著性检验,得到的结果如表2-6:表2-6各个回归系数的t检验直接建立多元线性回归模型，由表2-6可知：假设取显著性水平=0.05，则只有全社会固定资产投资和财产保险费成功引入模型，其余五个自变量皆被拒绝，但全社会固定资产投资系数为负，财产保险费系数为正与实际情况不符。鉴于〔2.1〕式回归系数与现实不符，且回归方程的显著性检验说明各解释变量与被解释变量之间存在极强的线性关系，疑心各解释变量间存在多重共线性。2.5残差分析通过SPSS对所建模型的残差进展分析，结果如下列图2-1，图2-2：图2-1回归标准化残差直方图图2-2观测的累积概率图由图2-1正态分布直方图看出，残差符合正态分布，符合高斯-马尔科夫〔G-M〕对误差随机项所作的根本假定。由图2-2观测的累积概率图看出，数据点围绕基准线还存在一定的规律性。2.6多元线性回归模型的修正2.6.1多重共线性的检验通过SPSS对选取的解释变量进展多重共线性检验，检验结果如表2-7：表2-7多重共线性检查结果通过SPSS对选取的解释变量的容忍度和方差膨胀因子进展计算，计算结果如表2-8：表2-8各解释变量的容忍度和方差膨胀因子由表2-7检验结果说明：引入的七个解释变量中有六个特征根接近于0，条件指数〔ConditionInde*〕大于10时提示我们可能存在多重共线性，由图2-4可知，七个解释变量的有六个条件指数大于10,三个条件指数大于100，说明本文引入的,结合表2-8的容忍度和方差膨胀因子结果，说明七个解释变量之间存在高度多重共线性。常用于修正多重共线性的方法有：岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。本文采用岭回归方法建立回归模型。2.6.2岭回归建模--修正多重共线性通过SPSS进展岭回归编程，见图2-3：图2-3利用spss岭回归具体编程通过SPSS进展岭回归输出岭迹图，见图2-4：图2-4岭迹图岭回归中k值的选取标准：各回归系数岭估计大体稳定，并且各回归系数岭估计符号比拟合理。因此根据岭迹图选取较小的k值，使得在该k值上，各岭回归系数比拟合理且大体稳定。由图2-4岭迹图可知：、、在k>0.2时趋于稳定，、、、在k=0.08时趋于稳定，且、的系数符号不符合实际情况。因此，选取k=0.08，将、、、引入模型。根据岭回归输出结果〔见附录〕，建立如下岭回归方程：〔2.2〕通过SPSS对岭回归结果进展检验，结果见图2-5：图2-5不同k值下的判定系数由图2-5可知：当k=0.08时，判定系数=0.996，接近于1，因此拟合优度高，被解释变量可以被模型解释的局部较多,模型是显著的。2.6模型结果分析居民的消费意识作为一种主观因素成功被引入模型，教育经费支出的系数是0.195757，说明教育经费支出通过影响人的风险意识与风险观念对我国财产保险需求具有正相关作用，符合本文对教育经费支出与我国财产保险需求的根本假定。国生产总值〔GDP〕被成功引入模型，国生产总值〔GDP〕是促进财产保险收入增长的重要动力，国生产总值的系数是0.186183，国生产总值的提高代表经济水平的提高，进而推动保险行业的开展，拉动保险需求。符合本文对国生产总值与我国财产保险需求的根本假定。全社会固定资产投资被成功引入模型，全社会固定资产投资的系数是0.235371，说明在引入的解释变量中社会固定资产投资对我国财产保险需求有显著影响。全社会固定资产投资中包括的房地产开发投资、建筑安装工程类投资增加社会财富的积累，人民财富的积累，对扩大财产保险需求有积极意义。符合本文对于全社会固定资产投资与我国财产保险需求的根本假定。城镇居民家庭人均可支配收入指数被成功引入模型，城镇居民家庭人均可支配收入指数的系数是0.141201，说明城镇居民平均收入水平对保险需求具有正向影响，符合本文对于城镇居民家庭人均可支配收入指数与我国财产保险需求的根本假定。-z.第三章总结与建议3.1总结引入教育经费支出、国生产总值〔GDP〕、全社会固定资产投资、交通事故发生数、城镇居民家庭人均可支配收入指数、保险市场供给、财产保险费七个解释变量，最终教育经费支出、国生产总值〔GDP〕、全社会固定资产投资、城镇居民家庭人均可支配收入指数四个解释变量被成功引入模型，对中国财产保险收入具有显著影响;保险市场供给、财产保险费、交通事故发生数未被成功引入模型,对中国财产保险收入影响不显著。这在一定程度上反映了中国财产保险市场开展的缺陷以及保险市场不完善的问题。保险行业整体开展深度和密度同国外相比处于较低水平，平均保费收入与国外相比也相差甚远。这无疑不让我们反思我国的保险公司经营管理模式落后，保险产品和效劳质量不高、缺乏创新，区域保险构造不均衡等问题，通过提供高质量多样化多元化的产品与效劳更好的满足消费者的需求，提高竞争能力，刺激我国财产保险收入实现质的提升。3.2关于中国财产保险开展的建议3.2.1创新财产保险企业运营模式中国一直以“中国制造〞而闻名，其中包含科学技术水平落后现实因素，也包括营销观念旧的主观因素。导致我国处于世界生产链的低端水平，大国形象也荡然无存。财产保险业应树立现代化的营销理念，以消费者需求为立足点，创新营销策略、营销手段，克制销售人员别离、销售产品区隔、客户需求撕裂、销售活动分裂、薪酬政策割裂、前勤系统与后勤系统脱裂等缺陷。发挥企业的创新性，充分利用现有资源和网络平台，开发新的销售渠道，为财产保险需求添新动力。引导需求，。通过提高顾客满意度，以细水长流的方式寻求长远开展之计。3.2.2财产保险政策法规环境与社会环境建议回忆“十二五〞期间中国保险市场的开展，展望“十三五〞未来开展态势，保监会发布进一步规财产保险市场秩序工作方案，严控财险公司经营投资型产品，进一步厘清保险投资型产品精算依据，国际运货代理责任强制保险制度实施对财产保险业的影响分析。政策法规是导向，良好的政策法规制度能保证市场有序的进展，更好的发挥市场功能。社会环境分析包括人口环境分析、教育环境分析、文化环境分析、生态环境分析、中国城镇化率分析、居民的各种消费习惯分析。本文中解释变量教育经费支出成功引入模型，中国城镇化率水平越高，财富累积度越高；居民消费习惯对于购置有直接关系。因此社会环境分析是很有必要的，通过社会环境分析更好的把握保险需求的社会环境，为保民有针对性的提供所需保险类型，促进保险需求增长。3.2.3提高人民的保险意识从本文分析得知人民保险意识对中国财产保险需求具有显著影响，说明教育能提高一个人对风险的防意识，潜移默化中改变保险消费观念，刺激保险需求。保险公司和政府可通过媒体平台进展宣传，让公民了解保险，提高公民保险意识，进而刺激保险需求。同时向人民宣讲保险类型，了解保险分类，明确自己的需求，选择适合自己的财产保险产品。-z.附录R-SQUAREANDBETACOEFFICIENTSFORESTIMATEDVALUESOFKKRSQ*1*2*3*4*5*6*7____________________________________________________________________.00000.99998.041982.032369-.079233.002327.041621-.033879.997103.01000.99909.154859.194229.251174.028595.120683-.098815.393501.02000.99865.180684.194397.255538.044574.126673-.068666.340031.03000.99827.189806.193241.252607.051836.131395-.048202.314995.04000.99791.193770.191812.248844.054777.134750-.033367.299292.05000.99754.195520.190345.245139.055365.137154-.021954.288010.06000.99716.196145.188906.241655.054586.138912-.012775.279239.07000.99677.196139.187517.238405.052983.140218-.005146.272062.08000.99637.195757.186183.235371.050872.141201.001355.265979.09000.99596.195141.184906.232531.048451.141945.007003.260689.10000.99555.194378.183682.229861.045845.142509.011986.256002.11000.99512.193521.182508.227343.043137.142935.016435.251786.12000.99469.192605.181381.224961.040384.143253.020448.247952.13000.99425.191655.180298.222701.037623.143485.024097.244432.14000.99381.190686.179256.220551.034881.143648.027438.241176.15000.99337.189709.178252.218502.032175.143754.030514.238146.16000.99293.188733.177284.216545.029518.143814.033361.235311.17000.99248.187763.176349.214672.026918.143836.036007.232648.18000.99203.186803.175446.212876.024381.143827.038475.230135.19000.99158.185855.174571.211153.021910.143790.040784.227758.20000.99114.184922.173724.209496.019506.143731.042951.225501.21000.99069.184005.172903.207902.017170.143652.044989.223354.22000.99024.183104.172107.206365.014902.143557.046912.221306.23000.98980.182221.171333.204883.012702.143448.048728.219349.24000.98936.181354.170581.203451.010568.143327.050447.217475.25000.98891.180505.169849.202067.008499.143195.052077.215678.26000.98847.179674.169137.200729.006493.143055.053625.213952.27000.98803.178859.168444.199432.004549.142906.055096.212291.28000.98760.178061.167768.198176.002664.142751.056497.210692.29000.98716.177280.167108.196957.000837.142590.057833.209150.30000.98673.176514.166465.195774-.000934.142424.059107.207661.31000.98630.175764.165836.194625-.002651.142253.060324.206222.32000.98587.175029.165222.193509-.004316.142078.061487.204830.33000.98544.174309.164621.192422-.005931.141900.062600.203482.34000.98501.173603.164034.191365-.007497.141719.063667.202176.35000.98459.172911.163458.190336-.009017.141535.064688.200909.36000.98417.172232.162895.189333-.010491.141349.065668.199679.37000.98375.171567.162344.188355-.011922.141161.066608.198484.38000.98333.170914.161803.187402-.013311.140972.067511.197323.39000.98292.170273.161272.186471-.014659.140781.068378.196193.40000.98250.169644.160752.185562-.015969.140588.069212.195094.41000.98209.169026.160242.184674-.017241.140395.070014.194023.42000.98168.168419.159740.183807-.018477.140201.070786.192979.43000.98127.167823.159248.182959-.019678.140005.071529.191961.44000.98086.167238.158764.182129-.020845.139810.072245.190968.45000.98045.166662.158288.181317-.021980.139614.072934.189999.46000.98005.166097.157820.180522-.023084.139417.073599.189052.47000.97964.165540.157360.179744-.024157.139220.074240.188128.48000.97924.164993.156908.178981-.025201.139023.074858.187224.49000.97884.164454.156462.178233-.026217.138826.075454.186340.50000.97844.163924.156023.1775