ESTIMACIÓ MEDIATE DATOS DE PAEL DE LA IFLUECIA DEL PODER ADQUISITIVO SOBRE EL MERCADO ASEGURADOR E LAS PRICIPALES ECOOMÍAS OCCIDETALES Irene Albarrán Lozano (*) Pablo Alonso González (**) RESUME: Este trabajo trata de reflejar la nfluenca que el poder adqustvo tene sobre la suscrpcón de pólzas de seguros meddas a preco de mercado. Con el fn de eplcar la relacón entre el poder de compra la suscrpcón per cápta tanto de pólzas de seguros de vda como de no vda, se ha utlzado una estmacón econométrca de datos de panel. La muestra analzada corresponde a cfras de los prncpales países desarrollados durante los últmos años de la década de los 90. PALABRAS CLAVE: poder de pardad de compra, datos de panel, suscrpcón per cápta de seguros, demanda de seguros. (*) Profesora Ttular del Departamento de Economía Aplcada Organzacón de Empresas Facultad de Estudos Empresarales Tursmo Avda. Unversdad s/n - 007 Cáceres. Teléfono: 927-257480, Fa: 927-25748 e.mal: albaloz@une.es (**) Profesor Asocado del Departamento de Economía Fnancera Contabldad Facultad de Estudos Empresarales Tursmo Avda. Unversdad s/n - 007 Cáceres. Teléfono: 927-257480, Fa: 927-25748 e.mal: pabloalonso@eresmas.net 69
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre....- ITRODUCCIÓ Se trata de eamnar la relacón entre el nvel de ngresos el gasto en seguros (tanto del ramo de vda como del de no vda) en 7 países: 5 europeos -los de la UE-, además de Estados Undos Japón desde 995 hasta el año 2000. Estos 7 países (Austra, Bélgca, Dnamarca, Fnlanda, Franca, Alemana, Greca, Irlanda, Itala, Japón, Luemburgo, Holanda, Portugal, España, Sueca, Gran Bretaña EE.UU.), según los datos más recentes publcados por Sgma 6/200, representan el 85,55% de las prmas mundales totales (2.653.829 mles de ), el 86,24% en seguros de vda (.652.08 mles de ) el 84,54% en seguros no vda (.00.748 mles de ). El negoco asegurador de la últma década del sglo XX se ha concentrado en los mercados de Amérca del orte, Europa Occdental, Japón Oceanía acumulando entre ellos el 90,7% de las prmas totales del año 2000. Como en años anterores, Japón es el país cuo gasto anual en seguros de vda per cápta es maor (3.437 ), mentras que en seguros no vda es Suza con un gasto por persona de.706 al año. Entre 995 2000 la evolucón de los seguros de vda ha sdo crecente, en térmnos relatvos, más sgnfcatva que la epermentada por los seguros de no vda debdo a la nfluenca de factores como el fenómeno de las prmas úncas, las pensones prvadas los unt lnked. El ramo de seguros de no vda regstró una tasa de crecmento en el año 2000 maor que en años anterores debdo a la nfluenca del efecto de la globalzacón. El análss empírco que se realza en este trabajo utlza báscamente magntudes de dos tpos: a) Gasto en seguros. Prmas de seguro drecto netas de reaseguro suscrtas en el terrtoro naconal. Respecto a la dferencacón entre seguros de vda no vda, se han respetado los convenos nternaconales al respecto, de manera que los seguros de accdentes salud se consderan dentro del ramo de seguros no 70
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González vda. Las cfras de gasto utlzadas corresponden al gasto per cápta. b) Poder adqustvo meddo a través del poder de pardad de compra (a partr de ahora, PPC) como una undad de cuenta que permte llevar a cabo comparacones entre países al elmnar el efecto dstorsonante que ocasona la estenca de dferentes nveles de precos. Por tanto, el prncpal objetvo del estudo es cuantfcar la relacón que puede estr entre el gasto en seguros el poder adqustvo de una seleccón de 7 países, todo ello en térmnos per cápta. La relacón entre las prmas de seguros (ramo de vda de no vda) los ngresos se eamnan en el marco de los estudos con datos de panel aunque en la maoría de las nvestgacones se emplean datos de seccón cruzada. Los ngresos han sdo consderados, generalmente, como uno de los factores más relaconados con los gastos en prmas de seguros. Comprender las razones por las que se demandan suscrben pólzas de seguro, en especal de seguros de vda, ha sdo uno de los temas de estudo más mportantes desde hace décadas. En la lteratura al respecto esten nvestgacones en matera de seguros de vda no vda teórcas aunque la maoría ncluen aplcacones empírcas. Los resultados obtendos reflejan que esten factores económcos, socales, polítcos, culturales, demográfcos, legslatvos tecnológcos que pueden consderarse sgnfcatvamente determnantes de la demanda de seguros. Damhoer (992) encontró una relacón postva entre los ngresos la demanda de seguros tanto de vda como de no vda. Klock Pfeffer (974) afrman que la demanda de seguros depende de tres factores: polítcos, económcos varables personales. La metodología utlzada para elaborar las seres de PPC puede encontrarse en Comparason en termes réeles des agrégats du SEC. Resultats 994. EUROSTAT, Brussels, 996. 7
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... Durante años la lteratura en matera de seguros ha estado repleta de afrmacones sobre el consumdor de seguros, factores que afectan a la decsón de suscrpcón de pólzas de seguros etc, por lo que se consdera que es un tema que ha captado la atencón de numerosos autores. Además, la maoría de los análss se sustentan en formulacones matemátcas relatvas a aspectos mu concretos de la demanda de seguros como: aversón al resgo demanda determnantes de la demanda teórca su relacón con la utldad esperada estudos empírcos sobre los seguros de vda que analzan la relacón entre el gasto en seguros de vda algunas característcas económcas, socales, polítcas, culturales demográfcas, como por ejemplo los llevados a cabo por Burnett Palmer (984) por Cameron Trved (99) nvestgacones empírcas en seguros no vda sobre determnantes de la oferta la demanda (naconal e nternaconal) de seguros no vda en los que se estuda empírcamente el efecto de las característcas de las famlas sobre la demanda de seguros constatándose que la renta el número de preceptores están relaconadas postvamente con el gasto en seguros del ramo no vda: Outrevlle (990) Grace Skpper (99), por ejemplo aplcacones empírcas tanto al ramo de vda como al de no vda en la msma línea que los anterores estudos menconados destacando la nvestgacón de Showers Shotck (994). Algunos otros estudos analzan específcamente las varacones en la demanda de seguros de vda en dstntos países relaconándolo con factores económcos, demográfcos, soco-culturales legslatvos menconados prevamente. Los ngresos, la tasa de nflacón futura, el número la edad de las personas dependentes que vven en los hogares la urbanzacón son consderados como algunos de las factores económcos tradconales. Muchas de estas varables son determnantes en estudos de seccón cruzada aunque no resultan sgnfcatvos en estudos de seres temporales consderando dstntos países datos agregados. Sólo los 72
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González ngresos aparecen sstemátcamente como factor postvo determnante de las ventas de seguros de vda. S se consderan los ngresos como uno de los factores asocados al consumo de seguros de vda, podría asumrse, a pror, que el gasto en seguros de vda está en funcón de los ngresos. Sn embargo, la medda en la que afectan las varacones en la renta sobre el consumo de dchos seguros no está tan clara. Hakansson (969), Fortune (973) Cambell (980) demuestran que la demanda de seguros de vda está drecta postvamente correlaconada con los ngresos. S éstos aumentan, el gasto en seguros de vda tambén lo hace. Utlzando datos naconales agregados Fortune (973), Beenstock, Dcknson Khajura (986) así como Truett Truett (990) han demostrado que el gasto en prmas de seguros de vda los ngresos naconales están postvamente relaconados. Por tanto, los países con maores nveles de renta son los que demandan suscrben maor número de pólzas de seguros de vda. El trabajo que se presenta consta de cuatro partes. En la prmera se ha epuesto una ntroduccón en la que se consderan varas de las referencas más mportantes que esten en la lteratura sobre el tema. Posterormente, se plantea el modelo econométrco empleado para analzar los datos de panel, dstnguéndose dos modelos: uno de efectos fjos otro de efectos aleatoros. En la tercera parte aparecen los resultados empírcos obtendos consderando el gasto total en seguros así como los modelos separados tanto para los seguros de vda como los no vda. Y, por últmo, antes de la bblografía se sntetzan las prncpales conclusones etraídas en la nvestgacón. 2.- ASPECTOS ECOOMÉTRICOS Para lograr el objetvo deseado se han utlzado datos de panel - combnacón de seres temporales con seccón cruzada-. Para ello, se estmará una regresón con térmno constante dferente para cada ndvduo analzado. Esten dos sstemas para realzarlo: el modelo de efectos fjos el de efectos aleatoros. 73
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... Modelo de efectos fjos. Conocdo tambén como el método de los mínmos cuadrados de varable artfcal. En este caso, la epresón general del modelo a estmar es la sguente: t * α + β t + ut,, t,,t sendo: * α es un escalar que recoge los efectos específcos del -ésmo ndvduo. Es constante en el tempo. β es un vector X K de parámetros que recogen los efectos de las K varables eplcatvas t es a vector K X de varables eplcatvas que varía para cada ndvduo a lo largo del tempo u t es el térmno de error. Se supone que los errores son varables aleatoras déntcamente dstrbudas con meda cero varanza 2 constante de valor σ u. El estmador a utlzar tene la sguente epresón: β ˆ CV T t T t ( )( ) ( )( ) t t t t en donde los paréntess recogen las desvacones de la varable respecto de su meda artmétca. El modelo general anteror puede ser epresado de forma equvalente ntroducendo un térmno constante general -o meda común-, µ, de la forma: t µ + β t + α + ut Dado que µ α son parámetros fjos, sn restrccones adconales, este modelo así defndo es mposble de estmar. Una forma de evtar este nconvenente es la ncorporacón de la sguente restrccón: 74
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González α 0 según la cual, el sentdo dado a cada α sería el de la desvacón del ndvduo -ésmo respecto a la meda común µ. Modelo de efectos aleatoros. Conocdo tambén como modelo de componentes de la varanza -o de componentes del térmno de error-. En este caso, los α se tratan como s fueran varables aleatoras. Es decr, se acepta que el α específco de cada ndvduo no sea una constante sno que pueda varar. De esta forma, el térmno de error, v t, consta de tres componentes: uno asocado al ndvduo, α otro asocado al tempo, λ t otro asocado a los efectos no recogdos en las varables eplcatvas, u t. Por tanto, podemos epresarlo como: v α + λ + u t todos ellos, con meda cero, ndependentes entre sí, con varanza constante no correlaconados con las varables eplcatvas, es decr: E ( α ) E( λ ) E( u ) 0, E( α λ ) E( λ u ) E( α u ) 0 t t t t t t t t 75
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... E E ( α α ) ( λ λ ) t j s σ 0 σ 0 2 α 2 λ s s j j s t s s t s ( u ) E u t js 2 σu s j, t s 0 en cualquer otro caso E S suponemos que λ t 0 ( α ) E( λ ) E( u ) 0 t t t t t t, entonces nos resulta el sguente modelo: ~ X δ ( K + )( K + ) T T T + v,2,..., en donde: ~ X ( e, X ) µ δ β v [ v,..., vt ] v t α + ut cua estmacón ege la utlzacón de mínmos cuadrados generalzados pues los resduos del modelo están correlaconados entre sí al estar α ncludo tanto en v t como en v s t s. En este caso, la epresón del estmador resulta ser la sguente: 76
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González 77 ( )( ) ( )( ) ( ) β µ β I β Q X QX X β CV K b í í MCG MCG MCG ˆ ˆ ˆ ˆ T T ˆ + + ψ + ψ en donde: ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) e e I Q β QX X T b í σ + σ σ Ψ + ψ ψ α T T ˆ T T 2 2 u 2 u Una vez que conocemos los dos sstemas por los cuales se puede estmar nuestro modelo, el problema se centra ahora en elegr uno de ellos. Para dlucdar entre ambos, se puede utlzar el crtero epuesto por Hausman (978). Para este autor, el modelo de efectos fjos puede ser vsto como aquél que es útl para realzar nferencas en la muestra utlzada, mentras que el de efectos aleatoros sería aquél que es útl para realzar nferencas en toda la poblacón. Según este crtero, tenendo en cuenta que el estudo se centra en la relacón entre el PPC el gasto per capta en seguros en 7 países, se ha escogdo el modelo de efectos fjos. A la hora de llevar a cabo la estmacón se ha optado
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... por el modelo que recoge térmno constante común uno específco para cada país, es decr: t µ + β X t + α + u t 7 α 0 3.- RESULTADOS EMPÍRICOS Como se ha ndcado al prncpo del punto, la estmacón se ha realzado utlzando datos de los años 995 a 2000, ambos nclusve, de los 7 países que aparecen en la tabla (Códgos de países). Los datos sobre prmas de seguros para Estados Undos Japón se han obtendo de Sgma, en concreto de los números 4/97, 4/98, 3/99, 7/99, 9/00 6/0. Todos los datos que allí aparecen están epresados en mllones de dólares estadoundenses. Para los datos europeos se han utlzado las memoras del Comté Europeo Asegurador. Dchas cfras se publcan en mllones de ecus de euros, según el año. Las estmacones se han realzado tomando todas las cfras en euros, por lo que se hzo necesara la conversón de los datos de EE.UU. Japón a la moneda únca. Para ello, se tomó como tpo de cambo anual la meda calculada a partr de los datos mensuales que publca el Banco de España en su Boletín estadístco. Por lo que se refere a los datos de poblacón, se han utlzado las cfras del World Populaton Prospect, elaborado por la Dvsón de Poblacón de acones Undas. Por lo que se refere a las cfras de PPC, los datos se han tomado del Eurostat de la Dreccón General II de la Comsón Europea. El análss se ha realzado dstnguéndose entre: gastos en seguros de vda -a partr de ahora SVgastos en seguros de no vda -a partr de ahora, SV- En ambos casos, la restrccón sobre el térmno constante específco de cada país se epresa de la forma: 78
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González α5 7 α 5 sendo α 5 el parámetro correspondente a España, el cual deberá ser calculada una vez que lo haan sdo los otros 6. Estmacón de SV sobre PPC El modelo planteado tene como ecuacón eplcatva: 7 S Vˆ µ + α + βˆ t ˆ ˆ PPCt 5 Del análss de los resduos de la estmacón de esta ecuacón se concluó que era necesara la utlzacón de la transformacón logarítmca tanto en SV como en PPC. Tras ello, el modelo a estmar se epresa de la forma: ln 7 ( S Vˆ ) µ + α + βˆ t ˆ ˆ ln( PPC ) 5 uevamente, del análss de los resduos del modelo se apreca la estenca de observacones anómalas -superores en valor absoluto a 2,5 ˆσ û - para las correspondentes a Itala en 995 996, que se procede a corregr medante la nclusón de varables dumm que denotaremos por ITA95_96 respectvamente. Incorporando esta varable, los resultados fnales de la estmacón son los que aparecen en la tabla 2 (ln(sv) sobre ln(ppc). Coefcentes fnales). El test de Jarque-Bera arroja un valor de 0,78, por lo que aceptamos la hpótess de normaldad en los resduos. De gual forma, al realzar el test de Whte se obtene un valor de,5, por lo que aceptamos que la t 79
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... varanza de los resduos es constante. Por todo ello, podemos consderar que los parámetros de la tabla 2 son los correspondentes al modelo adecuado para recoger la relacón entre SV PPC -realmente, entre ln(sv) ln(ppc)-. Para fnalzar el proceso de estmacón sólo queda por calcular el parámetro ˆα 5, el cual se obtene a partr de la epresón: 7 αˆ 5 αˆ 5 obtenéndose un valor de -0,23566 con una desvacón típca de 0,0606. Estmacón de SV sobre PPC El modelo planteado tene como ecuacón eplcatva: 7 S V ˆ µ + α + βˆ t ˆ ˆ PPCt 5 Al gual que en el caso anteror, del análss de los resduos de la estmacón de esta ecuacón se concluó que tambén era necesara la utlzacón de la transformacón logarítmca tanto en SV como en PPC. Tras ello, el modelo a estmado adoptaba la forma: ln 7 ( S V ˆ ) µ + α + βˆ t ˆ ˆ ln( PPC ) 5 De forma smlar al modelo anteror, del análss de los resduos del modelo se apreca la estenca de observacones anómalas -superores en valor absoluto a 2,5 ˆσ û - para las correspondentes a Franca en 995 996, que se procede a corregr medante la nclusón de una t 80
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González varable dumm que denomnaremos FRA95_96. Incorporando esta varable, los resultados fnales de la estmacón son los que aparecen en la tabla 3 (ln(sv) sobre ln(ppc). Coefcentes fnales). Al aplcar el test de Jarque-Bera se obtene un valor de 2,07, por lo que aceptamos la hpótess de normaldad en los resduos. De forma smlar, al realzar el test de Whte se obtene un valor de,27, por lo que aceptamos que la varanza de los resduos es constante. Por todo ello, podemos consderar que los parámetros de la tabla 3 son los correspondentes al modelo adecuado para recoger la relacón entre SV PPC -realmente, al gual que en el modelo anteror, entre ln(sv) ln(ppc)-. Para conclur el proceso de estmacón sólo queda por calcular el parámetro ˆα 5, el cual se obtene de gual forma que en el proceso de estmacón anteror, obtenéndose para este parámetro un valor de -0,2378 con una desvacón típca de 0,06999. 4.- COCLUSIOES Los prncpales resultados que se dervan de este estudo se pueden resumr como sgue: ) En ambos casos, SV SV, PPC nflue postvamente sobre el gasto en ellos. Sn embargo, la ntensdad con que PPC afecta al gasto es dstnta. Así, SV se muestra mucho más sensble que SV: la elastcdad de SV respecto del PPC es de 2,55 frente a 0,85 en el caso de SV. 2) S nos atenemos a los valores de los α específcos de cada país, encontramos que la muestra analzada puede ser dvdda en varos bloques, dstnguendo entre: países con mu alto nvel de aseguramento: aquéllos con un α >0,50. países con alto nvel de aseguramento: aquéllos con un α entre 0 0,50. 8
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... países con bajo nvel de aseguramento: aquéllos con un α entre -0,50 0. países con mu bajo nvel de aseguramento: aquéllos con un α <-0,50 Tenendo en cuenta la dstncón entre vda no vda los resultados de las estmacones epuestas en las tablas 2 3, la stuacón de la muestra podría sntetzarse en la tabla 4 (Ordenacón de países según coefcentes): A la vsta de la ctada tabla podemos resaltar que: a) Este un conjunto de países con un elevado nvel de aseguramento tanto en vda como en no vda (Luemburgo, Japón, Reno Undo, Franca Holanda). b) Resulta llamatva la poscón de EE.UU. con unos nveles ecepconalmente bajos en seguros de vda pero mu altos en no vda. Ello se debe, sn duda, a la pecular stuacón de las prestacones socales de los seguros médcos prvados en aquel país. c) Fnalmente, destaca el pobre desarrollo del mercado asegurador en los países medterráneos, s ben es certo que este aspecto es susceptble de matzacón en el caso talano pues presenta un fortísmo crecmento del 303% en seguros de vda durante perodo analzado. 82
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González Tabla : Códgos de países CÓDIGO PAÍS OMBRE ABREVIADO Alemana ALE 2 Austra AUS 3 Bélgca BEL 4 Dnamarca DI 5 España ESP 6 Fnlanda FI 7 Franca FRA 8 Greca GRE 9 Holanda HOL 0 Irlanda IRL Itala ITA 2 Japón JAP 3 Luemburgo LUX 4 Portugal POR 5 Sueca SUE 6 Reno Undo UK 7 Estados Undos USA Tabla 2: ln(sv) sobre ln(ppc). Coefcentes fnales Varable Coefcente Desvacón estándar Estadístco t µ -8,59007,42480-3,0537 ALE -0,34645 0,052826-6,55840 AUS -0,638069 0,053408 -,94697 BEL -0,283250 0,053207-5,323530 DI -0,078337 0,055525 -,40855 FI 0,6078 0,053500,34923 FRA 0,450635 0,053024 8,498762 GRE -,052893 0,084463-2,4657 HOL 0,3284 0,053542 2,48065 IRL 0,098700 0,052795,869498 ITA -0,542077 0,063980-8,472622 JAP 0,930263 0,054446 7,0862 LUX 0,956529 0,0959 0,49294 POR -0,2694 0,075285-2,88223 SUE 0,320 0,053034 2,48984 UK 0,768658 0,053233 4,43942 USA -0,68366 0,073558-9,287493 L(PPC) 2,546588 0,43092 7,79684 ITA95_96-0,547847 0,6866-4,6878 83
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... 2 R σˆ uˆ 0,985 0,33 Tabla 3: ln(sv) sobre ln(ppc). Coefcentes fnales Varable Coefcente Desvacón estándar Estadístco t µ -2,2485 0,70407-2,990984 ALE 0,38802 0,02659 4,63505 AUS 0,24382 0,02683 9,093369 BEL 0,06738 0,02672 3,995900 DI 0,23727 0,027870 4,439423 FI -0,328428 0,026843-2,23523 FRA 0,56603 0,032096 4,879220 GRE -,4570 0,04299-34,5292 HOL 0,402464 0,026880 4,97272 IRL -0,075565 0,026503-2,85242 ITA -0,303239 0,026566 -,4454 JAP 0,88757 0,027332 6,90644 LUX 0,530672 0,04560,63490 POR -0,43959 0,037637 -,66830 SUE -0,36739 0,02665-5,37646 UK 0,355957 0,02672 3,32558 USA 0,474577 0,036847 2,87980 L(PPC) 0,850443 0,07382,9400 FRA95_96 0,246239 0,058299 4,223724 2 R σˆ uˆ 0,99 0,066 84
Irene Albarrán Lozano Pablo Alonso González Tabla 4: Ordenacón de países según coefcentes V I D A MUY ALTO ALTO BAJO MUY BAJO O VIDA MUY ALTO ALTO BAJO MUY BAJO LUX JAP UK FI FRA SUE HOL IRL DI POR BEL ESP ALE AUS USA ITA GRE BIBLIOGRAFIA Burnett, J.J. Palmer, B.A. (984), Eamnng lfe nsurance ownershp through demographc and pscho graphc characterstcs, Journal of Rsk and Insurance, 3, 453-467. Cambell, R.A. (980), The demand for lfe nsurance: an applcaton of the economcs of uncertant, Journal of Fnance, 35, 55-72. Cameron, R.A. Trved, P.K. (99), The role of ncome and health rsk n the choce of health nsurance evdence from Australa, Journal of Publc Economcs, 45, -28. Damhoer, K.B. (992), A cross-countr analss of the determnants of lfe and non-lfe nsurance suppl and demand, Doctoral Dssertaton, Georga State Unverst. EUROSTAT, (996), Comparason en termes réeles des agrégats du SEC. Resultats 994, Brussels. Fortune, P. (973), A theor of optmal lfe nsurance: developments and tests, Journal of Fnance, 27, 587-600. Grace, M.F. Skpper, H.D. (99), An analss of the demand and suppl determnants for non-lfe nsurance nternatonall, Workng paper 9-5, Georga State Unverst. Hakansson,.H. (969), Optmal nvestment and consumpton strateges under rsk and uncertan lfetme and nsurance, Internatonal Economc Revew, 0, 443-466. 85
Estmacón medante datos de panel de la nfluenca del poder adqustvo sobre... Hausman, J.A. (978), Specfcaton tests n Econometrcs, Econometrca, 46, 25-7. Hausman, J.A. (979), Attrton bas n epermental and panel data: The gar ncome mantenance eperment, Econometrca, 47, 455-73. Hsao, C. (986), Analss of panel data, Cambrdge Unverst Press. Km, D. (989), The determnants of lfe nsurance growth n developng countres wth partcular references to the Republc of Korea, Doctoral Dssertaton, Georga State Unverst. Km, K. (992), Internatonal analss of lfe nsurance consumpton, Doctoral Dssertaton, Unverst of Georga. Klock, D.R. and Pfeffer, I. (974), Perspectves on nsurance, Prentce-Hall, Inc. Mazoder, P. Trognon, A.(978), Heteroskedastct and stratfcaton n error component models, Annales de l ISEE, 30-, 45-82. Outrevlle, J.F. (990), The economc sgnfcant of nsurance markets n developng countres, Journal of Rsk and Insurance, 50, 3, 487-498. Outrevlle, J.F. (996), Lfe nsurance markets n developng countres, Journal of Rsk and Insurance, 63, 2, 263-278. Sgma (200), World nsurance n 2000: another boom ear for lfe nsurance: return to normal growth for non-lfe nsurance, Swss Re, Report nº 6/2000. Showers, U.E. Shotck, J.A. (994), The effects of household characterstcs on demand for nsurance: a Tobt analss, Journal of Rsk and Insurance, 6, 3, 492-502. Wansbeek, T.J. Kapten, A. (982), A class of decompostons of the varance-covarance matr of a generalzed error components model, Econometrca, 50, 73-24. Wasow, B. (986), Determnants of nsurance penetraton: A crosscountr analss, ew York Unverst Press. 86