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시계열 회귀모형에 근거한 자동차 보험료 추정
Estimating Automobile Insurance Premiums Based on Time Series Regression 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.26 no.2, 2013년, pp.237 - 252  

김영화 (중앙대학교 응용통계학과) ,  박원서 (중앙대학교 대학원 통계학과)

초록
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보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

An estimation model for premiums and components is essential to determine reasonable insurance premiums. In this study, we introduce diverse models for the estimation of property damage premiums(premium, depth and frequency) that include a regression model using a dummy variable, additive independen...

주제어

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
보험료란 무엇인가? 자동차 보험계약은 보험사업자와 보험계약자 사이에 이루어진 계약으로서, 피보험자의 위험에 대하여 미리 정한 조건하에서 보험금을 계약자에게 지급하고 그 대가로 보험계약자는 본인의 상황에 맞는 보험료를 납입하는 것을 그 내용으로 한다. 이때 보험료란 보험회사에서 판매하는 ‘보험’이라는 상품의 가격이다. 보험료가 너무 낮게 산정되면 보험회사가 손해를 보게 되고, 반대로 너무 높게 산정되면 보험사 또는 전체 보험업계에 지나치게 많은 이익이 발생하고 전체 보험료의 인상은 물가인상에 영향을 미치게 되어 보험 감독기관에서도 보험료 수준에 특별한 관심을 가지고 있기 때문에 적정한 보험료를 책정하는 것이 매우 중요하다.
계절요인을 분석 모형 내에 반영하는 시계열 회귀분석의 방법으로 어떤 것이 있는가? 시계열 분석에서 계절요인을 분석 모형 내에 반영하기 위하여 계절요인의 변동을 시간의 변화에도 일정하게 변동량을 유지하는 고정 계절변동과 시간이 변화함에 따라 증가하는 확산 계절변동의 두 가지 형태로 가정한다. 이러한 계절요인을 반영하는 시계열 회귀분석의 방법으로 가변수를 이용하는 방법이 있다. 시계열 zt가 고정계절변동의 형태를 가지고 있는 경우 다음과 같은 형태의 모형을 생각할 수 있다.
적정한 보험료를 책정하는 것이 중요한 이유는 무엇인가? 이때 보험료란 보험회사에서 판매하는 ‘보험’이라는 상품의 가격이다. 보험료가 너무 낮게 산정되면 보험회사가 손해를 보게 되고, 반대로 너무 높게 산정되면 보험사 또는 전체 보험업계에 지나치게 많은 이익이 발생하고 전체 보험료의 인상은 물가인상에 영향을 미치게 되어 보험 감독기관에서도 보험료 수준에 특별한 관심을 가지고 있기 때문에 적정한 보험료를 책정하는 것이 매우 중요하다. 보험료는 심도(depth)와 빈도(frequency)의 곱으로 나타낼 수 있으며, 여기서 심도란 사고건당 피해액을 말하며 빈도란 사건발생률로 기간에 유효한 계약건수 중 사고건수의 비율을 말한다.
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참고문헌 (11)

  1. Box, G. E. P and Tiao, G. C. (1975). Intervention analysis with applications to economic and environmental problems, Journal of the American Statistical Association, 65, 70-79. 

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  9. Ljung, G. and Box, G. (1979). On a measure of lack of fit in time series models, Biometrika, 66, 265-270. 

  10. Park, Y. and Kim, K. (2003). Time Series Analysis I using SAS/ETS, Free Academy, Seoul. 

  11. Park, Y. and Song, S. (1998). Economic Data Analysis using SAS/ETS, Jeong-Il press, Seoul. 

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