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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국리스크관리학회 리스크 관리연구 리스크 관리연구 제20권 제2호
발행연도
2009.1
수록면
17 - 58 (42page)

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본 연구에서는 개인신용정보와 개인용자동차보험 사고발생확률 및 손해율 사이의 상관관계를 살펴보았다. 또한 이를 근거로 보험정보와 개인신용정보를 활용한 자동차보험 사고확률 및 손해율 예측모형을 개발하고, 다양한 관점에서 모형의 성능을 비교 분석하였다. 이를 위해 국내에서는 처음으로 대형 손해보험사의 개인용자동차보험 데이터와 국내 최대의 개인신용정보를 보유한 신용정보회사의 데이터를 각각 활용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인의 신용등급(1-10등급)과 보험사고(사고빈도 및 손해율)와의 관계를 살펴본 결과, 개인용자동차보험의 경우 이들 사이에 매우 밀접한 상관관계가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개별 신용정보와 보험사고 사이의 상관성 분석을 통해 개별 신용정보가 보험사고(사고빈도 및 손해율)에 미치는 영향을 살펴본 결과, 전반적으로 밀접한 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 셋째, 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 순수 보험정보만을 이용한 모형1과 모형1에 비우량 신용정보를 추가로 고려한 모형2, 모형2에 우량 신용정보까지 고려한 모형3을 각각 개발한 후, 모형별 적중률과 승인율에 따른 보험사고발생확률 및 손해율을 종합적으로 비교분석하였다. 분석결과에 의하면, 순수보험정보만 고려한 경우보다는 비우량 신용정보를 추가로 고려한 모형의 예측력이 좀 더 우수하며, 여기에 우량 신용정보까지 추가 반영할 경우 모형의 예측력이 가장 우수하였다.
#개인신용정보 #사고발생확률 #손해율 #적중률 #승인율 #personal credit information #probability of loss #loss ratio #hit ratio #acceptance rate

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참고문헌 (5)

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/ 2008 / 신용별 보험가입 차등화 꿈틀 / 한국금융신문 google schola Conning / 2001 / Insurance Scoring in Personal Automobile Insurance Breaking the Silence google schola Fair Trade Commission / 2007 / Credit-based Insurance Score: Impacts on Consumers of Automobile Insurance / United States Congress google schola Monaghan, James E / 2002 / The Impact of Personal Credit History on Loss Performance in Personal Lines, The Use of Credit History for Personal Lines of Insurance: Report to the NAIC google schola Wu, Cheng-Sheng Peter / 2003 / Does Credit Score Really Explain Insurance Losses? : Multivariate Analysis from Data Mining Point of View / Deloitte & Touche LLP google schola

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