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자동차보험 손해 진전 계수 예측력 향상 방식에 관한 연구

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dc.contributor.author김명준-
dc.contributor.author한소율-
dc.contributor.author김영화-
dc.date.available2019-03-08T11:37:02Z-
dc.date.issued2017-02-
dc.identifier.issn1229-2354-
dc.identifier.urihttps://scholarworks.bwise.kr/cau/handle/2019.sw.cau/5990-
dc.description.abstract자동차 사고 발생에 의한 손해 규모는 사고 시점에 결정되는 사항이 아니며 시간 경과에 따라 그 규모가 변하는 특성을 가지고 있다. 이는 치료의 장기화 뿐만 아니라, 물가상승, 정책의 변화 등과 같은 이유로 지급기준이 변경되는 것에 기인한다. 기존의 연구가 사고 추세 예측 방법에 관심이 집중되는 것에 비하여 추세 연구의 근간이 되는 손해 데이터의 추정과 관련된 연구는 미미한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하여 추세 예측의 근간이 되는 최종 손해 수준을 합리적으로 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 자동차 보험에는 물적 담보와 인적 담보가 존재하며, 본 논문에서는 손해 규모의 변동이 상대적으로 크게 발생하는 인적 담보 중 하나인 대인 담보를 분석 대상으로 하며, 시간이 경과함에 따라 변화하는 누적 손해 자료를 사용하여 최종 손해 규모 수준을 적정하게 추정하는 방식 제안을 목적으로 한다. 또한 실증 자료 분석을 통하여 본 논문에서 제안하는 모형과 현재 보험회사 현업에서 사용하는 방식을 비교함으로써 추정 방식의 적합성과 효용성 검정을 실시하여 제시하였다.-
dc.description.abstractLoss amount due to car accidents is not finalized at the time of accident and has characteristics of change as time passes away. Not only treatment extension and inflation, policy change affect the payment standard. Previous studies were relatively focused on the accident trend prediction and insignificant interest was given to the proper loss amount estimation which is foundation of the trend prediction. The study compensates the biased interests and proposes the reasonable methodology of ultimate loss estimation. Auto insurance coverages consist of property and bodily damages and this study works with bodily liability coverage which has relatively large fluctuation. Using the cumulative loss amount changed by the time, the precise estimation method is suggested. Also through the real data analysis result, the properness and effectiveness of suggested model will be proved by comparison with currently used method by business field.-
dc.format.extent15-
dc.language한국어-
dc.language.isoKOR-
dc.publisher한국자료분석학회-
dc.title자동차보험 손해 진전 계수 예측력 향상 방식에 관한 연구-
dc.title.alternativeResearch for the Predictability Enhancement of Loss Development Factor in Auto Insurance-
dc.typeArticle-
dc.identifier.doi10.37727/jkdas.2017.19.1.239-
dc.identifier.bibliographicCitationJournal of The Korean Data Analysis Society, v.19, no.1, pp 239 - 253-
dc.identifier.kciidART002198341-
dc.description.isOpenAccessY-
dc.citation.endPage253-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage239-
dc.citation.titleJournal of The Korean Data Analysis Society-
dc.citation.volume19-
dc.publisher.location대한민국-
dc.subject.keywordAuthorLoss development factor-
dc.subject.keywordAuthorloss amount-
dc.subject.keywordAuthorrun-off triangle-
dc.subject.keywordAuthortrend prediction-
dc.subject.keywordAuthor손해액-
dc.subject.keywordAuthor손해 진전 계수-
dc.subject.keywordAuthor추세 예측-
dc.subject.keywordAuthorrun-off triangle-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
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경영경제대학 (응용통계학과)
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