Stopping Rule을 이용한 자동차보험 위험집단 구분 및 적정 손해 수준 추정
Risk Segmentation and Optimal Estimation Using Stopping Rule in Auto Insurance
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초록
보험료를 결정하는 과정에서 성별과 같은 변수의 경우 구분 단위가 명확해 리스크를 추정하는 단위의 설정이 필요 없으나, 연령 변수와 같은 연속형 변수의 경우 구분 단위의 범위가 넓을 뿐만 아니라, 구분 단위를 결정하는 기준도 명확하지 않다. 1세 단위로 세분화해 손해 수준을 추정하는 경우, 해당 연령에 포함되는 고객의 수가 제한적이어서 추정된 리스크에 대한 신뢰성이 담보되기 어렵다. 또한 연령은 시간적 흐름에 따라 자연적으로 증가하는 속성을 가진 변수로 구분 단위를 결정하는 데 있어 순서의 개념이 고려되어야 하는 특징을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 연령 변수가 갖는 특징을 고려하여 이를 그룹화하는 효과적인 방법을 제안한다. 기존에 활용되고 있는 다양한 방법과 함께 연령의 순서적 개념을 고려하여 본 논문에서 새롭게 제안하는 ʻStopping Ruleʼ을 설명하고, 실제 데이터를 이용해 각 방법을 비교, 분석하였다. 실증 자료 분석을 통해 본 논문이 제안하는 Stopping Rule 방식의 적정성과 효율성을 증명한다.
Abstract
For the insurance pricing, variable selection which has different risk pattern and grouping for risk estimation should be considered first. Since a variable, such as gender, is an obvious classification measure, it is not appropriate for considering one of grouping criteria. However, an age variable has a wide range and the criteria for its grouping is ambiguous. Considering each age for risk estimation makes a credibility issue due to the number of customer in each cell. Moreover, the age variable has its unique characteristics that is depending on time and the order for the grouping should be reflected. In this research, the most effective way for the age variable grouping is proposed by considering the variable characteristics. More precisely, various grouping methods currently applied and new method 'The Stopping Rule' will be introduced. Using real insurance data, analysis results are given to compare the performance and also be shown that the properness and effectiveness of the proposed grouping method, ‘The Stopping Rule’.
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