Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.73-80
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2011
본 연구의 목적은 상품판매 비중과 금리가 해약률에 미치는 영향을 분석하는데 있다. 본 연구의 동인은 최근 국제회계기준 및 현금흐름방식의 도입으로 해약률과 관련된 이슈가 중요해지고 있는데서 찾을 수 있다. 패널자료를 적용하여 고정효과모형 및 확률효과모형을 추정하고 하우스만 검정으로 모형을 선택하는 분석방법을 사용한다. 분석 결과 첫째, 확률효과모형이 선택되었으며, 상품 포트폴리오 중 저축성 보험, 질병보험, 사망보험의 구성비가 높고, 금리가 높을수록 해약률이 상승하는 것으로 나타나고 있다. 둘째, 건강보험이나 변액보험의 상품비중이 높을수록 해약률은 감소하는 결과를 보이고 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.85-102
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2009
전통적인 생명보험 상품뿐만 아니라 최근에 많이 판매가 이루어지고 있는 변액연금에 이르기까지 보험료와 준비금의 계산 및 리스크 관리에 다중탈퇴율이 많이 사용된다. 보험의 탈퇴현상은 특정 연령에서 1년이내 임의 시점에 탈퇴가 발생할 확률을 필요로 하므로 이러한 현상을 나타내는 소수연령 (Fractional Age)에 대한 분포의 가정이 탈퇴율의 계산에 필수적인 요소이다. Lee (2008b)는 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로의 전환 공식을 UDD 가정대신에 탈퇴 원인별 동일한 소수연령 분포을 이용하여 유도하였다. 본 논문에서는 탈퇴 원인별로 소수연령 분포가 상이한 가정에서 절대탈퇴율에서 다중탈퇴율로의 전환 공식을 유도한다. 특히 해약률의 경우 해약 발생을 연속적이지 않고 이산적으로 다루는 경우가 실무에서 많으므로 사망 또는 장애의 발생과 다른 형태인 계단형 소수연령 분포함수가 필요하여 상이한 소수연령 분포에서 다중탈퇴율을 계산하는 공식을 제시한다. 또한 유도된 공식을 이용하여 적립금과 최소보증액의 수준에 따라서 달라지는 변액연금의 해약 현상을 반영하기 위하여 동적해약률(dynamic lapse rate)이 적용된 다중탈퇴율의 전환 과정을 설명한다.
본 연구는 2012년부터 2014년까지 국민연금 임의가입자의 계약자 및 계약특성이 해약 행동에 미치는 효과를 로지스틱 회귀모형을 사용하여 분석하였다. 첫째, 남성이 여성보다 탈퇴 오즈가 낮으며 신규가입자 집단에서는 더 큰 차이를 보인다. 둘째, 연령이 증가함에 따라 탈퇴 오즈는 증가하다가 감소하는 특징을 보인다. 셋째, 예상 수익비의 증가는 탈퇴 행동을 억제하는 것으로 나타났다. 넷째, 2013년 국민연금과 기초연금 간 연계 안 발표 결과 전년도에 비해 탈퇴 오즈가 증가하였고 신규가입자 집단에서는 그 크기가 더 크게 나타났다. 다섯째, 17개 광역시 도를 기준으로 광역시 단위에 거주하는, 도시지역 가입자의 탈퇴 오즈가 낮은 것으로 나타났다. 한편, 가입기간과 기준소득 월액과 같은 계약특성의 경우, 탈퇴 오즈에 미치는 영향은 유의미하지만 크기는 작게 나타났다. 본 연구는 향후 임의가입자 유형별 관리방안에 대한 아이디어를 제시하고 특히 예상 수익비의 변화가 해약률에 미치는 영향을 예측할 수 있음을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.737-753
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2013
금리변동형 보험상품은 시장금리에 연동하여 이자율 (공시이율)을 적용하는 보험상품이지만, 시장금리의 하락시에도 해약환급금의 이자율을 보증하기 위해 최저보증이율을 설정하도록 하고 있다. 즉, 공시이율이 계약할 당시 설정한 최저보증이율을 하회할 경우 보험사는 공시이율과 최저보증이율 중에 큰 금액으로 책임준비금을 적립하고 계약자가 보험계약을 해지할 경우 해약환급금을 지급해야 한다. 이러한 이자율 보증옵션은 시장금리가 하락하는 최근의 저금리 기조에서 생명보험회사의 손익을 악화시키는 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 현재의 저금리 상황과 이자율 보증옵션 적용방식 현황을 살펴보고, 금리변동형 종신보험과 금리변동형 연금보험의 이차손익 구조 및 이자율 보증옵션의 가치와 리스크를 분석한다. 그리고, 이자율 보증옵션의 분석 결과를 토대로 시장이율과 최저보증이율의 금리차와 이차손익과의 관계에 대한 시사점을 제시한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.723-736
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2013
해약율의 추정은 최근 보험제도의 변화 (국제회계기준의 도입에 따른 현금흐름방식의 가격산출체계 시행, 무해약환급금 보험상품의 판매 허용 등)에 따라 보험료의 결정과 손익분석 그리고 리스크 관리 등에 있어서 중요한 요소로 부각되고 있다. 특히, 변액연금은 최저보증옵션으로 인하여 보험계약자의 해약요소가 중요시되고 다른 보험 상품에 비해 복잡하므로 차별성 있는 통계모형의 선택과 분석이 필요하다. 기존의 해약률 연구는 실태분석 또는 회귀분석을 위주로 모형화하는 것에 초점이 맞추어져 있었으나 본 연구에서는 변액연금 계약과 관련된 여러 변수와 최저보증옵션을 반영하기 위하여 생존분석기법 중 하나인 Cox 비례위험모형을 이용하여 해지율을 추정하였다. 변액연금 해지율에 영향을 미치는 주요변수로는 납입방법, 보험료, 보험기간 대비 유지기간, 계약자적립금 대비 최소보증금, 계약자연령이 있으며 본 연구에서는 이에 관하여 분석해보았다.
e-Learning 시장은 급속도로 성장할 잠재력을 가지고 있는 반면 이와 관련한 정책적 제도는 아직까지 미흡한 실정이다. e-Learning 서비스를 이용하는 소비자들은 상대적으로 저연령의 특징을 가지고 있으며, 기존 사교육인 학원 등과 병행하여 이용되고 있고, 지출비용은 평균 4만원 정도로 나타났다. e-Learning 이용경험자들은 비교적 만족하고 있으나 계약 및 해약과정, 이용요금 분야에서는 상대적으로 만족 수준이 낮았다. 특히, e-Learning을 이용함에 있어서 소비자의 과거 피해경험 여부가 소비자의 만족도에 상당한 영향을 주고 있는 것으로 분석되어 e-Learning 사업자들의 소비자보호가 상당히 중요한 요인으로 대두되고 있음을 보여 주었다.
거제도 남동 해안지역의 한려해상국립공원 보호구역에서 해상자원의 보존을 위한 기초자료를 확보하고자 거제도 일운면 예구리, 남부면 다대리 및 남부면 저구리 해얀지역에서 1999년 6월부터 2000년 3월까지 어류상 조사를 실시하였다. 조사를 통하여 확인된 어류는 총 16목 47목 69속 85 종 2, 789개체가 채집되었으며, 45종이 출현한 농어목(Perciformes), 10종씩 출현한 가자미목 (Pleuronectiformes) 및 횟대목(Scorpaseniformes)의대부분 저서생활을 하는 어류가 주로 채집되었다. 전체 조사기간 동안 가장 만하은 개체가수가 채집된 어류를 줄비늘치(Coelorhyncus multispinulosus) 458개체(16.4%)로 확인되었고 칠서대(Cynoglossus interruptus) 384개채(13.8%), 노랑촉수(Upeneus bensasi) 285개체(10.2%) 등의 순 이었다. 조사시간 6월에 가장 다양하고 풍부한 어류가 채집되었다.
Objectives : This study was designed to evaluate the effects of Tokoro Rhizoma pharmat $KI_{10}$ in nephritis induced by lipopolysaccharide(LPS) in rat. Methods : Rats were divided into 4 groups and 3 groups(LPS, saline, Tokoro Rhizoma pharmacopuncture(TR-P) group) were injected LPS to induce nephritis. TR-P group was treated with TR at $KI_{10}$ three times for a week, saline group with normal saline. To evaluate the effects of TR at $KI_{10}$ on nephritis in rats, white blood cell(WBC), neutrophil in blood, creatinine, cytokine-induced neutrophil chemoattractant-1(CINC-1) in serum and urinary volume, creatinine in urine, renal myeloperoxidase(MPO) were measured and renal tissue was analyzed. Results : TR-P group significantly reduced WBC, neutrophil in blood, creatinine, CINC-1 in serum, creatinine in urine and renal MPO than LPS group. TR-P group increased urinary volume but, not significant. Conclusion : TR at $KI_{10}$ has a therapeutic effect on nephritis in LPS stimulated rat. Therefore, it is suggested that TR at $KI_{10}$ may be an useful therapeutics for nephritis in clinical field after further researches.
최근 우리 나라는 금융환경의 변화가 진전됨에 따라 보험산업에도 변화가 일어나기 시작했다. 이에 따라 보험산업은 지급능력 및 수익성에 관심을 갖게 되었다. 이에 본 연구에서는 국내 생명보험회사의 투자수익율이 재무제표에 나타난 요인에 의해 어떻게 결정되는가를 살펴봄으로써 수익률 결정요인을 찾는데 있다. 본 연구에서 사용한 자료는 생명보험회사 33개사 중에서 외국사를 제외한 29개사를 선택하여 수집하였다. 분석 기간은 1989년부터 1996년까지이며, 생명보험회사는 기존사, 지방사, 내국사, 합작사로 구분하였다. 분석결과, 시차별 분석에서는 결정계수가 기간이 짧을수록 높게 나타났고 예측된 부호는 잉여금, 사업비율이 반대로 나타났다. 그룹별 분석에서는 기존사, 내국사, 지방사, 합작사의 모델이 각각 유의수준 5%에서 유의하였고 결정계수는 높게 나타났다. 예측부호는 자산증가율과 사업비율, 수입보험료 증가율(기존사 제외), 부채/자본비율(기존사 제외)이 일치하지 않았다. 경영평가제도에 의한 분석에서는 결정계수가 높은 편이며, 유의수준 5%에서 유의하였다. 자본증가율은 예측된 부호와 일치하나 영향력이 거의 없는 것으로 나타났다. 유동성 비율은 신설사(내국사, 지방사, 합작사)가 예측부호와 반대의 경우로 나타났다. 또한 총자산은 투자수익율과 규모에 의해 결정되지 않은 것으로 나타났다. 모집인은 투자수익율에 유의적이나 직접적인 투자요인이 아닌 것으로 분석되었다. 기존연구와 비교해 볼 때, 한국 생명보험회사의 잉여금과 효력상실 해약율은 기존연구 모형과 예측부호가 일치하나 나머지 변수는 그룹간 다소 상이하게 나타났다. 결론적으로 본 연구의 분석 결과, 예측부호는 다소 차이가 있는 것으로 나타났고, 유의적인 변수는 없는 것으로 분석된다.
Purpose The purpose of this study is to implement a optimal machine learning model about the cancellation prediction performance in car sales business. It is to apply the data set of accumulated contract, cancellation, and sales information in sales support system(SFA) which is commonly used for sales, customers and inventory management by imported car dealers, to several machine learning models and predict performance of cancellation. Design/methodology/approach This study extracts 29,073 contracts, cancellations, and sales data from 2015 to 2020 accumulated in the sales support system(SFA) for imported car dealers and uses the analysis program Python Jupiter notebook in order to perform data pre-processing, verification, and modeling that is applying and learning to Machine learning model after then the final result was predicted using new data. Findings This study confirmed that cancellation prediction is possible by applying car purchase contract information to machine learning models. It proved the possibility of developing and utilizing a generalized predictive model by using data of imported car sales system with machine learning technology. It can reduce and prevent the sales failure as caring the potential lost customer intensively and it lead to increase sales revenue by predicting the cancellation possibility of individual customers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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