제로팽창 모형을 이용한 보험데이터 분석A Zero-Inflated Model for Insurance Data
- Other Titles
- A Zero-Inflated Model for Insurance Data
- Authors
- 최종후; 고인미; 전수영
- Issue Date
- 2011
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 계수데이터; 과대산포; 제로팽창 모형; 보험보장.; Count data; overdispersion; zero-inflated model; insurance coverage.
- Citation
- 응용통계연구, v.24, no.3, pp.485 - 494
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 24
- Number
- 3
- Start Page
- 485
- End Page
- 494
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/114122
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 계수(Count) 데이터는 반응변수가 음이 아닌 계수로, 자동차 사고건수나 지진이 일어난 횟수, 보험처리 발생건수 등을 말한다. 이런 경우에는 주로 포아송 회귀모형을 사용하지만, 평균과 분산이 동일한 경우만 이용될 수 있다는 제약이 따른다. 실증적 자료에서는 그룹 간 이질성으로 인해 분산이 매우 큰 과대산포(Overdispersion) 현상을 볼 수 있는데, 이를 무시할 경우 회귀계수나 표준오차가 편의되는 현상이 발생한다.
보험은 보장성 개념이 강하기 때문에 실제로 보험처리가 발생하지 않는 경우가 많아, 보험처리 건수에 `0'값이 있을 수 있다. 본 논문에서는 `0'값이 많은 자료의 분석을 위해 제로팽창 모형(Zero-Inflated Model)을 고려하고, 여러 모형들의 효율성을 실증자료를 통하여 비교하였다. 실증 자료 분석 결과, 과대산포와 제로팽창 현상이 존재하는 자료에서 제로팽창 음이항 모형(Zero-Inflated Negative Binomial Regression Model)이 가장 효율적인 모형임을 보여 주었다.
- Files in This Item
- There are no files associated with this item.
- Appears in
Collections - College of Public Policy > Division of Big Data Science > 1. Journal Articles
- Graduate School > Department of Applied Statistics > 1. Journal Articles
Items in ScholarWorks are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.