自用小客车窃盗损失险从人因素之探讨AStudyoftheDrivingFactors.PPT

2005/5/28 自用小客車竊盜險從人因素之探討A Study of the Personal Factors for the Private Passenger Automobile Burglary Insurance 洪介偉* 趙相婷** 第一章 緒論 研究背景 車險為產險公司主要業務來源 汽車失竊率上升，投保車險需求增加 汽車竊盜犯罪手法多樣化，及謊報車輛失竊詐領保險理賠等，使產險業經營困難。 研究動機 加入WTO並配合產險費率自由化政策實施 德國於1994年廢除保險商品、費率、保單條款等事前核准制。 瑞士於1989年進行各項政策逐步開放產險市場。 台灣現行的汽車保險費率規章，自用小客車竊盜損失險的保險費率僅考量從車因素 ， (包括被保險汽車製造年度之重置價值、基本保費、被保險汽車製造年度及費率代號係數。) ，而不考慮從人因素。在探討自用小客車竊盜損失險之費率是否應考量從人因素之前，首先需確定從人因素是否會影響自用小客車竊盜損失險的出險。  研究目的 利用投保與出險歷史資料進行實證分析，以探討投保人之從人因素是否會影響自用小客車竊盜損失險的出險。 第二章 文獻回顧 國外文獻 Ronald and Edmond (1982) 年齡、性別、地區 Rosenberg (1992) 年齡、性別、婚姻狀況、地區、駕駛紀錄、駕駛行為 對個別駕駛之疏忽成本反映於保費 Hunter (1992) 反對使用性別、婚姻狀況、年齡、地區 國內文獻 彭榮山 (2001)、賴政治 (2002) 性別、年齡、是否續保、賠款係數、車齡、保險金額 性別、理賠次數、保費，對理賠因素有正向關係。婚姻與理賠因素為負向關係 李國忠 (2002) 性別、地區、駕駛人、險種、車種、製造年度、汽缸數、廠牌、酗酒險 翁永富 (2002) 性別、年齡、婚姻狀況、排氣量、車價、車輛種類 周志諺 (2002) 車齡、出險紀錄、起保年份、排氣量、地區、車體險形式等因素對於車體險之出險率有顯著性影響 第三章 實證資料與研究方法 實證資料 資料來源 : 台灣某產物保險公司 研究對象 : 投保自用小客車竊盜損失險 之被保險人為研究對象 研究期間: 1999~2003年11月 資料內容 收集474,972筆資料， 每筆資料包含 被保險人之年齡、性別、 婚姻狀況、居住地區， 被保險汽車之簽單年份、 排氣量、自負額比率。 資料處理 對於整車失竊之定義： 採用汽車竊盜損失險條款中對於全損之認定，包括實際全損，或修理費用達保險金額扣除折舊率後數額達四分之三以上的推定全損。 在本研究之實證分析中，以 時即推估為「整車失竊」。 資料篩選 整車失竊資料篩選條件： 1) 自用小客車之車齡在三年以下 2) 賠率為0.75以上 共得觀察值833筆。 相對於上述整車失竊資料， 對車齡在三年以下，賠率為0的未出險觀察值， 隨機抽取833筆作為「對照資料」， 定義為未出險之資料。 樣本資料 合併上述失竊出險和未出險的資料共1666筆觀察值作為樣本進行後續之研究分析。 變數設定 依變數 1999~2003年之出險紀錄 自變數 年齡、性別、婚姻狀況、居住地區、 排氣量、自負額比率、廠牌、車價。 變數說明 年齡:20~24；25~29；30~34； 35~39；40~44；45~49； 50~54；55~59；60以上 地區:台北縣市；高雄縣市； 台南縣市；中部縣市； 其他縣市 變數說明 排氣量：1201~1800；1801~2400； 2401~3000；3001以上 自負額：10% ；20% 廠牌：Honda；Nissan；Toyota； Ford；其他車系 車價：100萬以下；超過100萬 研究限制 由於個人隱私及資料保密考量， 本研究所獲取資料不包括 個人身分、車籍辨識資料、 賠款紀錄、賠款次數等， 此為本研究限制。 研究方法 描述性統計 交叉分析 無母數統計卡方檢定 Logistic迴歸分析 交叉分析 將肇事紀錄分為整車失竊出險與未出險兩部分，以賠率為0的部分歸類為未出險，賠率在0.75以上則定義為整車失竊出險，以此樣本資料分別與年齡、性別、婚姻狀況、地區、排氣量、簽單年份、自負額比率、汽車