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    Title: 類神經網路在汽車保險費率擬訂的應用
    Artificial Neural Network Applied to Automobile Insurance Ratemaking
    Authors: 陳志昌
    Chen, Chi-Chang Season
    Contributors: 黃泓智
    余清祥

    Huang, Hung-Chin Jerry
    Yue, Ching-Syang Jack

    陳志昌
    Chen, Chi-Chang Season
    Keywords: 汽車車體損失保險
    損失率
    最小誤差估計法
    類神經網路
    Automobile Material Damage Insurance
    Loss Ratio
    Minimum Bias Estimate
    Artificial Neural Network
    Date: 2003
    Issue Date: 2009-09-18
    Abstract: 自1999年以來,台灣汽車車體損失險的投保率下降且損失率逐年上升,與強制第三責任險損失率逐年下降形成強烈對比,理論上若按個人風險程度計收保費,吸引價格認同的被保險人加入並對高風險者加費,則可提高投保率並且確保損失維持在合理範圍內。基於上述背景,本文採用國內某產險公司1999至2002年汽車車體損失保險資料為依據,探討過去保費收入與未來賠款支出的關係,在滿足不偏性的要求下,尋求降低預測誤差變異數的方法。

    研究結果顯示:車體損失險存在保險補貼。以最小誤差估計法計算的新費率,可以改善收支不平衡的現象,但對於應該減費的低風險保戶,以及應該加費的高高風險保戶,以類神經網路推計的加減費系統具有較大加減幅度,因此更能有效的區分高低風險群組,降低不同危險群組間的補貼現象,並在跨年度的資料中具有較小的誤差變異。
    In the past five years, the insured rate of Automobile Material Damage Insurance (AMDI) has been declined but the loss ratio is climbing, in contrast to the decreasing trend in the loss ratio of the compulsory automobile liability insurance. By charging corresponding premium based on individual risks, we could attract low risk entrant and reflect the highly risk costs. The loss ratio can thus be modified to a reasonable level. To further illustrate the concept, we aim to take the AMDI to study the most efficient estimator of the future claim. Because the relationship of loss experience (input) and future claim estimation (output) is similar to the human brain performs. We can analyze the relation by minimum bias procedure and artificial neural network, reducing error with overall rate level could go through with minimum error of classes or individual, demonstrated using policy year 1999 to 2002 data.

    According to the thesis, cross subsidization exists in Automobile Material Damage Insurance. The new rate produced by minimum bias estimate can alleviate the unbalance between the premium and loss. However the neural network classification rating can allocate those premiums more fairly, where ‘fairly’ means that higher premiums are paid by those insured with greater risk of loss and vice-versa. Also, it is the more efficient than the minimum bias estimator in the panel data.
    Reference: 中文部份
    【1】梁正德,「再談我國汽車保險從人因素係數之釐訂」,保險專刊 第32輯,82年。
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    【4】陳建龍,「汽車車體損失保險費率釐訂及相關問題探討」,逢甲大學統計與精算研究所,84年。
    【5】林煒傑,「強制汽車責任保費費率從人因素係數之探討」,逢甲大學統計與精算研究所,85年。
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    【7】蘇鈺芳,「從損失產生過程探討汽車險純保費之估計」,逢甲大學統計與精算研究所,87年。
    【8】王健亞,「類神經網路在臨床心理醫療費用精算模型之應用」,逢甲大學統計與精算研究所,88年。
    【9】賴曜賢,實用財產及責任保險費訂定原理,88年。
    【10】林進田等著,高等產險精算理論與實務,89年。
    【11】羅華強編,類神經網路 ~ MATLAB的應用,90年。
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    【14】翁永富,「強制汽車責任保險因素之分~應用類神經網路」,高雄第一科技大學風險管理與保險研究所,91年。
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    【17】許勝仁,「建構可供保險公司費率釐訂之資料採礦模式-以汽車車體損失險為例」,高雄第一科技大學風險管理與保險研究所,92年。
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    【19】張斐章等著,類神經網路理論與實務,92年。
    英文部份
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    Description: 碩士
    國立政治大學
    風險管理與保險研究所
    90358021
    92
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0090358021
    Data Type: thesis
    Appears in Collections:[風險管理與保險學系 ] 學位論文

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