• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1181-1190
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• 2010

보험회사가 보험계약자들의 적절한 보험료를 산출하는 것은 회사나 계약자들 모두에게 중요한 문제이다. 보험료를 결정하는 방법에는 보험회사가 보유하고 있는 매뉴얼에 근거하여 계약자들마다 같은 보험료를 부과하는 방법, 보험계약자 개인이나 집단에 관한 과거 기록에 바탕을 두어 보험료를 차등하여 정하는 방법, 그리고 위 두 가지 방법을 조합하여 보험료를 산정하는 방법 등이 있다. 이중 통계적인 모형에 기반을 둔 보험료 산정 방법에는 최대 정확도 신뢰도 이론이 있고, 이에 바탕을 둔 구체적인 접근법에는 뷸만 모형과 뷸만-스트라웁 모형 등이 있다. 본 논문에서는, 뷸만-스트라웁 모형을 확장하여, 자료 수가 늘어나면서 자료 평균의 변동성이 기대한 것보다 커지는 Hewitt의 아이디어를 반영한 모형에서, 새로운 비모수적 보험료 추정법을 제안한다. 또, 제안된 추정법을 모의자료에 적용해보고, 기존의 뷸만-스트라웁 추정량과 비교해본다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.321-333
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• 2013

신뢰도 이론은 적정하고 합리적인 보험료를 산정하기 위한 보험통계학의 이론 중 하나이다. 본 논문에서는 신뢰도의 개념과 함께 기존에 절리 사용되고 있는 여러 가지 부분신뢰도(유효대수 법칙, 제곱근 법칙, 뷸만, 뷸만-스트라웁)를 소개하고, 새로운 부분신뢰도(새로운 유효대수 법칙, 새로운 제곱근 법칙)를 제안하였다. 또한 실제 자료를 이용하여 기존의 방법과 새로운 방법으로 부분신뢰도와 부과보험료를 추정하였으며, 추정된 부과보험료와 전체 손해액의 차이를 비교하여 정확성을 알아보았다. 실제 자료를 바탕으로 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 새로운 부분신뢰도를 적용하여 부과보험룔를 산출한 것이 기존의 방법보다 오차가 개선되는 것을 확인할 수 있었다.