Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.271-280
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2002
Recently, many companies have applied data mining techniques to promote competitive power in the field of their business market. In this study, we address how data mining, that is a technique to enable to discover knowledge from a deluge of data, Is used in an executed project in order to support decision making of an enterprise. Also, we develope scoring model on customer attrition probability for automobile-insurance company using data mining techniques. The development of scoring model in domestic insurance is given as an example concretely.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.236-241
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2022
We consider methods of estimating a binary regression function using a nonparametric kernel estimation when there is only one covariate. For this, the Nadaraya-Watson estimation method using single and double bandwidths are used. For choosing a proper smoothing amount, the cross-validation and plug-in methods are compared. In the real data analysis for case study, German credit data and heart disease data are used. We examine whether the nonparametric estimation for binary regression function is successful with the smoothing parameter using the above two approaches, and the performance is compared.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권5호
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pp.713-724
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2010
적정한 보험료의 산출은 보험가입자는 물론 보험회사에게도 매우 중요한 의사결정이라고 할 수 있다. 보험통계학의 중요 이론 중 하나인 신뢰도이론은 손해보험분야에서 적정보험료의 산출에 중요하게 사용되는 이론이다. 본 논문에서는 유효대수 법칙, 제곱근법칙, B$\ddot{u}$hlmann 신뢰도의 계산방법과 그 의미를 살펴보고, 각 방법에 따라 도출된 신뢰도를 바탕으로 산출한 적정보험료의 예측치와 실제 손해발생액의 차이를 비교하였다. 국내 손해보험사의 자동차보험에 대한 실제 데이터를 사용하여 각 신뢰도에 따라 산출된 보험료를 비교분석한 결과, 심도를 고려하지 않은 제곱근 법칙에 근거하여 구한 부분신뢰도가 가장 정확하게 보험금을 추정하였다.
합리적인 보험료를 책정하기 위해 사용되는 신뢰도 이론은 보험통계학의 중요한 주요 이론 가운데 하나이다. 본 논문에서는 신뢰도 이론의 기본 개념과 함께 유효대수 법칙, 제곱근 법 칙, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann-Straub 신뢰도 등을 소개하였다. 또한 이러한 방법들에 근거하여 새로운 보험료를 실제 자료를 시용하여 예측하였다. 결론적으로, 유효대수 법칙이 가장 정확한 예측력을 보였다.
기업의 입장에서 가장 중요한 이유 중 하나는 자사에 있는 많은 고객들 중 회사에 수익을 가져다 줄 수 있는 고객이 누구인가라는 문제이다. 이러한 문제에 대한 기업의 고객 관리 전략 중 하나가 ‘교차판매(cross-sell)’ 전략이다. 본 연구에서는 국내 A손해보험사의 고객 데이터베이스를 활용하여 데이터마이닝 모형 개발이 어떻게 진행되고 있는지 실제 프로젝트를 중심으로 설명하고자 한다. 특히, 본 연구에서 목표로 하고 있는 것은 기존의 자동차보험에 가입한 보험사 고객 중에서 장기보험 및 세부 보험(상해, 질병, 암, 화제 보험 등)에 추가로 가입하는 고객의 특성을 파악하기 위한 교차판매 스코어링 모형을 개발하는 것이다.
보험료 및 보험료 구성요소에 대한 예측모형은 합리적인 보험료 결정에 필수적이다. 본 연구에서는 가변수 회귀모형, 독립변수 추가모형, 자기회귀 오차모형, 계절형 ARIMA 모형, 개입모형 등 적정한 자동차 대물 손해보험료 추정에 사용되는 다양한 모형을 소개하였다. 또한 실제 자동차 대물 보험료 자료를 이용하여 각 모형을 이용하여 보험료, 심도, 빈도 등을 추정하였으며, 모형의 추정결과는 추정치와 실제 자료값의 차이에 근거한 RMSE(Root Mean Squared Errors) 값을 통해 비교하였다. 실제 자료 분석 결과, 자기회귀 오차모형이 가장 좋은 성능을 보여주는 것을 알 수 있었다.
The Korean government announced its goal of commercializing autonomous vehicle by year 2020. With such changes, it is expecting to decrease car accident mortality by half. To commercialize autonomous car, not only worries on safety of autonomous vehicle has to be solved but at the same time, institutional system has to be clear to distinguish legal responsibilities in case of accident. This paper will present the legal improvement direction of the introduction of autonomous vehicles as follows. First, it is necessary to re-establish concept of 'driver' institutionally. Second, it is appropriate to focus on Level 3 autonomous vehicle which is about to be commercialized in year 2020 and organize legal responsibility. Third, we should have a clear understanding on how level 3 autonomous vehicle will be commercialized in the future. Fourth, it is necessary to revise The Traffic Law, Act on Special Cases concerning the Settlement of Traffic Accident, and Automobile Accident Compensation Security Law in line with level 3 autonomous vehicle. Fifth, it is necessary to review present car insurance system. Sixth, present Product Liability Law is limited to movable products (Article 2), however, it is necessary to include intangible product which is software. Seventh, we should review on making special law related to autonomous car including civil, criminal, administrative, and insurance perspectives.
Credibility theory has provided with a useful tool the assignment of weighting factor that reflects the credibility of the observed individual and collective experience to secure fair experience rate-,making. We review credibility models which can effectively estimate risk premiums using credibility theory, and suggest an empirical Bayed model based on the collective statistics to estimate the structural parameters. To illustrate the use of evolutionary models, the models are applied to the actual data, such as loss ratio, claim frequencies and severity, in the Korean automobile insurance. Also the possibilities of generalizations and applications of empirical models are discussed.
자동차보험의 대인배상 업무는 폭주하는 업무량에도 불구하고 담당자의 개인 능력에 의존하고 있는 실정이다. 사고발생 후 손해산정에서부터 실제적으로 배상이 이루어지기까지의 과정은 인간의 의사결정이 수없이 개입되기 때문에 시간과 비용이 많이 소요된다. 이 의사결정 과정에서는 사고 당사자 쌍방에게 가능한 여러 가지 대안들이 제시되어야 하며, 일관성 있는 판단이 내려져야 한다. 본 연구에서는 대인배상 업무를 구성하는 상해/후유장애 등급의 판정, 과실율/노동상실율 판정 및 손해산정 업무에 활용 가능한 정보기술들을 고찰한 후, 이 업무들 중 손해산정 업무를 지원하는 의사결정 지원시스템을 개발하고 그 사용 예를 제시하였다.
The objective of this paper is to examine the proportion and characteristics of non-emergent patients at emergency departments. The observational survey was conducted using a structured form used by emergency medicine specialists or senior residents on June 7-20, 2005. 1,526 patients at ten emergency centers took part in this study. The structural form contained type of insurance, route and means of emergency department (ED) visit, triage based on the Manchester Triage Scale(MTS)-modified criteria, emergency level based on the government defined rule, type of emergency centers (Regional Emergency Medical Center; REMC, Local Emergency Medical Center; LEMC, Local Emergency Agency; LEA), as well as patient's general information. Data were analyzed using SAS statistical program(V.8.2). Descriptive analysis was performed to describe the magnitude of non-emergent patients. ${\chi}^2-analysis$ and logistic regression analysis was performed to identify the nonurgent patients' characteristics. In the MTS-modified criteria, we found a 15.3% rate of non-emergent patients. This rate differed from that of non-emergent patients obtained using government's rule. In particular, there were inaccuracies in the definition of government rule on non-emergent patients, so it is necessary to apply the new government rule regarding classification of non-emergent patients. There were significant differences in the rate of non-emergent patients according to type of ED, means of ED visit, time to visit, and insurance. Non-emergent patients are more likely to visit a D-type ED(LEA having less than 20,000 patients annually), not to use ambulance, to have 'Automobile Insurance, Industrial Accident Compensation Insurance, or pay out-of-pocket'. Non-emergent patients tend to visit ED due to illness rather than injury. Further studies on the development' of triage scale and reexamination of the government's rule on emergency visits are required for future policy in this area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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