自用小客車竊盜險(xiǎn)從人因素之探討

自用小客車竊盜險(xiǎn)從人因素之探討

AStudyofthePersonalFactorsforthePrivatePassengerAutomobileBurglaryInsurance

洪介偉*

趙相婷**逢甲大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)系副教授富邦產(chǎn)物保險(xiǎn)公司個(gè)人保險(xiǎn)商品部辦事員，逢甲大學(xué)保險(xiǎn)學(xué)研究所碩士2005/5/281第一章緒論2005/5/282研究背景年度83年84年85年86年87年88年89年90年91年92年汽車4.34.75.05.35.45.45.65.75.96.1機(jī)車8.18.59.310.110.511.011.411.712.012.4總計(jì)12.413.214.315.416.016.317.017.517.918.5表1-1我國機(jī)動(dòng)車輛登記數(shù)單位：百萬輛經(jīng)濟(jì)進(jìn)步與生活水準(zhǔn)提高，汽機(jī)車數(shù)量日益增多2005/5/283平均每千人擁有汽車數(shù)

單位：輛/千人

平均每千人擁有汽車數(shù)呈現(xiàn)遞增趨勢2005/5/284年度82年83年84年85年86年87年88年89年90年91年一般車險(xiǎn)301350379347324300300319306315強(qiáng)制車險(xiǎn)6157595965119211187167171總計(jì)362407438406389419511506473487表1-3汽車險(xiǎn)保費(fèi)收入統(tǒng)計(jì)單位：NT億元汽車數(shù)量增加帶動(dòng)車險(xiǎn)保費(fèi)收入增加2005/5/285車險(xiǎn)為產(chǎn)險(xiǎn)公司主要業(yè)務(wù)來源汽車失竊率上升，投保車險(xiǎn)需求增加汽車竊盜犯罪手法多樣化，及謊報(bào)車輛失竊詐領(lǐng)保險(xiǎn)理賠等，使產(chǎn)險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營困難。年度83848586878889909192發(fā)生數(shù)汽車2.12.73.23.64.74.04.85.14.94.9機(jī)車20.225.925.722.423.218.619.519.219.118.2總計(jì)22.328.628.926.027.822.624.324.324.023.1表1-4

汽機(jī)車失竊數(shù)單位：萬件

2005/5/286研究動(dòng)機(jī)加入WTO並配合產(chǎn)險(xiǎn)費(fèi)率自由化政策實(shí)施德國於1994年廢除保險(xiǎn)商品、費(fèi)率、保單條款等事前核準(zhǔn)制。瑞士於1989年進(jìn)行各項(xiàng)政策逐步開放產(chǎn)險(xiǎn)市場。臺(tái)灣現(xiàn)行的汽車保險(xiǎn)費(fèi)率規(guī)章，自用小客車竊盜損失險(xiǎn)的保險(xiǎn)費(fèi)率僅考量從車因素，

(包括被保險(xiǎn)汽車製造年度之重置價(jià)值、基本保費(fèi)、被保險(xiǎn)汽車製造年度及費(fèi)率代號(hào)係數(shù)。)，而不考慮從人因素。在探討自用小客車竊盜損失險(xiǎn)之費(fèi)率是否應(yīng)考量從人因素之前，首先需確定從人因素是否會(huì)影響自用小客車竊盜損失險(xiǎn)的出險(xiǎn)。

2005/5/287研究目的利用投保與出險(xiǎn)歷史資料進(jìn)行實(shí)證分析，以探討投保人之從人因素是否會(huì)影響自用小客車竊盜損失險(xiǎn)的出險(xiǎn)。2005/5/288第二章文獻(xiàn)回顧2005/5/289國外文獻(xiàn)RonaldandEdmond(1982)年齡、性別、地區(qū)Rosenberg(1992)年齡、性別、婚姻狀況、地區(qū)、駕駛紀(jì)錄、駕駛行為對(duì)個(gè)別駕駛之疏忽成本反映於保費(fèi)Hunter(1992)反對(duì)使用性別、婚姻狀況、年齡、地區(qū)2005/5/2810國內(nèi)文獻(xiàn)彭榮山(2001)、賴政治(2002)性別、年齡、是否續(xù)保、賠款係數(shù)、車齡、保險(xiǎn)金額性別、理賠次數(shù)、保費(fèi)，對(duì)理賠因素有正向關(guān)係?；橐雠c理賠因素為負(fù)向關(guān)係

李國忠(2002)性別、地區(qū)、駕駛?cè)?、險(xiǎn)種、車種、製造年度、汽缸數(shù)、廠牌、酗酒險(xiǎn)

翁永富(2002)性別、年齡、婚姻狀況、排氣量、車價(jià)、車輛種類周志諺(2002)車齡、出險(xiǎn)紀(jì)錄、起保年份、排氣量、地區(qū)、車體險(xiǎn)形式等因素對(duì)於車體險(xiǎn)之出險(xiǎn)率有顯著性影響2005/5/2811第三章

實(shí)證資料與研究方法

2005/5/2812實(shí)證資料資料來源:

臺(tái)灣某產(chǎn)物保險(xiǎn)公司研究對(duì)象:

投保自用小客車竊盜損失險(xiǎn)之被保險(xiǎn)人為研究對(duì)象研究期間:

1999~2003年11月2005/5/2813資料內(nèi)容收集474,972筆資料，每筆資料包含被保險(xiǎn)人之年齡、性別、婚姻狀況、居住地區(qū)，被保險(xiǎn)汽車之簽單年份、排氣量、自負(fù)額比率。2005/5/2814資料處理對(duì)於整車失竊之定義：

採用汽車竊盜損失險(xiǎn)條款中對(duì)於全損之認(rèn)定，包括實(shí)際全損，或修理費(fèi)用達(dá)保險(xiǎn)金額扣除折舊率後數(shù)額達(dá)四分之三以上的推定全損。在本研究之實(shí)證分析中，以時(shí)即推估為「整車失竊」。2005/5/2815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(duì)於上述整車失竊資料，對(duì)車齡在三年以下，賠率為0的未出險(xiǎn)觀察值，隨機(jī)抽取833筆作為「對(duì)照資料」，定義為未出險(xiǎn)之資料。2005/5/2816樣本資料合併上述失竊出險(xiǎn)和未出險(xiǎn)的資料共1666筆觀察值作為樣本進(jìn)行後續(xù)之研究分析。2005/5/2817變數(shù)設(shè)定依變數(shù)

1999~2003年之出險(xiǎn)紀(jì)錄自變數(shù)年齡、性別、婚姻狀況、居住地區(qū)、排氣量、自負(fù)額比率、廠牌、車價(jià)。2005/5/2818變數(shù)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(qū):臺(tái)北縣市；高雄縣市；臺(tái)南縣市；中部縣市；其他縣市2005/5/2819變數(shù)說明排氣量：1201~1800；1801~2400；

2401~3000；3001以上自負(fù)額：10%；20%廠牌：Honda；Nissan；Toyota；

Ford；其他車系車價(jià)：100萬以下；超過100萬2005/5/2820研究限制由於個(gè)人隱私及資料保密考量，本研究所獲取資料不包括個(gè)人身分、車籍辨識(shí)資料、賠款紀(jì)錄、賠款次數(shù)等，此為本研究限制。2005/5/2821研究方法描述性統(tǒng)計(jì)交叉分析無母數(shù)統(tǒng)計(jì)卡方檢定Logistic迴歸分析

2005/5/2822交叉分析將肇事紀(jì)錄分為整車失竊出險(xiǎn)與未出險(xiǎn)兩部分，以賠率為0的部分歸類為未出險(xiǎn)，賠率在0.75以上則定義為整車失竊出險(xiǎn)，以此樣本資料分別與年齡、性別、婚姻狀況、地區(qū)、排氣量、簽單年份、自負(fù)額比率、汽車廠牌、車價(jià)等變數(shù)進(jìn)行交叉分析。2005/5/2823無母數(shù)統(tǒng)計(jì)卡方檢定2005/5/2824無母數(shù)統(tǒng)計(jì)卡方檢定2005/5/2825羅吉斯(Logistic)迴歸分析迴歸分析係描述依變數(shù)與一個(gè)或多個(gè)預(yù)測變數(shù)之關(guān)係，羅吉斯迴歸分析所探討之依變數(shù)係離散型，屬於二元(Binary)資料模式，實(shí)證結(jié)果只有兩種可能（成功或失敗，0與1）。利用羅吉斯迴歸之目的係在建立一個(gè)最精準(zhǔn)、最能配適的分析結(jié)果，並建立合理的模式來預(yù)測依變數(shù)與一組解釋變數(shù)間之關(guān)係。2005/5/2826羅吉斯(Logistic)迴歸分析羅吉斯迴歸無須假設(shè)具有常態(tài)分配，但解釋變數(shù)若為常態(tài)分配，結(jié)果會(huì)比較可靠；若解釋變數(shù)之間有多重共線性，會(huì)造成偏差的估計(jì)值與擴(kuò)大標(biāo)準(zhǔn)誤。羅吉斯迴歸分析主要針對(duì)二元的離散資料加以預(yù)測分析其結(jié)果關(guān)係，將離散型的資料做為依變數(shù)，以機(jī)率來取代最後所呈現(xiàn)的結(jié)果。2005/5/2827羅吉斯(Logistic)迴歸分析2005/5/2828羅吉斯(Logistic)迴歸分析羅吉斯迴歸為非線性模型，最常用的估計(jì)方法為最大概似估計(jì)法(MaximumLikelihoodEstimation,MLE)；Logistic迴歸模型估計(jì)之假設(shè)條件，包括與OLS類似之假設(shè)有：資料來自於隨機(jī)樣本，因變數(shù)yi為k個(gè)自變數(shù)xki的函數(shù)，及對(duì)多元共線性敏感；與OLS不同是羅吉斯迴歸之因變數(shù)yi是0或1的二分變數(shù)、羅吉斯迴歸中的因變數(shù)和各自變數(shù)之間為非線性關(guān)係。

2005/5/2829第四章實(shí)證結(jié)果2005/5/2830第一節(jié)

各變數(shù)之次數(shù)分配2005/5/2831性別2005/5/2832年齡2005/5/2833婚姻狀況2005/5/2834排氣量2005/5/2835地區(qū)臺(tái)北縣12.85%臺(tái)北市12%桃園縣6.72%新竹縣1.38%新竹市1.56%苗栗縣1.5%臺(tái)中縣7.98%臺(tái)中市7.5%彰化縣4.98%雲(yún)林縣4.92%嘉義縣2.88%嘉義市1.92%臺(tái)南縣6.72%臺(tái)南市5.4%高雄縣5.04%高雄市7.38%屏東縣2.1%基隆市1.14%宜蘭縣1.98%花蓮縣1.62%南投縣1.8%臺(tái)東縣0.6%2005/5/2836車齡2005/5/2837自負(fù)額比率2005/5/2838汽車廠牌件數(shù)廠牌2005/5/2839車價(jià)件數(shù)車價(jià)2005/5/2840第二節(jié)

出險(xiǎn)紀(jì)錄與各變數(shù)

之交叉分析結(jié)果2005/5/2841性別性別出險(xiǎn)與否總和未出險(xiǎn)有出險(xiǎn)男性30947.7%33952.3%

648女性52451.5%49448.5%10182005/5/2842婚姻狀況婚姻狀況出險(xiǎn)與否總和未出險(xiǎn)有出險(xiǎn)未婚23036.2%40563.8%

635已婚60358.5%42841.5%10312005/5/2843年齡2005/5/2844排氣量2005/5/2845車齡2005/5/2846地區(qū)2005/5/2847自負(fù)額比率自負(fù)額比率出險(xiǎn)與否總和未出險(xiǎn)有出險(xiǎn)10%76548.7%80751.3%

157220%6872.3%

2627.7%10182005/5/2848廠牌出險(xiǎn)率2005/5/2849車價(jià)車價(jià)出險(xiǎn)與否總和未出險(xiǎn)有出險(xiǎn)未滿100萬74949.3%77050.7%

1519100萬以上

8457.1%

6342.9%1472005/5/2850無母數(shù)統(tǒng)計(jì)卡方檢定主要檢定各變數(shù)與出險(xiǎn)紀(jì)錄之差異有顯著性的差異性別、年齡、婚姻狀況、地區(qū)、自負(fù)額比率、廠牌及車價(jià)無顯著性的差異排氣量和車齡2005/5/2851第三節(jié)

Logistic模型分析結(jié)果2005/5/2852羅吉斯迴歸模式一：不考慮從人因素僅納入地區(qū)、自負(fù)額比率、廠牌、車價(jià)模式二：考慮從人因素性別、年齡、婚姻狀況、地區(qū)、自負(fù)額比率等變數(shù)。透過Logistic全迴歸、向後逐步迴歸法2005/5/2853設(shè)立虛擬變數(shù)依地區(qū)設(shè)立如下之虛擬變數(shù)臺(tái)北縣市地區(qū)為ZIP_D1，高雄縣市地區(qū)為ZIP_D2，臺(tái)南縣市地區(qū)為ZIP_D3，中部縣市地區(qū)為ZIP_D4，其他縣市地區(qū)為ZIP_D5；作為參照變數(shù)2005/5/2854設(shè)立虛擬變數(shù)汽車廠牌設(shè)立如下之虛擬變數(shù)Honda車系為Dh，Nissan車系為Dn，Toyota車系為Dt，F(xiàn)ord車系為Df

，其他車系為Do；作為參照變數(shù)2005/5/2855未考慮從人因素之

Logistic全迴歸法(輸入)分析

變數(shù)名稱係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差Wald自由度P值自負(fù)額比率-0.144

0.02532.66110.000臺(tái)北縣市地區(qū)0.1380.1590.74810.387高雄縣市地區(qū)0.4090.1904.61810.032臺(tái)南縣市地區(qū)0.7220.19014.47810.000中部縣市地區(qū)0.5720.15114.31210.000Honda0.9680.18726.88810.000Nissan0.1590.1680.89110.345Toyota-0.1710.1301.73210.188Ford-0.2780.1842.28410.131車價(jià)-0.2210.1831.45010.229常數(shù)0.7810.2728.23710.0042005/5/2856未考慮從人因素之

Logistic向後逐步迴歸分析變數(shù)名稱係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差Wald自由度P值自負(fù)額比率-0.145

0.02533.06810.000高雄縣市地區(qū)0.3260.1653.93810.047臺(tái)南縣市地區(qū)0.6490.16415.61110.000中部縣市地區(qū)0.4840.11816.83510.000Honda0.9050.17529.51310.000Toyota-0.2010.1153.04710.081Ford-0.3140.1733.29710.069常數(shù)0.8830.25511.95310.0012005/5/2857納入從人因素之Logistic全迴歸法(輸入)分析變數(shù)名稱係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差Wald自由度P值性別0.0520.1100.22710.634婚姻狀況-0.0900.02711.05010.001年齡-0.8120.10856.41810.000自負(fù)額比率-0.1400.02629.70110.000臺(tái)北縣市地區(qū)0.1300.1640.62710.429高雄縣市地區(qū)0.4270.196

4.76110.029臺(tái)南縣市地區(qū)0.6990.19512.85610.000中部縣市地區(qū)0.6080.15615.22610.000Honda0.9120.19122.71410.000Nissan0.1280.1730.55310.457Toyota-0.0720.1340.28410.594Ford-0.3090.1892.67910.102車價(jià)-0.1410.1880.55710.455常數(shù)1.9180.33632.55810.0002005/5/2858納入從人因素之Logistic向後逐步迴歸分析變數(shù)名稱係數(shù)標(biāo)準(zhǔn)差Wald自由度P值婚姻狀況-0.0930.02612.50710.000年齡-0.8190.10857.56410.000自負(fù)額比率-0.1400.02629.80010.000臺(tái)北縣市地區(qū)0.1190.1630.52810.468高雄縣市地區(qū)0.4170.1954.55510.033臺(tái)南縣市地區(qū)0.6930.19512.66810.000中部縣市地區(qū)0.5940.15514.70310.000Honda0.9700.17431.13110.000Nissan0.1740.1551.26810.260Ford-0.2570.1712.27310.132常數(shù)1.9100.31736.27010.0002005/5/2859預(yù)測實(shí)際未出險(xiǎn)出險(xiǎn)修正未出險(xiǎn)49733659.7%