การทำนายการเลือกประเภทประกันภัยของลูกค้า
คำสำคัญ:
การวิเคราะห์การถดถอยลอจิสติกพหุ, การวิเคราะห์จำแนกกลุ่ม, ต้นไม้ตัดสินใจ, โครงข่ายประสาทเทียม, ประเภทของการประกันภัยบทคัดย่อ
งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจการเลือกทำประเภทประกันภัยของลูกค้า และ เปรียบเทียบประสิทธิภาพเทคนิคการวิเคราะห์จำแนกกลุ่ม 4 วิธี คือ วิธีการวิเคราะห์การถดถอยลอจิสติกพหุ (multinomial logistic regression) วิธีการวิเคราะห์จำแนกกลุ่ม (discriminant analysis) วิธีต้นไม้ตัดสินใจ (decision tree) และวิธี โครงข่ายประสาทเทียม (artificial neural network) โดยพิจารณาจากตัวแปรอิสระ 6 ตัว ได้แก่ เพศ อายุ รายได้ต่อเดือน วุฒิการศึกษา สถานภาพครอบครัว และอาชีพ ผลการวิจัยสรุปได้ว่า จากการวิเคราะห์การถดถอยลอจิสติกพหุ ปัจจัยที่ ส่งผลต่อการเลือกทำประเภทประกันภัยของลูกค้ามี 5 ปัจจัย คือ อายุ รายได้ต่อเดือน วุฒิการศึกษา สถานภาพครอบครัว และอาชีพ และจากการวิเคราะห์จำแนกกลุ่มพบว่า ปัจจัยที่ส่งผลต่อการตัดสินใจการเลือกทำประเภทประกันของลูกค้ามี 3 ปัจจัย คือ เพศ อายุ และสถานภาพครอบครัว นอกจากนี้ในการเปรียบเทียบประสิทธิภาพเทคนิคการวิเคราะห์จำแนก กลุ่มทั้ง 4 วิธี พบว่า วิธีโครงข่ายประสาทเทียมเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการจำแนกกลุ่มมากที่สุด โดยให้ค่าความแม่นร้อยละ 85.75 รองลงมาคือ วิธีต้นไม้ตัดสินใจ วิธีการวิเคราะห์การถดถอยลอจิสติกพหุ และวิธีการวิเคราะห์จำแนกกลุ่ม โดยให้ ค่าความแม่นร้อยละ 76.50, 70.00 และ 61.80 ตามลำดับ
References
นพินดา หาญจริง. ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจซื้อกรมธรรม์ประกันชีวิตของผู้ที่อยู่ในวัยทำงานในเขตกรุงเทพมหานคร. วิทยานิพนธ์ปริญญาเศรษฐศาสตรมหาบัณฑิต สาขาเศรษฐศาสตร์, บัณฑิตวิทยาลัยมหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. กรุงเทพฯ; 2549.
อุสมาน ฮะบีบุรราห์มาน, นิวัตน์ สวัสดิ์แก้ว, พรชัย ลิขิตธรรมโรจน์, ศรัญลักษณ์ เทพวารินทร์, จิตกรี บุญโชติ. ปัจจัยที่มีผลต่อการตัดสินใจในการเลือกทำประกันชีวิตกับบริษัทกรุงไทย แอกซา จำกัด (มหาชน) ในเขตเทศบาลนครหาดใหญ่ จังหวัดสงขลา. ใน: เอกสารประกอบการประชุมหาดใหญ่วิชาการ ครั้งที่ 4 วันที่ 10 พฤษภาคม 2556. มหาวิทยาลัยหาดใหญ่. สงขลา; 2556. หน้า 137-47.
พัสวี ไข่มุกข์. ปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการเลือกซื้อประกันชีวิตของข้าราชการครูในสังกัดสำนักงานเขตยานนาวากรุงเทพมหานคร. วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มรพ. 2553;2(1):135-47.
กัลยา วานิชย์บัญชา. การวิเคราะห์ข้อมูลหลายตัวแปร. พิมพ์ครั้งที่ 4. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย; 2554.
กัลยา วานิชย์บัญชา. การวิเคราะห์สถิติขั้นสูงด้วย SPSS for Windows. พิมพ์ครั้งที่ 7. กรุงเทพฯ: โรงพิมพ์แห่งจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย; 2552.
ยุทธ ไกยวรรณ์. หลักการและการใช้การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติคสำหรับการวิจัย. วารสารวิจัย มทร. ศรีวิชัย 2555:4(1):1-12.
Hair JF, Black WC, Babin BJ, Anderson RE. Multivariate data analysis. 7th ed. New Jersey: Pearson Prentice Hall; 2010.
เอกรัฐ บุญเชียง. การแบ่งกลุ่มและการแบ่งประเภทข้อมูล. เชียงใหม่: สยามพิมพ์นานา; 2561.
สุรพงค์ เอื้อวัฒนามงคล. การทำเหมืองข้อมูล. กรุงเทพฯ: บางกอกบล็อก; 2557.
Ansari A, Riasi A. Modeling and evaluating customer loyalty using neural networks: evidence from startup insurance companies. Future Bus J 2016;2(1):15-30.
Weerasinghe KPMLP, Wijegunasekara MC. A comparative study of data mining algorithms in the prediction of auto insurance claims. Eur Int J Sci Technol 2016;5(1):47-54.
Huang Y, Wang H. A comparative analysis of solvency prediction models based on China`s property insurance market. In: proceedings of 2012 Annual Conference of Asia-Pacific Risk and Insurance Association, August 6-8, 2012; Seoul, Korea; 2012. p. 1-23.
Baione F, Angelis PD. A review on statistical and probabilistic models for the control of insurance companies. Invest Manag Financial Innov 2006;3(4):65-78.
Gulsun S, Umit G. Early warning model with statistical analysis procedures in Turkish insurance companies. Afr J Bus Manage 2010;3(12):1-10.
Downloads
เผยแพร่แล้ว
How to Cite
ฉบับ
บท
License
บทความทุกบทความที่ได้รับการตีพิมพ์ถือเป็นลิขสิทธิ์ของ คณะวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยหัวเฉียวเฉลิมพระเกียรติ
