ตัวแบบการถดถอยที่มีผลกระทบจากค่าศูนย์ ประยุกต์ใช้กับจำนวนครั้งของการเรียกร้องค่าสินไหมทดแทนในประกันภัยรถยนต์ภาคสมัครใจ ZERO-INFLATED REGRESSION MODEL APPLIED FOR VOLUNTARY MOTOR CLAIM INSURANCE
คำสำคัญ:
Number of Claim, Zero-Inflated Regression Model, Excess Zeroบทคัดย่อ
In the motor insurance business, the study of factors affecting the number of claims to estimate the frequency of damage and it can lead to calculate the loss cost precisely. The calculation of the loss cost that accuracy and precision will enable the company to set up adequate premium for the reserve and allocate money to invest in the resources to invest in cost-effectively. The appearance of the number of claims have an excess of zero counts since the car that are under the policy is not an accident or the insured has the deductible, fixed amount of an insurance claim that is the responsibility of the insured, and which the insurance company will deduct from the claim payment. For this reason, this research has been applied the zero-inflated regression model to solve problems of an excess of zero counts. The regression model that used in this research are zero-inflated Poisson regression model and zero-inflated negative binomial regression model.
The results found that the regression model selected from this study was the zero-inflated negative binomial regression model and the factors affecting the claim are the insured age, vehicle age, vehicle size, and model.
Downloads
เอกสารอ้างอิง
[2] Noriszura Ismail.; and Hossein Zamani. (2013). Estimation of claim count data using negative binomial, generalized Poisson, zero-inflated negative binomial and zero-inflated generalized Poisson regression models. in Casualty Actuarial Society E-Forum. n.p.
[3] Andrew Leung. (2011). Report on motor classification for voluntary motor insurance. The Insurance Premium Bureau. 24: 6-16.
[4] Lambert, D. (1992). Zero-inflated Poisson Regression with an application to defects in manufacturing. Technometrics. 34: 1-14.
[5] Greene WH. (1994). Accounting for excess zeros and sample selection in Poisson and negative binomial regression models. in Working paper. Department of Economics, Stern School of business. New York: New York University.
[6] Akaike, H. (1973). Information theory and an extension of the maximum likelihood principle. In 2nd International Symposium on Information Theory (eds. B. N. Petrov.; and F. Csaki). Akademiai Kiado, Budapest. 267-281.
[7] Schwarz, G. (1978). Estimating the dimension of a model. Ann. Statisti. 6: 461-464.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
วารสารมหาวิทยาลัยศรีนครินทรวิโรฒ สาขาวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี อยู่ภายใต้การอนุญาต Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 International (CC-BY-NC-ND 4.0) เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น โปรดอ่านหน้านโยบายของวารสารสำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเข้าถึงแบบเปิด ลิขสิทธิ์ และการอนุญาต