Model Comparison of Two-Step models in Automobile Insurance

Abstract

This paper considers the comparison with two-step models using the generalized linear models(GLM) method for an automobile insurance data included frequency and severity of the automobile accidents. The various type of two-step models are defined with the mean modelling technique and the dispersion modelling technique in GLM method to find the more appropriate model for automobile insurance data. Although the Gamma distribution is popular for the choice of the severity modelling, the more heavier tailed Inverse-Gaussian distribution would be interesting for the severity distribution. Furthermore, we investigate the source of the dependence between the frequency and severity to extend the severity modelling in two-step models. ;최근 자동차 사고 보험 자료에 대하여 빈도와 심도의 의존관계를 반영한 모델링 기법이 활발히 연구가 이루어지고 있다. 이는 보험사의 손해율을 줄이기 위하여 적정 보험가격을 책정하는데 주요한 근거가 되기 때문이다. 빈도와 심도의 의존관계는 (Ahn et al., 2016)의 연구 내용에 근거하여 보험사에서 개발하여 사용되고 있는 Bonus-Malus 시스템에 의한 위험 보정이 되는 과정으로 인하여 발생된다고 가정하였다. 빈도와 심도의 관계를 연결하여 모델링하는 2단계 기법을 사용하여 데이터를 분석하였다. (Lee et al., 2016)의 연구에서 심도를 Gamma분포를 사용하여 모델링하였으나, 본 연구에서는 두꺼운 꼬리를 가지고 있는 Inverse-Gaussian 분포를 가정하여 비교 분석 하였다.