본 연구는 기술 위험이 보험 수요를 증가시키거나 감소시키는 조건을 이론적으로 도출하고 있다. 첫째, 기술이 손실 확률을 감소시키는 경우, 기술의 발전은 절대위험회피성향의 형태에 따라 보험수요를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 기술위험의 존재는 기술 위험이 없는 경우와 비교하여 보험 수요를 변화시킬 수 없었으며, 기술 위험이 평균손실확률을 유지하며 증가하는 경우에도 보험 수요는 변화하지 않았다. 기술 위험이 1차 확률지배를 따라 개선되는 경우에도 보험 수요는 항상 감소한다고 할 수 없다. 둘째, 기술이 손실 크기를 감소시키는 경우, 기술의 발전은 보험 수요를 감소시킨다. 기술 위험의 존재는 기술 위험이 없는 경우와 비교하여 효용함수가 신중성을 나타낼 때 보험수요를 증가시켰으며, 이때 기술 위험의 증가 역시 보험 수요를 증가시킨다. 기술 위험이 1차 확률지배를 따라 개선되는 경우 보험 수요는 감소한다.

This study theoretically derives conditions under which technology risk increases or decreases insurance demand. First, when technology reduces loss probability, advance in technology leads to higher or lower insurance demand, depending on the shape of absolute risk aversion (ARA). The existence of technology risk does not change insurance demand and an increase in technology risk with a mean preserving stochastic change does not change insurance demand as well. The FOSD (first-order stochastic dominance) improvement in technology risk does not always decrease insurance demand. Second, when technology reduces loss size, advance in technology leads to lower insurance demand. The existence of technology risk and an increase in technology risk leads to higher insurance demand when the preference exhibits prudence. The FOSD improvement in technology risk decreases insurance demand.

고령화와 생활습관 악화로 인해 만성질환의 예방과 관리에 대한 수요가 증대되어왔다. 이에 개인의 미래 만성질환 발병 위험률을 사전에 추정하고 위험요인을 식별하기 위하여 본 연구에서는 대표성 있는 의료빅데이터인 국민건강보험공단 표본 코호트 DB의 건강검진 기록과 진료기록을 활용하여 주요 만성질환과 의료적 사건을 예측하는 모형을 만들었다. 예측모형으로 해석과 활용 측면에서 이점을 가진 벌점 로지스틱 회귀모형을 사용하였으며, 벌점항은 머신러닝 방법론에 입각하여 최적화하였다. 최종적으로 적합된 모형별 예측력을 평가하고 주요 위험요인으로 선정된 변수들을 검토한 뒤, 예측모형의 활용방안에 대해 검토하기 위해 주요질환 추정 위험률을 기반으로 개인들을 등급화하여 등급별 위험도와 주요 검진지표의 분포를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 위험률 산출 및 등급화 모형이 개인의 위험률 평가, 개인의 주요 위험요인 식별을 통한 보다 비용-효율적인 건강관리서비스 개발의 토대가 되기를 기대한다.

Demand for the prevention and management of chronic diseases has risen due to ongoing societal aging and prevalent unhealthy lifestyle. To estimate an individual's risk of chronic disease in advance and to identify major risk factors, this study used health examination records and medical records of the representative medical big data, the NHIS national sample cohort DB, to develop models to predict major chronic diseases and medical events. As a prediction model, a L1 penalized logistic regression model with advantages in terms of interpretation and utilization was used, and the penalty term was tuned based on the machine learning methodology. Finally, after evaluating the fitted models' performance and reviewing the variables selected as risk factors, to explore the applicability of the models, individuals were graded based on the estimated risks, and distribution of morbidity rate and major health indicator levels by grade were examined. It is expected that the risk calculation and grading model suggested in this study will serve as the basis for the development of more cost-efficient health care services through evaluation of individual risk rates and identification of major risk factors.

본 연구에서는 보험설계사의 영업성과 결정요인을 알아보기 위해 특정 생명보험사에 소속된 설계사 503명을 대상으로 실시한 설문조사자료를 분석하였다. 보험설계사의 영업성과는 신계약건수와 수수료(설계사 소득)로 측정하였으며, 연령, 성별, 결혼 여부, 학력, 지점 소재 지역, 경력, 영업방법, 자격증 보유 여부 등과 영업성과 사이의 관계를 분석하였다. 보험설계사 성과의 양적 척도라 할 수 있는 신계약건수를 음이항회귀모형을 사용하여 분석한 결과 보유고객수와 그에 따른 영업전략이 신계약건수에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 설계사 성과의 양과 질을 함께 고려한 소득을 기준으로 분석한 결과에서는 종합자산관리사 자격과 같은 서비스 제공 역량이 성과에 영향을 미치는 것으로 추정되었다. 본 논문의 결과는 보험설계사의 영업성과 향상을 위해서는 기존고객을 영업기반으로 활용할 필요가 있으며, 또한 자산관리서비스 제공 역량 제고 등 설계사의 금융전문가로서의 자질향상이 중요함을 시사한다.

We analyze the determinants of sales performance of insurance agents using survey data that include 503 agents of an insurance company. We estimate the sellers' sales performance, the number of their insurance sales, and income using age, gender, marital status, education, branch location, career, sales methodologies, and certificates. We find that the number of customers and sales strategies affect the number of insurance sales. On the other hand, the number of customers and the insurance financial planner(IFP) certificate significantly affect the agents' income. These results suggest that agents need to focus on existing consumers to sell more insurance and need to increase the financial planning ability.