• 경영과정보연구
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• 제37권4호
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• pp.75-92
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• 2018

본 연구는 기업의 사회적 책임과 사회공존을 위한 사회공헌활동(친환경제품, 기부, 봉사활동, 공정무역)이 소비자가 지각하는 기업의 신뢰도, 프리미엄가격 지불의도 그리고 지속적 구매의도에 미치는 영향관계를 밝히는 것을 목적으로 하였다. 또한 소비자 성별의 차이가 기업의 사회공헌활동요인에 따른 기업의 신뢰도와 프리미엄가격 지불의도에 영향을 미치는지 검증하고자 하였다. 본 연구를 진행하기 위해 기업의 사회공헌활동, 기업신뢰도, 프리미엄가격 지불의도 그리고 지속적 구매의도와 같은 주요연구변수에 관한 선행연구와 실증조사를 진행하였다. 실증조사는 사회적 기업 제품을 구매한 경험이 있는 소비자를 대상으로 하였다. 설정된 가설을 검증하기 위해 구조방정식을 활용하였다. 가설 검증 결과는 다음과 같다. 첫째, 기업의 사회공헌활동 중 친환경제품과 공정무역은 기업신뢰도와 프리미엄가격 지불의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 프리미엄가격 지불의도는 지속적 구매의도에 영향을 미치지만 기업신뢰도는 지속적 구매의도에 직접적 영향을 미치지 않고 프리미엄가격 지불의도를 거쳐 지속적 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기업의 사회공헌활동 가운데 봉사활동과 공정무역이 기업신뢰도에 미치는 영향은 여성이 남성보다 높았다. 봉사활동과 기부는 프리미엄가격 지불의도와의 영향관계에서 남성에 비해 더 높은 것으로 나타났다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제9권2호
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• pp.381-388
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• 2002

It has been pointed out that the classical credibility model used in Korea since the beginning of 1990's lacks in objectiveness. Recently, in order to improve objectiveness, the empirical Bayes credibility model utilizing general exposure units like the number of claims and premium has been employed, but that model itself is not quite applicable in the country like Korea whose annual and classified empirical data are not well accumulated and even varied severely. In this article, we propose a new and better model, Based on the new model, we estimate both credibility and loss ratio of each class for fire insurance plans by Korean insurance companies. As a conclusion, we empirically make sure analysis that the number of claims is a more reasonable exposure unit than premium.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권5호
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• pp.713-724
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• 2010

적정한 보험료의 산출은 보험가입자는 물론 보험회사에게도 매우 중요한 의사결정이라고 할 수 있다. 보험통계학의 중요 이론 중 하나인 신뢰도이론은 손해보험분야에서 적정보험료의 산출에 중요하게 사용되는 이론이다. 본 논문에서는 유효대수 법칙, 제곱근법칙, B$\ddot{u}$hlmann 신뢰도의 계산방법과 그 의미를 살펴보고, 각 방법에 따라 도출된 신뢰도를 바탕으로 산출한 적정보험료의 예측치와 실제 손해발생액의 차이를 비교하였다. 국내 손해보험사의 자동차보험에 대한 실제 데이터를 사용하여 각 신뢰도에 따라 산출된 보험료를 비교분석한 결과, 심도를 고려하지 않은 제곱근 법칙에 근거하여 구한 부분신뢰도가 가장 정확하게 보험금을 추정하였다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.321-333
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• 2013

신뢰도 이론은 적정하고 합리적인 보험료를 산정하기 위한 보험통계학의 이론 중 하나이다. 본 논문에서는 신뢰도의 개념과 함께 기존에 절리 사용되고 있는 여러 가지 부분신뢰도(유효대수 법칙, 제곱근 법칙, 뷸만, 뷸만-스트라웁)를 소개하고, 새로운 부분신뢰도(새로운 유효대수 법칙, 새로운 제곱근 법칙)를 제안하였다. 또한 실제 자료를 이용하여 기존의 방법과 새로운 방법으로 부분신뢰도와 부과보험료를 추정하였으며, 추정된 부과보험료와 전체 손해액의 차이를 비교하여 정확성을 알아보았다. 실제 자료를 바탕으로 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 새로운 부분신뢰도를 적용하여 부과보험룔를 산출한 것이 기존의 방법보다 오차가 개선되는 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.279-292
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• 2011

합리적인 보험료를 책정하기 위해 사용되는 신뢰도 이론은 보험통계학의 중요한 주요 이론 가운데 하나이다. 본 논문에서는 신뢰도 이론의 기본 개념과 함께 유효대수 법칙, 제곱근 법 칙, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann 신뢰도, B$\"{u}$hlmann-Straub 신뢰도 등을 소개하였다. 또한 이러한 방법들에 근거하여 새로운 보험료를 실제 자료를 시용하여 예측하였다. 결론적으로, 유효대수 법칙이 가장 정확한 예측력을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제16권4호
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• pp.1147-1157
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• 2005

Bonus-Malus system is generally constructed based on claim frequency and Bayesian credibility model is used to represent claim frequency distribution. However, there is a problem with traditionally used credibility model for the purpose of constructing bonus-malus system. In traditional Bonus-Malus system adopted credibility model, individual estimates of premium rates for insureds are determined based solely on the total number of claim frequency without considering when those claims occurred. In this paper, a new model which is a modification of structural time series model applicable to counting time series data are suggested. Based on the suggested model relatively higher premium rates are charged to insured with more claim records.

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.71-87
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• 2014

손해보험의 신뢰도이론에서 순보험료로 사용되는 베이즈보험료는 꼬리위험을 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 논문에서는 꼬리위험측도를 이용하여 할증보험료를 결정하는데 있어 중요하다고 여겨지는 두 가지 주제를 다루었다. 첫째, 위험측도로부터 유도되는 안전할증은 내재된 담보의 위험을 보다 정확히 반영할 수 있으며, 동시에 베이즈보험료만을 사용할 경우 초래될 수 있는 잘못된 의사결정을 피할 수 있음을 보였다. 둘째, 동일한 사전분포가 주어지더라도 서로 다른 조건부손실분포의 꼬리위험 순위와 그에 상응하는 예측분포의 꼬리위험순위는 일반적으로 다를 수 있음을 모수적 모형에 기반하여 보였다. 따라서 안전할증은 조건부손실분포의 위험측도가 아니라 예측분포의 위험측도를 사용해야 함을 알 수 있다.

• 한국조리학회지
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• 제22권8호
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• pp.122-134
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• 2016

This study was conducted to examine what effect was produced on brand attitude and purchase intention by consumer attitude towards the visual merchandising of premium supermarket made using self-reported survey method during 1 Jun 2016 to 14 Jun 2016 as perceived by consumers who have experience in purchasing a product in premium supermarket located in Seoul. Result findings are follow. First there was significant influence between consumer perception and brand attitude (${\beta}=0.157$, p<.001) for harmony, ${\beta}=0.111$ (p<.01) for attractiveness, ${\beta}=0.639$ (p<.001) for suitability, and ${\beta}=0.146$ (p<.001) for trend), but credibility didn't have any effect on brand attitude. Second, according to the results of making a regression analysis in order to analyze an effect that brand attitude had on purchase intention, the brand attitude had a significantly positive (+) effect on purchase intention (${\beta}=0.818$, p<.001). Third, the influence on purchase intention by consumer attitude towards the visual merchandising of premium supermarket was verified (${\beta}=0.181$, p<.001) for attractiveness, ${\beta}=0.520$ (p<.001) for suitability, ${\beta}=0.325$ (p<.001) for trend), and the harmony and credibility didn't have any effect on purchase intention in current study.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권6호
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• pp.1181-1190
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• 2010

보험회사가 보험계약자들의 적절한 보험료를 산출하는 것은 회사나 계약자들 모두에게 중요한 문제이다. 보험료를 결정하는 방법에는 보험회사가 보유하고 있는 매뉴얼에 근거하여 계약자들마다 같은 보험료를 부과하는 방법, 보험계약자 개인이나 집단에 관한 과거 기록에 바탕을 두어 보험료를 차등하여 정하는 방법, 그리고 위 두 가지 방법을 조합하여 보험료를 산정하는 방법 등이 있다. 이중 통계적인 모형에 기반을 둔 보험료 산정 방법에는 최대 정확도 신뢰도 이론이 있고, 이에 바탕을 둔 구체적인 접근법에는 뷸만 모형과 뷸만-스트라웁 모형 등이 있다. 본 논문에서는, 뷸만-스트라웁 모형을 확장하여, 자료 수가 늘어나면서 자료 평균의 변동성이 기대한 것보다 커지는 Hewitt의 아이디어를 반영한 모형에서, 새로운 비모수적 보험료 추정법을 제안한다. 또, 제안된 추정법을 모의자료에 적용해보고, 기존의 뷸만-스트라웁 추정량과 비교해본다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권4호
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• pp.689-699
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• 2013

본 연구는 가격 경쟁으로 인하여 최근 들어 요율 세분화가 심화되고 있는 자동차보험 시장에서, 부분 신뢰도의 적용 대상에 대한 경험적 사전분포 (empirical prior distribution) 함수 또는 무정보적 사전분포 (noninformative prior distribution) 정보의 가정을 통한 신뢰도 산출 방식에 대하여 살펴보았다. 요율 세분화의 확대로 가격 산출 단위의 수가 증가될 경우, 부분 신뢰도의 적용 대상은 점차 증가되게 될 것으로 판단되기 때문에, 기존에 제시된 신뢰도 적용 방식을 베이지안 프레임에서 적용, 추론함으로써 보다 다양하고 정교한 방식으로 그 활용 범위를 넓히고자 한다. 즉, 경험적으로 사용되는 사전 분포함수 또는 무정보적 사전 정보를 통하여 적절한 사후분포 (posterior distribution)함수를 도출하고 오차를 최소화하는 베이즈 통계량을 적용한 신뢰도를 추정하여 적용함으로써, 위험도 예측에 있어 기존에 제시된 방법과 비교하여 그 효용성을 입증하고자 한다. 현재 가장 많이 활용되는 제곱근 법칙 (square root rule)의 신뢰도 추정 방식에 베이지안 추론에서 도출된 통계량을 반영한 결과를 분석하여 실질적인 위험도에 수렴하는 수준을 비교하게 된다. 이는 이론적으로 위험도 예측에서 오차를 줄이는 방식에 대한 대안 제시와 더불어 신뢰도 적용 방식에 대한 추가적인 활용 대안을 보험업계에 제시함으로써 요율 세분화로 인한 부분 신뢰도 적용방식에 대한 그 이해와 활용의 폭을 넓히고자 한다.