ตัวแบบพยากรณ์การขาดอายุของกรมธรรม์ประกันชีวิตด้วยตัวแบบการถดถอยลอจิสติกและตัวแบบพิบัติเชิงสัดส่วนค็อกซ์

Predictive models for lapse of life insurance policy with logistic regression model and cox proportional hazard model

Name: อริญชย์ บุญมีคำ

keyword: การวิเคราะห์การรอดชีพ

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วท.ม. (สถิติ) 2561.

Classification :.LCCS: QA278.2

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาสถิติ -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: การวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก

ThaSH: กรมธรรม์ประกันชีวิต

Abstract: ศึกษาออกเป็น 2 ชุด ได้แก่ ชุดข้อมูลฝึกฝนสำหรับสร้างตัวแบบพยากรณ์จำนวน 7,873 กรมธรรม์ และชุดข้อมูลทดสอบจำนวน 1,969 กรมธรรม์ สำหรับตัวแบบการถดถอยลอจิสติกมีตัวแปรตาม คือ การขาดอายุกรมธรรม์ซึ่งเป็นตัวแปรเชิงคุณภาพทวิภาค และมีตัวแปรอิสระซึ่งเป็นตัวแปรเชิงคุณภาพและตัวแปรเชิงปริมาณรวมทั้งหมด 19 ตัว ผลการวิจัยพบว่าตัวแบบการถดถอยลอจิสติกประกอบด้วยตัวแปรอิสระทั้งหมด 10 ตัว ได้แก่ เพศ อายุ จำนวนเงินเอาประกันชีวิตมากกว่า 100,000 บาท ระยะเวลาการชำระเบี้ยประกันภัย ระยะเวลาความคุ้มครอง เบี้ยประกันภัย รูปแบบกรมธรรม์แบบชั่วระยะเวลา ช่องทางการจำหน่าย รูปแบบการชำระเบี้ยประกันภัยแบบรายเดือน และรูปแบบการชำระเบี้ยประกันภัยแบบรายไตรมาส ซึ่งตัวแบบการถดถอยลอจิสติกนี้สามารถพยากรณ์ได้ว่ากรมธรรม์เกิดการขาดอายุร้อยละ 31.49 และมีประสิทธิภาพในการพยากรณ์ได้ถูกต้องร้อยละ 65.26 สำหรับตัวแบบพิบัติเชิงสัดส่วนค็อกซ์มีตัวแปรตาม คือ ระยะเวลาจากวันที่กรมธรรม์มีผลบังคับถึงวันที่ขาดอายุกรมธรรม์ และตัวแปรอิสระซึ่งเป็นตัวแปรเชิงคุณภาพจำนวน 22 ตัว ผลการวิจัยพบว่า ตัวแบบพิบัติเชิงสัดส่วนค็อกซ์ประกอบไปด้วยตัวแปรอิสระทั้งหมด 6 ตัว ได้แก่ อายุระหว่าง 1 - 25 ปี อายุระหว่าง 45 - 60 ปี ระยะเวลาการชำระเบี้ยประกันภัย ระยะเวลาความคุ้มครอง เบี้ยประกันภัย และช่องทางการจำหน่าย และปัจจัยของการแบ่งชั้นภูมิทั้งหมด 3 ตัว ได้แก่ เพศ รูปแบบการชำระเบี้ยประกันภัยแบบรายเดือน และรูปแบบการชำระเบี้ยประกันภัยแบบรายไตรมาส ซึ่งตัวแบบพิบัติเชิงสัดส่วนค็อกซ์แบบเเบ่งชั้นภูมิพยากรณ์ว่าการขาดอายุกรมธรรม์ของชั้นภูมิของผู้เอาประกันภัยทั้งเพศหญิงและเพศชายที่ชำระเบี้ยประกันภัยแบบรายเดือน และแบบรายไตรมาสเกิดขึ้นมากที่สุดในช่วงเดือนที่ 2 - 3 และช่วงเดือนที่ 2 - 4 จากวันที่กรมธรรม์มีผลบังคับ ตามลำดับ นอกจากนั้นพบว่าการขาดอายุกรมธรรม์ของชั้นภูมิของผู้เอาประกันภัยทั้งเพศหญิงและเพศชายที่ชำระเบี้ยประกันภัยแบบชำระครั้งเดียว แบบรายครึ่งปี หรือแบบรายปีเกิดขึ้นมากที่สุดในช่วงเดือนที่ 12 - 13 จากวันที่กรมธรรม์มีผลบังคับ The purpose of this research is to create lapse model for forecasting lapse of life insurance. The data set of 9,842 life insurance policies from April to June 2016 is divided into 2 parts; training set of 7,873 policies for creating the predicting model and testing set of 1,969 policies. For logistic regression model, the dependent variable is lapse class that is dichotomous qualitative variable. There are 19 independent variables which are qualitative and quantitative. The results indicate that the logistic regression model consists of 10 independent variables which are gender, age, face amount more than 100,000 baht, duration of payment, duration of protection, premium, term life insurance policy, distribution channel, monthly payment mode, quarterly payment mode. The logistic regression model predicts that the lapse rate is 31.49% and the accurate performance of forecasting is 65.26%. For the Cox proportional hazard model, the dependent variable is time from the effective date to lapse date. There are 22 independent variables which are qualitative. The results show that the hazard function consists of 6 variables which are age between 1 - 25 years, age between 36 - 45 years, duration of payment, duration of protection, premium and distribution channel and consists of 3 stratification factors including gender, monthly payment mode and quarterly payment mode. The stratified Cox proportional hazard model predicts that the lapse of policy for strata of female and male insured who pay premiums monthly and quarterly occurs most on the second to the third month and on the second to the fourth month after effective date, respectively. In addition, it is found that the lapse of policy for strata of female and male insured who pay premiums once, semi-annually or annually occur most on the twelfth to the thirteenth month after effective date

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: ธิดาพร ศุภภากร

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: วินัย โพธิ์สุวรรณ์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Created: 2561

Modified: 2568-07-08

Issued: 2568-07-08

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2561/arin-boo-all.pdf

CallNumber: QA278.2 .อ173

tha

DegreeName: วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: สถิติ

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	arin-boo-all.pdf	1.43 MB

ใช้เวลา

0.019594 วินาที