第五章 實證結果分析
第三節 以出險機率定義風險的實證結果(子樣本)
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第三節 以出險機率定義風險的實證結果(子樣本)
在第三人責任財損險車商保代通路(CA)子樣本中，我們發現，所有人、車 特性對於出險機率，都有顯著的解釋能力，這佐證了目前保險公司用來核保訂 價人、車的因素，都是重要的風險分類因子。其中女性相較於男性，出險機率 較高；年齡層愈長(age2025、age2530、age3060、age6070、ageabv70)相較於年 輕駕駛(18 歲以上、20 歲以下)的出險機率較低；肇事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡愈低者(cargae0~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈 高；小客車(sedan)相較於小客貨車、中型車(veh_m)相較於小型車出險機率較 高；大型車(veh_l)相較於小型車出險機率較低；都會區(city)相較於非都會區的 出險機率高、台灣的北、南(north、south)部地區相較於東部及離島地區的出險 機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的車商保代通路子樣本(表 5-3-1)，
𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.0765***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任財 損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
在第三人責任體傷險車商保代通路(CA)子樣本中，在所有人、車特性對於 出險機率，大多有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；年 齡層 (age2530、age3060、age6070)相較於年輕駕駛(18 歲以上、20 歲以下)的出 險機率較低；肇事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡愈低者
(cargae0~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；小客車(sedan)相較於小 客貨車；大型車(veh_l)相較於小型車出險機率較低；台灣的北、南(north、
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south)部地區相較於東部及離島地區的出險機率低、中部(central)地區相較於東 部及離島地區的出險機率高。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的車商保代通路子樣本(表 5-3-2)，
𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.0597***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任體 傷險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
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Intercept -1.8018*** <.0001 -2.0725*** <.0001clm_hat 25.875*** <.0001
clm 0.0765*** <.0001
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Intercept -2.2582*** <.0001 -1.4262*** <.0001clm_hat 44.9822*** <.0001
clm 0.0597*** <.0001
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在第三人責任財損險僱佣業務員通路(KA)子樣本中，在所有人、車特性對 於出險機率，幾乎都有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較 高；年齡層愈長(age2530、age3060、age6070、ageabv70)相較於年輕駕駛(18 歲 以上、20 歲以下)的出險機率較低；肇事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈 高；車齡愈低者(cargae0~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；大型車 (veh_l)相較於小型車出險機率較低；都會區(city)相較於非都會區的出險機率 高、台灣的北、中、南(north、central、south)部地區相較於東部及離島地區的 出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的僱佣業務員通路子樣本(表 5-3-3)，
𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.0742***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任財 損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
在第三人責任體傷險僱佣業務員通路(KA)子樣本中，在所有人、車特性對 於出險機率，其中有顯著的解釋能力，女性相較於男性，出險機率較高；肇事 記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡 (cargae2~carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；中型車(veh_m)、大型車(veh_l)相較於小型車出險機率較 低；台灣的北 (north)部地區相較於東部及離島地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選 擇存在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現第三 人責任體傷險的僱佣業務員通路子樣本(表 5-3-4)，𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.0513***)於 99%的 信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任體傷險市場中，有逆選擇或道 德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
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Intercept -1.8998*** <.0001 -1.1584*** <.0001clm_hat 12.1697*** <.0001
clm 0.0742*** <.0001
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Intercept -2.5118*** <.0001 -0.3837*** <.0001clm_hat -1.4722 0.4673
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在第三人責任財損險一般保經代通路(BA)子樣本中，所有人、車特性對於 出險機率，其中有顯著的解釋能力，女性相較於男性，出險機率較高；肇事記 錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；小客車(sedan)相較於小客貨車出險機率 較高；台灣的北、南 (north、south)部地區相較於東部及離島地區的出險機率 低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的一般保經代通路子樣本(表 5-3-5)，
𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.0966***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任財 損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
在第三人責任體傷險一般保經代通路(BA)子樣本中，所有人、車特性對於 出險機率，部份有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇 事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；台灣的北 (central)部地區相較於東 部及離島地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的一般保經代通路子樣本(表 5-3-6)，
𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.0685**)於 95%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任體傷 險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
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Intercept -1.9204*** <.0001 -1.3106*** <.0001clm_hat 25.2349*** <.0001
clm 0.0966*** <.0001
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Intercept -2.0499*** <.0001 -0.2274 0.2771clm_hat -0.4681 0.9317
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在第三人責任財損險承攬業務員通路(KB)子樣本中，所有人、車特性對於 出險機率，部分有顯著的解釋能力，其中女性相較於男性，出險機率較高；肇 事記錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡 (cargae1、carage5 相較於車齡 5 年以上)出險機率愈高；中型車(veh_m)相較於小型車出險機率較高；都會區 (city)相較於非都會區的出險機率高、台灣的南(south)部地區相較於東部及離島 地區的出險機率低。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任財損險的承攬業務員通路子樣本(表 5-3-7)，
𝛽̂𝑐𝑙𝑚為(0.1012***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任財 損險市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成立。
在第三人責任體傷險承攬業務員通路(KB)子樣本中，所有人、車特性對於 出險機率，其中有顯著的解釋能力，女性相較於男性，出險機率較高；肇事記 錄愈差者 (bm 愈高者) 出險機率愈高；車齡 (cargae2、carage5 相較於車齡 5 年 以上)出險機率愈高。
而 Regression(高保障選擇)為第二階段模型之實證結果，若要分辨有無逆選擇存 在，則是透過出險機率 clm 之估計係數𝛽̂𝑐𝑙𝑚來分辨，於模型一中發現，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚 顯著為正，代表選擇高保障契約愈容易出險，若𝛽̂𝑐𝑙𝑚顯著為負，代表選擇高保 障契約愈不易出險。於第三人責任體傷險的承攬業務員子樣本(表 5-3-8)，𝛽̂𝑐𝑙𝑚 為(0.1160***)於 99%的信賴水準顯著異於 0 且為正，代表在第三人責任體傷險 市場中，有逆選擇或道德風險所形成的訊息不對稱問題存在，本文的假說 1 成 立。
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Intercept -1.9652*** <.0001 -1.2306*** <.0001clm_hat 17.9553*** <.0001
clm 0.1012*** <.0001
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Intercept -2.7932*** <.0001 -0.5035*** 0.0007clm_hat 0.5455 0.9059
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