第四章 實證結果
第一節 天氣與保險金額實證模型結果
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l C h engchi U ni ve rs it y 第四章 實證結果
第一節 天氣與保險金額實證模型結果
一、天氣與保險金額實證模型之敘述統計量
表4-1 呈現傷害保險實證模型(1)之解釋變數其敘述統計量。依變數保險金 額之最小值為10 萬元，最大值為 3500 萬元，平均值為 188.62 萬元。日照時數 的最小值為0，表示 6:00 至 16:00 的平均單位小時日照時數為 0，整天都沒有陽 光；最大值為0.98，表示當天每小時幾乎都是陽光充足的狀況；日照時數的平 均值為0.4326，表示樣本中有陽光的日數應頗為平均。
由於臺灣氣候穩定，可以發現天氣因子各項數值分佈合理。溫度的最小值 為2.03℃，最大值為 35℃，平均值為 25.2418℃，可見平均而言臺灣氣溫宜 人，不過有時仍有高溫與低溫的狀況發生。另外，過去投保紀錄中，要保人投 保前理賠件數之平均值為3.7804 件，然而標準差為 9.55185 件，表示要保人曾 經理賠件數的資料分佈較分散。各變數間之相關係數可參照附錄。
濕與黴菌滋生，同時也使人的皮膚感受較為舒適。
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投保前理賠總金額 .00 8592142.00 36392.9963 118665.81478 投保前死亡險件數 .00 53.00 1.3643 2.37743 投保前生死合險件數 .00 48.00 .9526 1.62035 投保前年金險件數 .00 20.00 .0187 .23623‧ 國
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二、實證結果
表4-2 為傷害保險之保險金額與天氣實證模型(1)的結果。
（一）日照時數
由表4-2 中可以看出，在傷害保險的實證模型中，日照時數與要保人購買 的保險金額呈現顯著負相關，表示日照時數越小、雲量越多的情況下，要保人 傾向安排較高的保障，購買較多的保險金額。此結果符合本文預期，陽光會影 響消費者的情緒狀況，缺乏日照將使消費者情緒較為悲觀並顯著使消費者選擇 購買較多的保險金額；反之在陽光充足燦爛的日子，消費者則會相對樂觀，認 為購買較低的保險金額即足以分散風險。
（二）天氣變數
關於溫度這項天氣因子，其和傷害保險的保險金額為顯著負相關，表示若 溫度越低、要保人可能因此情緒不佳，購買的保險金額越高，反之將購買較低 的保險金額，可見溫度的確會顯著影響要保人對於風險的判斷。此結果與 Rosenthal（2005）提出的冬季憂鬱，低溫使消費者情緒低落的方向相符。
雖然臺灣氣候穩定變化不大，但是因為臺灣位處熱帶地區，和歐美國家的 天氣狀況略有不同，故本文也討論溫度過高的情況對保險金額的影響。實證結 果顯示，氣溫高於32℃的高溫狀況與保險金額的購買呈現顯著正相關。表示溫 度過高實屬於會使消費者情緒感受不佳的天氣型態，故使要保人改變風險判 斷，購買較高的保險金額。
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其他天氣變數如降水量，實證結果顯示在傷害保險中，其與保險金額之間 的關係不顯著。然而大雨狀況的發生與保險金額呈現負相關。此結果與本文原 先的預期不符，因此本文於下一小節天氣狀況分組多重比較中將雨量作為一個 分類標準，再進行更進一步的檢視。
另外，關於消費者較不易察覺差異的天氣狀況如風速與相對濕度，皆與要 保人保險金額的購買皆呈顯著負相關，表示風速越小、相對濕度越低，要保人 更傾向購買越高的保險金額。最後，在傷害保險中，氣壓與保險金額為顯著正 向相關。
（三）控制變數
關於要保人的其他資料，由表4-2 可以發現，傷害保險其要保人的年齡、
要保人的性別、是否居住於都市、年所得皆與保險金額為顯著正相關，表示年 齡越大，年所得越高，居住於都市者，其對風險的判斷較為保守，並且男性要 保人相較於女性要保人，傾向購買較高的保險金額。要保人的職級代碼與保險 金額為負相關，表示職業類別較不危險者，購買的保險金額越多，本文認為，
其成因為職級代碼較低者，因為工作較不危險，在傷害險保障的意外事故風險 中的危險也較低，故保費會較便宜，反之亦然。
投保相關的變數中，投保方式為使用傳統紙本填寫要保書者，傾向購買較 多的保險金額。投保前理賠次數與保險金額為顯著負相關，這個結果的成因可 能有兩個，第一個是過去理賠次數少，可能使後續的保險保費較低，故要保人 可能因此購買較高的保險金額；第二則是過去理賠次數較多者，可能存在賭徒
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謬誤5的想法，認為未來事故發生造成出險的機會較低，故購買較低的保險金 額。除了過去理賠次數以外，在傷害保險中投保前理賠總金額與保險金額呈顯 著正相關，表示當過去理賠金額越高，要保人傾向尋求較多的保險金額保障。
在傷害保險的實證模型中，過往的投保件數與保險金額為正向關係，表示不論 購買死亡險、生死合險、年金險、醫療險，購買件數越多，傾向購買較多的傷 害險保險金額，本文認為造成此現象的原因為該要保人習慣以保險進行風險風 散。
5 賭徒謬誤是一種機率謬誤，主張由於某一事件發生了很多次，因此接下來不太可能發生；或 者由於某一事件很久沒發生，因此接下來很可能會發生（Croson and Sundali, 2005）。