天氣與保險金額實證模型

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高低的選擇比較具彈性，而且比較不會受到經濟條件的影響（例如若保費比較 貴，即使需要也無法購買），因此選擇傷害保險作為實證研究之樣本。總計蒐 集2015 年至 2019 年傷害保險購買資料共計 352,188 筆。

第二節 天氣與保險金額實證模型

本文採用普通最小平方法(Ordinary Least Squares)回歸模型來分析天氣效應 對於要保人購買保障型保險的行為影響。回歸模型(1)主要探討衡量「陽光效 應」的「日照時數」為主要變數，並放入其他個別天氣因子，分析對要保人購 買保險行為差異影響。

因此本模型以傷害險保險金額作為依變數，主要自變數為日照時數，其他 天氣因子自變數包含：溫度、相對濕度、氣壓、降水量、風速等。除了天氣因 子以外，模型中也將採一般人口統計變量作為其他控制變數，包含：要保人性 別、要保人年齡、要保人職業級別、要保人年所得、要保人是否居住在都市、

要保人投保該傷害保險前之理賠紀錄與投保紀錄等。

實證模型如下：

𝐴𝐼𝐴_# = 𝛼_&+ 𝛼₍𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#+ 𝛼₀𝑊𝑒𝑎𝑡ℎ𝑒𝑟_# + 𝛼₅𝐶𝑉_#+ 𝜀_# (1)

𝑖 表示第  𝑖筆資料，𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#表示主要變數日照時數，𝑊𝑒𝑎𝑡ℎ𝑒𝑟_# 表示其他天氣變數，𝐶𝑉_#表示控制變數，𝜀_#  為模型標準誤差項。

依變數𝐴𝐼𝐴_#為傷害保險之保險金額，單位為萬元新台幣。本研究以保險金 額作為衡量要保人購買保險的程度，購買較高保險金額的要保人，尋求較高的

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保障程度，視為風險意識較為強烈，反之亦然。以下針對各項自變數代表意 涵、以及對於購買保險金額的假設詳加解釋。

一、變數說明

本文主要探討陽光效應，故首先討論主要變數𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#。𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#為日 照時數，本文均以中央氣象局公布6:00 至 16:00 天氣資料的平均值作為天氣變 數值的計算區間。日照時數單位為小時，代表在衡量時間中(6:00 至 16:00)，有 陽光出現的比例。數值介於0 至 1 之間，𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#日照時數越趨近1，代表陽 光越充足；𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#日照時數為0，則代表該日雲層量較多沒有陽光。

Hirshleifer and Shumway（2003）提到陽光會影響股市收益，研究指出陽光與投 資人的情緒為正相關；應用至行為保險，本文推測陽光會增加風險偏好，則 𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#日照時數越趨近於1，表示要保人可能購買的保險金額越少，保險金 額與𝑆𝑢𝑛𝑠ℎ𝑖𝑛𝑒_#日照時數為負向相關，反之亦然。

二、天氣變數

自然人的五感為視覺、聽覺、嗅覺、味覺、觸覺，人類主要透過五感來感 受天氣狀況的不同，本文首先討論人類較容易感受到差異的天氣因子，除了日 照時數，分別有溫度、是否為高溫、降水量多寡等。

首先為溫度，單位為攝氏溫度(℃)。參考世界衛生組織對於人類生活宜居 溫度的報告，本研究依據溫度另外設定一虛擬變數以判斷是否為溫度過高的情 況。針對觀測的平均溫度值達32℃以上時，變數是否為高溫之數值為 1，視為

0。Rosenthal (2005)對冬季憂鬱的研

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究，溫度越低可能使人類的情緒越悲觀；Cao and Wei (2004)則提到近年來越來 越多極端溫度出現，在行為財務學中，極端高溫可能使消費者傾向風險趨避。 大雨為虛擬變數，參考中央氣象局對豪雨特報(Extremely Heavy Rain)的標準，

將平均時雨量達8.33 毫米以上者視為大雨，此時是否為大雨之虛擬變數值為

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月訂定為5，五月、十月訂定為 4，四月、十一月訂定為 3，三月、十二月訂定 為2，一月、二月訂定為 1。並且也有放入年度虛擬變數，作為當年度法令與整 體環境變化的控制變數。