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論文結構
本論文架構分為五大章節，分別為第一章緒論、第二章文獻探討、第三章研 究方法、第四章研究結果與分析和第五章的結論與建議。
第一章 緒論
本章節主要說明研究背景與動機、研究目的、研究範圍與研究對象，並提出 研究流程和研究架構。
第二章 文獻回顧
歸納與整理與本研究相關之國內外文獻，包含:迴歸分析之探討、風險的定 義、汽車險風險分類的起源以及影響車險損率的因子等，以建構研究方法之基 礎。
第三章 研究方法
先說明資料來源再針對分析變數加以定義、編碼，接著以二元邏輯迴歸作為 研究之模型，進行實證資料之相關分析。
第四章 研究結果與分析
整理分析後的變數資料分布狀態並呈現經 SPSS Statistics 統計分析工具導 出的二元邏輯迴歸模型，以此模型判斷出險發生的可能。
第五章 結論與建議
根據過去的文獻與現有的資料分析結果給予個案公司初步風險分類模型的 建議，提出結論與未來研究建議。
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第二章 文獻探討
風險定義
Willett(1951) 認為風險是不幸事件發生與否的不確定性 Vaughan(1992、
2002) 則將風險視為人們在預期或希望有一令人開心結果下所衍生出不期望之 可能性的情況，其後並進一步提出不確定性與風險混為使用，這兩個概念的關係 是相當接近，最常使用的不確定性意義，是指具有懷疑特徵的心理狀況，而其基 於對未來將會發生的事物存在認知不足。
換言之，不確定性就是對未來沒有認知的心理反應，國內學者凌氤寶、陳森 松(1996)認為風險可定義在未來時間內，對事件的發生及發生結果的不確定性。
雷勝強(1999)則認為風險的存在是人們對於未來存在不可預測性，實際的結果與 主觀預料間的差異即構成風險，因此，風險的定義可謂，在給定情況和特定時間 下，那些可能發生的結果間的差異。
Puschaver 與 Eccles (1997)則提出，風險依照層次的不同分為三類，最常 用來定義風險的就是任何可能發生的壞事，例如：財產生命的損失或毀損，也就 是以危險(hazard)來定義風險，但他偏重於較負面的(downside)。相對的，對風 險比較正面(upside)的定義就是機會(opportunity)，但這通常僅限於對風險本 身就持相對正面態度的企業，他們認為風險所帶來的正面因子多於負面。最後一 種對於風險的定義就如同現代財務理論對於風險的定義一般，認為風險是不確定 性(uncertainty)，根據此定義，風險只存在於決策所產生的未知結果，如果潛 在的結果範圍越大，不論好壞，風險即愈大，然而，Puschaver 與 Eccles 卻認 為，這三個定義應該是風險構成要素，是風險廣義的定義。
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鄧家駒(2000)將風險視為未來結果的不確定性，可能造成人身或財務面的、
非預期的獲益或損失。一般風險的大小取決於兩項因素：一是未來結果的不確定 性的高低，二是可能帶來人身或財務損益與利弊的大小。
另外，鄭燦堂(2000)定義風險為「事故發生的不確定性與事故發生遭受損失 的機會。」就財務觀點而言，風險定義可分為兩種：第一種為「事件發生的不確 定性」，此為主觀的看法，著重於個人及心理狀況，第二種為「事件發生遭受損 失的機會」，為客觀的看法，著重於整體和數量的狀況，認為在我們從事各種活 動中發生損失的可能性。
宋明哲(1996)綜合各專家學者的定義，提出兩種不同的觀點：從個人的、主 觀的、非數理性的觀點，規範風險為「財務損失之不確定性」，此為主觀風險 (Subjective Risk)；從團體的、客觀的、數理性的觀點，規範風險為「特定情 況下，實際損失與預估損失之差異性」，此為客觀風險(Objective Risk)，此定 義更為周延，根據鄭宇辰(2007)和本研究整理上述學者對風險的定義，如表 2-1-1。
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Vaughan(1992) 人們在預期或希望有一令人開心結果下所衍生出不期望 之可能性的情況。
Puschaver 與 Eccles(1997)
將風險分為三類，第一種視風險為危險(hazard)，將造成
Vaughan(2000) 不確定性與風險混為使用，這兩個概念的關係是相當接 近，最常使用的不確定性意義，是指具有懷疑特徵的心理
宋明哲(1996) 將風險分為主觀風險(Subjective Risk)與客觀風險 (Objective Risk)，主觀風險為財務損失之不確定性;客 觀風險是特定情況下，實際損失與預估損失之差異性。
資料來源：鄭宇辰(2007)、本研究整理
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風險的分類有許多方式，Holmes(2004)認為風險的種類包含：金融風險(包 括市場風險、流通性風險、信用風險)、國家風險(如經濟風險、移轉風險、匯兌 風險、鄰近風險、政權風險、政治風險等)、策略風險、計畫與專案風險(技術、
人與行為、流程等)、營運風險、環境風險、技術風險、品牌風險、信譽風險、
人才風險、個人風險等。Holmes 認為各個風險可能獨立存在也可能彼此相依，
例如：企業發生火災爆炸的財產毀損或人員傷亡事件，可能產生環境風險，同時 也可能造成信譽風險、營運風險及人才風險等，因此需視事故大小及其種類而 定。
鄭燦堂(2002)在其著作的「風險管理-理論與實務」中提到 Willett(1901) 將風險分為靜態風險(Static Risk)與動態風險(Dynamic Risk)。靜態風險是指 不可預期或不可抗力的事件，或人為上的錯誤、惡行所導致的風險，此風險是處 於靜態環境中無法避免者。
根據保險的角度，靜態損失是自然的、特定的、有規則性的不確定因素所造 成，因此具備可以預測的條件。而動態風險是由於人類需求的改變、機器設備的 進步或制度的改善，和政治、經濟、科技等環境變遷所引起者，沒有規則性的法 則可依循，也無所謂的可預測的條件。
另一方面，Mowbray(1930) 運用精算與統計技術將風險分類為純粹風險 (Pure Risk)與投機風險(Speculative Risk)。前者是指事件發生的結果，只有 損失或沒有損失的風險，即一旦發生風險時，企業只有損失的機會，而無獲利的 機會；後者則是指事件發生的結果，除了損失與無損失外，尚有獲利的機會。
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Jorion(2000) 進一步將有投機風險性質的財務風險分類為市場風險
(Market Risk)、信用風險(Credit Risk)、流動性風險(Liquidity Risk)、作業 風險(Operational Risk)與法律風險(Legal Risk)。
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車險風險分類的背景與發展
風險分類最初起源於核保作業的進行，過去，在保險作業的過程中，當核保 人員評量前來投保的風險單位時，多根據過去經驗，針對集體風險單位所反映的 風險特徵，主觀、直覺的衡量風險程度，進而決定公平費率。
然而，當保險公司業務成長到一定規模時，這並非一種符合經濟效益的作法，
於是，保險公司利用某些風險單位的特徵，運用精算技巧將前來投保的風險單位 予以適度分類，因此形成了風險分類制度。
汽車保險的風險分類始於 19 世紀末的美國，保險公司為決定保險費而選擇 以「引擎馬力」為計算因素，因為引擎馬力越強則車子的速度越快，而車速越快 則越容易發生車禍，保險公司自然應收取較高的保險費以平衡公司收支。
直至 1950 年以後，各家保險業者在法律賦予較多的競爭空間下，想提高公 司利潤，便開始透過風險選擇方式挑選其認為低風險的被保險人，並給予較低的 保費，至於高風險族群不是遭拒絕投保就是需忍受高額保費的對待。另一方面，
未實施風險分類的保險公司則面臨優良業務喪失且劣質業務湧入的情況，即所謂 的「劣幣驅逐良幣」，最終導致公司發生嚴重虧損甚至破產。此一狀況使得單一 保險公司若想於市場上生存，就必須針對被保險人作出適當的風險分類，因此，
汽車保險的風險分類制度逐漸形成。但當時各家保險公司的分類因素仍相當混亂，
直到 1960 年代後才漸趨一致。
保險服務處(Insurance Services’Office；ISO) 所公布的風險分類制度成 為當時的範本，在保險服務處的風險分類制度下，雖然有針對州別特性作分類，
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但主要的風險分類因素則大致分為駕駛人特性(性別、年齡和婚姻狀況)、用途(上 下班距離遠近、商用或農用)、所有權(自用或租用)、汽車經常停放地區、駕駛 訓練、肇事紀錄、學校成績等。
根據相關研究、文獻得知，分類因素的實施，亦與法律和輿論等相關的文化 背景有關。美國的某些州在作了各種考量之後，反而減少了分類因素的使用，如：
夏威夷州，自無過失汽車保險法成立以來，禁止使用種族、信仰、血統、年齡、
性別、駕駛經驗年資、婚姻等，作為分類因素。而北卡羅萊納州於 1977 年 9 月，
也立法廢除年齡與性別作為汽車保險費率的分類因素，麻州則於同年 12 月 28 日廢除年齡、性別、婚姻狀況作為分類因素，密西根州亦於同年 12 月 13 日將年 齡、婚姻狀況排除於分類基礎之外。除了上述四州之外，同時有許多州開始考慮 到這些分類因素的限制，促成當時有許多機構著手研究分類因素的適當性。
從 1960 年代起，風險分類項目的爭議便不斷產生，尤其在 1976 年至 1990 年間，幾個知名的保險學術團體如史丹佛研究中心(Stanford Research
Institute；SRI)、北美精算協會(Casualty Actuarial Society；CAS)與保險監 理官協會(National Association of Insurance Commissioners；NAIC)之間的 爭論最大，他們把焦點投注於駕駛人特徵及其相關風險分類因素公平性與其所適 用的模式之合理性的檢討，引發相關討論的議題，如下文獻回顧所示：
Witt(1979) 企圖利用區域性的分類因素將核保的利潤率公平化，他使用美 國伊利諾州的汽車保險資料，並假設所有的附加費用是一個變數，且與平均地域 性費率成比例，而找出在承保風險與報酬間的逆向關係。
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Chang 與 Fairley(1979) 對傳統分類費率的方法作一比較，使用了乘法技術 並利用 log-linear 模式，擷取美國麻薩諸塞州的車險資料，發現保險公司對於 駕駛人在高費率的區域分類因素的應用，已形成不公平的訂價。他們利用加法模 式消除了這樣的偏誤，也些微提高預測的精準度；並將模式的參數利用精算的方 法算出，同時提及未來應該重視在出險單位的分配及相關變數間的交互作用影
Chang 與 Fairley(1979) 對傳統分類費率的方法作一比較，使用了乘法技術 並利用 log-linear 模式，擷取美國麻薩諸塞州的車險資料，發現保險公司對於 駕駛人在高費率的區域分類因素的應用，已形成不公平的訂價。他們利用加法模 式消除了這樣的偏誤，也些微提高預測的精準度；並將模式的參數利用精算的方 法算出，同時提及未來應該重視在出險單位的分配及相關變數間的交互作用影