解約行為研究之發展

過去的文獻使用許多不同的因素來檢驗前段所述之各種假設，本研究依照 資料特性分為三類，橫斷面資料 (Cross-Sectional Data)、時間序列資料 (Time-Series Data) 與追蹤資料 (Panel Data)，以下將依序介紹其發展：

橫斷面資料為發生於同一時點之資料，在解約率文獻中，此類變數多為與 保戶本身相關因素如年齡、性別等，與保單特性相關之因素如險種、保額等，

以及與保險公司相關之因素如公司規模等。

Richardson and Hartwell (1951) 有別於其他文獻著重於解約率模型之建構，

此文希望能找出導致不同解約率之原因與不同業務特性下之解約率表現，其觀 察之變數分為五大類，被保險人特性如收入、職業、年齡；保單特性如：繳

4

別、險別、保額及保費；代理人及銷售特性如獨立代理人、成熟代理人及銷售 通路；經濟特性如保單年度兩年內、保單年度兩年以上、保單是否已保單借款 及地理區；最後一類為觀察第一保單年度至第十保單年度間，不同年度之保單 解約率及其存續期間。此文亦觀察各變數間交互影響之情形如同時考慮職業與 收入下之解約情形、同時考慮性別及收入下之解約情形等等，觀察出何種特性 下之解約率較高，最後以問卷之方式了解保戶解約之因素，比例最高為不再有 保險需求的 37.7%，其中平均解約年齡為 58 歲、平均解約年度為第 19 年、平 均解約價值為 1083 美元。

Renshaw and Haberman (1986) 以 1976 年蘇格蘭的七家壽險公司為樣本，

使用常態誤差結構之線性模型 (Linear Models with Normal Error Structure) 與二 元回應模型 (Binary Response Model) 分別檢驗年齡、險種、保單長度及公司別 對於解約率之影響，結果顯示四項因素對解約率皆有顯著之影響，此文亦考慮 變數間之交互關係，結果為投資型保單之解約率隨年齡上升而下降，不分紅保 單中，生死合險的解約率在年輕時較高，終身壽險的解約率在年長時較高。

時間序列資料為以時間先後順序型態出現之一連串觀測值集合，在解約率 文獻中，此類變數多為與總體經濟有關之變數如市場利率、失業率等經濟變 數，此類資料多用於檢驗利率假說、緊急資金假說。

Dar and Dodds (1989) 認為英國之生死合險提供保戶很多不同的選擇權，如 保單借款、保單解約及當不再繳交保費時仍可維持保單效力等權力，因此保戶 可以依照資本市場的狀況修正透過生死合險之儲蓄比例，此文獻透過 1952 年至 1988 年間英國生死合險資料，以 Modigliani model 建構家戶財富分配之模型，

並檢驗透過生死合險做為儲蓄之行為是否符合緊急資金假說與利率假說，選用 之變數有保單利率、替代資產報酬率、通膨率、失業率等因素，結果顯示透過 生死合險做為儲蓄的數量會因保單利率及市場利率而有影響，惟當兩利率同向 變動相同幅度時，儲蓄並不會受到影響，而利率與解約率之間的關係並不顯

5

著，因此利率變動影響透過生死合險儲蓄之數額僅存在於新獲得之財富，即新 獲得之財富是否用於購買生死合險，並不符合利率假說；另一方面，失業率的 大小或失業率的變動皆對解約率有顯著之影響，因此符合緊急資金假說。

Outreville (1990) 透過 1966 年至 1979 年間美國與加拿大之終身壽險資料，

使用多元迴歸模型檢驗解約率與實質非永久所得、替代資產報酬率、保費、失 業率、通貨膨脹率、市場利率等變數間之關係，實證結果顯示失業率與解約率 有顯著正向關係，支持緊急資金假說，而無論使用三個月美國公債利率或替代 資產實值報酬率當作市場利率對解約率皆不存在顯著關係，因此並不支持利率 假說。如同前段所述，此文為第一篇提出保單替換假說之文獻，使用之變數為

「壽險業務新舊契約比」，用以衡量保戶是否將舊契約解約而購買新契約之變

數，實證結果發現此變數與解約率存在顯著正向關係，日後之解約率文獻將其 稱為保單替換假說。

Cox et al. (1992) 透過 1984 年至 1989 年間美國躉繳遞延年金資料，檢驗年 齡、性別、保額、是否存在解約費用、銷售通路及保單預定利率等變數對解約 率之影響，此文將解約行為分為兩種情況：部分贖回 (Partial Withdrawals) 及全 部贖回 (Full Withdrawals)，並且分別依據解約件數及解約現金價值為計算單 位，實證結果發現在保證利率期間期滿時解約率顯著較高，且預定利率與市場 利率差值越高時解約率亦較高，存在正向顯著關係，此結果支持利率假說。另 外，不需解約費用之保單解約率較需解約費用之保單解約率高，且解約費用率 越高之保單解約率則越低，說明解約費用對保單解約率有重要之影響。

Tsai et al. (2002) 透過 1959 年至 1995 年間美國壽險資料，利用誤差修正模 型 (Error-Correction Model) 與整合向量自我迴歸模型 (Cointegrated Vector Autoregression) 研究解約率與利率之關聯性，結果發現兩者之間有一長期共整 合關係，每年的解約率會隨前兩期利率及解約率變動而改變，此結果支持利率 假說。文中亦將建構之模型透過蒙地卡羅法模擬生死合險保單準備金之分配，

6

結果發現早期解約行為 (Early surrender) 對保險公司之價值及現金流量有顯著 影響，保險公司應在定價時考慮解約行為，而解約行為可降低準備金之利率風 險，因此解約對保險公司並非完全無益。此外，該文章中提及 Outreville (1990) 與 Cox et al. (1992) 結論不一致之原因可能是因為觀察期間及使用之分析方式有 所不同，Outreville (1990) 選取樣本期間至 1979 年，而在 1980 年代末美國利率 大幅波動之期間並未納入於樣本，因此無法反應利率波動與解約率之關聯性；

而分析方式以最小平方法估計係數也與 Cox et al. (1992) 使用單變量方法有所不 同。

Kuo et al. (2003) 使用與 Tsai et al. (2002) 相同之作法，改以 1951 年至 1998 年壽險資料為樣本，並加入失業率因子以檢驗緊急資金假說，實證結果顯示失 業率對解約率的影響在長期與短期皆顯著，利率對解約率的影響主要存在於長 期，此結果支持緊急資金假說，而根據充擊反應分析 (Impulse Response

Analysis) 得知利率對解約率的衝擊較失業率對解約率的衝擊強，表示利率假說 較緊急資金假說強且利率對解約率有較顯著的經濟影響。

Jiang (2010) 使用誤差修正模型及自我迴歸時間落差分配模型

(Autoregressive Distributed Lag Model) 分析美國 1951 年至 2008 年壽險資料，

與 Kuo et al. (2003) 不同之處在於，此篇研究進一步探討解約率與保單借款之間 是否存在排擠效果，實證結果顯示，此排擠效應確實存在，保單借款不僅是需 要現金而借款的手段，也是一種潛在的解約行為，因為所有與保單借款有關的 條款都趨使保戶更快速或更大規模的借款，進而使保戶選擇解約。

Fier and Liebenberg (2013) 透過 1996 年至 2008 年間美國壽險資料，使用托 賓迴歸模型 (Tobit Model) 結合問卷資料檢驗緊急資金假說及保單替換假說，

與先前文獻不同之處在於本文選用之變數為個體經濟資料而非過往使用之總體 經濟資料，如過去檢驗緊急資金假說大說採用整體之失業率，而此篇文獻採用 之變數為該家戶中是否有失業者存在，此方法能更直接的檢驗各因素與解約率

7

之關係，此文獻也同時檢驗保戶之家戶特性如退休、喪偶、離婚等因素與解約 率之間的關聯性。實證結果顯示大幅的所得波動與解約行為有顯著關係，而決 定解約的因素也直接與購買其他新保單有所關連，支持緊急資金假說及保單替 換假說，而解約率受收入波動影響程度在年輕家戶較明顯，對於年長之家戶較 無關聯性。

Russell et al. (2013) 認為解約率可能為一些總體經濟變數的函數，透過 1995 年至 2009 年美國壽險資料，以利率、失業率、實質人均收入、保單替換 率、投保年齡等變數檢驗其與解約率之間的關聯性，實證結果顯示解約率與利 率顯著正相關，與保單替換率顯著正相關，與失業率及收入負相關，此結果支 持利率假說、緊急資金假說及保單替換假說，而此研究也發現保單解約行為與 多個總體經濟變數相關，並可能對保險公司的現金流量造成問題，因為保戶解 約並不如同一般壽險之死亡給付符合保險之隨機性及不確定性，保險公司為了 準備足夠金額支付可能解約之保單，必須準備足夠的流動資產，而若這些流動 資產突然大幅貶值，將可能提高保險公司清償能力不足之可能性。

追蹤資料為結合橫斷資料及時間序列資料之特性，於解約率文獻中，此類 資料多為時間序列資料結合多種不同險種之形式呈現，可同時檢驗多種假說。

Kim (2005a) 認為過去之解約率模型如反正切模型 (Arctangent Model) 大多 僅考慮利率因素，而實際上解約率亦受外生變數如失業率、經濟成長率及季節 等因素影響，因此透過 1997 年至 2000 年南韓的四種保險：保戶計畫保險、生 死合險、教育計畫保險及年金資料，與其他文獻不同之處在於此研究僅使用 4 年的資料，但卻是以月資料的方式進行分析，其研究之方法分別以 Logit 模型 與 Complementary Log-Log 模型建立解約率模型，使用之因子有預定利率及市 場利率之利差、保單年度、失業率、經濟成長率、財務危機、解約月份等變 數，結果顯示四種險種之解約率與失業率和利差有正向關係，其中利差以延遲 兩個月之利差對解約率影響最大，而保單年度則與解約率有反向關係，因此支

8

持利率假說及緊急資金假說，但季節因素並不明顯，此文獻亦透過均方根誤差 (RMSE) 與平均絕對百分比誤差 (MAPE) 比較反正切模型與兩種模型之優劣，

持利率假說及緊急資金假說，但季節因素並不明顯，此文獻亦透過均方根誤差 (RMSE) 與平均絕對百分比誤差 (MAPE) 比較反正切模型與兩種模型之優劣，