我國加入WTO之後，為因應先進國家自由化、國際化的潮流和趨勢，以及追求我國保險制度的健全發展，保險主管機關乃決定將過去長期採用的規章費率改為自由費率。而為了避免對保險業的衝擊過大，乃將整個費率自由化的時程分成三個階段實施，以達到逐步開放產險市場的目標。費率自由化的目的主要是希望能藉此廢除不合理干預市場機制的法規，並建立合理的競爭環境，以及保護消費者的權益等。事實上，費率自由化並不是盲目的開放市場，而是藉由有制度的監理，確保保險業有足夠的清償能力，並且維護市場秩序和紀律。 從歐、美及日本等國在費率自由化的發展趨勢及經驗來看，費率自由化的實施已成為一種不可抵擋的趨勢，而保險業者為了能在競爭的市場中生存，都會積極的推出新產品、新通路，並提出各項經營策略以為因應，因為也唯有如此才能立足於保險市場，也不會在這股洪流中被淹沒。 就我國的現況來看，民國91年開放的第一階段費率自由化，主要是以放寬「附加費用率」為主，就「危險保費」部分得讓業者做有限度的偏離，則在第二階段始予以開放，惟保險公司必須依規定檢具各項資料先行向主管機關申請。至於最後一個階段除了強制保險外，其餘之商品均得由業者自行釐定費率，簡單的說，從第三階段開始費率就全面自由化了。 本篇論文主要目的係探討費率自由化之相關議題。首先介紹費率自由化之意義與實施源由，接著將闡述各歐美先進國家之發展狀況與衝擊，最後，則根據各國實施費率自由化的經驗，以及我國汽車保險市場的實際情況，提出實施費率自由化後的趨勢分析，而面對未來車險市場的變革，也提出個人幾點因應之道，期望所有的保險業者都能藉由努力提昇獲利力，在競爭的車險市場中各占有一席之地，並且也期盼本文對於日後在費率自由化的研究上，能提供業者作為參考。 / After Taiwan’s entrance into WTO, insurance authorities decide to follow the trend of internationalization and liberalization and adopt rate deregulation, for soundness development of insurance market. To avoid heavy impact on insurance companies, authorities divide the plan of rate deregulation into three phases, in order to open the property/casualty market gradually. The objective of deregulation is to eliminate the improper control, and to establish a rational competition environment for protecting consumers’ rights. In fact, the main purpose of rate deregulation is to ensure insurers’ solvency and to maintain the discipline of the insurance market. The implementation of rate deregulation is an inevitable trend in the world, many insurers make a great deal of efforts to develop the various products and channels to increase market share. From the prospective of Taiwan’s condition, the first stage of rate deregulation focuses on releasing the restrictions of “loading expenses” and making “risk premium” relax limited. The main purpose of the second stage is to deregulate “risk premium” completely, but insurers should report the relevant information and files to authorities concerned in advanced. In the last stage, insurers can rate all products individually other than compulsory insurance. That is, it will be a fully liberalization stage. The purpose of the study aims to clarify several issues. First, the study introduces the reasons of the implementation of the rate deregulation. Second, the study elaborates the background and influence of the experience of rate deregulation in every developed country as well. Meanwhile, the study makes descriptions of the current situation of Taiwan. Finally, according to the experience of rate deregulation of every country and the condition of Taiwan, the study analyzes the trend of implementation of rate deregulation and suggests several strategies to deal with the potential influence which may be helpful to insurers in Taiwan.

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本篇論文主要探討不同風險因子對於壽險業安定基金保費之影響。首先建立一個評價安定基金保費之機制，此模型考慮壽險公司投資決策、負債組合、監理寬容以及市場不確定性。接著使用蒙地卡羅模擬不同風險因子變動之下的公平保費。其數值分析顯示壽險公司之權益組合占資產比例、槓桿、監理寬容期間以及監理標準皆對公平保費有正向之影響。 / In this study, a valuation model is derived to price the fair premium in the insurance guarantee fund incorporating investment selection, liability portfolio, regulatory forbearance and market uncertainty. Then, Monte Carlo method is employed to measure the fair premium based on various important pricing factors. Finally, the numerical experiments and sensitivity analysis are conducted to investigate their impacts on the premiums. The results of our study indicate that the equity shares in the asset portfolio, the leverage ratio of the firm, the grace period and the tolerance of the capital threshold have the positive impacts on the risk-based premiums in the proposed ex-ante insurance guarantee fund scheme.

責任準備金提存是否適足為影響壽險業清償能力之重要關鍵，倘若責任準備金提存不足，不僅無法顯示保險公司正確的財務狀況且將影響保險公司未來對各項保險給付之履行，因此責任準備金適足性之監控，已成為確保壽險業清償能力之重要課題。 依我國保險業各種準備金提存辦法所規範的責任準備金提存，係為法定最低標準，其採靜態之固定公式計算，最後計得的結果只是固定時點上的數據。這些數據難以反映出公司隨經營環境變動所應有之責任準備金數值，故採動態之現金流量測試方式以監控責任準備金適足性是有其必要的。 本研究藉由實證方式，針對責任準備金提存量較大之壽險業務，選定實際已銷售之保單，經由現行保險監理機關規定採用的總保費評價法（GPV）及現金流量測試法（CFT）進行測試分析，以瞭解我國法定責任準備金之適足情形及可能的不足部位與機率分配。此外，藉由敏感度分析亦可得知利率波動對責任準備金適足性之影響。 由本研究得知，依靜態之固定公式計算責任準備金，會有相當的機率產生提存不足之可能。以GPV及CFT之隨機方法來衡量法定責任準備金適足性是有必要的。其中GPV以負債面的觀點，衡量責任準備金適足性。其較CFT簡單，只需計算未來各契約年度淨現金流出之現值，再與評價當時已提存之法定責任準備金做比較，即可得知準備金適足性。但其對經營決策所能提供之資訊有限，此為其缺點。而CFT係以年度損益的觀點，衡量準備金之適足性。藉由各年度經營狀況之呈現，可得知每一評估年度準備金不足部位分配與發生機率，亦可瞭解未來營運之可能情形，此可做為各項經營決策之參考。 最後，本研究建議定期產出現金流量進行分析，找出影響責任準備金不足度之重要關鍵時點及可能不足金額，預先尋求對策。並建構壽險業資產負債管理模型，以利財務經營之掌控。產官學界若能通力合作，建立完善的現金流量的技術機制，對於健全我國法定責任準備金制度之完備，會有莫大助益。

近年來，由於國際金融風暴的襲擊及全球經濟不景氣等因素的影響，致使國內的整體經濟也呈現一蹶不振的現象，甚至國內的通貨膨脹日益攀升的影響，導致金融市場的利率呈現不斷下滑的趨勢，相對的也間接影響到人壽保險公司的經營發展。傳統的人壽保險公司的經營方式都是人海戰術為主要的行銷策略，企圖藉由大量的業務人員的推銷獲得公司的營業績效，然而這樣的行銷策略不僅會增加公司的人力成本之外，更會因為所招攬的業務人員的素質而影響公司的形象。因此，人壽保險業務人員的多寡與人壽保險的業務績效是否存在著關聯性，便是引起本研究所要探討的課題。 本研究為能進一步的瞭解從業人員與人壽保險公司的業務指標的關係，考慮透過科學的數據分析方法來驗證兩者間的關聯，故本文蒐集人壽保險公司之從業人員的人數與業務指標等資料，進行資料的分析且將分析結果概述如下：1.國內的人壽保險產業是具有發展潛力；2.從業人員的人數與總保費收入是呈現正向關係；3.業務人員的編制會影響人壽、健康、傷害等新契約保險的保費收入；4.人壽保險之從業人員與年金保險新契約保費收入是呈現中度相關。

目前健保局所能查核到的違規案件來源有五項，即民眾檢舉、投保單位經辦人檢舉、審查費用時發現異常而移辦、專案稽查、繳回之健保卡發現異常。但只有審查費用流程應用電腦檔案分析可透過大量的資料分析方法篩選出異常院所。然而，電腦檔案分析只能偵測醫師的服務量是否「偏離常態分配」，亦即只能偵查出某些醫師或院所可能做了過多不必要的服務，而無法偵測出虛報或詐欺等行為。 因而，本研究透過大量詐欺文獻回顧，發現其中Bolton & Hand (2002)指出一個最佳的例子為應用Benford定律的數字分析。Benford定律即是凡符合此法則的資料中，其第一位數的值越小者則出現的頻率就越大，而數值越大者出現的機率就越小。近幾年，Benford定律被應用在不同領域的舞弊或詐欺的審查流程中。 由於目前尚未有專文探討運用Benford定律於臺灣健保醫療費用異常之相關研究。本研究以Benford定律為基礎，利用健保研究資料庫的1999至2003年住院全部及門診抽樣的申報資料進行實證，步驟上有三：一、進行全體住院及門診機構的整體實證，二、檢視單獨以數字分析法是否可以找出異常機構，三、提出一個智慧型費用異常偵測模型並實證其效果。 本研究結論有三： 一、健保特約機構中，住院機構的健保費申請數字符合第一位數的Benford定律，第二、第三及第四位位數不符合。而其中的一般費用部分符合第一、二、三、四位數的Benford定律，論病計酬案件則只有第一位數符合。至於健保費的申請數字之第二、第三及第四位數不符全之原因為論病計酬案件不符合Benford定律，此乃因為論病計酬案件之特殊計價方式所造成。 二、本研究指出單獨應用Benford定律的數字分析方法檢驗的確能找出異常院所，但同時也容易將正常院所誤判為異常，在利用卡方檢定、Cramer’s V統計值判斷法，無論是住院或門診機構，由於鑑別度不高造成整體正確率不佳，由此可推論單純利用數字分析法不足以檢驗出異常院所，因此需要再進一步結合其他工具。 三、本研究所建構的智慧型費用異常偵測模型，是以GHSOM類神經網路進行變數選取工作，找出數個變數群組後，分別利用RBFNN(徑向基類神經網路)、GRNN（通用迴歸類神經網路）及ERNN（Elman反饋式類神經網路）等進行異常院所預判，並以逐步邏輯斯迴歸模型作為Benchmark，結果是以逐步邏輯斯迴歸模型所構建的線性模型得到比較好的效果，本研究推論原因可能為應用Benford定律的衍生指標和異常/正常院所之間就存在線性關係，因此可以利用邏輯斯迴歸模型來預判，並利用類神經網路模型加以佐證之。 因此，本研究希望利用Benford定律的計算智慧技術能運用於健保資料庫，進行大規模電腦初步審查，找出更多不良醫療院所之異常申報之來源，以提供實地查核進而查到真正違規之醫療院所，如此可遏止醫療院所之犯意，進而節省健保支出，健全其財務收支平衡，為健保永續經營貢獻一份心力。 / There are five sources of illegal medical cases checked by BNHI (Bureau of National Health Insurance): reported by public, reported by the operator of insured unit, unusual findings while auditing expenses, special case audit, and unusual findings for returned health insurance cards. The abnormal medical institutions can only be found out by analyzing digital data in the source of auditing expenses. However, the digital data can only detect whether the physicians’ service deviates from the normal distribution (excessive unnecessary service offered by some physicians or hospitals), instead of the false claim of medical expenses and fraud behavior. Thus, by reviewing a lot of fraud literature, this study finds the best example in Bolton & Hand (2002) is digit analysis of Benford's Law. Benford's Law points that the smaller the first digit is, the more frequent the digit shows, vice versa. In recent years, Benford's law has been applied in fraud review process in different fields. So far no specific article has applied Benford's Law in the research related to the BNHI medical expenses, so we did a study using inpatient (total) and outpatient (sampling) data from 1999 to 2003. There are three steps in this study: 1. Overall empirical study of all inpatient and outpatient medical institutions. 2. Try to find out the unusual medical institutions only using digit analysis. 3. Find out a smart anomaly detection model and verify its effectiveness. There are three conclusions of the study: 1. For the health insurance expenses applied by the BNHI-contracted inpatient institutions, the frequency of the first digit accords with Benford's Law, while the second, third, and fourth digits does not accord with Benford's Law. For the general health insurance expense, the frequencies of the first, second, third, and fourth digit accord with Benford's Law. While only the first digit meets Benford's Law for cases paid by disease, as its special pricing method causes the different frequencies of the second, third, and fourth digits of health insurance expenses. 2. This study shows that the digit analysis of Benford's Law does contribute to find out the abnormal institutions, but also pay the price of misidentify the normal institutions. By using chi-square test and Cramer's V statistics method, the low discrimination rates of both inpatient and outpatient hospitals leads to poor overall accuracy. It suggests that the simple method of digit analysis is insufficient to test the abnormal institutes, and further investigation with other tools is requested. 3. This study establishes a smart anomaly detection model of health insurance expense, which is based on variable selection with GHSOM neural networks to identify the optimal model, and then uses RBFNN (radial basis function neural network), GRNN (general regression neural network), and ERNN (Elman recurrent neural network) to predict the abnormal institutions. Comparing RBFNN, GRNN and ERNN with the stepwise logistic regression model as the Benchmark, the study concludes that the linear relationship between derived indicator of Benford's Law and abnormal/normal institutions exits. Therefore, we can predict by logistic regression model and verify by neural network model. The study intends to apply the smart technology of Benford's Law to the large-scale preliminary review of the National Health Insurance database, which can help to identify the sources of the anomaly expenses of medical institutions and find out the fraud ones. Therefore, the decreasing fraud of medical institutions will cut down the health insurance expense for financial break-even. We hope we can contribute to the sustainable development of health insurance.。

目前韓國的國民健康保險正面臨健保生計型欠費者增加所帶來的問題，但現有的協助措施不多，因此本研究以臺灣的健保相關政策與經驗為借鏡，欲探討臺韓兩國的健保弱勢族群協助與欠費繳納制度在制度設計、執行上有何異同，研究臺灣是否有值得韓國學習之處，以及臺灣之制度在韓國實施可能會遇到哪些限制與困難，並進一步探討如何解決韓國健保弱勢族群協助相關問題。 本研究為了瞭解第一線工作人員的執行經驗、執行上所遭遇到問題之細節以及其個人看法，採用質性研究的方式進行，以文獻分析與半結構訪談方式蒐集資料，訪談對象為第一線的工作人員，包括臺灣的14位工作人員與韓國的6位工作人員。 本研究發現從整體的健保弱勢族群協助制度來看，臺灣按照納保者與欠費者的經濟能力分成健保費補助、分期繳納、紓困基金及愛心轉介等措施來提供弱勢族群協助；韓國則分成健保費減輕、分期繳納及低所得脆弱階層支援事業。在制度設計方面，臺灣的保費補助財源提供機關比韓國多元，且臺灣的分期繳納規定較嚴格。在執行方面，臺韓兩國之分期繳納完成率與臺灣的紓困基金償還率都過低。至於臺灣的紓困基金與愛心轉介在韓國是否可行，本研究發現韓國的工作人員對於紓困基金負面的看法較多，而針對愛心轉介則有較多正面的看法。

回顧自2002年4月1日起台灣開始實施費率自由化以來，在政府金融監督管理委員會的輔導下，朝著開放的方向邁進，先是費用總量管制，附加費用率之引進，及允許費率有限度的偏離等，都是在第一與第二階段施行，而巨大保額部分亦在第一階段就已開放，做為產險費率自由化的準備。第三階段，住宅與商業火險及任意車險費率可由產險業者自由訂定，消費者選擇產險公司投保時，費率選擇將更多樣化。 本論文重點在探討費率自由化對產物保險公司商業火災保險自留業務風險管理之影響，並進而剖析產險業為因應未來競爭與環境變遷，其商業火災保險自留業務之經營策略。且隨著全球氣候變遷與產業結構可能改變及產險監理政策之調整，產險業在風險評估與核保、資產的管理及新市場與新產品的開發，必須做整體政策及策略性的改變，才能因應未來改變所帶來的挑戰。 本研究結果發現，雖然台灣產險業面對費率自由化、環境與監理政策之調整與改變，在可預見之未來將面臨更複雜與更艱難的經營挑戰，惟就整體而言，簽單保費自留比例自2003年27.16 %一路攀升至2009年之44.33 %。且由個案公司分析可知，其在商業火險費率自由化實施後，特別是進入費率自由化第三階段，皆大幅提升其自留保費比例，以提升公司之自留風險承擔能力，期以提昇專業及獲利能力。因全球氣候變遷致近年天災事故頻仍，在加上重大工安事故頻傳；且商火巨大保額業務承保範圍較中小型保額業務完整(多為全險式保單)，而保險公司承保費率(特別是天災保險)又明顯不足，使近2年整體商業火災保險及其天災險損失率急速攀升，上述情形正考驗著加速提升自留保費比率之產險公司自留風險管理(特別是天災風險)能力及獲利。

解約風險為壽險公司承保風險中最重要之風險，文獻指出若於保單定價時忽略解約率可能為動態，將影響壽險公司損益、資產配置、資金流動性及風險管理計畫。本研究將以保費及準備金試算進行實證研究，觀察以傳統精算方式定價(忽略解約率為動態)將對保費及準備金之計算造成多少誤差。 本研究首先使用台灣壽險業1987年至2011年之生死合險、終身壽險解約率資料，並透過主成分分析、模擬主成分分數並將其轉回各保單年度解約率，以完成動態解約率之模擬。接著以30歲男性為對象，計算不同情境下之保費及準備金。最後比較不同情境下之保費及準備金差異以了解忽略隨機解約率對保單定價之影響程度。 實證結果顯示，考量隨機解約率與否對生死合險保費計算稍有影響但不明顯，但若長期累積觀察，是否考量隨機解約率對生死合險準備金有顯著影響。本研究使用之終身壽險解約率模型與利率無關、僅受其自身隨機效果影響，故是否考量隨機解約率對終身壽險保費及準備金之影響程度皆不大。

本文主要在探討政府如何透過各種不同的政策，來影響失業保險信託基金的調整機制，使失業保險信託基金於高失業率的經濟蕭條期不須向外借款。所得到的結果是，平均保費收入因為經驗費率制的採行，所以調整機制效果明顯。另外給付率水準亦具有調整機制，此點表示給付率水準的多寡決定於基金的餘額水準，且其效果也非常顯著；而失業給付期間則是不具有調整機制，其效果不是絶對顯著。另外每週實際領取失業給付人數占每週失業人數之比例以及攸關給付人數的行政行為變數，則都顯示州政府會預先訂定較嚴苛的給付條件和審慎行政行為來減少給付支出，而非隨著基金餘額大小來調整其給付條件和行政行為。除此之外，所在的區域位置以及政府的政黨屬性確實也都會對基金餘額多寡造成影響。整體而言，目前避免基金餘額過低、發生赤字而需要借款的機制，政府傾向由給付與收入兩面一起著手，而給付面主要是以資格的限制來減少支出。