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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전희주 (동덕여자대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제28권 제5호
발행연도
2017.9
수록면
1,087 - 1,097 (11page)

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본 연구는 계수자료 (count data)를 반응변수로 갖는 포아송회귀 모형, 음이항회귀 모형, 영과잉 포아송회귀 모형, 영과잉 음이항회귀 모형의 4 모형의 비교를 통해 보험 설계사들의 이직횟수 적합을 위한 최적모형을 찾고자 한다. 보험설계사 이직횟수의 분산이 평균보다 큰 과대산포가 존재하고 0인 경우의 비중이 높을 경우에 영과잉 음이항회귀 모형을 적합하는 것이 타당함을 보여주고 보험 설계사들의 이직횟수에 영향을 주는 요인을 규명하고자 한다. 로그우도값, AIC, SBC 등을 고려하여 보험설계사 이직횟수 적합을 위한 최적의 모형은 영과잉 이항모형과 음이항회귀모형의 결합인 영과잉 음이항 모형이 선택되었다. 영과잉 이항모형에 포함된 변수로는 성별, 총 보험설계사 근무연월, 교차모집 설계사 등록, 보유고객 수, 소속회사 유형이었고, 음이항회귀 모형에 포함된 변수로는 직무만족, 조직몰입, 채널경영만족, 총 보험설계사 근무연월, 현 직장에서 근무연월, 소속회사 유형이었다. 영과잉 음이항회귀 모형의 적합결과, 이직횟수에 유의한 영향을 주는 요인으로는 현 직장에서 근무연월, 총보험설계사 근무연월, 소속회사 유형, 채널경영만족, 직무만족 순으로 나타났다.
#과대산포 #영과잉 #음이항회귀 #이직횟수 #포아송회귀 #Number of turnovers #over-dispersion #zero-inflated poisson regression #zeroinflated negative binomial regression

목차

요약
1. 서론
2. 이론적 배경 및 연구방법
3. 모형예측 및 분석
4. 결론 및 시사점
References
Abstract

참고문헌 (29)

참고문헌 신청
Ahn, C., Hwang, J. and Seo, S. (2011). A study on life insurance solicitors’ business activities and job satisfaction, Korea Insurance Research Institute, Seoul. Ahn. C. and Kwon, O. (2009). The reason of turnover of insurance solicitors and its implication, Insurance Trend, Korea Insurance Research Institute, Seoul. Cameron, A. C. and Trivedi, P. K. (1998). Regression analysis of count data, Cambridge University Press, Cambridge. Chun, H. (2015). Analysis of life planners’ satisfaction using structural equation model. Journal of the Korean Data Analysis Society, 17, 1897-1909. Chun, H. (2016). The factors of insurance solicitor’s turnovers of life insurance using Poisson regression. Journal of the Korean Data & Information Science Society, 27, 1337-1347.

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