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자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국리스크관리학회 리스크 관리연구 리스크 관리연구 제23권 제2호
발행연도
2012.1
수록면
143 - 171 (29page)

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The main interest of this study is to compare the quality of the growthin terms of efficiency and productivity of insurance companies using a panel data from 2005 to 2010 from Korea and China and to draw implications for the future growth of thelife insurers of both countries.Using DEA method, we employed operational expenses, debt, and equity capitals as input variables, and use claims incurred, reserves, and total invested assets as output variables. The results show a dramatic progress in Chinese life industry, which indicatesthat life insurers in the country create market demand and respond well to the increased demand for life insurance.By contrast, the productivity of Korean life market has decreased during the observation period. We believe a series of proactive political decisions made by China government have projected into the growth of Chinese insurance industry during the observation period.In sum, using alternative variables set, Chinese life insurance industry is believed to have made a bigger stridein terms of market expansion and productivitythan Korean life insurance market has.
#중국 생명보험 #생명보험 생산성 및 성장 #DEA 방법 #Service Quality #Quality Function Deployment #House of Quality #QFD Matrix

목차

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참고문헌 (20)

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Banker, R. D. / 2004 / Returns to Scale in Different DEA models / European Journal ofOperational Research 154 : 345 ~ 362 google schola Berger, A. N. / 1997 / Efficiency of Financial Institutions: International Survey and Directions for Future Research / European Journal of Operational Research 98 (2) : 175 ~ google schola CIRC (China Insurance Regulatory Commission) / 2011 / Yearbook of China's Insurance / China's Statistical Press google schola Charnes, A. / 1978 / Measuring the Efficiency of Decision-Making Units / EuropeanJournal of Operational Research 2 (6) : 429 ~ 444 google schola Coelli, T. J. / 1996 / A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis(Computer) Program, Center for Efficiency and ProductivityAnalysis google schola

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