장기요양보험 청구정보 기반의 손해빈도–심도 예측모형 연구
A Study on Claim Frequency–Severity Prediction Models Based on Korean Long-Term Care Insurance Claim Data
오필재(숭실대학교); 권혁성(숭실대학교)
143호, 109~140쪽
초록
노인장기요양보험의 재정 건전성 제고를 위해 수급자의 지급위험을 정량적으로 예측할 수 있는 분석 체계의 마련이 요구되고 있다. 이에 본 연구는 손해빈도(claim frequency)와 손해심도(claim severity)를 일반화선형모형(Generalized Linear Model; GLM)을 통해 추정하고, 이를 바탕으로 수급자 단위의 기대지급보험금을 산 출하였다. 분석에는 국민건강보험공단의 노인코호트 DB를 활용하였으며, 수급자의 인구통계학적 특성과 건강검진 정보를 설명변수로 포함하였다. 분석 결과, 연령, 성별, 장기요양 인정등급뿐만 아니라 주요 생리적 지표와 건강행태가 손해빈도와 손해심도에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 동일 등급 내에서도 수급자 간 지급위험 수준의 편차가 확인되었으며, 이는 등급 중심의 급여체계에 건강정보를 보완적으로 연계할 경우 위험구조를 보다 정밀하게 반영할 수 있음을 시사한 다. 본 연구에서 도입한 모형은 지급위험 예측의 정밀도를 향상시키는 데 기여할 수 있으며, 향후 건강정보 기반의 선별적 서비스 제공, 보험료 설정 및 수급자 분류체계 정교화 등 다양한 정책 영역에서 활용 가능성이 기대된다.
Abstract
To enhance the financial sustainability of Korean Long-Term Care Insurance (K-LTCI) system, there is a growing need for an analytical framework capable of quantitatively predicting claim risk at the beneficiary level. This study develops a generalized linear model (GLM) approach to separately estimate claim frequency and claim severity, and derives expected claim costs for individual beneficiaries. The analysis utilizes the Elderly Cohort Database provided by the National Health Insurance Service, incorporating both demographic characteristics and health screening data as explanatory variables. The results indicate that not only age, gender, and LTCI grade, but also key physiological indicators and health behaviors have statistically significant effects on both claim frequency and severity. Notably, substantial heterogeneity in claim risk was observed even within the same eligibility grade, suggesting that supplementing the current grade-based benefit structure with individual health information could enable a more accurate reflection of underlying risk. The proposed modeling approach offers improved precision in risk prediction and holds practical potential for applications in targeted service provision, actuarially fair premium setting, and refinement of beneficiary classification systems based on health risk profiles.
- 발행기관:
- 한국보험학회
- 분류:
- 경영학