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본 연구의 목적은 우리나라 실물경기를 나타내는 거시경제변수인 종합주가지수, 금리, 실업률, 산업생산지수의 변동이 생명보험사의 신계약보험료에 어떠한 영향을 미치는지 살펴봄으로써 생명보험수요 예측의 가능성을 찾아보는데 그 의의가 있다. 이를 위해 동태적인 분석방법인 벡터오차수정모형을 이용하여 생명보험사의 신계약보험료와 상기 거시경제변수간의 관계를 실증분석 하였다. 분석 자료는 2005년 8월부터 2011년 12월까지의 월별 데이타를 사용하였다. 분석결과 실업률과 산업생산지수만이 1% 유의수준에서 신계약보험료에 인과관계가 나타났다. 종합주가지수는 신계약보험료에 계속적인 양의 반응을 나타내는 것으로 확인 할 수 있었다. 금리에 대한 반응은 충격 즉시 뚜렷한 반응을 나타내지 않다가 이후 지속적인 양의 반응을 보였으며 실업률은 음의 반응을 나타내었다. 산업생산지수는 충격 즉시 음의 반응을 나타내는 특이점이 있었다. 각 변수로 인한 생명보험 수요요인의 예측가능성은 장기적으로 설명이 가능하지만 저축과 투자와 다른 기능적 역할로 인하여 초기 반응이 상이하게 나타나 차이점에 대한 구체적인 연구의 필요성을 시사하고 있다.
This paper investigates the causal relationship between life insurance premium on the new contract (PREM) and the macroeconomic variables such as KOSPI, interest rate (3-year Treasury bond yield), unemployment rate(UER), and the industrial production index(IPI). Research period covers from Aug. of 2005 to Dec., 2012. While the life insurance premium data were collected monthly from Korea life Insurance association (KLIA), the remaining data were collected from their own homepages. The results of this study revealed that UER and IPI are the only variables to have influence upon PREM. However, whereas UER affects PREM negatively, IPI affects positively. On the other hand, interest rate and KOSPI were found not to influence PREM. Impulse response function showed that although IPI influenced PREM negatively in the short term, it affected positively in the long run. The variance decomposition indicates the amount of information each variable contributes to the other variables in the model. It determines how much of the forecast error variance of each of the variables can be explained by exogenous shocks to the other variables. The results of variance decomposition analysis to investigate the predictive power of new life insurance premium contract in terms of macroeconomic variables revealed that IPI and UER had more predictive power than interest rate and KOSPI as lag length is longer.
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Insurance premium, macroeconomic variables, VECM
