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본 연구는 CD 유통수익률, 실업률, 경기동행지수, 소비자물가지수, 코스피지수 등의 거시경제변수가 변액연금 및 변액유니버셜보험의 해지율에 어떠한 영향을 미치는지를 구조적 벡터자기회귀(SVAR) 모형을 이용하여 분석하였다. 충격반응함수를 통한 결과, 본 연구는 CD 유통수익률에 양(+)의 충격 발생 시 동시적 영향으로 최초 1개월 내에 변액연금 및 변액유니버셜보험 해지율이 하락한 이후 곧 해지율이 상승하였으며, 이후 충격발생 6개월이 지나기 전에 이러한 충격반응은 대부분 사라지는 것을 발견하였다. 시장상황을 나타내는 경기동행지수 증가율에 발생한 양(+)의 충격으로 변액보험 해지율이 1개월 이전부터 1개월이 경과하는 시점까지 하락하는 것으로 나타났다. 물가상승률에 발생한 양(+)의 충격으로 변액보험 해지율이 하락하는 것으로 나타났다. 보다 구체적으로 변액연금과 변액유니버셜을 비교해 보면, CD 유통수익률과 경기동행지수에서 발생한 충격에 변액유니버셜의 해지율 반응이 상대적으로 크게 나타난 반면, 소비자물가지수에서 발생한 충격에는 변액연금의 해지율 반응이 컸다. 분산분해의 결과, 변액연금 해지율의 경우 소비자물가지수의 영향력이 가장 컸으며, 변액유니버셜 해지율은 경기동행지수의 영향력이 가장 크게 나타났다.
Using the structural vector autoregressive(SVAR) model, we analyze how the lapse rate of variable life insurance-variable annuity and variable universal life insurance-responds to exogenous shocks to macroeconomic variables such as CD rates, unemployment rates, business coincident indicators, consumer price indices, and stock indices(KOSPI), as well as their own variables. Then we decompose the variance of forecast errors of the lapse rates, resulting from the exogenous shocks. Our findings are that the lapse rate of variable life insurance responds negatively to a shock to CD rates immediately within a month, and subsequently increases in a month. It responds negatively to shocks to business coincident indicators and consumer price indices, respectively. More specifically, the responses of variable universal to shocks to CD rates and business coincident indicators are strong, relative to those of variable annuity, while the response of variable annuity is more sensitive to a shock to consumer price indices than that of variable universal. In addition, we find that a shock to consumer price indices explains more than 56% of the variance of forecast errors in the variable annuity lapse rates, while a shock to business coincident indices accounts for more than 80% of the variance in the variable universal lapse rates.
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Lapse rates of variable life insurance, Structural vector autoregressive model, Impulse response function, Forecast error variance decomposition
