농작물재해보험의 국가재보험 수익 분담 비율에 관한 분석

Abstract

현행 농작물재해보험의 재보험은 미국식 손익 분담 방식을 따르고 있다. 그러나 미국 방식을 차용함에 따라 몇 가지 한계점을 노출하고 있다. 본 연구에서는 기존 시스템의 한계를 보완하기 위해 사업 형태, 품목, 손해율을 기준으로 세 가지 포트폴리오를 구성하였다. 그리고 펀드별 손해율 분포를 추정하고 다양한 방법론으로 시뮬레이션을 수행하였다. 그리고 평균분산 및 확률우위성 분석을 통해 포트폴리오의 우선순위를 제시하였다.평균분산 분석 결과 보험사는 전략에 따라 포트폴리오 1 또는 3을 선호하고 정부는 모든 전략에서 포트폴리오 2를 선호할 것으로 예상된다. 확률우위성 분석 결과 보험사는 포트폴리오 3, 2, 1의 순으로 선호를 보일 것으로 예상된다. 반면 정부는 포트폴리오 2 또는 1을 가장 선호하고, 포트폴리오 3에 대한 선호도는 가장 낮을 것으로 예상된다. 본 연구는 재보험 의사결정 지원 시스템 구축을 위한 기본 틀을 제공할 것으로 기대된다.

The current government reinsurance program for crop insurance follows the U.S. system in which the government and the insurance company share the profits and losses. However, the current system is not suitable for Korea because it follows the U.S. system. In this study, 3 portfolios about the project type, crop group, and loss ratio were constructed to make up for the current system's limitation. And the loss ratio distribution for each fund was estimated and simulations were performed using various methodologies. In addition, the priorities of the portfolios were presented using the mean-variance and stochastic dominance analysis.As a result of the analysis, it was found that each institution had to take more risk to increase its return, and conversely, to reduce its risk, it had to accept a decrease in profitability. According to the result of the mean-variance analysis, it is expected that the insurance company will prefer portfolio 1 or 3 depending on the strategy, and the government is expected to prefer portfolio 2 in any strategy. And as a result of the stochastic dominance analysis, the insurance company is expected to show the most preference for portfolio 3, followed by portfolio 2 and portfolio 1 in that order. On the other hand, it is expected that the government will prefer portfolio 2 or 1 the most and have the lowest preference for portfolio 3. This study is expected to provide a basic framework for establishing a reinsurance decision support system for the government and insurance companies.