손해제거율 (Loss Elimination Ratio)
쉽게 풀면
보험 계약자가 자기부담금을 10만원으로 정했다고 가정해 봅시다. 발생한 손해가 5만원이면 보험사는 아무것도 지급하지 않고, 손해가 30만원이면 보험사는 20만원만 지급합니다. 이렇게 자기부담금 때문에 보험사가 지급하지 않아도 되는 손해액의 비중을 전체 손해액 대비로 계산한 것이 손해제거율입니다. 자기부담금이 커질수록 손해제거율도 높아지며, 이는 보험사가 부담을 얼마나 덜었는지를 보여주는 지표입니다.
왜 중요한가
손해제거율은 자기부담금 수준별 보험료 할인폭을 계산하는 핵심 도구이기 때문에 공제금액요율산정과 함께 자주 언급됩니다. 이 지표를 정확히 추정하지 못하면 자기부담금 옵션 간 보험료 차이가 실제 위험 감소분과 맞지 않게 될 수 있습니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
특정 확률분포를 가정해 손해제거율을 수식으로 도출했다는 뜻입니다.
실제 데이터로 계산한 값과 이론적으로 추정한 값을 비교 검증했다는 설명입니다.
조금 더 깊게 보면
손해제거율은 손해액의 확률분포 함수를 이용해 자기부담금 이하 구간의 기대값과 전체 기대손해액의 비율로 계산됩니다. 로그정규분포나 감마분포 등 손해액 분포를 설명하는 다양한 통계 분포가 이 계산에 활용되며, 실제 청구 데이터를 이용한 경험적 추정 방법도 함께 사용됩니다. 손해제거율은 자기부담금이 0일 때 0이고 자기부담금이 무한대에 가까워질수록 1에 수렴하는 증가함수 형태를 가지며, 로그정규분포나 파레토분포처럼 꼬리가 두꺼운 분포일수록 동일한 자기부담금에서도 손해제거율이 더 낮게 나타나는 경향이 있습니다. 이 지표는 자기부담금 옵션별 보험료 할인율을 산출하는 데 직접 쓰입니다.
주의할 점
손해제거율 계산은 손해액 분포 가정에 민감하게 반응하므로, 분포 모형 선택이 부적절하면 추정치가 실제와 크게 달라질 수 있습니다. 또한 자기부담금으로 인해 소액 손해가 애초에 청구되지 않는 현상은 별도로 고려해야 합니다. 손해제거율은 청구 억제 효과(자기부담금 이하 소액 손해가 아예 보고되지 않는 현상)를 반영하지 않은 이론적 수치이므로, 실제 데이터와 비교 검증하는 과정이 필요합니다.