臺灣博碩士論文加值系統

　　選擇投保商業性保險時，影響消費者做選擇的因素，除了個人的性別、年齡、教育程度及收入等變數外，家庭也是個重要的影響因素，家庭中成員對於彼此之間的購買行為有相當程度的影響，因此本文使用主計處2006年家庭收支調查資料，利用Probit模型與Tobit模型分析不同的家庭特徵對人身意外災害醫療保險支出機率與支出金額的影響。最後為有別於過去相關文獻，再利用受限分量迴歸模型分析在不同分量下，不同的家庭特徵對人身意外災害醫療保險支出的影響。
　　研究結果得知所得收入、健保保費支出、戶內人口數、就業人口比、所得收入人口比、14歲以下人口比、65歲以上人口比、家庭組織型態、經濟戶長年齡、經濟戶長性別、經濟戶長教育程度、經濟戶長職業及居住地區顯著影響人身意外災害醫療保險支出。即家庭所得收入愈高、14歲以下人口比愈高、65歲以上人口比愈低、經濟戶長為女性及經濟戶長教育程度愈高對人身意外災害醫療保險支出機率及金額會愈高；家庭組織型態的不同，對於家庭應負責任也會有所不同，因此在面對風險時所能承受的程度也會有所不同，對於人身意外災害醫療保險支出機率及金額也有差異；健保保費支出金額增加時，會使得家庭減少人身意外災害醫療保險支出的機率及金額，透過受限分量迴歸可以發現在最低與最高（0.1及0.9）分量，健保保費支出和商業性保險之間有顯著的負向影響，其餘分量並沒有顯著的影響。
　　藉由受限分量迴歸模型可以發現到Tobit模型無法觀察到的結果，例如戶內人口數在分量為0.1分量、0.25分量及0.5分量時，對人身意外災害醫療保險支出影響有所差異，即戶內人口數愈多時，在0.1分量會增加人身意外災害醫療保險支出金額，但是在0.25分量及0.5分量時卻是減少支出金額，此為Tobit模型或者以往普通最小平方法所無法觀察到的結果。

第一章 緒論 1
第二章 文獻回顧 12
第三章 研究方法 16
3.1 Probit模型 16
3.2 Tobit模型 19
3.3 Censored Quantile Regression模型 22
第四章 資料處理與分析 24
4.1資料來源 24
4.2變數定義及說明 24
4.3資料分析 27
第五章 實證分析 35
5.1 Probit與Tobit實證模型結果 35
5.2受限分量迴歸實證模型結果 39
第六章 結論 54
6.1結論 54
6.2研究限制與建議 56
參考文獻 57

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