An Empirical Study on Determinants of Business Performance of Korean Non-life Insurance Companies (Focused on ROA)
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the total asset profitability, which is an indicator of business performance, using panel data for 10 years from 2005 to 2015 for 10 domestic insurance companies. We analyze the factors affecting the ROA, compare the differences between before and after the enactment of the Capital Market Act, and assess the level of total assets of domestic insurance companies. Total Asset Margins As a result of analyzing the eight independent variables in order to identify the factors that affect the dependent variable, the factors affecting the total asset margins are (4) investment operating profit, insurance operating profit, business expense, appear. Among them, investment profits were the most influential factors. On the other hand, the factors affecting (-) the total asset profitability were analyzed as total capital, premium, leverage, and loss ratio. In particular, the total amount of capital has the largest negative impact on total assets. As a result of analyzing whether or not the total assets profit rate before and after enforcement of the Capital Market Act is the same, ROA, leverage, and period of operation were found to be the same before and after the Capital Market Act. On the other hand, insurance premiums, insurance operating profits, investment operating profits, business expenses, loss ratios, and total capital were analyzed before and after the implementation of the Capital Market Act. According to the results of the analysis of the total assets profit rate and the amount of the premium insurance, the second group has a 0.4% lower ROA than the first group but the third group is 41.8% lower than the first group. In other words, it can be seen that the ratio of total assets is lower than that of large companies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».