Notice bibliographique
Résumé
Despite the recent COVID-19 crisis, Korea’s household debt exceeds the nominal GDP as of Q3 2020. This paper proposes to make up for the risk of underinsured household debt using credit insurance. Credit life insurance provides cover for debtors’ outstanding loan balance if they are unable to repay their loan due to death, accident & health, and involuntary unemployment. Consumer credit insurance is developed in advanced countries such as the U.S., Canada, and Japan. In the U.S., the National Association of Insurance Commissioners establishes the Credit Insurance Model Act to regulate premium rates and remuneration limits. Rate adequacy is reviewed every three years using the prima facie rates method. Canadian individuals have a 9% mortgage life insurance coverage. In Japan, the market for group credit life insurance related to long-term mortgage loans has developed since 1960s. Korean credit insurance market is underdeveloped due to both low awareness and strict regulation. Potential demand exists considering the household''s debt ratio and the size of debt. Nevertheless, the ownership of death protection insurance including credit life is significantly low level, and as a result, most of them are underinsured. For the development of the market, supervisory regulations framework should be established. It is desirable to use group credit life insurance policy affiliated with public long-term mortgage loans. The insurance companies require the expansion of disruptive channels and target of millennial groups.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,052 | 0,011 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».