평가 · 6 Layer Dashboard · Layer 1 — 유지율 곡선
자주 쓰는 코호트:
25회차 conditional retention
81.2%
업계 평균 77.8% 대비 +3.4%p
13회차 유지율
93.4%
목표 90% 이상 ✓
37회차 추정
68.1%
감쇠 가속 구간
백테스트 오차
±13.2%
합격 기준 ±15% 이내 ✓

회차별 유지율 곡선

상품군: 보장성 · 채널: GA · 연령: 30대 · Vintage: 2022 · n=4,820 계약
모델 v0.4 예측 실측치 (2026.04 기준) 업계 평균 ±15% 신뢰구간
100% 90% 80% 70% 60% 50% 1 13 25 37 49 61 73 회차 (개월) 유지율 (%) 25회차 25회차 conditional 81.2% +3.4%p 37회차 — 감쇠 가속 구간

Backtest 검증 (과거 5년)

2021–2025년 GA 공시 유지율 데이터로 모델 v0.4 예측치 검증.
평균 절대 오차 (MAE)
±13.2%
RMSE
±15.8%
테일 오차 (49+ 회차)
±19.4%
−25% −15% (하한) 0% +15% (상한) +25%
1~36회차 — ±15% 이내 합격 37+ 회차 — 데이터 부족, 가정 명시 필수

코호트 히트맵 (25회차 기준, %)

상품군 × 연령대. 셀 색상은 유지율 강도. 본 GA의 강점·약점 포인트 식별.
상품군 \ 연령 20대 30대 40대 50대 60+
보장성 76.4 81.2 87.6 84.1 79.2
건강 74.8 79.5 82.7 78.4 71.6
저축·연금 68.4 72.1 76.8 75.3 71.0
변액 66.2 70.4 71.8 68.6 64.5
범례: 85+ 80–85 75–80 70–75 65–70 60–65

모델 가정 (Layer 1 v0.4)

유지율 곡선 산출의 핵심 가정. 외부 검증 전 v0/v1 잠정.
가정 출처 민감도 (25회차)
해지 위험 분포 함수 Weibull (k=1.4, λ=42) v0.3 추정 그대로 k ±0.2 → ±2.1%p
1200% 룰 시행 시점 2027.07 가정 금융위 발표 일정 3개월 변동 → ±0.4%p
Vintage 효과 보정 2022년 base = 1.00 금감원 5년치 ±0.05 → ±1.2%p
경기 사이클 보정 미반영 (v1 예정) 잠재 영향 ±3%p
데이터 부족 세그먼트 변액 60+, 저축 20대 합리적 가정 후 문서화 가정 의존

Note (DSN-02). 본 화면은 평가모델 Layer 1 (E1)의 시각화 시안이다. SVG 곡선은 더미 좌표이며, 실제 구현은 D3 또는 Chart.js로 좌표를 동적 렌더링한다. 백테스트 합격 기준 ±15%는 마스터 보고서 §3.3.2 Track A에 정의되어 있다. 37+ 회차 테일 오차가 합격선을 넘는 경우 v1 단계에서 보강 데이터 수집이 필요하다.