导读:本文包含了汽车保险定价论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:英国车险市场,差异化定价,汽车保险风险等级,线性回归分析
汽车保险定价论文文献综述
李红运,崔东,方锐[1]（2019）在《英国汽车保险的差异化定价方法研究》一文中研究指出本文以英国汽车保险为例,以车险差异化定价方法为研究对象,介绍了英国汽车保险风险等级评估方法。英国车险市场根据汽车保险风险等级,形成了不同车型的差异化定价方法。为了进一步定量分析差异化定价方法,本文对6个不同品牌的10个车系共计350款车型的数据,采用线性回归分析方法,建立汽车16个不同参数和汽车保险风险等级之间的相关性。研究表明,从多因素线性回归分析来看,性能参数组的AdjustedR-squared为0.9689,非常接近1,说明指导价、油耗、发动机功率、最高车速、百公里加速和发动机扭矩这6个因素对汽车保险风险等级的解释性较高。从单因素线性回归分析来看,在10个车系中,百公里加速这个参数成为风险等级相关系数最高的因素。(本文来源于《保险理论与实践》期刊2019年01期）
陈文书[2]（2018）在《大数据视角下共享汽车保险定价机制研究——与UBI车险对比论证》一文中研究指出在共享经济火热盛行的今天,共享汽车也逐渐走进人们的视线,然而共享汽车在发展中却因使用风险大、保障额度低等问题遭遇发展瓶颈。因此在"互联网+保险"的背景下,如何对共享汽车保险采取新型的定价模式成为急需解决的难题。所以本文将共享汽车现有保险通过与UBI车险对比,讨论共享汽车保险现存问题,并对未来定价方向提出建议,对促进共享汽车产业发展,进一步完善我国共享出行模式,具有十分必要的现实意义。(本文来源于《中国商论》期刊2018年19期）
王选鹤,孟生旺,王雅实[3]（2017）在《基于厚尾损失分布的汽车保险定价模型及其应用》一文中研究指出我国目前正在推进商业车险费率的市场化改革,这要求保险公司使用更加准确的风险度量方法和损失预测模型。在汽车保险中,损失的厚尾性对费率厘定和风险管理都具有重要影响。本文引入密度函数的极限方法刻画损失分布的厚尾特征,构建二型广义贝塔分布下的GAMLSS定价模型,以改进传统广义线性模型中的指数族分布假设和只能对均值参数建模的局限。通过对国内商业车险损失数据的实证分析表明,使用厚尾分布假设和GAMLSS定价模型,可以提高汽车保险损失的预测精度,从而厘定更加合理的保险费率。(本文来源于《保险研究》期刊2017年04期）
张天怡[4]（2017）在《基于道德风险的汽车保险设计与定价模型研究》一文中研究指出车险,全称是机动车辆保险,是指机动车辆由于自然灾害或意外事故所造成的人身伤亡或财产损失负赔偿责任的一种商业保险。随着人们生活水平的提高,我国的私人汽车拥有量也逐渐增多,汽车保险渐渐变成大多数人需要接触的一个险种,汽车保险也成为了现代保险市场中最重要的保险之一。虽然车险市场得到了飞速发展,但是由于道德风险的存在车险市场上伴随着也产生了一些问题,使车险赔付率高居不减,比如车主投保后可能就不会再像没有投保那样认真地防范事故的发生,也有可能发生事故后夸大其损失,甚至存在出事故后伪造事实再买保险,严重阻碍了车险市场的发展。为了使车险市场能够健康发展,本文主要对汽车保险市场的道德风险进行研究,在道德风险的影响下利用期望效用函数理论对车险进行定价,通过对车主发生道德风险概率的分析研究,得到最优的保险价格和免赔额,从而进一步分析保险价格、审查概率、防范成本、审查成本等和发生道德风险概率的关系。本文主要分五个部分进行研究。第一章绪论,主要介绍道德风险的研究背景及其意义,阐述了国内外对于车险市场上道德风险的研究现状;第二章主要介绍了道德风险和非对称信息理论以及一些基础博弈理论,了解了道德风险产生的原因和对保险市场带来的危害,对投保人和保险人需要的研究信息也进行了假设,并在此基础上对投保人和保险人的财富情况进行了博弈分析;第叁章主要介绍了效用函数理论以及对汽车保险进行了简单分析,在此基础上利用效用函数对车险市场的道德风险进行了分析,对车险进行定价,分析讨论了保费、审查概率、防范成本、审查成本等和发生道德风险概率的关系;第四章着重讨论了免赔额,当赔付结构为限额赔付时,在道德风险的影响下,得到最优免赔额满足的式子;第五章对全文进行了总结,指出了文章还需做的后续研究等工作。(本文来源于《北方工业大学》期刊2017-04-05）
刘忠义[5]（2017）在《基于广义可加模型的汽车保险定价研究》一文中研究指出我国自1980年恢复机动车保险业务以来,车险业务飞速发展,在1988年其保费收入跃居财产保险收入第一位并一直占据榜首至今。但与保费收入发展不协调的是其赔付率,多数年份的赔付率超50%,赔付率过大导致保险公司一直未获利。因此,如何合理对车险产品定价,从而使公司获利,成为精算师们关注的问题。广义线性模型在车险定价研究的应用由来已久,其原理是假设所有协变量对响应变量函数的影响为预测函数的线性形式,但在实际的情况下,许多对索赔额的影响因素不仅仅是表现成线性形式的,单纯地用线性估计会造成一些变量的不显着而丢失重要影响因素。为了更好的拟合数据,必须对模型进行优化推广,在广义线性模型中纳入非参数预测项,将其推广到广义可加模型,从线性和非线性两个方面去分析各因素对响应变量函数不同的影响程度。本文首先对我国机动车保险业务的发展现状进行分析,然后利用惩罚最小二乘法和贝叶斯方法两种估计方法对广义可加模型的参数及非参数分别进行估计推导,并对我国某保险公司2015年的汽车保单损失数据,构建零调整伽玛模型(即零调整伽玛分布的广义可加模型),从"人、车和地区"等不同的因素去分析对索赔额的影响,最后通过拟合优度检验与广义线性模型进行对比。研究表明:由于车险保单不出险的概率极高,即索赔额在零点堆积,所以用零调整伽玛分布拟合我国机动车索赔额比指数分布族中常用的分布更适合,而将车身价值和车主年龄这两个协变量作为非线性影响因子建立广义可加模型比广义线性模型更具有优势,即广义可加模型更适用一般情形,具有更宽广的研究前景。(本文来源于《浙江工商大学》期刊2017-01-01）
李政宵,孟生旺[6]（2016）在《相依风险条件下的汽车保险定价模型》一文中研究指出车险保费由纯保费和附加保费两部分构成,其中纯保费往往占到保费的60%左右,主要用于覆盖保险公司的期望赔付金额,因此,纯保费预测是汽车保险定价的关键和基础。泊松-伽马模型和Tweedie模型是纯保费预测的两种主流模型。它们之间既有联系,又有区别。泊松-伽马模型中隐含了索赔频率与案均赔款之间相互独立的假设。当索赔频率与案均赔款之间存在负相依关系时,泊松-伽马模型可能高估保费,而存在正相依关系时可能低估保费。本文通过数据模拟的方法,分析了相依性对两种模型的影响,发现无论相依性如何变化,两种模型的对费率因子的估计值几乎相等。最后,通过一组实际数据的实证研究表明,两种模型的预测能力不相上下,其中Tweedie模型的预测误差略小,而泊松-伽马模型的稳健性略高。(本文来源于《保险研究》期刊2016年07期）
刘雁[7]（2016）在《商业车险费率改革下的汽车保险定价》一文中研究指出不同于简单遵循供求关系的商品,价格可以在出售时根据物品的成本及其预计需获利润所确定。财产保险产品是保险公司对保单持有人的未来的允诺,保险公司允诺保单持有人在未来指定时间段内如果发生保险产品所覆盖的保险责任,则保险公司会对保单持有人进行相应的补偿。由于保费收入和事故发生时间的不一致,从而导致的未来补偿的成本的不确定性给保险产品的定价带来了普通商品所没有的难度。而精确的定价则是保险公司提供规避风险职能的必要保障。在财产保险中,汽车保险占据七成以上的主要市场份额,因此汽车保险市场的正常运营对于财产保险的稳定发展起着重要的作用。在中国保险监督管理委员会对商业车险条款费率管理制度改革推进的大背景下,保险行业协会建立了车险行业基准纯风险保费机制,并且放宽了保险公司费率厘定自主权,由市场主体根据自身实际情况科学测算基准附加保费,合理确定自主费率调整系数及相应渠道调整系数。费率厘定的自主化,提高了公司对定价模型的重视和落实。汽车保险最初定价方法有简单的单变量分析法,最小偏差法(加法模型,乘法模型),线性回归等方法,这类方法的优点在于过程比较简单,但是由于各种局限性无法正确反映变量之间的准确关系。在已有模型的基础上,广义线性模型将反应变量分布拓展到了指数分布族,更加符合非寿险精算数据特性,从而得到了广泛的应用,但是由于其模型假定协变量的影响仍为预测函数的线性形式,并受到分布假设合理性交互项的限制,而存在一定的局限性。在GLM的基础上,我们考虑引入GLMM模型,通过引入随机效应,建立数据间的分层效应。对车险数据分别建立分索赔频率及案均赔款的GLMM定价模型,及纯风险保费的GLMM定价模型。(本文来源于《云南大学》期刊2016-05-01）
徐昕,郭念国[8]（2011）在《两类零膨胀负二项回归模型在汽车保险定价中的应用》一文中研究指出讨论了两种分布形式的零膨胀负二项回归模型,并应用一组实际汽车保险损失数据对两类模型进行了实证比较.结果表明,对于具有零膨胀特征的损失数据,零膨胀负二项回归模型的拟合结果优于普通索赔频率回归模型.(本文来源于《南阳师范学院学报》期刊2011年12期）
周佰成,韩月才,崔伟[9]（2013）在《汽车保险损失率期权定价模型及实证研究》一文中研究指出随着汽车保险行业的迅速发展,如何通过证券衍生产品来转嫁汽车保险越发引起人们的重视。本文在Taehan Bae等人的研究基础上给出了当索赔额分布服从指数分布、Γ-分布、混合指数分布、对数正态分布时的汽车保险损失率期权的定价公式,并以太平洋保险公司的有关索赔数据作为样本,利用Γ-分布下的汽车保险损失率期权定价公式对其进行实证研究,得到汽车保险损失率期权价格的近似值,具有很好的理论意义和现实意义。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2013年02期）
张玮[10]（2011）在《汽车保险：里程定价将成为主流》一文中研究指出开多少公里的车，买多少汽车保险。这一看似简单的“用多少、买多少”的汽车保险消费新理念，最终得到一些勇于创新的保险公司的重视，并成为了现实。 按里程付费汽车保险（Pay-As-You-Drive, 简称PAYD）是根据被保险车辆的行驶里程数进行收(本文来源于《金融时报》期刊2011-10-26）
汽车保险定价论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在共享经济火热盛行的今天,共享汽车也逐渐走进人们的视线,然而共享汽车在发展中却因使用风险大、保障额度低等问题遭遇发展瓶颈。因此在"互联网+保险"的背景下,如何对共享汽车保险采取新型的定价模式成为急需解决的难题。所以本文将共享汽车现有保险通过与UBI车险对比,讨论共享汽车保险现存问题,并对未来定价方向提出建议,对促进共享汽车产业发展,进一步完善我国共享出行模式,具有十分必要的现实意义。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
汽车保险定价论文参考文献
[1].李红运,崔东,方锐.英国汽车保险的差异化定价方法研究[J].保险理论与实践.2019
[2].陈文书.大数据视角下共享汽车保险定价机制研究——与UBI车险对比论证[J].中国商论.2018
[3].王选鹤,孟生旺,王雅实.基于厚尾损失分布的汽车保险定价模型及其应用[J].保险研究.2017
[4].张天怡.基于道德风险的汽车保险设计与定价模型研究[D].北方工业大学.2017
[5].刘忠义.基于广义可加模型的汽车保险定价研究[D].浙江工商大学.2017
[6].李政宵,孟生旺.相依风险条件下的汽车保险定价模型[J].保险研究.2016
[7].刘雁.商业车险费率改革下的汽车保险定价[D].云南大学.2016
[8].徐昕,郭念国.两类零膨胀负二项回归模型在汽车保险定价中的应用[J].南阳师范学院学报.2011
[9].周佰成,韩月才,崔伟.汽车保险损失率期权定价模型及实证研究[J].数理统计与管理.2013
[10].张玮.汽车保险：里程定价将成为主流[N].金融时报.2011