車險(xiǎn)行業(yè)迅速發(fā)展,車險(xiǎn)需求也在一直增加,這使得機(jī)動(dòng)車輛保費(fèi)持續(xù)占據(jù)財(cái)險(xiǎn)保費(fèi)的第一位置。維持機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)收益穩(wěn)定以及健康狀態(tài),是國家和財(cái)險(xiǎn)公司的核心內(nèi)容,然而現(xiàn)有的機(jī)動(dòng)車輛保費(fèi)厘定方法單調(diào),不能為客戶提供個(gè)性化產(chǎn)品。商業(yè)車險(xiǎn)費(fèi)率改革如日中天,這就要求保險(xiǎn)公司對(duì)車險(xiǎn)費(fèi)率厘定能夠更加科學(xué)化和精細(xì)化,滿足客戶人性化需求。因此我們應(yīng)對(duì)產(chǎn)品與服務(wù)進(jìn)行創(chuàng)新,創(chuàng)新保費(fèi)厘定和計(jì)算方法,讓保費(fèi)與風(fēng)險(xiǎn)之間愈發(fā)搭配,找出更好的保費(fèi)厘定方法。本文通過個(gè)性化探究車險(xiǎn)保費(fèi),預(yù)測客戶的理賠金額,以此為依據(jù)進(jìn)行保費(fèi)定價(jià)。首先建立純保費(fèi)一階段模型和純保費(fèi)二階段模型,對(duì)比兩種模型的優(yōu)缺點(diǎn),根據(jù)純保費(fèi)二階段模型中的索賠次數(shù)和案均賠款,分別建立廣義泊松回歸和廣義伽馬回歸兩種廣義線性預(yù)測模型。之后在廣義線性模型（GLM）的基礎(chǔ)上,再綜合考慮擴(kuò)展GLM模型,建立基于位置、尺度和形狀的廣義可加模型（GAMLSS）。最終得到對(duì)索賠次數(shù)建立負(fù)二項(xiàng)Ⅱ型分布GAMLSS模型,對(duì)案均賠款建立逆高斯分布GAMLSS模型的擬合效果更好。本文的研究重點(diǎn)為通過純保費(fèi)預(yù)測分析,對(duì)比不同模型擬合效果,旨在找出擬合最優(yōu)模型。通過不斷調(diào)整模型,使模型更具有適... 

【文章來源】：曲阜師范大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

Gamma分布概率密度圖

第2章模型及分布簡介12(2)InverseGaussian分布InverseGaussian分布和Gamma分布一樣，是右偏的，在零處有一個(gè)下界，這使它成為對(duì)索賠強(qiáng)度建模的另一個(gè)很好的選擇。與Gamma分布相比，它有一個(gè)更銳利的峰值和更寬的尾巴，因此非常適合于嚴(yán)重程度曲線的偏斜程度更極端的情況。下圖2-2InverseGaussian分布概率密度圖給出InverseGaussian分布與Gamma分布不同參數(shù)情況下的概率密度函數(shù)對(duì)比圖。從圖中可以看出InverseGaussian分布的形狀比Gamma分布有更尖銳的峰值和更大的偏斜，因此InverseGaussian分布更適合本文案例選取的數(shù)據(jù)。InverseGaussian分布概率密度函數(shù)為：232()(;;)exp,0,0,0.22xfxxxx圖2-2InverseGaussian分布概率密度圖

第3章車險(xiǎn)行業(yè)現(xiàn)狀分析14費(fèi)主體，大學(xué)生購車的比例也逐步增長[26]。其次就是不同的省份地區(qū)之間的風(fēng)險(xiǎn)暴露程度有很大的差別，其投保率也有很大區(qū)別[19]，對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)保險(xiǎn)購買比例較高，空間上呈現(xiàn)南方高于北方，東邊高于西邊的現(xiàn)象，浙江、廈門、重慶等城市投保率較高，這些地區(qū)人們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)較強(qiáng)，因此較為有保障。而對(duì)于欠發(fā)達(dá)地區(qū)如西藏、青海等西部內(nèi)陸地區(qū)，保險(xiǎn)購買比例低，車險(xiǎn)支出不足，人們風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)淺薄，因此保障欠缺，需提高人們保險(xiǎn)意識(shí)。對(duì)于商業(yè)車險(xiǎn)而言不同地區(qū)的折扣也不同，在空間上呈現(xiàn)東部沿海地區(qū)折扣大，西部內(nèi)陸地區(qū)折扣小的特點(diǎn)，因此人們應(yīng)增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)，改善駕駛行為，減少交通事故，保險(xiǎn)理賠服務(wù)資源也應(yīng)向東北、南方等地區(qū)傾斜，鼓勵(lì)小風(fēng)險(xiǎn)地區(qū)發(fā)展�？傮w來看我國現(xiàn)如今車險(xiǎn)市場已經(jīng)趨于平穩(wěn)化，人們漸漸認(rèn)識(shí)到了車險(xiǎn)的重要性，因此近兩年無論是保費(fèi)規(guī)模還是投保率都有了很顯著的提高。自2015年以來，車險(xiǎn)行業(yè)持續(xù)變革，2016年已初見成效，并呈良好發(fā)展趨勢。財(cái)險(xiǎn)行業(yè)也已經(jīng)由曾經(jīng)的中國人民保險(xiǎn)公司壟斷經(jīng)營轉(zhuǎn)變?yōu)橹袊嗣癖ｋU(xiǎn)、中國平安保險(xiǎn)以及太平洋保險(xiǎn)三家公司三足鼎立的局面。但近期人保和平安保險(xiǎn)業(yè)績飛快增長，雙寡頭局面已要形成，這種呈現(xiàn)幾家獨(dú)大的趨勢實(shí)際并不利于我國保險(xiǎn)市場的長期可持續(xù)發(fā)展[11]。圖3-1保費(fèi)收入對(duì)比圖截至2018年末，根據(jù)圖3-1可以看出2008年-2018年財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司保費(fèi)收入一直呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的狀態(tài)，與之對(duì)應(yīng)的機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)保費(fèi)也呈現(xiàn)穩(wěn)步增長的狀態(tài)，但其車險(xiǎn)在財(cái)險(xiǎn)中的占比自2008年-2010年快速增長外，2010年-2016年已經(jīng)開始呈緩慢下降的趨勢，而自2016年開始這三年更是呈現(xiàn)迅速下滑的狀態(tài)，這是由于如今人們生活水平的上


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