机动车辆保险,在我国财产险中占据着重要的地位.随着我国机动车辆的普及和发展,机动车辆保险逐渐变成财险中比例最高的部分.在相当长的一段时期内,保险公司通过对各种风险简单划分来厘定车险费率,在具体定价时粗放地依据经验进行厘定,着眼点仅在机动车本身的风险上,未把驾驶人的风险考虑在内.2015年3月24日,保监会[1]发布了《深化商业车险条款费率管理制度改革试点工作方案》,提出商业车险改革的时间表和路线图.所以如何科学的依据风险定价,合理的厘定保险费率不仅顺应时代的潮流,也在保险公司的发展中发挥着举足轻重的作用.在非寿险精算中,贝叶斯方法被应用在很多方面,其基本原理是通过将样本信息和先验信息相结合,利用贝叶斯定理对后验信息做出统计推断.近年来,计算机软件技术的快速发展为解决贝叶斯复杂的参数估计提供了简便快捷的办法.其中的MCMC方法[2]是一种典型的动态模拟方法,它以贝叶斯理论为基础,在随机模拟中加入马尔可夫过程,然后通过反复迭代计算,模拟出变量的实际分布.本文主要是将贝叶斯方法应用到车险保费实例分析中,通过运用车险保费计算方法和贝叶斯方法,结合汽车出租公司六年车险的理赔数据,并利用基于贝叶斯理论的的MCMC方法模拟得到后验估计值,然后对比分析.通过合理加权运用先验信息和后验信息处理问题的信度理论,对缺失部分理赔次数和车险理赔额数据这种先验信息不足的情况,通过运用基于贝叶斯方法的MCMC随机模拟方法对索赔次数采用负二项分布函数下进行模拟,得到了索赔次数和缺失数据的后验估计值,通过实证分析表明了该方法的可行性.