【摘 要】
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随着车险费率市场化改革的进行,我国逐步将车险的定价权交由保险公司行使,因此识别客户风险、厘定差异化的车险保费也成为保险公司的研究重点。然而,目前我国使用的车险费率因子较为单一,费率厘定模式缺乏客观性,而且用于费率厘定的模型也较为传统和落后。为此,本文将更多的车险费率因子引入模型中,并改进现有模型对纯保费和自主定价系数进行研究,为保险公司创新车险产品提供参考。首先,本文在参考美国车险费率厘定模式的基
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随着车险费率市场化改革的进行,我国逐步将车险的定价权交由保险公司行使,因此识别客户风险、厘定差异化的车险保费也成为保险公司的研究重点。然而,目前我国使用的车险费率因子较为单一,费率厘定模式缺乏客观性,而且用于费率厘定的模型也较为传统和落后。为此,本文将更多的车险费率因子引入模型中,并改进现有模型对纯保费和自主定价系数进行研究,为保险公司创新车险产品提供参考。首先,本文在参考美国车险费率厘定模式的基础上,结合我国现实情况选出相对重要的车险费率因子对纯保费进行研究,并通过将Tweedie回归模型与提升回归树进行结合实现对Tweedie回归模型的改进。实证结果显示,与Tweedie回归模型相比,Tweedie提升模型对纯保费的拟合效果较好,这表明提升回归树的引入有效提高了Tweedie回归模型的预测精度,为纯保费的厘定提供了理论支持。其次,本文使用LASSO-Logistic回归模型筛选出对客户出险概率具有显著影响的费率因子,并在使用欠采样和过采样结合的方法解决类别不平衡问题的基础上建立BP神经网络,用于对客户出险的概率进行预测,实现了多种方法的结合。实证结果表明,改进后的BP神经网络对出险概率的预测精度更高,有助于保险公司更好地识别客户风险。最后,本文创新性地将客户的历史赔付金额和出险概率纳入到车险保费的考虑范围中。通过使用模糊C均值聚类方法对历史赔付金额进行聚类,并将聚类结果和客户的出险概率结合,实现客户的风险等级划分,然后将风险等级与自主定价系数挂钩,使得客户的保费与其风险相匹配。
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