汽车保险是现代保险业的重要险种之一,已经成为我国以及世界各国财险公司的第一大险种。BMS即奖惩系统(Bonus—Malus System),它是机动车辆保险中普遍采用的这样一种体系:在续保时,对有索赔记录的投保人在保费上给予一定的惩罚;而对无索赔记录的投保人给予一定的奖励。保险实践证明,在机动车辆保险中引入BMS非常必要,意义重大。对汽车保险的BMS研究是目前该领域的前沿性研究课题,关于这方面的研究主要包括:一是汽车保险的定价;二是汽车保险的保费调整系统。本文阐述了BMS中的基本分布模型,重点讨论了BMS模型,主要成果如下:(1)对基于索赔次数的经典BMS模型进行了拓展。对投保人进行了分类,在区分不同保险人风险水平时考虑了相同保险人的风险组合,引入调整因子,用经过先验方法调整后的模型,求得索赔次数的后验估计,这样得到的估计值更能符合投保人的实际情况。对新模型还进行了举例分析。(2)对同时考虑索赔次数与索赔额的经典BMS模型进行了改进。运用引入了调整因子的索赔次数,对总索赔额运用期望、方差原理,推导出了总索赔额随机变量S在期望值原则、期望一方差原则、标准差原则下的三种完美型BMS的保费厘定模型,并对推导出的完美型BMS模型进行了举例。(3)对考虑索赔额大小的经典BMS模型做了进一步的分析,推导出了其后验估计的期望和方差,在完美型BMS模型中进行了应用。