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广义线性模型在机动车辆保险费率厘定中的应用研究

作　者: 谭四进
导　师: 李恒琦
学　校: 西南财经大学
专　业: 保险学
关键词: 机动车辆保险分类费率厘定风险分级变量广义线性模型点数计价系统
分类号: F224
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

机动车辆保险在非寿险业务中有着十分重要的地位。近年来其保费总收入在财产保险保费总收入中的比例一直保持在60%以上,它的发展变化对整个非寿险市场的影响巨大。在2006年7月1日交强险实施后,中国的车险市场出现了业务增长快速、覆盖面有效扩大、市场秩序逐渐好转等特点,这些特点将会更加促进机动车辆保险的发展。但是现行的车险费率制度并不能适应当前市场经济发展的要求,机动车辆保险费率不能反映真实的风险状况,不利于保险公司经营的稳定。2003年1月1日,国务院在全国全面实施车险改革。自此以后,保监会不再制定统一的车险条款费率,各保险公司可以自主制定、修改和调整车险条款费率。车险费率制度的改革,促进了我国机动车辆保险费率的市场化,具有重要的积极意义,同时也对各保险公司厘定合理的费率提出了更高的要求。目前,有关机动车辆保险费率厘定的方法和模型有很多,如单因素分析法、最小偏差法、多元线性模型、决策树方法、神经网络、数据挖掘等等,每一种方法都有自己的优势和不足。本文从分类费率厘定的基本原理出发,通过对传统的分类费率厘定方法(单因素分析法、最小偏差法和多元线性回归)与广义线性模型的比较中,分析了广义线性模型(GLM)在含有较多风险分级变量模型中的费率厘定优势,并对其在机动车辆保险中的费率厘定进行了一定的探讨,期望给国内机动车辆保险费率厘定和其他满足广义线性模型(GLM)条件的非寿险业务费率厘定一定的指导。本文以机动车辆保险的分类费率厘定方法为主线,在对机动车辆保险费率厘定风险因素和风险分级变量选择的分析基础上,探讨了广义线性模型在机动车辆保险费率厘定中的定价过程,并进行了应用研究,提出了相应的改进意见。全文分为五个部分。第一部分是导论,主要介绍了选题的研究背景与意义、国内外的研究现状和发展趋势,以及本论文所用到的研究方法与创新之处。广义线性模型(GLM)在国外的研究较早,它是在线性模型的基础上发展起来的,基于指数族分布,可以对非正态分布的数据进行回归分析,同时又保留了很多正态线型回归模型的常规思想,目前已成为国外私家车和其他私人业务以及一些小额的团体业务进行定价的行业标准模型。在研究方法上,本文主要采用了定性与定量分析相结合、比较分析、实证分析三种方法。第二部分是机动车辆保险费率的探讨。从机动车辆保险的概念和特点介绍入手,从三个方面(从车、从人、环境因素)分析了影响机动车辆保险费率厘定的风险因素,得出车辆种类、车辆用途、车龄、里程数、生产厂商、车辆型号、行驶区域、驾驶员年龄、性别、婚姻状况、职业、驾驶经验、肇事纪录、地理环境和社会环境都对机动车辆的事故发生率和损失程度有着重要的影响,因此这些风险因素在费率厘定的过程中都是需要考虑的。接着对机动车辆保险的费率进行了分析,指出我国当前机动车辆保险费率制度存在的一些问题。第三部分是分类费率厘定方法的分析。在分类费率厘定中,风险分级变量是个重要的概念,并不是所有的定价风险因素都可以找到合适的风险分级变量。本章首先从精算标准、经营标准、社会标准和法律标准四个角度分析了风险分级变量的选择。接着对传统的分类费率厘定方法(单因素分析法、最小偏差法和多元线性回归)进行了缺陷分析,并将这三种方法与广义线性模型进行比较,从而得出利用广义线性模型进行费率厘定时的优势。第四部分是广义线性模型(GLM)与点数计价系统研究探讨。在全面介绍广义线性模型基本原理的基础上,对满足广义线性模型数据特征的一类特殊分布——指数族分布进行了分析,并将非寿险中常见的损失分布如正态分布、泊松分布、伽玛分布、逆高斯分布等转化成相应的指数族分布的特征函数,将损失分布与指数族分布联系起来。在保费呈现方式上,本章最后一节还分析了点数计价系统及其应用,并提出利用点数计价系统将广义线性模型的拟合结果简单呈现。第五章是GLM在机动车辆保险费率厘定中的应用研究。首先分析了机动车辆保险的定价流程,主要包括:定价因素的分析、数据的采集与整理、单因素分析、变量与模型的选择、GLM分析和模型的评价等。最后通过一个第三者责任险的数据进行了实例分析。

全文目录

摘要  3-6
Abstract  6-12
1. 导论  12-17
  1.1 研究背景与意义  12-13
  1.2 国内外研究现状和发展趋势分析  13-15
    1.2.1 国外研究情况  13-14
    1.2.2 国内研究情况  14-15
    1.2.3 广义线性模型（GLM）与应用软件  15
  1.3 本文的研究方法和创新之处  15-17
    1.3.1 研究方法  15-16
    1.3.2 可能的创新之处  16-17
2. 机动车辆保险费率探讨  17-30
  2.1 机动车辆保险的发展历程  17-18
  2.2 机动车辆保险的概念和特点  18-20
  2.3 机动车辆保险定价风险因素分析  20-25
    2.3.1 从车因素分析  20-22
    2.3.2 从人因素分析  22-24
    2.3.3 环境因素分析  24-25
  2.4 机动车辆保险的费率分析  25-30
    2.4.1 机动车辆保险费率  25-27
    2.4.2 机动车辆保险费率厘定的基本方法  27-28
    2.4.3 我国机动车辆保险费率制度分析  28-30
3. 分类费率厘定方法分析  30-39
  3.1 风险分级变量选择分析  30-34
    3.1.1 风险分级变量的概念  30-31
    3.1.2 风险分级变量的选择标准  31-34
  3.2 传统分类费率厘定方法比较分析  34-37
    3.2.1 传统分类费率厘定方法  34-35
    3.2.2 传统分类费率厘定方法缺陷分析  35-37
  3.3 广义线性模型优势分析  37
  3.4 广义线性模型与传统分类费率厘定方法的比较  37-39
4. 广义线性模型(GLM)与点数计价系统研究探讨  39-46
  4.1 GLM 的基本原理  39-41
    4.1.1 GLM 假设  39
    4.1.2 GLM 的结构  39-40
    4.1.3 GLM 的构成要素  40-41
    4.1.4 广义线性模型的定价过程  41
  4.2 指数族分布分析  41-44
    4.2.1 指数族分布的定义  41-42
    4.2.2 指数族分布的特征分析  42-44
  4.3 点数计价系统分析  44-46
    4.3.1 点数计价系统的定义  44-45
    4.3.2 点数计价系统的应用  45-46
5. GLM 在机动车辆保险费率厘定中的实证分析  46-64
  5.1 机动车辆保险定价流程  46-50
    5.1.1 定价因素的分析  46
    5.1.2 数据的采集与整理  46-47
    5.1.3 单因素分析  47-48
    5.1.4 GLM 分析  48
    5.1.5 定价流程图  48-50
  5.2 GLM 费率厘定实例—第三者责任险  50-64
    5.2.1 数据情况说明  50
    5.2.2 单因素分析  50-57
    5.2.3 模型的选定  57-58
    5.2.4 损失分布的选择  58-59
    5.2.5 用SAS 软件选择最优的损失分布  59
    5.2.6 GLM 分析  59-61
    5.2.7 利用点数计价系统绘制费率表  61-63
    5.2.8 使用广义线性模型进行费率厘定的一些注意问题  63-64
结语  64-66
参考文献  66-68
致谢  68

广义线性模型在机动车辆保险费率厘定中的应用研究

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