广义线性混合模型在机动车辆保险费率厘定中的方法研究

摘要

改革开发30年以来，我国社会经济的发展和人民生活水平都有了显著的提高，而且近年来，我国非寿险市场的发展也随之被带动起来，机动车辆保险在财险中的比重一直较大。但由于我国现代保险业起步比较晚，非寿险精算技术还比较落后，广义线性模型是目前在机动车保险的费率厘定中应用广泛的方法，虽然其在拟合保险数据的线性部分存在优势，但其弊端也越来越受人们的关注。基于以上现实，挖掘新的模型作为车险费率的分析方法，提高费率厘定的准确性，即成为我国机动车辆保险发展中必须解决的一个现实问题。
　　 本文以金融学、精算学、统计学作为理论基础，采用定性和定量、比较分析法、以及理论研究与实证研究相结合的方法，进行对广义线性混合模型在机动车辆费率厘定的应用研究。本文阐述了保险费率厘定的概念、重要意义以及保险费率的构成及影响凶素，并且介绍了传统费率厘定的方法并分析了所存在的不足，通过从广义线性混合模型的基本原理入手，将其与传统方法进行了比较，并且得出了广义线性混合模型在费率厘定中存在的优势所在，利用一组车险损失数据从索赔频率和次均赔款两方面进行实证分析，验证了广义线性混合模型在费率厘定中的精确性和可行性。

目录

声明

摘要

1 导论

1．1 研究背景与意义

1．2 国内外研究状况

1．3 研究方法与文章结构

1．3．1 研究方法

1．3．2 文章结构

2 机动车险分类费率厘定的相关介绍

2．1 基础概念

2．2 厘定保险费率的原则

2．3 机动车保险厘定因素

2．3．1 从人因素分析

2．3．2 从车因素分析

2．3．3 环境因素分析

2．3．4 其他因素分析

2．4 风险分级变量的选择分析

2．4．1 风险分级变量选择分析

2．4．2 风险分类系统

2．5 传统分类费率厘定方法

2．5．1 单项分析法

2．5．2 最小偏差法

2．6 传统分类厘定方法的不足

3 广义线性混合模型

3．1 广义线性模型

3．1．1 广义线性模型结构

3．1．2 指数型分布族

3．1．3 广义线性模型的特点与不足

3．2 广义线性混合模型

3．2．1 广义线性混合模型结构

3．2．2 参数估计方法

3．3 广义线性混合模型与广义线性模型的比较

3．4 广义线性混合模型在分类厘定方法中的优势

4 广义线性混合模型的实例研究

4．1 数据描述

4．2 单因素分析

4．2．1 年行驶里程数

4．2．2 无赔款折扣等级

4．2．3 行驶地区

4．2．4 车型

4．3 模型的构建

4．3．1 变量的选取

4．3．2 建立GLM模型

4．3．3 建立GLMM模型

4．3．4 损失分布的选择

4．4．GLM分析

4．5．GLMM分析

4．6．结论与不足

5 结论

5．1 本文研究的主要内容

5．2 建议

参考文献

致谢

在学期间发表的学术论文和研究成果