UBI
UBI的相关文献在1990年到2022年内共计132篇,主要集中在神经病学与精神病学、自动化技术、计算机技术、内科学
等领域,其中期刊论文93篇、专利文献39篇;相关期刊79种,包括常州工学院学报(社会科学版)、商情、现代经济信息等;
UBI的相关文献由267位作者贡献,包括冯麦思、刘南杰、卫兵等。
UBI
-研究学者
- 冯麦思
- 刘南杰
- 卫兵
- 樊进
- 江敏
- D·阿拉贝德
- M·格普塔
- S·库马
- T·赖特
- 万向元
- 代小朋
- 兰飞
- 刘均
- 刘新
- 刘欣洁
- 刘海毅
- 吴锁伟
- 周军
- 安学丽
- 张丹凤
- 张磊
- 曾娟
- 朱涛涛
- 李宗海
- 李金萍
- 漆静
- 王强
- 肖澧
- 董振营
- 谢科
- 赵海涛
- 赵薇
- 邓兵
- 郭学提
- 郭玉堂
- 马彪
- André R. R. Silva
- Fernando M. S. P. Neves
- Jorge M. M. Barata
- S.E.阿比特
- 丁娟
- 丁志刚
- 丁文
- 不公告发明人
- 乔木
- 于国庆
- 仲浩
- 任线平
- 任聪
- 伍桦斌
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施雯;
雷毅;
蒋司杨
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摘要:
我国汽车保险定价模式逐渐从传统的以车为主过渡到以人为主,即使用定价(User-BasedInsurance,UBI)模式。UBI车险定价模式依托信息化手段而生,传统的汽车保险课程教学模式难以满足现实需求。为提高汽车保险课程的授课质量,本文提出了构建虚拟仿真平台,还原车险报给厘定流程的互动教学模式,以有效弥补纯理论教学的不足。
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许利娜
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摘要:
私家车辆从事网约车载客行为而引起了大量纠纷,结合法院判决和其中事实判断涉及诸多争议.私家车"变脸"网约车进行载客不一定都使得危险显著增加,有些只是兼职网约车司机,风险程度不符合危险显著增加的三个特性,重要性、持续性和未曾估价性.网约车载客与交通事故发生不是必然的因果关系,只是路线不确定和行驶频率增加造成事故风险增加,让保险公司承担全部责任显然违反合同和不符合法律规定,但保险公司直接拒赔商业险也有违对价平衡原则,显失公允.而采用比例原则较为合理,对于网约车这一新兴事物,相关的法律应该既是规制法也是促进法.横向考察域外有较为成熟的网约车保险,UBI车险可以考虑引入,将"人"的因素引入车险定价,具体而言,将考虑事故发生时被保险车辆的状态,以确定保险公司是否承担赔偿责任.
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刘耘礽;
刘禹;
任聪
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摘要:
为克服UBI车险定价理论教学中学生在数据认知、处理和建模方面的实践欠缺,运用大数据与虚拟现实技术,开发设计基于驾驶行为的UBI车险定价虚拟仿真实验,为学生提供完整的驾驶风险评估和UBI车险实践平台.学生通过完成驾驶行为数据获取、UBI车险数据处理、风险建模和优化、车险经营模拟4个方面的实验内容,能够将UBI车险定价理论知识应用于实践操作,促进专业理论与实践操作的紧密融合.
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周志强
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摘要:
这一期社会关注栏目讨论斯坦丁的《基本收入》一书,两篇文章从全球市场主义和社会分配的机制角度,详细解读西方国家全民基本收入(UBI)面临的社会困境,以及这种形式对于经济道德、社会正义的特殊含义。既不挑战资本主义,又要解决福利国家的政治难题,斯坦丁的温和改革立场,是非常值得深入探讨的。有意思的是,两位书评作者都重申了原书对UBI的政府支付能力的质疑。
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肖澧;
曾娟
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摘要:
随着第5代通讯技术突飞猛进的发展,车联网技术也在快速发展,利用车联网与智能手机可以获取车辆行驶数据,可以得出驾驶员行为特征、车辆状态参数、环境因素等,这就为货车的评分提供了精确可靠的数据理论基础。通过运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process),以"货车安全性评分"为目标层(最高层),将"主观、客观、不确定"三个方面作为一级指标层(中间层),9个最底层因素作为二级指标层,构建出层次结构模型,确定各指标权重,从而建立出评分模型,对保险行业基于驾驶行为的动态保费机制分析具有指导意义,可增强车主道路安全驾驶意识,实现保险公司与车主的双赢。
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肖澧;
曾娟
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摘要:
随着第5代通讯技术突飞猛进的发展,车联网技术也在快速发展,利用车联网与智能手机可以获取车辆行驶数据,可以得出驾驶员行为特征、车辆状态参数、环境因素等,这就为货车的评分提供了精确可靠的数据理论基础.通过运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process),以"货车安全性评分"为目标层(最高层),将"主观、客观、不确定"三个方面作为一级指标层(中间层),9个最底层因素作为二级指标层,构建出层次结构模型,确定各指标权重,从而建立出评分模型,对保险行业基于驾驶行为的动态保费机制分析具有指导意义,可增强车主道路安全驾驶意识,实现保险公司与车主的双赢.
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杨景瑞
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摘要:
随着经济的发展,我国车险业务已经发展 20年 ,汽车也成为我们生活中的必需品,给汽车上保险逐渐成为与我们息息相关的一项经济活动。然而,当前市场的主流车险定价模式难以满足客户的需求和市场的变化,一种新的车险定价模式逐渐被车险行业所重视,即 UB(I Usage-based insurance),它是基于使用量而设定保费的保险。随着车联网、手机 APP、大数据等新技术的发展,使得这种新型的车险保费定价模式得以实现,从而加速了车险保费定价改革。本文采用 Logistic回归模型对车险相关数据通过 AIC信息准则进行变量选择、模型设定及拟合计算,挖掘出对出险情况有显著影响的变量,并对影响进行分析,为保险公司的保费定价模型提供风险因素依据,让定价更合理,对车险业务发展有重大意义。
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