一、一种基于索赔次数和索赔额的奖惩系统（论文文献综述）
周媛[1]（2019）在《我国商业车险奖惩系统的改进研究》文中提出我国新一轮的商业车险费率市场化改革于2015年开始启动,此轮费改发布了新一版的奖惩系统,相较上一版细化了等级、拓展了系数范围并引入了交通违法系数,但离精准刻画投保人历史索赔经验仍存在一定差距,因而此版奖惩系统仍存在着一定的改进空间。在我国车险费率市场化不断深入的背景下,保险公司的定价权被逐渐放宽,精算定价水平及定价的精准性对于商业车险的经营有着极为关键的意义。奖惩系统作为商业车险定价的重要组成部分,能够解释车辆风险成本差异的40%左右,其风险刻画的精准性直接影响着保险公司的生存与发展。本文从我国商业车险现行奖惩系统的分析与评价入手,深入探究目前奖惩系统所面临的问题。对于未考虑索赔金额这一重大缺陷,本文从理论上论证了将索赔金额纳入奖惩系统的必要性与可行性,构建了同时考虑索赔次数与索赔额的奖惩系统,提供了基于决策树算法的索赔额划分、基于GLM模型及DHGLM模型的奖惩系数测算的解决方案。并通过带入我国某保险公司的实际数据进行实证研究,说明在奖惩系统中同时考虑索赔次数与索赔额对于精准刻画风险的重要意义以及DHGLM模型的优势所在。随后,对于其他有待改进的方面进行具体论证分析,提供了后续的研究方向。最后,本文就奖惩系统设计与实施提出了实际可行的建议。本文的实证结果表明:DHGLM模型较GLM模型拟合效果更好;上年索赔金额是十分重要的风险区分变量,一个更优的奖惩系统需同时考虑索赔次数与索赔金额;使用本文构建的奖惩系统可在一定程度上改进我国现行商业车险奖惩系统的不足。
许启梁[2]（2019）在《基于多元分布识别不同索赔的奖惩系统》文中研究指明随着经济与科技的快速发展,机动车已经成为现代社会中不可缺少的一部分,因此驾驶员对于汽车保险的需求日益增加,汽车保险已经是非寿险的一个重要分支,在许多国家甚至是总保费收入的最大贡献部分。为了各方都满意,汽车保险采用奖惩系统（Bonus-malus system简称BMS）来使投保人所缴纳的保费与其风险相匹配。也就是说,保费收取往往极大地依赖于该保单过去的理赔记录。在这样的经验费率系统中,投保人会因没有理赔记录而获得奖励,即在续保时缴纳较低的保费,也会因多次理赔记录而受到惩罚,即在续保时缴纳更多的保费。然而许多BMS都仅基于发生索赔的次数而考虑,这样就将导致不公平现象的发生:对于同样发生一次索赔记录,索赔额较小的事故与索赔额较大的事故在惩罚上是一·样的。因此,为了使得BMS更加公平,应当将索赔额的影响纳入考虑,同样发生索赔时,索赔额更大的事故应该有更大的惩罚。本文在设计BMS的时候将同时考虑索赔次数与索赔额大小的影响。本文通过用贝叶斯模型来改进BMS。该模型允许我们根据索赔次数以及每次索赔的索赔额大小来识别不同的索赔。具体来说,为了提高对索赔次数的拟合精度,本文采用混合分布来拟合索赔次数,能适应不同的样本且拟合精度更高,由于现实中索赔额大小的右尾数据较少且容易对参数产生较大影响,因此直接对索赔额大小进行拟合不仅困难且精度不高,我们转而根据索赔额的大小将索赔分成不同类型,对不同类型的索赔次数进行拟合来考虑索赔额大小的影响,从而得到后验保费以及BMS的相对保费。特别的,我们采用Dirichlet分布作为先验分布消除了参数的独立性,使得模型更加现实,同时也能更容易的推广到更多元的情景。最后,通过实际数据的例子得到保费,与经典模型相比较分析保费的差异,也同其他模型相比较,说明新模型的合理性与优点。
杨红[3]（2019）在《基于XGBoost算法的UBI车险保费研究》文中进行了进一步梳理近年来,随着经济的发展,我国机动车的保有量不断攀升,与此同时,机动车保险市场份额也呈现出逐年上升的趋势,车险保费的厘定是汽车保险业务的核心问题之一。多年来,对于车险保费的厘定,尤其是纯保费的厘定主要是依托广义线性模型方法,该方法具有一定的有效性,但是其局限在于需要事先对数据的分布作出假设,在实际中要想数据符合特定的分布是非常困难的。此外,在传统保费的厘定系统中,通常只考虑人、车、环境等静态因子,随着数据科学的发展,很多以往没有纳入保费厘定系统的因子,如投保人在驾驶期间的各类不良驾驶行为驾驶习惯都应该纳入系统中,而这将使得数据的分布愈发复杂。可以预见,在未来广义线性模型的适用性将会越来越差。最近,兴起的机器学习具有许多优良特性,尤其是不需要对数据的分布做任何假设,可以直接从数据中获取规律用于预测,这为我们解决复杂情况下的车险保费厘定提供了一个很好的发展方向。因此,本文在纯保费的厘定中引入了XGBoost算法,基于人、车等因子对损失发生条件下的累积索赔额和出险概率进行预测。经过与传统广义线性模型的比较,我们发现即使没有考虑数据的先验分布,XGBoost算法得到的结果也具有一定的有效性,这说明XGBoost算法具有广阔的应用前景,经过改良后有望成为车险保费厘定的首选方法。在UBI（Usage Based Insurance）费率系数的厘定中,充分考虑了各类驾驶行为因子,尤其是不良驾驶习惯,根据上述因子建立驾驶行为评分模型,使用具有纳什均衡的博弈论熵权层次分析法对各类指标赋权,在克服层次分析法较强主观性的同时提高了熵权法的适用性。我们发现上述评分模型对保费有显着影响,对不同的投保人按照驾驶行为收取不同的保费,使得保费更加合理。反过来,合理的保费也有助于规范投保人的驾驶行为,减少各类多发事故,促进车险行业的良性发展。
叶雨[4]（2019）在《基于Copula模型的机动车保险定价研究》文中研究表明自1980年中国恢复机动车保险业务以来,随着经济的腾飞和国民收入的持续增长,车险业务也在不断发展壮大。1988年后,车险业务保费收入跃居财产险第一大险种,并一直保持至今。但是,由于国内车险费率厘定技术落后、定价策略不合理,导致车险业务收益持续低迷。因此,如何对车险产品进行合理定价已成为精算行业重点关注的问题。广义线性模型在车险定价中的应用由来已久,在使用广义线性模型进行分类费率厘定和车险索赔数据分析时,往往假设索赔强度与索赔次数相互独立。但在实际情况中,索赔强度与索赔次数间存在着较强的相依关系,单纯假设两者独立无法准确估计损失额。为了更好的反映两者之间的相依关系,本文使用混合Copula刻画其相依关系,从而改进了现有的车险费率厘定模型。与采用独立假设或单一相依关系假设的模型相比,本文提出的混合Copula回归模型能够更加准确刻画索赔强度与索赔次数间的相依关系,进而可以有效预测索赔额,为保险公司保费的合理定价提供参考。在机动车保险领域中,使用奖惩系统调整机动车保费也已有较长的时间。奖惩系统能够反映每个投保人的连续性风险水平,从而对保费的价格起到调整的作用。但是,目前奖惩系统仅使用先验概率对奖惩分级进行调整,这显然无法充分考虑到车险损失中存在的复杂相依关系。因此,本文通过使用藤Copula模型,来研究车险索赔纵向数据相依性。实证研究结果表明,与使用单一Copula的模型相比,D藤Copula预测模型能够更加准确地预测纵向索赔情况,优化奖惩系统存在的奖惩力度不足现象,提升奖惩系统对个人风险的分级能力综上,目前保险实务中使用的车险定价模型存在着明显不足。本文提出的改进模型能够刻画多种复杂相依关系,更适用于实际情况,具有广阔的研究前景。
孙志强[5]（2018）在《我国现行汽车保险奖惩系统研究》文中研究指明随着我国汽车保有量的快速增长,汽车保险得到了飞快的发展,已经成为我国非寿险市场的“龙头险种”。为了促进汽车保险健康发展,我国于2015年进行车险费率改革,推行新的车险费率,而奖惩系统作为厘定汽车保险费率的重要组成部分值得人们进行深入地研究。论文首先对我国现行汽车保险奖惩系统进行分析与评价。通过分析我国现行汽车保险奖惩系统,可以发现我国现行汽车保险奖惩系统根据上一年度索赔次数来确定奖惩系数,未考虑上一年度投保人所处的保费等级,转移规则较为简单,为了分析其严厉性,论文使用负二项分布来拟合索赔次数分布,并构造转移概率矩阵,进一步根据奖惩系统的马尔科夫性求得稳态概率分布,并利用相对稳定水平、隐性惩罚系数和变异系数等严厉性指标来分析我国现行汽车保险奖惩系统的严厉性,发现我国现行汽车保险奖惩系统处于稳定状态时投保人在最低保费折扣等级集中程度较高,即惩罚比较温和,严厉性不足。其次,针对我国现行汽车保险奖惩系统存在的问题,论文尝试构建了一个基于累计索赔额的奖惩系统。为了充分利用索赔次数和索赔额信息,论文构造一个累计索赔额分段函数,在此基础上建立一个基于累计索赔额的奖惩系统,投保人在下一年度的奖惩系数由其上一年度所处的保费等级和累计索赔额共同决定,通过分析发现,该奖惩系统具有马尔科夫性,也即存在稳态分布。然后利用零调整帕累托分布来拟合累计索赔额,构建基于累计索赔额的奖惩系统的转移概率矩阵求解稳态概率分布,并进一步计算获得相对稳定水平、隐性惩罚系数和变异系数,和我国现行汽车保险奖惩系统相比,处于稳定状态时投保人在各保费等级分布均匀,惩罚更为严厉一些。最后,鉴于目前实施基于累计索赔额的奖惩系统存在的困难,分别从组织、平台、人才和资金四个方面提出对策建议,保障基于累计索赔额的奖惩系统能够顺利实施。论文对奖惩系统的设计仅基于索赔次数信息和索赔额信息,没有考虑事故责任和保险欺诈等后验风险信息。随着我国车险费率改革的逐步推进,充分考虑投保人的后验风险信息,风险分级进一步细化,必然是我国车险的发展方向,也是论文需要进一步研究的方向。
漆世雄,施琪方[6]（2017）在《商车费改背景下汽车保险奖惩系统实证研究》文中进行了进一步梳理汽车保险作为重要的财产保险产品之一,费率的厘定基础也是以纯风险保费加上附加保费的基本思路来确定最终保费,奖惩系统根据被保险人以前年度的出险记录,来确定奖惩系统调整系数,在基础保费的计算基础之上对其保费进行一定的调整。本文依据保险公司近年的出险数据,利用贝叶斯方法选择负二项模型作为奖惩系统概率模型,并对此进行了实证分析,建立了考虑索赔次数的保费计算模型,最终得到最优BMS。本文最后对改善车险奖惩系统提出相关的建议,以促进汽车保险市场的健康发展。
邸娜[7]（2017）在《中国商业车险BMS转移规则和奖惩系数的精算分析》文中认为奖惩系统,国内也称为无赔款优待系统,是车险价格的重要组成部分,在各国的汽车保险业务中被大量使用。它通过对发生索赔的被保险人增收续期保费,对未发生索赔的被保险人降低续期保费的方式一方面鼓励被保险人安全驾驶,另一方面识别和区分不同被保险人的潜在风险。从车险定价的角度看,奖惩系统的目标是将保单组合的费用负担按照被保险人的潜在风险水平公平地分配到每一个被保险人身上。2015年中国商业车险条款费率市场化改革重启之际,中国保险行业协会推出了新版行业车险奖惩系统,新版奖惩系统细化了奖惩等级,拓宽了奖惩系数,广受大众关注,被媒体大量解读,认为新版奖惩系统会使得大多数被保险人的保费水平下降,同时“好司机”和“坏司机”之间的保费差别比之前更大了。这种观点是否正确,这种变化与奖惩系统的目标是否相符,如有不符应当如何改进,基于上述问题采用精算学的方法展开对中国商业车险BMS的研究。全文共分为七章,第一章首先从中国2015年车险条款和费率的市场化改革出发,说明了汽车保险奖惩系统的研究背景和研究意义,其次在对国内外汽车保险奖惩系统的研究成果进行梳理的基础上提出本文的研究视角,说明研究思路、研究设计和研究方法,最后介绍了文章的章节安排及主要的创新点。第二章首先阐述了车险费率厘定的基本方法,然后说明了车险奖惩系统的涵义、先验费率厘定和奖惩系统的关系,最后对奖惩系统的评价工具和最优奖惩系数的设计方法进行了梳理和归纳。第三章首先对2015年商业车险条款费率市场化改革后中国商业车险的定价方式进行了介绍,其次采用惩罚严厉性指标和转移规则效率指标对商车改革前后的车险奖惩系统进行了评价和对比分析,结果表明无论全国版（除北京、厦门）奖惩系统还是北京、厦门版奖惩系统其惩罚严厉性均较改革之前提高了,但转移规则效率下降了,同时转移规则本身的设计存在不合理性,导致长期来看该规则是在“惩罚’好司机’、保护’坏司机’”。最后采用国内真实的车险理赔数据和实际应用中的奖惩系统对先验费率因子在奖惩系统中的重复影响进行了实证分析,结果表明“重复性的惩罚或奖励”在我国的车险实践中真实存在,并且随着奖惩等级数的增多,“重复性的惩罚或奖励”的程度在加深。第四章基于第三章的分析结果从转移规则的角度出发,给出了解决“重复性的惩罚或奖励”问题的三种类型的动态转移规则。然后在不同的数据环境、不同的先验分类过程以及不同的奖惩等级数目等条件下对三种类型动态转移规则的效率进行了实证检验和对比分析,结果表明基于先验风险分级变化的动态转移规则无论在哪一种环境下效率都是最高的,它最能帮助实现被保险人之间汽车保险费率的公正和公平。第五章在对最优奖惩系数的内涵和计算方法进行介绍的基础上利用国内财险公司的车险理赔数据在基于先验风险变化的动态转移规则下结合全国版（除北京、厦门）奖惩系统的奖惩等级数计算了存在财务平衡约束和无财务平衡约束的奖惩系数,并就其缓解“重复性的惩罚或奖励”的能力与对应的简单规则进行了比较;然后,结合北京、厦门版奖惩系统的奖惩等级数基于先验风险变化的动态转移规则构建了两种形式的奖惩系统,计算了其最优奖惩系数,通过比较发现对转移规则的选择不能完全依据转移规则效率,必须参照各等级的年先验索赔频率的期望值,否则可能会产生“调整性”的不公平。第六章介绍了线性最优奖惩系数的提出背景和确定方法。然后结合国内保险公司的车险赔付数据和动态转移规则对结合全国版（除北京、厦门）及北京、厦门版奖惩系统奖惩等级数的贝叶斯最优奖惩系数进行了改进。结果显示线性最优奖惩系数克服了贝叶斯最优奖惩系数变化的不规则,并且虽然存在一定的预测精度损失,但损失量很小。第七章对全文的分析进行了概括和总结,得出主要结论,根据分析结果对我国今后车险奖惩系统的设计给出参考建议,并对下一步可能的研究方向进行了展望。本文的创新点主要有:第一,对中国现行商业车险奖惩系统转移规则的合理性和公平性进行了分析和评价;第二,采用中国真实的理赔数据和应用中的奖惩系统对车险奖惩系统中“重复性的惩罚或奖励”的问题进行了实证检验;第三,在不同数据环境和不同奖惩等级数环境下对动态转移规则的效率进行了检验;第四,结合先验费率厘定的过程采用动态转移规则基于中国商业车险的奖惩等级数求解了两种类型的最优奖惩系数,并对其减少“重复性的惩罚或奖励”的效果进行了检验。
王琰[8]（2017）在《商车费改背景下汽车保险奖惩系统实证研究》文中研究指明奖惩系统对于优化交通环境、改善交通秩序以及规范车主的驾车行为、形成良好的驾驶习惯具有积极的促进作用。数据显示,在我国车辆保险的总收入占当年财产险保费总收入的比值远远超过百分之五十,一度达到百分之七十以上。随着我国车辆保有率高速增长,我国发生的交通事故数量以及所造成的财产损失总额一直居高不下。从车辆保险的角度来制定合理的奖惩制度也是改善我国交通秩序的必要的经济手段。同时奖惩制度也在一定程度上对汽车保险的保费收入和赔付支付两方面有着重要影响。近年来我国交通法规对有关的交通违法行为的处罚规则做了重要的修订,同时中国保监会对车险条款和费率管理体制进行了改革。汽车保险费率开始进入深化改革阶段。汽车保险作为重要的财产保险产品之一,费率的厘定基础也是以纯风险保费加上附加保费的基本思路来确定最终保费,奖惩系统根据被保险人以前年度的出险记录,来确定奖惩系统调整系数,在基础保费的计算基础之上对其保费进行一定的调整。本文依据保险公司近年的出险数据,利用贝叶斯方法选择负二项模型作为奖惩系统概率模型,并对此进行了实证分析,建立了考虑索赔次数的保费计算模型,最终得到最优BMS。进而分析了奖惩系统的马尔科夫性,以及达到稳态的过程、稳定保费的情况以及稳态保费。当我们获得稳态保费,也就是相当于在一定程度上可以确定保险公司未来可能收入保费的整体情况,如果我们可以知道保险公司未来可能赔付的情况,就可以对保险公司的财务稳定状况有一个大致的预判和准备。我们利用二项logistic回归的思路,以及保险公司的被保险人数据,选择被保险人驾龄、年龄、性别、年行驶里程数等七个因子,建立出险预测模型,通过该模型预测被保险人的出险可能性,为保险公司预测出险赔付提供思路和方法。在2016年6月,车险改革已经遍及全国各地,本文对我国费改前后实行的奖惩制度,建立相应的马尔科夫转移矩阵,并选取RSAL系数、变异系数、ECL系数等严几个代表性的严厉性指标对系统进行综合性的评价。费改后的奖惩系统更加严厉,BMS级别扩大,奖罚力度增强,从变异系数来看,新的BMS比费改的BMS要严厉许多,但是,新的BMS对于新进入的投保人来说,有着较高的隐形惩罚。最后对于车险费率改革和改善车险奖惩系统提出相关的建议,以促进汽车保险市场的健康发展。汽车保险改革已经推行至全国各地,但是对于改革的说明工作仍然需要重视,汽车保险改革使得风险分级增加,对于优质驾驶员的保费降低,出险次数较多的驾驶员惩罚加大,对于新进入的驾驶员的隐形惩罚也相对提高,这是为了更好的鼓励驾驶员养成良好的驾驶习惯,减少出险事故,而不是为了使出险次数较多的驾驶员退出车险市场,从而造成更大的隐患。除此之外,考虑赔款额在内的模型、更好的利用驾驶员的信息、风险分级的细化,仍然是未来的发展方向,也是本文未来的研究方向。
孙维伟[9]（2014）在《中国车险市场化改革的量化分析与精算技术研究》文中认为机动车辆保险,是中国财险市场中的“龙头险种”,业务份额一直盘踞着中国财险市场的大半河山。自2001年12月中国正式加入WTO以后,作为财产保险中的主导业务,车险成为了中国第一个实行对外资保险公司放开的险种。与此同时,车险条款和费率市场化改革（以下简称为车险市场化改革）,是中国保险市场费率全面自由化迈开的第一步,其重大意义与发挥的示范和指导作用显而易见。从经济学的角度看,车险市场遵循着价值理论、供求理论、竞争理论等基本原理。车险费率作为车险的价格,对车险市场的供给发挥着重要的调节作用。车险市场的类型往往归结为寡占或垄断竞争的市场,完全竞争或独占类型的车险市场相对较少。由于车险产品自身的特殊属性,在世界各个国家中的车险市场大多受到政府的干预。同时,车险市场上存在着某些市场失灵的现象。就此而言,政府的干预对车险市场和车险消费者起到了一定的保护作用。从世界范围来看,美国、英国、德国、日本、韩国等多个发达国家的保险市场都出现过车险市场化改革。自1980年恢复车险业务以来,中国已经历多次车险条款和费率制度改革,最早的一次改革可以追溯到1995年。2001年在广东推行的试点以及2003年1月1日全国性规模的展开,掀开了近十年改革的一大浪潮。时至今日,其一直是保险监管部门、保险行业协会、保险公司、保险科研院校等各部门不断思考和共同探讨的重要话题。虽然受到各种主观、客观因素的影响,车险条款费率改革引发了诸多问题,其发展历程也不是如此的一帆风顺,然而,车险费率市场化是大势所趋。本文的初衷正是突出了精算制度建设的重要性,基于对中国车险市场的全面分析与费率厘定精算技术的深入研究,希望为中国车险市场费率改革提供技术支持。全文一共分八章对中国车险市场化改革进行量化分析和精算技术研究。第一章是引言部分。首先,从社会实践和数理研究两个方面指出研究背景与意义；之后,系统地汇总与梳理了国内外相关的研究工作；最后,说明了全文的研究思路、方法与结构安排,同时明确了本文的创新点。研究中国车险条款与费率市场化改革,必须全面地掌握改革相关的基础理论。第二章首先介绍了保险市场中的供求理论、竞争理论、博弈论、市场失灵理论与政府监管问题。这些知识为全文的分析奠定了基础。其次,为了更好地实施中国车险市场改革,详述了欧洲保险市场（英国与德国）、美国、亚洲（日本与韩国）及澳大利亚保险市场的车险自由化改革发展历程。最后,分阶段回顾了中国车险市场改革进程,并客观地分析了改革中出现的主要问题,强调了车险费率厘定精算技术的重要性,为下文精算技术的研究打下基础。第三章是全文的贡献之一。关于中国车险条款费率市场化改革的问题,很多学者从定性层面解剖分析了车险市场化改革的必要性、各阶段显现的问题并提出了相应的改革措施。然而,很少有从定量分析的角度对车险市场化改革进行剖析研究。在第三章的研究中,首先,从宏观和微观层面分析了中国车险业务发展的国际环境和国内环境,从纵向和横向角度说明了中国车险业规模的发展情况。之后,为了发掘影响中国车险业务发展的因素,借助面板数据模型,做出实证研究。得到的一个结论是：居民消费、车行驶里程数等因素都对车险业的发展产生了影响。最后,将2003年与2006年的车险市场化改革化为解释变量引进面板模型中,得到的另一个结论是：中国车险费率市场化改革对车险业的发展存在明显的影响。因此,采取有效的手段及合理的措施实施车险市场化改革尤为重要。从第四章至第七章,以车险费率厘定的精算模型为重点进行深入研究,以期助推中国车险费率市场化改革。在第四章中,说明了车险费率厘定相关的基本概念和基本流程,从分类费率厘定、个体风险费率厘定、无赔款优待方面回顾了传统的车险费率厘定精算模型,并对传统模型在中国车险业的应用进行介绍和评价。第五章,系统全面地分析了纵向数据、分层数据等结构复杂的数据集,在广义线性模型基础上引入了随机效应,即得到广义线性混合模型,之后介绍此类模型的基础理论、参数估计与模型选择等问题,并加以车险索赔次数拟合分析。另一方面,在引入随机效应和对数据分层的视角下,采用分层模型对观测数据进行分析十分必要。分层线性模型和分层广义线性模型在中国车险费率厘定中的应用处于空白阶段,笔者对这些模型进行了理论介绍和研究展望。第六章中,笔者从非参数方法的角度,研究了广义可加模型的相关理论并将其运用在预测车险索赔是否发生和索赔强度方面。结合一组车险索赔数据的分析后发现,当存在连续型解释变量时,广义可加模型比广义线性模型对数据的分析更灵活准确。第七章介绍了复合分布、混合分布与GAMLSS等更具有研究前景的知识点,并对贝叶斯方法在车险费率厘定中的应用进行了研究综述。第八章是对全文的总结,总结了全文的研究成果,既包括车险业务发展的政策分析,又包括精算制度的思考,关于中国车险条款与费率改革提出了几点相关看法和建议,并从精算制度建设等方面提出了设想。
李仕东[10]（2013）在《机动车辆保险奖惩系统的研究》文中认为随着机动车辆的增多，交通安全越来越成为人们高度关注的公众安全问题。正因为如此，机动车辆保险得到了飞快的发展，在我国机动车辆保险甚至可以堪称为众多险种中的“龙头险”，自然也得到各家保险公司和保监会的高度重视。为了更好的运营机动车辆保险，建立合理、规范的市场竞争、发展机制，费率改革的议题一再被提出。奖惩系统作为费率改革的重要变革之处值得人们不断深入的去研究。本文围绕奖惩系统的理论构建、设计以及分析做了以下的工作：首先，从奖惩系统的构建理论出发。基于前人的研究成果，引进新的风险度量指标——风险价值指标，并提出风险价值保费定价模型，利用新的量化指标描述了风险保费。同时从保费定价模型必备的四项特征出发对其进行了充分的验证。紧接着，假设索赔额与索赔次数分布服从某种分布并两者分布相互独立，利用风险价值保费定价模型，通过理论推导建立新奖惩系统的构建模型。其次，针对已有的观察数据，利用假设检验方法验证、分析其风险分布，并假设该数据能够充分反映机动车辆保险市场的现实情况。同时结合数值模拟的方法，对新奖惩系统构建模型进行数值算例研究，从而到一个新奖惩系统，再针对其稳定性与严厉性做具体分析。最后，将新建立的奖惩系统与国内北京、深圳现行的奖惩系统在稳定性和严厉性上做了详细的比较与分析。通过以上工作，对奖惩系统的理论研究提出新的想法，并对我国机动车辆保险奖惩系统的发展现状做了综合的分析与讨论，并从实际出发构建一新的奖惩系统，对奖惩系统的未来研究提出一些建议，其结果具有一定的实用价值。
二、一种基于索赔次数和索赔额的奖惩系统（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一种基于索赔次数和索赔额的奖惩系统（论文提纲范文）
（1）我国商业车险奖惩系统的改进研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 奖惩系统设计的研究 |
| 1.2.2 奖惩系统的评价研究 |
| 1.2.3 奖惩系统的影响及其他研究 |
| 1.2.4 GLM及其拓展模型研究 |
| 1.2.5 文献述评 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 创新之处 |
| 第2章 商业车险奖惩系统概述 |
| 2.1 基本概念及意义 |
| 2.1.1 奖惩系统的定义及构造要素 |
| 2.1.2 奖惩系统的意义 |
| 2.2 奖惩系统可考虑的风险因素分析 |
| 2.2.1 索赔金额 |
| 2.2.2 交通违法行为 |
| 2.2.3 索赔责任类型 |
| 2.2.4 保险欺诈 |
| 2.3 奖惩系数的计算方法 |
| 2.3.1 基于贝叶斯理论求解 |
| 2.3.2 在预测精度最大化下求解 |
| 2.3.3 GLM模型及其拓展模型 |
| 2.3.4 方法对比 |
| 2.4 奖惩系统的常用评价指标 |
| 2.4.1 稳态分布 |
| 2.4.2 严厉性指标 |
| 2.4.3 系统弹性 |
| 第3章 我国商业车险奖惩系统现状与问题分析 |
| 3.1 我国商业车险奖惩系统现状 |
| 3.2 我国现行奖惩系统的评价 |
| 3.2.1 稳态分布 |
| 3.2.2 严厉性 |
| 3.2.3 系统弹性 |
| 3.3 我国现行奖惩系统存在的问题 |
| 3.3.1 未考虑索赔金额 |
| 3.3.2 下年度等级与当年等级无关 |
| 3.3.3 交通违法系数缺少相对公平 |
| 第4章 引入索赔额的奖惩系统改进 |
| 4.1 纳入索赔额的必要性及可行性 |
| 4.1.1 奖惩系统纳入索赔额的必要性 |
| 4.1.2 奖惩系统纳入索赔额的可行性 |
| 4.2 考虑索赔次数与索赔额的奖惩系统构建 |
| 4.3 实证分析 |
| 4.3.1 基本数据情况 |
| 4.3.2 基于决策树的索赔额划分 |
| 4.3.3 奖惩系数的测算 |
| 4.3.4 实证结果 |
| 第5章 奖惩系统的其他改进及建议 |
| 5.1 其他改进 |
| 5.1.1 考虑索赔责任类型 |
| 5.1.2 引入动态转移规则 |
| 5.1.3 对奖惩系数施加线性约束 |
| 5.2 相关建议 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
| 致谢 |
（2）基于多元分布识别不同索赔的奖惩系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 给定转移规则的BMS |
| 1.2.2 最优BMS |
| 1.3 本论文研究内容 |
| 第二章 模型假设 |
| 2.1 基本模型 |
| 2.2 分层模型 |
| 第三章 保费 |
| 第四章 参数估计及模拟 |
| 4.1 参数估计 |
| 4.2 模拟 |
| 4.2.1 模拟一(n=1,m=1) |
| 4.2.2 模拟二(n=2,m=1) |
| 4.2.3 模拟三(n=2,m=2) |
| 第五章 真实案例应用 |
| 5.1 经典泊松伽马模型 |
| 5.2 将索赔额分成两种类型 |
| 5.3 将索赔额分成三种类型 |
| 第六章 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢语 |
（3）基于XGBoost算法的UBI车险保费研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 选题背景与意义 |
| 第二节 研究内容和框架 |
| 第三节 论文的创新与不足 |
| 第二章 文献综述 |
| 第一节 商业车险费率的市场化改革 |
| 第二节 基于广义线性模型的累积索赔额研究 |
| 第三节 车险费率的厘定因子 |
| 第四节 机器学习及指标赋权 |
| 第五节 文献述评 |
| 第三章 纯保费预测模型 |
| 第一节 传统的保费厘定因子 |
| 第二节 广义线性模型 |
| 第三节 XGBoost算法 |
| 第四节 模型评估 |
| 第五节 本章小结 |
| 第四章 博弈论熵权层次分析法与UBI费率系数 |
| 第一节 UBI保费的厘定基础 |
| 第二节 驾驶行为动态因子 |
| 第三节 基于博弈论熵权层次分析法的驾驶行为评分模型 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 UBI保费实证分析 |
| 第一节 基于广义线性模型与XGBoost算法的纯保费预测 |
| 第二节 博弈论指标赋权与UBI保费 |
| 第三节 本章小结 |
| 第六章 研究结论与政策建议 |
| 第一节 研究的结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于Copula模型的机动车保险定价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景及意义 |
| 一、研究背景 |
| 二、选题意义 |
| 第二节 文献综述 |
| 一、国外研究现状 |
| 二、国内研究现状 |
| 第三节 研究思路及框架 |
| 第四节 创新点 |
| 第二章 机动车保险理论及定价模型改进 |
| 第一节 机动车保险业务 |
| 一、机动车保险业务简介 |
| 二、中国车险市场发展现状 |
| 第二节 机动车保险费率厘定常用方法 |
| 一、单变量分析法 |
| 二、边际总和法 |
| 三、广义线性模型法 |
| 第三节 基于Copula函数的车险费率厘定模型改进 |
| 一、Copula函数的介绍 |
| 二、基于Copula的车险回归模型 |
| 第四节 基于藤Copula结构的车险费率厘定模型改进 |
| 一、藤结构 |
| 二、基于藤Copula的车险定价模型 |
| 第五节 本章小结 |
| 第三章 基于混合Copula函数的机动车保险定价模型 |
| 第一节 混合Copula回归模型构建 |
| 一、边际分布 |
| 二、联合分布 |
| 三、参数估计方法 |
| 第二节 数据选取与处理 |
| 一、变量选择 |
| 二、数据处理 |
| 第三节 模型实证分析 |
| 第四节 本章小节 |
| 第四章 基于藤Copula模型的机动车保险奖惩系统分析 |
| 第一节 藤Copula模型构建 |
| 一、藤结构选择 |
| 二、边际分布 |
| 三、基于D藤的车险定价模型 |
| 四、参数估计方法 |
| 第二节 基于索赔强度数据的模型实证分析 |
| 一、源数据选取与分析 |
| 二、基于索赔强度数据的藤Copula模型实证分析 |
| 第三节 基于索赔次数数据的模型实证分析 |
| 一、源数据选取与分析 |
| 二、基于索赔次数数据的藤Copula模型实证分析 |
| 第四节 本章小节 |
| 第五章 研究结论及展望 |
| 第一节 主要研究结论 |
| 第二节 政策建议 |
| 第三节 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）我国现行汽车保险奖惩系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究背景和研究意义 |
| 一 研究背景 |
| 二 研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状 |
| 一 国外研究现状 |
| 二 国内研究现状 |
| 第三节 研究思路和方法 |
| 一 研究思路 |
| 二 研究方法 |
| 三 研究特色 |
| 第二章 我国现行汽车保险奖惩系统的分析与评价 |
| 第一节 我国现行汽车保险奖惩系统 |
| 一 我国汽车保险奖惩系统的发展历程 |
| 二 我国现行汽车保险奖惩系统的转移规则和奖惩系数 |
| 三 我国现行汽车保险奖惩系统的转移概率矩阵 |
| 第二节 我国现行汽车保险奖惩系统的严厉性分析 |
| 一 奖惩系统的评价指标 |
| 二 我国现行保险奖惩系统的严厉性评价 |
| 第三节 我国现行汽车保险奖惩系统的评价 |
| 一 仅考虑索赔次数 |
| 二 转移规则简单 |
| 三 惩罚比较温和 |
| 第三章 基于累计索赔额的奖惩系统的构建 |
| 第一节 模型建立 |
| 第二节 模型分析 |
| 一 稳态分布 |
| 二 等级保费 |
| 第三节 模型应用 |
| 一 基于累计索赔额的奖惩系统的转移规则和转移概率矩阵 |
| 二 数据处理 |
| 三 稳态分析 |
| 四 严厉性分析 |
| 第四章 实施基于累计索赔额的奖惩系统的保障措施 |
| 第一节 组织保障 |
| 一 设立专项组织 |
| 二 加大宣传力度 |
| 三 开展试点工作 |
| 第二节 平台保障 |
| 一 完善行业内数据信息平台 |
| 二 构建信息平台的安全体系 |
| 第三节 人才保障 |
| 一 海外人才引进 |
| 二 校企联合培养 |
| 三 强化职业培训 |
| 第四节 资金保障 |
| 第五章 结论 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（7）中国商业车险BMS转移规则和奖惩系数的精算分析（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 导论 |
| 1.1 研究背景和研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 奖惩系统的设计 |
| 1.2.2 奖惩系统的评价 |
| 1.3 研究思路和研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 研究内容和创新点 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 创新点 |
| 第2章 商业车险的费率厘定和奖惩系统 |
| 2.1 商业车险的费率厘定 |
| 2.1.1 先验费率厘定 |
| 2.1.2 后验费率厘定和奖惩系统 |
| 2.2 奖惩系统的评价工具 |
| 2.2.1 BMS的惩罚严厉性评价 |
| 2.2.2 BMS转移规则的评价 |
| 2.2.3 “重复性惩罚或奖励”的严重程度评价 |
| 2.3 奖惩系统的设计工具 |
| 2.3.1 稳态贝叶斯最优奖惩系数 |
| 2.3.2 非渐近的贝叶斯最优奖惩系数 |
| 2.3.3 线性最优奖惩系数 |
| 2.3.4 几何最优奖惩系数 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 中国商业车险奖惩系统的现状评价 |
| 3.1 中国商业车险的费率厘定和奖惩系统 |
| 3.1.1 中国商业车险费率厘定 |
| 3.1.2 中国商业车险的奖惩系统实践 |
| 3.2 全国版(除北京、厦门)BMS的惩罚严厉性评价 |
| 3.2.1 平均保费水平 |
| 3.2.2 惩罚严厉性指数 |
| 3.2.3 弹性 |
| 3.3 全国版(除北京、厦门)BMS的转移规则评价 |
| 3.3.1 转移规则本身的认识 |
| 3.3.2 转移规则效率的评估 |
| 3.4 北京、厦门地区BMS的现状评价 |
| 3.4.1 惩罚严厉性评估 |
| 3.4.2 转移规则的评估 |
| 3.5 中国商业车险BMS“重复性惩罚或奖励”的严重程度 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于动态转移规则的BMS精算分析 |
| 4.1 动态转移规则的主要类型 |
| 4.1.1 基于奖惩等级变化的动态转移规则 |
| 4.1.2 基于先验风险分级变化的动态转移规则 |
| 4.1.3 基于一般变化的动态转移规则 |
| 4.2 动态转移规则的比较 |
| 4.2.1 不同数据环境下的检验 |
| 4.2.2 不同先验分类下的检验 |
| 4.2.3 不同奖惩等级数下的检验 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 基于贝叶斯最优奖惩系数的BMS精算分析 |
| 5.1 贝叶斯最优奖惩系数 |
| 5.1.1 贝叶斯最优奖惩系数的含义 |
| 5.1.2 贝叶斯最优奖惩系数的计算 |
| 5.2 基于全国版(除北京、厦门)BMS的奖惩系数 |
| 5.2.1 先验风险分类的确定 |
| 5.2.2 转移规则的确定 |
| 5.2.3 奖惩系数的确定 |
| 5.3 基于北京、厦门版BMS的奖惩系数 |
| 5.3.1 转移规则的确定 |
| 5.3.2 奖惩系数的确定 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 线性约束下的奖惩系数与BMS的改进性设计 |
| 6.1 线性奖惩系数 |
| 6.1.1 线性奖惩系数的含义 |
| 6.1.2 线性奖惩系数的计算 |
| 6.2 基于全国版(除北京、厦门)BMS的线性奖惩系数 |
| 6.2.1 先验分类和转移规则 |
| 6.2.2 最优线性奖惩系数 |
| 6.3 基于北京、厦门版BMS的线性奖惩系数 |
| 6.3.1 先验分类和转移规则 |
| 6.3.2 最优线性奖惩系数 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 结论、建议与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.1.1 关于中国商业车险BMS的现状 |
| 7.1.2 关于BMS的改进性设计 |
| 7.2 建议和展望 |
| 7.2.1 政策建议 |
| 7.2.2 研究展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 个人简历在学期间发表的学术论文 |
| 后记 |
（8）商车费改背景下汽车保险奖惩系统实证研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 汽车保险奖惩系统改革的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究思路和内容 |
| 1.4 研究目标和创新点 |
| 第2章 汽车保险奖惩系统的理论基础 |
| 2.1 汽车保险奖惩系统的概念和现状 |
| 2.2 汽车保险奖惩系统基础保费定价因素 |
| 2.3 汽车保险奖惩系统的马尔科夫性和最优BMS |
| 第3章 汽车保险奖惩系统的实证分析 |
| 3.1 汽车保险奖惩系统基础保费索赔次数拟合 |
| 3.2 汽车保险奖惩系统最优BMS |
| 3.3 出险预测 |
| 第4章 我国现行汽车保险奖惩系统的评价 |
| 4.1 我国改革前后汽车保险奖惩系统及其马尔可夫转移矩阵 |
| 4.2 我国改革前后汽车保险奖惩系统严厉性比较 |
| 第5章 结论与建议 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 汽车保险奖惩系统改革的相关建议 |
| 5.3 研究不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）中国车险市场化改革的量化分析与精算技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 图和附表清单 |
| 第一章 引言 |
| 第一节 研究背景与研究意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 第二节 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外文献综述 |
| 1.2.2 国内文献综述 |
| 第三节 研究思路与结构安排 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第四节 研究方法、难点与创新点 |
| 1.4.1 研究方法 |
| 1.4.2 研究难点 |
| 1.4.3 创新点 |
| 第二章 车险市场化理论研究与改革历程 |
| 第一节 车险市场化改革的经济学基础 |
| 2.1.1 价值规律 |
| 2.1.2 供给需求理论 |
| 2.1.3 垄断与竞争理论 |
| 2.1.4 车险市场中的博弈 |
| 2.1.5 市场失灵与政府监管 |
| 第二节 主要国家车险市场化改革的状况与启示 |
| 2.2.1 主要国家车险市场的监管制度、体系和产品简述 |
| 2.2.2 对中国车险市场的启示 |
| 第三节 中国车险市场化改革的历程 |
| 2.3.1 车险条款和费率市场化改革历程回溯 |
| 2.3.2 车险条款与费率市场化改革的效果及突显的问题 |
| 第四节 本章小结 |
| 第三章 车险市场发展规模的影响分析 |
| 第一节 车险业务发展的背景分析 |
| 3.1.1 国际环境分析 |
| 3.1.2 国内环境分析 |
| 3.1.3 中国车险业务规模的发展 |
| 第二节 研究设计 |
| 3.2.1 设计基本思路 |
| 3.2.2 变量的选取与度量 |
| 3.2.3 变量指标与数据说明 |
| 第三节 实证分析 |
| 3.3.1 单位根检验与协整检验 |
| 3.3.2 模型选择与结果估计 |
| 3.3.3 车险市场化改革对车险业务发展规模影响的量化分析 |
| 3.3.4 研究结论 |
| 第四节 本章小结 |
| 第四章 传统的车险费率厘定技术 |
| 第一节 费率厘定的理论基础 |
| 4.1.1 基本概念 |
| 4.1.2 费率厘定的一般流程和准则 |
| 第二节 费率厘定的主要基本方法及评价 |
| 4.2.1 分类费率厘定 |
| 4.2.2 个体风险费率厘定 |
| 4.2.3 无赔款优待简介 |
| 第三节 传统费率厘定精算方法的应用与评价 |
| 4.3.1 在中国车险业务中的应用 |
| 4.3.2 传统费率厘定方法的优点 |
| 4.3.3 缺陷与需要改进之处 |
| 第四节 本章小结 |
| 第五章 考虑随机效应的车险费率厘定模型 |
| 第一节 问题的提出 |
| 5.1.1 数据类型简述 |
| 5.1.2 固定效应与随机效应 |
| 第二节 广义线性混合模型基础理论 |
| 5.2.1 广义线性混合模型的基本概念 |
| 5.2.2 GLMM的参数估计问题 |
| 5.2.3 GLMM的模型选择 |
| 第三节 广义线性混合模型的应用 |
| 5.3.1 数据来源和变量说明 |
| 5.3.2 模型构建、参数估计和结果分析 |
| 第四节 分层模型基础理论 |
| 5.4.1 分层模型简介 |
| 5.4.2 分层线性模型的结构分析 |
| 5.4.3 分层思想在保险中的研究与应用 |
| 第五节 本章小结 |
| 第六章 基于非参数方法的车险费率厘定模型 |
| 第一节 半参数、非参数方法与可加模型 |
| 6.1.1 非参数回归模型基本概念 |
| 6.1.2 非参数回归模型的拟合方法 |
| 6.1.3 可加模型简介 |
| 第二节 广义可加模型 |
| 6.2.1 广义可加模型的基本框架 |
| 6.2.2 广义可加模型的估计与选择问题 |
| 6.2.3 广义可加模型的拓展 |
| 第三节 广义可加模型的应用 |
| 6.3.1 数据来源 |
| 6.3.2 模型构建 |
| 6.3.3 结果分析 |
| 第四节 本章小结 |
| 第七章 车险费率厘定精算模型的其他视角与方法 |
| 第一节 关于索赔次数和索赔额的各种分布类型 |
| 7.1.1 复合分布,以Tweedie类分布的一种为例 |
| 7.1.2 混合分布,以零膨胀分布与零调整分布为例 |
| 第二节 GAMLSS的基本理论与应用 |
| 7.2.1 基于位置、尺度和形状的广义可加模型基本理论 |
| 7.2.2 GAMLSS的应用 |
| 第三节 贝叶斯方法的理论与应用简述 |
| 7.3.1 贝叶斯方法的基本思想 |
| 7.3.2 贝叶斯方法在车险费率厘定中相关应用的综述 |
| 第四节 本章小结 |
| 第八章 主要结论、今后研究方向和政策建议 |
| 第一节 主要结论与研究方向 |
| 8.1.1 主要结论 |
| 8.1.2 今后的研究方向 |
| 第二节 政策建议与展望 |
| 8.2.1 关于车险条款与费率市场化改革的政策建议与展望 |
| 8.2.2 关于精算技术提升的政策建议与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）机动车辆保险奖惩系统的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 奖惩系统简介 |
| 1.2.1 奖惩系统定义 |
| 1.2.2 奖惩系统作用 |
| 1.3 奖惩系统研究现状 |
| 1.3.1 索赔频率模型研究 |
| 1.3.2 索赔金额模型研究 |
| 1.3.3 BMS 在我国发展现状 |
| 1.4 奖惩系统存在的不足 |
| 1.5 本文研究的主要内容 |
| 第2章 奖惩系统构建理论 |
| 2.1 保费水平 |
| 2.2 转移规则 |
| 第3章 奖惩系统设计 |
| 3.1 模型建立 |
| 3.2 模型求解 |
| 3.3 实际算例 |
| 3.3.1 数据分析 |
| 3.3.2 奖惩系统建立 |
| 第4章 奖惩系统分析 |
| 4.1 BMS 的转移概率矩阵 |
| 4.2 BMS 的稳定性 |
| 4.3 BMS 的严厉性 |
| 第5章 与现行奖惩系统的比较 |
| 5.1 现行奖惩系统 |
| 5.2 稳定性比较 |
| 5.3 严厉性比较 |
| 结语 |
| 附录Ⅰ 程序清单 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文 |
四、一种基于索赔次数和索赔额的奖惩系统（论文参考文献）
- [1]我国商业车险奖惩系统的改进研究[D]. 周媛. 湖南大学, 2019(07)
- [2]基于多元分布识别不同索赔的奖惩系统[D]. 许启梁. 厦门大学, 2019(08)
- [3]基于XGBoost算法的UBI车险保费研究[D]. 杨红. 浙江工商大学, 2019(05)
- [4]基于Copula模型的机动车保险定价研究[D]. 叶雨. 浙江工商大学, 2019(05)
- [5]我国现行汽车保险奖惩系统研究[D]. 孙志强. 郑州大学, 2018(01)
- [6]商车费改背景下汽车保险奖惩系统实证研究[A]. 漆世雄,施琪方. 2017中国保险与风险管理国际年会论文集, 2017
- [7]中国商业车险BMS转移规则和奖惩系数的精算分析[D]. 邸娜. 天津财经大学, 2017(05)
- [8]商车费改背景下汽车保险奖惩系统实证研究[D]. 王琰. 浙江财经大学, 2017(06)
- [9]中国车险市场化改革的量化分析与精算技术研究[D]. 孙维伟. 南开大学, 2014(04)
- [10]机动车辆保险奖惩系统的研究[D]. 李仕东. 沈阳航空航天大学, 2013(06)