各具特色的国外汽车保险

1906年,汽车保险首先在英国诞生,而后经历了100多年的发展,形成了目前较为完善的车险制度。美国:按里程付费日趋流行1998年,美国的Progressive相互保险公司推出了一种成本节约型、环境友好型的车险创新产品——"按里程付费"(PAYD,Pay As You Drive),  

私车时代:车险市场是机遇还是挑战

2009年随着国家振兴汽车产业规划的出台,以及一系列刺激汽车消费政策的实施,我国的汽车销售量接近1400万辆,我国已经成为世界最大的汽车生产国和销售国,汽车迅速进入普通百姓家庭,私人购买和拥有汽车的数量呈现井喷式增长,有关专家指出,私车时代已经到来——  

汽车保险赔偿基金初探

国外在建立汽车保险赔偿基金方面有很多成功的经验。英国建立汽车保险赔偿基金的第一次尝试是在20世纪40年代期间，英国保险行业成立了一个强制汽车保险委员会，提出建立一个汽车保险中央基金，用来补偿无法根据有关交通法规、保险条款的规定，使交通事故受害人获得赔偿。  

汽车保险精算定价模型研究综述

汽车保险定价模型在非寿险精算领域内占有重要地位,本文对车险定价模型一百多年来的研究进展作了综述性的回顾。首先,本文介绍了车险定价模型的先验估费方法;其次着重介绍了时齐的后验估费方法,以及时变的先验后验相结合的精算模型;最后提出了车险定价模型的未来发展方向。  

ZAIG模型在车险定价中的应用研究

近年来，国内财险公司利用广义线性模型（GLMs）对非寿险业务，尤其是车险业务进行建模和精算分析，使得精算技术人员对保险数据的处理更加细致、科学和公平。基于位置、尺度和形状的广义可加模型（GAMLSS）是GLMs、GAMs、DGLMs和GLMMs等的最新拓展，在介绍该模型的定义、算法和模型实现的基础上，以其框架下的零调整逆高斯模型（ZAIG）为一个特例，讨论了其在财险公司财险定价中的应用研究。最后，以瑞士汽车第三者责任保险的一组损失数据为例进行了实证分析，说明了零调整逆高斯模型在车险费率厘定中是一种较合理的方法，为精算技术人员提供参考和借鉴。  

费率市场化、汽车产业新常态与商业车险发展——基于我国商业车险有效需求实证研究

费率市场化和汽车产业新常态将影响我国商业车险的进一步发展。运用中国家庭金融调查统计数据（CHFS），从微观角度对我国商业车险有效需求进行实证研究，并进一步考察保险公司“选择性供给”能力和汽车保有“样本选择”效应对商业车险有效需求的影响。结果表明：在信息不对称下，需求者存在逆选择，而保险公司仅具有不完整的“选择性供给”行为，在费率市场化后其风险识别能力有待提升；在我国，汽车保有对商业车险有效需求存在“样本选择”效应，即较高收入群体既是汽车保有者，又是商业车险的主要购买者，目前汽车产业微增长态势将导致我国商业车险发展规模受限。未来保险公司应主动加强风险识别和管控能力，重在提高商业车险经营绩效。  

相依风险条件下的汽车保险定价模型

车险保费由纯保费和附加保费两部分构成，其中纯保费往往占到保费的60%左右，主要用于覆盖保险公司的期望赔付金额，因此，纯保费预测是汽车保险定价的关键和基础。泊松-伽马模型和Tweedie模型是纯保费预测的两种主流模型。它们之间既有联系，又有区别。泊松-伽马模型中隐含了索赔频率与案均赔款之间相互独立的假设。当索赔频率与案均赔款之间存在负相依关系时，泊松-伽马模型可能高估保费，而存在正相依关系时可能低估保费。本文通过数据模拟的方法，分析了相依性对两种模型的影响，发现无论相依性如何变化，两种模型的对费率因子的估计值几乎相等。最后，通过一组实际数据的实证研究表明，两种模型的预测能力不相上下，其中Tweedie模型的预测误差略小，而泊松-伽马模型的稳健性略高。  

基于厚尾损失分布的汽车保险定价模型及其应用

我国目前正在推进商业车险费率的市场化改革,这要求保险公司使用更加准确的风险度量方法和损失预测模型。在汽车保险中,损失的厚尾性对费率厘定和风险管理都具有重要影响。本文引入密度函数的极限方法刻画损失分布的厚尾特征,构建二型广义贝塔分布下的GAMLSS定价模型,以改进传统广义线性模型中的指数族分布假设和只能对均值参数建模的局限。通过对国内商业车险损失数据的实证分析表明,使用厚尾分布假设和GAMLSS定价模型,可以提高汽车保险损失的预测精度,从而厘定更加合理的保险费率。  

美国无过失汽车保险的经验及启示

本以为无过失汽车保险制度能降低汽车保险费、提升车祸事故保险理赔的处理效率,然而,三十多年来,无过失汽车保险却越来越受到质疑。本文期望从美国无过失汽车保险制度的经历中总结经验,对我国汽车保险中的"互碰自赔"有所启示,从而促进我国汽车保险的健康持续发展。  

各具特色的国外汽车保险

1906年，汽车保险首先在英国诞生，而后经历了100多年的发展，形成了目前较为完善的车险制度。