基于车联网数据的驾驶行为保险定价

摘要：

为了提高车险定价的准确性和公平性,从车联网大数据中提取广泛的驾驶行为风险变量,建立汽车保险的纯保费预测模型.采用Logistic回归和数据分箱方法构建驾驶行为风险因子,应用机器学习算法计算保单累积损失金额的预测值,确定合理的车险定价方案.在此基础上,对各个风险因子与车险纯保费之间的关系进行量化分析,最终得到完整的分类费率表.实证结果表明,本文的定价方法不仅提高了车险纯保费预测结果的准确性,增强保险公司的竞争能力,同时也满足保险定价的可解释性要求.车辆驾驶员可以根据划分的风险类别改善驾驶行为,有助于促进社会整体福利的提高.

关键词：驾驶行为保险、纯保费、损失预测、机器学习

所属期刊栏目：38

分类号：C812(统计方法)

资助基金：教育部人文社会科学研究项目;国家社会科学基金

在线出版日期：2023-04-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：121-130