基于GLM和LR算法的UBI车险定价研究

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UBI(usage-based insurance)车险是基于使用量的保险,利用车联网技术收集驾驶行为数据,基于驾驶行为数据分析驾驶员的驾驶行为风险,针对不同风险等级的驾驶员实行相应的费率调整。UBI车险能够实现风险等级的准确划分,有利于保险公司进行准确、科学的费率厘定。本文基于驾驶行为数据,采用实证的方法科学的筛选出UBI车险费率因子,构建UBI车险驾驶人风险分级模型,将驾驶风险与浮动费率系数相联系,对被保险人实现准确、科学的风险划分,对不同风险等级的客户提供差异化的车险服务。本文首先介绍了 UBI车险的基本概念以及国内外发展现状,阐述UBI车险的优势和挑战。其次,通过理论分析的方法介绍了车险定价的基本方法和UBI车险定价原理和流程。紧接着详细阐述广义线性模型和分类算法模型的理论基础,基于驾驶行为数据构建定价模型。实证结果表明行驶里程和平均速度在1%的水平下显著,急转弯次数、最高速度、以及60-120km/h行驶时间在5%的水平下显著,都是优良的费率因子。与驾驶人出险次数有着显著的关系,在UBI车险中可作为特征变量,用来预测驾驶人的风险等级。运用多元逻辑回归算法建立驾驶人风险等级的预测模型,将费率因子作为特征,驾驶风险等级作为标签。结果显示逻辑回归算法在训练集和测试集上的准确率都超过了 85%,理论上可以认为模型的预测效果较好,逻辑回归算法为车辆驾驶人风险等级划分提供了一个新思路。根据算法的分类结果,将测试集中的驾驶员的驾驶风险与浮动费率系数挂钩,得到每个驾驶员对应的保费价格,完成UBI车险的定价。文章最后提出了 UBI车险发展的政策建议,应该推动UBI车险走向市场,进一步完善UBI车险费率因子,将更多的风险因子纳入精算费率模型。加强UBI车险信息保护,制定统一的行业标准及规划,建立健全相关UBI车险监管制度。
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