受我国宏观经济增速回落和中美贸易战的影响,2018年以来新车市场表现低迷,汽车产销量结束了28年的连续增长,增速由正转负。在新冠肺炎疫情的影响下,2020年更是汽车产业发展极为艰难的一年。另一方面,虽然新车市场表现乏力,但居民实际可支配收入并未减少,消费理念升级和政策红利共振促进了和汽车相关的金融业务蓬勃发展,融资租赁这一新兴购车方式逐渐得到大众认可。保值回购作为融资租赁购车业务中的可选附加条款,为汽车金融公司带来业务量的同时也带来了残值不确定性风险:一旦保值回购到期日汽车残值低于行权价,汽车金融公司将承担损失。本文从理论角度出发,设计应对这一风险的汽车残值保险。汽车残值保险的定价核心是残值评估。目前残值评估的数据基础多来源于二手车交易市场,由于我国不同地域的二手车市场发展不平衡,评估数据缺乏、评估信息不对称和评估过程成本高等问题极大限制了三种传统评估方法的使用。因此,寻找到一种准确、高效、能满足未来汽车融资租赁市场需求的评估方法十分重要。随机森林作为一种机器学习模型,采用计算机算法实现,在数据处理上有独特的优势,如能够应对样本中有一定噪声和数据缺失的情况,因此本文在汽车残值评估研究中引入随机森林模型。首先,本文使用“八爪鱼”爬虫软件对瓜子二手车平台上上海地区大众二手车交易数据进行爬取,清洗后得到2512组数据,16个特征变量,并对其中非数值型变量进行赋值或虚拟变量转换。其次,根据均方误差的平均递减程度对量化后的特征变量进行重要性排序与筛选,组建汽车残值评估的特征变量体系,共有13个特征变量。再次,通过绘制错误率曲线对决策树数量的最优值进行确定,并将样本按照7:3的比例分成训练集和测试集,依据训练集数据建立基于随机森林回归的残值评估模型。最后,使用测试集进行指标衡量和误差分析检验模型评估精度,结果显示,模型整体运行表现良好,拟合优度高达96.14%,评估值和真实值之间的误差大多集中在10%以下,随机森林模型在汽车残值评估中有较强适用性。且通过对特征变量体系分析可知,车龄格这一特征变量对残值的重要性最高,新车价、里程数、安全性能的排名也均靠前,符合实际情况和前人研究结果。由于随机森林回归的非参数性,本文也选取了经典线性回归来补充解释了各变量对残值的影响。保险设计部分,本文基于给定的7个精算假设,使用随机森林回归得到的汽车残值拟合值作为上海大众二手车残值的理论值,引入价值减损率概念并计算其理论条件概率分布,进而计算出价值减损率的条件期望,再乘以触发保值回购条款的概率,即得到该款保险的费率。本文给出了不同预定价值减损率下的残值保险的演算过程和定价。计算结果表明预定价值减损率越低,保价程度越高,索赔率与期望损失越大,保费越高,符合市场规律和精算预期,该款保险具有一定的实际参考价值。