奖惩系统在各国的汽车保险行业中被广泛使用,是汽车保险的重要组成部分。本文从三个不同的角度出发,对奖惩系统展开研究。本文首先考虑索赔额对奖惩系统的影响,构建一个以索赔次数和累积索赔额为划分依据的奖惩系统。通过实际数据进行实证研究,说明分层广义线性模型计算奖惩系数相较于广义线性模型更优。为说明包含索赔次数和累积索赔额的奖惩系统的优势,对其进行稳态分析和严厉性分析,发现包含索赔次数和累积索赔额的奖惩系统比仅考虑索赔次数的奖惩系统更严厉,包含投保人更多地信息,给予新投保人较低的保费优惠。其次,本文将风险期望值和风险度量指标结合起来,建立两种新的保费计算模型:条件尾部期望（CTE）保费计算模型和条件在险价值（CVa R）保费计算模型。实证结果表明,本文建立的两种保费计算模型是有意义的。且通过条件在险价值（CVa R）保费计算模型建立的奖惩系统更为严厉,保费的稳定性相对较好,平均保费达到稳定前随时间下降的趋势更快。最后,在索赔次数服从负二项分布的假设下,把负二项分布的参数量化成三角模糊数,构建模糊奖惩系统。提出用模糊奖惩系统的概率分布对应的非模糊数计算平均保费和严厉性指标,以此对模糊奖惩系统进行稳态和严厉性分析。通过实证分析发现,普通奖惩系统是模糊奖惩系统的一个特例,与索赔次数的分布无关。且在奖惩系统中引入不确定性,对奖惩系统的平均保费和严厉性影响较小。