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传统车险主要根据车型、车辆用途、事故及理赔记录、驾驶员年龄、性别等确定费率,与驾驶情况无关;UBI(Usage Based Insurance),即基于使用的保险定价模式,它是车联网和大数据时代的新型保险产品,是一种以车辆使用和驾驶习惯为基础的定价模式。本文在以上研究背景下,分析了现有车险费率厘定模式的不足,拟通过车联网技术,运用UBI的思想建立驾驶员的驾驶行为评分模型,在此基础上计算得到驾驶员驾驶行为评分;同时,分别选取与车辆相关及与驾驶人驾驶行为相关的因素,通过相关与逐步回归分析,来量化驾驶员不安全驾驶行为及相关影响因素对车险费率的影响,为车险费率厘定模式提供理论基础。本文的主要研究结论如下:(1)为了对驾驶行为进行量化分析,本研究依据驾驶行为判定的与驾驶人驾驶行为相关的保费定价因子:百公里急加速次数、百公里急减速次数、年度行驶里程、百公里超速次数作为驾驶行为评分的影响因子,建立基于UBI的驾驶行为评分模型,依据梯度评分依据及其因子权重,最终获得驾驶行为评分;并通过案例分析表明:行驶里程数越少,评分越高;且具有每年1-1.5万公里驾驶里程的驾驶人驾驶评分最高,随着车辆行驶里程数的增加,相应的驾驶行为评分越低;年龄在30岁以下的年轻人驾驶行为评分较低,30~45岁之间的驾驶行为评分较高,45岁以上的驾驶人员评分又有所降低;百公里变速次数越多,驾驶行为越危险,评分越低。(2)为进一步探讨车险费率、驾驶行为评分及各影响因素间的相关关系,本研究运用SPSS19及R软件对各因子进行了相关分析和回归分析;相关分析表明:车险费率与车辆总价及驾驶行为评分显著正相关;与车辆行驶里程及百公里超速次数显著负相关;驾驶行为评分与平均速度显著正相关;与急加速、急减速次数、行驶里程及超速次数显著负相关;回归分析表明:以车险费率为因变量时,车辆总价(x1)及驾驶员驾驶行为评分(x2)的偏回归系数为正值,而超速次数(x3)、行驶里程(x4)及方向角(x5)的偏回归系数为负值,说明与驾驶过程中操作行为可能对车险费率的影响更为显著。回归方程为y=8993.9+132.89x1+61.50x2-466.22x3-120.23x4-5.12x5;以驾驶行为评分为因变量时,百公里超速次数(x1)、百公里加速次数(x2)、百公里减速次数(x3)及行驶里程(x4)的偏回归系数均为负值,说明驾驶员的驾驶行为作为车险费率厘定的理论基础更为合适。回归方程为:y=97.79-2.01x1-0.61x2-0.66x3-0.52x4。驾驶人驾驶过程中的各项操作行为是交通违法行为的重要指标,驾驶人是车险费率厘定的主导因素。