车险行业迅速发展,车险需求也在一直增加,这使得机动车辆保费持续占据财险保费的第一位置。维持机动车辆保险收益稳定以及健康状态,是国家和财险公司的核心内容,然而现有的机动车辆保费厘定方法单调,不能为客户提供个性化产品。商业车险费率改革如日中天,这就要求保险公司对车险费率厘定能够更加科学化和精细化,满足客户人性化需求。因此我们应对产品与服务进行创新,创新保费厘定和计算方法,让保费与风险之间愈发搭配,找出更好的保费厘定方法。本文通过个性化探究车险保费,预测客户的理赔金额,以此为依据进行保费定价。首先建立纯保费一阶段模型和纯保费二阶段模型,对比两种模型的优缺点,根据纯保费二阶段模型中的索赔次数和案均赔款,分别建立广义泊松回归和广义伽马回归两种广义线性预测模型。之后在广义线性模型(GLM)的基础上,再综合考虑扩展GLM模型,建立基于位置、尺度和形状的广义可加模型(GAMLSS)。最终得到对索赔次数建立负二项Ⅱ型分布GAMLSS模型,对案均赔款建立逆高斯分布GAMLSS模型的拟合效果更好。本文的研究重点为通过纯保费预测分析,对比不同模型拟合效果,旨在找出拟合最优模型。通过不断调整模型,使模型更具有适用性,丰富车险定价和计算方式,做到保费人性化定价。