我国机动车保险欺诈及识别问题研究

发布时间：2023-01-26 01:04

　　机动车保险作为我国财产保险中保费收入占比最高的险种,其经营情况直接关系到财产保险公司的经营稳定性。但是,在我国乃至国际保险市场上,机动车保险都存在着严重的欺诈索赔现象。机动车保险欺诈（以下简称“车险欺诈”）不仅会影响保险市场的正常运行,危害诚实投保人的利益,而且故意制造交通事故、损害他人财物等行为也严重扰乱了社会秩序。针对这一现象,本文对车险欺诈进行理论分析、对欺诈案件进行有效识别,具有强烈的理论意义与现实意义。本文首先对车险欺诈的概念进行界定,然后介绍目前国际上流行的机动车保险欺诈识别方法以及本文分析车险欺诈问题所用到的信息不对称、不完全合约、最大诚信原则和成本收益等理论。接下来,针对我国机动车保险欺诈及识别问题的现状,本文总结了五类我国目前常见的机动车保险欺诈手段,并分析了车险欺诈对保险公司、诚实投保人和国家社会等主体的危害,提出了我国机动车保险欺诈产生和盛行的原因,主要包括投保人认知有限和诚信缺失、保险机构识别方法与技术落后、相关法律法规不健全、缺少欺诈识别信息共享平台等。最后,针对我国机动车保险欺诈识别工作的现状以及各种欺诈识别方法的优缺点和适用条件,选择将Logistic回归... 

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 选题背景及研究目的和意义
        1.1.1 选题背景
        1.1.2 研究目的和意义
    1.2 研究思路与主要研究内容
    1.3 文献综述
        1.3.1 国外文献综述
        1.3.2 国内文献综述
        1.3.3 总结与评述
    1.4 主要研究方法
    1.5 创新点与不足之处
        1.5.1 创新点
        1.5.2 不足之处
2 机动车保险欺诈概述
    2.1 机动车保险欺诈的概念
        2.1.1 保险欺诈
        2.1.2 机动车保险欺诈
    2.2 机动车保险欺诈识别方法
        2.2.1 统计回归方法
        2.2.2 人工智能方法
    2.3 机动车保险欺诈的相关理论
        2.3.1 信息不对称理论
        2.3.2 不完全合约理论
        2.3.3 最大诚信原则
        2.3.4 成本收益理论
3 我国机动车保险欺诈及识别现状
    3.1 我国机动车保险欺诈现状、危害及成因
        3.1.1 我国机动车保险欺诈现状
        3.1.2 我国机动车保险欺诈的主要类型
        3.1.3 我国机动车保险欺诈的危害
        3.1.4 我国机动车保险欺诈的成因
    3.2 我国机动车保险欺诈识别现状及方法选择
        3.2.1 我国机动车保险欺诈识别工作现状
        3.2.2 我国机动车保险欺诈识别方法的选择
4 我国机动车保险欺诈识别的实证分析
    4.1 样本选取原则
    4.2 识别指标说明
        4.2.1 事故信息
        4.2.2 当事人信息
        4.2.3 车辆信息
    4.3 Logistic回归分析
        4.3.1 分类变量赋值
        4.3.2 描述性统计
        4.3.3 Logistic回归结果
        4.3.4 其他指标说明
    4.4 BP神经网络模型分析
        4.4.1 样本数据归一化
        4.4.2 BP神经网络建模
        4.4.3 模型的训练与检验
        4.4.4 精炼指标下BP神经网络的识别效果
    4.5 本章小结
5 我国机动车保险欺诈防范对策
    5.1 重视承保入口审核,从源头上防范欺诈风险
    5.2 充实查勘信息内容,细化指标分类
    5.3 提高理赔人员专业技能,重视欺诈识别体系的应用
    5.4 加强公司内部配合,广泛借助外部执法机构力量
    5.5 建立欺诈信息共享平台,成立联合反欺诈组织
    5.6 完善相关法律法规和责任追究制度
    5.7 加强普法宣传,使公众深刻理解保险欺诈的违法后果
6 结论
参考文献
附录
后记
攻读学位期间取得的科研成果清单


【参考文献】：
期刊论文
[1]商业医疗保险反欺诈法律措施研究[J]. 李海澈,刘昕,张军.  医学与社会. 2018(08)
[2]基于BP神经网络的医保欺诈识别[J]. 刘崇,祝锡永.  计算机系统应用. 2018(06)
[3]保险欺诈的风险防范及处理——以车辆保险欺诈为路径[J]. 尤冰宁.  上海保险. 2018(03)
[4]互联网时代我国反保险欺诈工作研究[J]. 唐金成,薛珂.  浙江金融. 2018(01)
[5]金融科技在财险行业的探索与实践[J]. 王和.  清华金融评论. 2017(12)
[6]基于Logistic模型的保险欺诈分析[J]. 刘轶.  金融经济. 2017(14)
[7]基于蚁群算法优化随机森林模型的汽车保险欺诈识别研究[J]. 闫春,李亚琪,孙海棠.  保险研究. 2017(06)
[8]保险欺诈成因分析及防范对策[J]. 欧秋钢.  上海保险. 2017(03)
[9]机动车辆保险欺诈检测系统及团伙识别研究[J]. 喻炜,冯根福,张文珺.  保险研究. 2017(02)
[10]美国保险反欺诈法律环境分析及其借鉴[J]. 徐炜珩,曾立新.  上海保险. 2016(07)

硕士论文
[1]河北省财产保险反欺诈调研报告[D]. 王存争.河北经贸大学 2018
[2]中银保险车险欺诈风险管理研究[D]. 曲振涛.西安理工大学 2017
[3]我国车险反欺诈研究[D]. 罗晓聃.首都经济贸易大学 2015
[4]基于BP神经网络的健康保险欺诈识别研究[D]. 杨超.青岛大学 2014
[5]机动车辆保险欺诈管理研究[D]. 张卫总.浙江大学 2013
[6]中美保险反欺诈机制比较及对策[D]. 刘洋.西南财经大学 2012



本文编号：3731994