机动车辆奖惩系统的缺陷分析与实证研究

发布时间：2019-07-31 19:31

【摘要】：机动车辆费率奖惩系统即BMS (Bonus-Malus System),其含义是车辆如果在上一年没有发生赔付,则次年续保时将会享受无赔款减收保险费优待,它是目前保险界普遍采用的一种体系。改革开放以来尤其是我国加入世贸组织以后,中国汽车行业的发展势头愈演愈烈,汽车消费已经成为目前家庭消费的一大热点。机动车辆保险也因此更受人们的重视,根据中美双方近日发布的《关于加强中美经济关系的联合情况说明》,中方已决定对外资保险公司开放交强险,交强险作为本土保险业固守的最后一块阵地也开始对外资保险公司开放,它不仅仅是意味着一个险种的放开,同时也代表着以前中资保险企业可以捆绑销售交强险和其他车辆险种的竞争优势已经消失殆尽,这无形中增加了在国内汽车保险业竞争的难度。因为在未来的车险市场,已经不是简单的卖方市场,它同样也面临着不同消费者群体的比较和选择,不能积极适应市场的保险公司必然会被市场所淘汰。在整个汽车保险的竞争中,保险产品的定价被视作是整个机动车辆保险竞争的一个关键因素,它不仅事关被保险人的利益,而且与保险公司的未来命运息息相关。保费的厘定包括两个方面,一个是基本保费的确定；一个是次年续保费的调整,这一方面主要就是由奖惩系统决定的。国外,对于机动车辆保险产品定价的研究由来已久,其中Jean Lemaire对于该系统的发展起到了举足轻重的作用,在国内,孟生旺和袁卫教授对于这个系统的研究也具有先导性。保险公司决定机动车辆保险费率的因素有很多个,如机动车辆驾驶人员的驾龄、车龄,机动车的使用性质这些先验信息,同时也包括车主的索赔次数的记录这些后验信息。以上信息都影响着保险公司的费率。奖惩系统根据被保险人不同的风险水平确定不同的费率,它对于不同风险被保险人制定不同的费率,维持机动车辆保险市场的公平、防止道德风险和减少小额赔付,控制保险公司的支出等都起到了十分重要的作用。文章的大体结构如下：第一部分导论,主要介绍了文章的研究背景和研究的意义,其中研究的背景中分析了汽车市场发展的现状和汽车保险市场发展的状况‘,此外文中还阐述了机动车辆风险的因素,这中间包括人的因素、车的因素等。该部分还分析了BMS研究的意义以及国内外研究的现状。第二部分BMS系统介绍,首先分析了BMS系统及构成要素,并建立了该系统的数学模型,并以该模型出发,建立起了稳态分布,根据这个稳态分布可以估计出在各个折扣层级的被保险人的数量,对于保险公司长期的财务稳定意义重大。此外本章中还讨论了BMS模型中现存的几个问题,如拟合精度、违章等。第三部分拟合精度研究,文中主要构造了叠加分布和调零分布,通过这两个分布完善了相关分布的拟合精度。在拟合索赔数据的时候,经常出现拟合不完整的现象,如有时出现数据过度拟合,也有时会出现数据拟合不足的情况。对此文中通过几个模型相互叠加,提高了损失数据的拟合精度,也可以在实现了索赔数据为零的完全拟合的情况下,完成对其它数据的拟合。第四部分在BMS系统中考虑其他因素,这些因素包括违章、保险欺诈、索赔大小,免赔额这些因素,该章中分别解决了BMS系统中不能考虑上述因素的问题。违章记录,保险欺诈记录也是区分一个汽车驾驶人“好”与“坏”重要因素,在目前的奖惩系统还不能把这两个因素考虑在内。依照奖惩系统的规定,对好的驾驶人进行奖励,而对坏的驾驶人进行惩罚,因此在奖惩系统里加入了违章奖惩系数和欺诈奖惩系数,对于原有的BMS系统做出了进一步的完善。文中还对免赔额这一个决定赔付金额的因素进行了讨论,并在原有的基础上建立了一个弹性免赔额模型,它考虑了不同的收入层次的免赔额,即对于不同收入层次的被保险人给出了不同的免赔额度,这个模型对于双方来说都是有利的,因此对于保险公司保险费率的合理性也有了很大的帮助。第五部分机动车费率奖惩系统的比较性选择。文中对奖惩系统的严厉性进行了介绍,并对两个公司的BMS系统的稳态分布进行了比较。第六部分完善我国机动车奖惩系统的建议,本章介绍了我国几家保险公司的奖惩系统,其中以人民财产保险公司的奖惩系统最为简单也最易操作,而华泰保险公司的奖惩系统最具特色,也是最能反映被保险人不同的风险状况的奖惩系统。本文中还推荐了几个BMS模型,这几个模型同时考虑到了索赔额度大小、违章次数,保险欺诈这几个因素中的多个因素。文章的最后给我国现有的BMS系统提出了几点建议,如增加折扣等级,提高奖惩系数等。本文的特色和创新之处主要体现在以下几点：首先,本文主要用一个数学模型的形式介绍了BMS模型,并对稳态分布用一个香港公司的统计数据进行了介绍。这一点的原因在于BMS系统是一个数学模型,如果单纯的用文字来表述并不能体现这个系统的本质,另外保险公司建立这个模型的一个重要目的还在于了解未来被保险人的折扣等级,便于保险公司内部实现财务平衡,而通过稳态分布可以大致了解被保险人的折扣层级的人数,对保险公司的意义是深远的。其次,文中在奖惩系统中引入了违章记录、保险欺诈、索赔额度大小等因素,并引入了弹性免赔模型。以往的奖惩系统通常都是根据驾驶人员的索赔次数历史记录而形成的,这一因素虽然也是保险公司衡量被保险人风险水平的重要因素,但并不能反映被保险人的全部。因此将这三个因素引入了奖惩系统之后,更加清晰的体现了被保险人的风险,从而方便的分辨出“好的”和“坏的”车辆驾驶人。再次,本文为了提高索赔的拟合精度,通过叠加分布和调零分布两个模型,分别对索赔额度大小和索赔次数的拟合精度进行了提高。其中索赔额大小的拟合模型通常包括帕累托分布、指数分布、对数正态分布模型,拟合索赔次数的模型有负二项分布、泊松分布的模型等。一般的单个模型在拟合索赔数据的时候,经常出现拟合不完整的现象,如有时出现数据过度拟合,会出现数据拟合不足的情况。对此文中通过几个模型相互叠加,提高了损失数据的拟合精度,同时也可以在实现了索赔数据为零的完全拟合的情况下,完成对其它数据的拟合。本文的不足之处在于以下几点：首先,因笔者数据资源有限,所以本文所使用的数据大多数为几年之前的数据,因此证明出的结论缺乏充分的可靠性。其次,文中所提出的对于该系统的建议(如引入保险欺诈)缺乏实证,不能充分证明该模型的有效性。另外,本文中对于我国奖惩系统的建议完全是从理论角度,缺乏实践基础,因此是否能起作用尚不确定。我国的保险事业历经了极其曲折的发展历程,因此,我国精算学的发展方面也相对滞后。其中,机动车辆保险在非寿险中占有十分重要的地位。我国目前对该系统的研究不多,在本文中提到了国内几个学者对于BMS系统的研究情况。未来中国国内机动车辆的发展市场是十分广阔的,因此应该进一步加强对机动车辆保险费率—BMS系统的研究。
【学位授予单位】：西南财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：F842.63

【参考文献】