非寿险经验费率模型研究

广义线性模型是分类费率厘定中最为先进的方法，而信度模型是厘定经验费率最为基本的模型之一。本课题首先将探讨如何把广义线性模型和信度模型有机结合在一起，建立一个统一的模型，从而避免由于分别应用广义线性模型和信度模型所带来的费率厘定结果的不合理现象。在此基础上，我们还将探讨如何在汽车保险的BMS中同时考虑先验费率因子，如汽车的车型、车龄和驾驶员的性别和年龄等信息，以及后验索赔次数、损失的严重程度和违章记录等信息，从而避免费率因子和BMS之间存在信息重复而造成费率厘定结果的不公平性问题。最后将应用我国的实际损失数据，探讨我国机动车辆交通事故责任强制保险的分类费率厘定和BMS设计。我国目前实施的交强险在分类费率的厘定方面仅仅使用了两个费率因子，即车辆用途和车辆类型，且尚未使用BMS。本课题将为进一步完善我国交强险的费率体系提供参考建议。