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案例教学法在汽车保险教学中的运用 被引量：13
1
作者 陈青 《广东轻工职业技术学院学报》 2007年第4期36-38,41,共4页
案例教学法在教学中可有效地提高教学效果,但如何应用却有一定的技巧。本文就案例教学法在汽车保险课堂中的运用进行了分析和探讨,提出了更好地运用案例教学手段进行汽车保险课程改革的方案。
关键词 汽车保险 案例教学 教改
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车险定价中风险因子重要性测度的比较研究——基于集成学习方法和广义线性回归模型 被引量：13
2
作者 张碧怡 肖宇谷 曾宇哲 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2019年第10期73-83,共11页
车险业务中影响车险损失的风险因子很多,如从人因子、从车因子、从属地因子和保单属性因子等,保险公司通常利用这些风险因子对个体风险进行分类,一方面作为车险定价的依据,另一方面也为部门沟通、业务选择和市场细分提供支持。因此,识... 车险业务中影响车险损失的风险因子很多,如从人因子、从车因子、从属地因子和保单属性因子等,保险公司通常利用这些风险因子对个体风险进行分类,一方面作为车险定价的依据,另一方面也为部门沟通、业务选择和市场细分提供支持。因此,识别风险因子的重要性对提升整个车险业务质量有非常重要的意义。近年来机器学习算法在车险损失预测中的应用越来越多,但目前的研究主要考虑了损失预测的精度,对风险因子的重要性测度缺少系统深入的研究。为此,本文对8个车险数据集,利用两种集成学习方法(随机森林和XGBoost),比较了它们与广义线性回归模型在索赔频率风险因子重要性测度上的一致性。研究结果表明,这两种集成学习方法不仅能提高预测精度,还能提供较一致的风险因子重要性测度。 展开更多
关键词 汽车保险 机器学习 变量重要性 随机森林 XGBoost
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基于机器学习的车险索赔频率预测 被引量：11
3
作者 曾宇哲 吴嫒博 +1 位作者 郑宏远 罗来娟 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2019年第5期69-78,共10页
近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据... 近年来,广义线性模型已被广泛用于车险定价,而一些研究结果显示机器学习在某些方面优于广义线性模型,但这些结果都只是基于某个单一数据集。为了更全面地比较广义线性模型与机器学习方法在车险索赔频率预测问题上的效果,对7个车险数据集进行了比较测试,包括深度学习、随机森林、支持向量机、XGboost等机器学习方法;基于相同的训练集,建立不同的广义线性模型预测索赔频率,根据最小信息准则(AIC)选取最优的广义线性模型;通过交叉验证调参获得机器学习最佳参数和模型。研究结果显示:在所有的数据集上XGboost的预测效果一致地优于广义线性模型;对于某些自变量较多、变量间相关性强的数据集,神经网络、深度学习和随机森林的预测效果比广义线性模型更好。 展开更多
关键词 汽车保险 索赔频率 机器学习 梯度提升 深度学习 神经网络
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车险索赔概率影响因素的Logistic模型分析 被引量：8
4
作者 张连增 孙维伟 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2012年第7期16-25,共10页
车险市场改革是近几年国内保险业较为关注的热门话题,车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所依赖的风险系统,因此对汽车保险进行定价和费率改革的基础在于风险分析。本文对Logistic回归模型进行了详细介绍,以国外某保险数... 车险市场改革是近几年国内保险业较为关注的热门话题,车辆、驾驶人以及行车环境等因素构成汽车保险定价所依赖的风险系统,因此对汽车保险进行定价和费率改革的基础在于风险分析。本文对Logistic回归模型进行了详细介绍,以国外某保险数据为样本,对车辆发生索赔的影响因素进行分析。在利用SAS软件进行实证分析过程中,发现汽车价值、地区、车型和驾驶员的年龄都会影响索赔发生的概率,并对索赔概率进行了预测。本研究对我国现在备受关注的车险费率市场化提供了理论参考,具有很强的实践性和拓展性,可应用于保险公司对客户进行风险评估,减少车辆保险中的"逆向选择"和"道德风险"。 展开更多
关键词 LOGISTIC模型 车险 索赔发生
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汽车驾驶行为保险助力车险高质量转型发展的前瞻性研究 被引量：2
5
作者 罗承舜 李理 +4 位作者 张雨培 覃榜福 林琳 满东 梁谷 《西南金融》 北大核心 2023年第5期18-31,共14页
伴随智慧交通新时代的到来与RCEP的落地实施,给中国传统汽车保险产业带来巨大挑战的同时,也迎来了历史新机遇。随着全球30多个主要国家和300多家保险机构实施车联网保险,汽车驾驶行为保险(以下简称“UBI车险”)支持智慧交通战略和推动... 伴随智慧交通新时代的到来与RCEP的落地实施,给中国传统汽车保险产业带来巨大挑战的同时,也迎来了历史新机遇。随着全球30多个主要国家和300多家保险机构实施车联网保险,汽车驾驶行为保险(以下简称“UBI车险”)支持智慧交通战略和推动保险市场国际化成为新时代必然选择。基于Logistics模型的精算定价结果,UBI车险在保费公平程度、降低驾驶行为风险和提升交通安全方面的作用显著高于传统车险。虽然全球发展UBI车险已有近30年的历史,但是不同的UBI模式各有利弊,照搬照抄无法解决发展UBI车险面临的五大问题。政府、监管部门与财险同业应把握历史新机遇,加强与UBI车险上中下游产业协同发展,以车险为切入点撬动整个保险业高质量转型发展,助力把中国打造成全球领先的智慧交通创新示范。 展开更多
关键词 汽车保险 UBI车险 驾驶行为 精算定价 大数据 车联网 保险监管 智慧交通
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汽车保险发展历程与现状浅析 被引量：2
6
作者 慈中阳 《经济与管理》 2006年第2期75-78,共4页
近年来中国汽车产业发展迅速,汽车消费的增长必将带动汽车保险业迅速发展,特别是按照入世协议我国将逐步开放保险市场,中国汽车保险业将面临严峻的挑战,如何应对这一挑战,成为我国汽车保险业不容忽视的问题。本文试图通过分析世界汽车... 近年来中国汽车产业发展迅速,汽车消费的增长必将带动汽车保险业迅速发展,特别是按照入世协议我国将逐步开放保险市场,中国汽车保险业将面临严峻的挑战,如何应对这一挑战,成为我国汽车保险业不容忽视的问题。本文试图通过分析世界汽车保险业的发展历程与现状的分析,将为中国汽车保险业提供借鉴。 展开更多
关键词 汽车保险 第三者强制责任险 无过失责任
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汽车保险与理赔领域中的信用建设与社会责任:课程思政的价值导向与实践路径
7
作者 张倩然 张翊 +2 位作者 刘大诚 冯耀 温杰 《时代汽车》 2024年第15期61-63,共3页
本研究致力于论证在汽车保险及其理赔业务中诚信体系构建的关键性,并探讨如何借助课程思政的手段,将对社会负责的理念深植于这一领域之中。本文首先深入剖析了汽车保险理赔行业内信用体系的现有状况与面临的问题,接着强调了高校课程思... 本研究致力于论证在汽车保险及其理赔业务中诚信体系构建的关键性,并探讨如何借助课程思政的手段,将对社会负责的理念深植于这一领域之中。本文首先深入剖析了汽车保险理赔行业内信用体系的现有状况与面临的问题,接着强调了高校课程思政在引导正确价值观中的作用,并以“汽车保险与理赔”这门课程为例,提出了具体的课程思政实施路径与策略,旨在为促进汽车保险市场的健康成长提供实践指引。 展开更多
关键词 汽车保险 理赔 信用建设 社会责任 课程思政
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集成学习方法的应用与比较 被引量：2
8
作者 成佩 孟勇 《统计与决策》 北大核心 2023年第23期28-33,共6页
文章基于决策树及装袋法、随机森林和梯度提升树三种集成学习方法,分别对商业车险和交强险的累积索赔额建立预测模型,通过综合平均误差和稳定性评价指标对比不同模型的预测效果。结果表明,在所有数据集上,梯度提升树模型均有较强的预测... 文章基于决策树及装袋法、随机森林和梯度提升树三种集成学习方法,分别对商业车险和交强险的累积索赔额建立预测模型,通过综合平均误差和稳定性评价指标对比不同模型的预测效果。结果表明,在所有数据集上,梯度提升树模型均有较强的预测能力和较高的稳定性,进一步利用该最优预测模型有效证明了影响不同险种的重要风险变量排序不同,同一风险变量对不同险种的影响效应也不同。 展开更多
关键词 集成学习 梯度提升树 汽车保险 风险变量重要性
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基于GA-BP神经网络的车险索赔频率预测与优化研究
9
作者 肖阳田 肖鸿民 《长春工程学院学报（自然科学版）》 2024年第1期78-84,共7页
车险索赔频率的预测对于车险定价有着重要意义,近些年来,随着大数据技术的兴起,传统车险定价模型已经不能满足现在保险公司维度越来越高的大量的客户数据需求,为了提升车险索赔频率的预测精度,采用法国某保险公司车险客户的真实数据,将... 车险索赔频率的预测对于车险定价有着重要意义,近些年来,随着大数据技术的兴起,传统车险定价模型已经不能满足现在保险公司维度越来越高的大量的客户数据需求,为了提升车险索赔频率的预测精度,采用法国某保险公司车险客户的真实数据,将遗传算法加入到BP神经网络之中,对相关模型进行比较来选择最优模型。研究结果表明:遗传算法优化模型的预测精度明显优于BP神经网络,对车险索赔频率预测性能更好,可以有效降低车险定价成本。 展开更多
关键词 汽车保险 索赔频率 遗传算法 BP神经网络 ROC曲线
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基于商用车车联网的UBI车险研究与实践 被引量：5
10
作者 刘剑 张佳羽 王书华 《成都工业学院学报》 2019年第1期48-53,共6页
UBI保险依赖车联网发展提供的庞大用户和数据基础,而得益于国家政策,我国商用车车联网覆盖率很高,因此,基于商用车车联网大数据的UBI车险研究具有理论与实践价值。在对国内外成熟UBI产品研究的基础上,以四急、驾驶里程等为依据,通过加... UBI保险依赖车联网发展提供的庞大用户和数据基础,而得益于国家政策,我国商用车车联网覆盖率很高,因此,基于商用车车联网大数据的UBI车险研究具有理论与实践价值。在对国内外成熟UBI产品研究的基础上,以四急、驾驶里程等为依据,通过加入商车系数,制定出了合理的商用车UBI车险费率模型,并在成熟的商用车车联网平台基础上设计开发了"商用车车联网"UBI车险大数据分析平台。模型与平台通过真实数据进行了验证,证明了模型的可靠性和平台的实际价值。 展开更多
关键词 车联网 大数据 UBI 车险
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车险费率厘定精算技术的研究与应用评述 被引量：5
11
作者 孙维伟 张连增 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2017年第2期326-340,共15页
精算技术为中国车险市场费率改革提供必要支持,可以确保费率厘定的科学性与合理性。首先,本文系统梳理了车险分类风险费率厘定精算统计模型的发展历程,并回顾参数估计方法。其次,论述了车险个体风险费率厘定的精算模型与方法,并重点评... 精算技术为中国车险市场费率改革提供必要支持,可以确保费率厘定的科学性与合理性。首先,本文系统梳理了车险分类风险费率厘定精算统计模型的发展历程,并回顾参数估计方法。其次,论述了车险个体风险费率厘定的精算模型与方法,并重点评述了信度理论与奖惩系统的研究。进而,归纳出车险费率厘定精算统计模型的研究热点与发展方向。最后,指明现有研究对中国车险费率厘定精算方法的启示,并提出相关建议。 展开更多
关键词 车险 费率厘定 精算技术 统计模型 参数估计
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对探索建立新型汽车金融服务体系的思考 被引量：2
12
作者 计志英 《河南金融管理干部学院学报》 2006年第4期32-34,共3页
尽管我国汽车金融业近年来得以迅猛发展,但我国汽车金融服务体系仍面临诸多现实问题:汽车金融服务功能整体弱化,专业汽车金融机构功能定位不明确,汽车金融制度安排不合理,汽车金融市场建设滞后等。应通过从建立多元化开放的汽车金融机... 尽管我国汽车金融业近年来得以迅猛发展,但我国汽车金融服务体系仍面临诸多现实问题:汽车金融服务功能整体弱化,专业汽车金融机构功能定位不明确,汽车金融制度安排不合理,汽车金融市场建设滞后等。应通过从建立多元化开放的汽车金融机构体系,坚持汽车金融服务企业发展的专业定位,构建汽车金融服务信用体系,改善汽车金融有限监管机制等方面的改革,来重构适应我国汽车市场快速发展需要的新型汽车金融体系。 展开更多
关键词 汽车金融 汽车信贷 汽车保险 服务体系
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车险人伤调查问题浅析 被引量：4
13
作者 陈艳茜 《保险职业学院学报》 2013年第2期52-54,共3页
车险人伤案件案均赔款和赔付率近年来呈快速增长,实现车险人伤案件降赔,不断提升理赔服务水平是财险公司盈利关键。本文分析车险人伤调查工作现状,探讨其在人伤理赔中的作用,提出提升车险人伤调查水平的建议,以希望有助于提升车险理赔... 车险人伤案件案均赔款和赔付率近年来呈快速增长,实现车险人伤案件降赔,不断提升理赔服务水平是财险公司盈利关键。本文分析车险人伤调查工作现状,探讨其在人伤理赔中的作用,提出提升车险人伤调查水平的建议,以希望有助于提升车险理赔服务水平,降低车险人伤案件赔付率。 展开更多
关键词 车险 理赔 人伤调查 工作质量
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面向车险定价场景的车型风险分级研究
14
作者 李普超 朱旭 许彬 《中国汽车》 2023年第4期18-23,共6页
本文以保险公司理赔数据及车型配置数据为研究对象,基于GLM模型和K-means分级方法对我国车型风险进行分级。首先,使用GLM模型对车参配置因子进行筛选,确定对理赔数据有显著解释性的因子,并得到理赔金额拟合值。其次,使用K-means聚类算法... 本文以保险公司理赔数据及车型配置数据为研究对象,基于GLM模型和K-means分级方法对我国车型风险进行分级。首先,使用GLM模型对车参配置因子进行筛选,确定对理赔数据有显著解释性的因子,并得到理赔金额拟合值。其次,使用K-means聚类算法,对拟合结果进行等级划分,最终将车型风险划分为30个等级。结果表明,车型风险分级各等级分布直方图呈现伽马分布,符合车险定价分布特征。该研究内容及模型算法,将为我国汽车车型风险分级体系构建工作提供重要方法参考,并为车险定价创新提供支持。 展开更多
关键词 车险 GLM模型 K-MEANS算法 风险分级 从车因子
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新文科背景下保险实务专业升级路径——以汽车定损与评估为例
15
作者 许珊珊 毛英慧 +1 位作者 孟子豪 彭博 《汽车实用技术》 2023年第19期165-169,共5页
新文科背景下对保险实务专业人才培养的模式提出新的要求,由传统的理论教学转变为跨学科合作培养的复合型人才。文章根据目前传统保险实务专业存在人才培养目标定位不准确、师资队伍结构不合理、课程体系与企业实际相偏离、教学模式单... 新文科背景下对保险实务专业人才培养的模式提出新的要求,由传统的理论教学转变为跨学科合作培养的复合型人才。文章根据目前传统保险实务专业存在人才培养目标定位不准确、师资队伍结构不合理、课程体系与企业实际相偏离、教学模式单一、考核评价不具体等问题。提出优化人才培养方案,并根据成果导向教育(OBE)理论设计课程体系、应用现代教学手段,进行改造与升级形成“教、学、研、评、馈、改”的六位一体的“闭环培养模式”及持续改进机制。保证保险实务专业(汽车定损与评估方向)升级改造完成的同时,为行业发展提供更高质量的复合型人才。 展开更多
关键词 新文科 汽车保险 升级改造 人才培养
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车辆保险中人伤理赔管理的问题与对策 被引量：3
16
作者 阳增泉 《保险职业学院学报》 2010年第5期43-46,共4页
在车险理赔中,人伤赔款占比很高。人伤案件通常表现出赔付金额大、结案周期长、易引发诉讼和法律纠纷等特点,一直是车险理赔管理的一个难点和薄弱环节。交强险政策出台以后,人伤理赔倍受社会广泛关注,它直接影响到保险双方的权益保障、... 在车险理赔中,人伤赔款占比很高。人伤案件通常表现出赔付金额大、结案周期长、易引发诉讼和法律纠纷等特点,一直是车险理赔管理的一个难点和薄弱环节。交强险政策出台以后,人伤理赔倍受社会广泛关注,它直接影响到保险双方的权益保障、车险的健康发展和保险业的形象树立。本文结合理赔管理实践,采用比较、辩证的分析方法,立足于车险人伤理赔管理中的主要问题进行分析,并提出了加强理赔专业人才队伍建设、完善内部风险控制机制、明确和细化理赔流程管控、完善理赔管理外围服务体系的应对策略。 展开更多
关键词 车险 人伤理赔 问题 对策
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广义线性模型在车险精算定价中的实证研究 被引量：3
17
作者 吴育文 罗烨烨 《内燃机与配件》 2018年第15期184-187,共4页
随着国内乘用车市场的蓬勃,汽车保险也得到了迅猛的发展,车险费率厘定在汽车保险中尤为重要,这篇文章介绍了广义线性模型在车险定价中的应用。本文通过介绍广义线性模型以及分类费率的定义,阐述利用广义线性模型计算风险因子的优势,采... 随着国内乘用车市场的蓬勃,汽车保险也得到了迅猛的发展,车险费率厘定在汽车保险中尤为重要,这篇文章介绍了广义线性模型在车险定价中的应用。本文通过介绍广义线性模型以及分类费率的定义,阐述利用广义线性模型计算风险因子的优势,采用广义线性模型的方法实证研究了汽车保险定价的过程。得出的结论是,在索赔总额模型中,每年的行驶里程数与总索赔额成正向的关系,即随着里程数的增加发生保险事故的损失会增大;车型对总索赔额的影响是成负项的关系;行驶区域的等级发生变化总索赔额也有影响,无赔款折扣等级对车险的索赔总额没有线性影响。 展开更多
关键词 广义线性模型 分类费率厘定 汽车保险
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位置大数据在车辆保险风险管理中的应用 被引量：3
18
作者 张澄 赵晨 《大数据》 2016年第5期79-87,共9页
随着我国商业车险市场的深化改革,保险公司拥有了自主定价的权利,这就要求保险公司提升对标的风险精细化分析和管理的能力。从位置大数据应用的角度,就通过手机定位的车辆位置信息(指LBS)在车辆保险风险管理中的应用问题进行了探讨。提... 随着我国商业车险市场的深化改革,保险公司拥有了自主定价的权利,这就要求保险公司提升对标的风险精细化分析和管理的能力。从位置大数据应用的角度,就通过手机定位的车辆位置信息(指LBS)在车辆保险风险管理中的应用问题进行了探讨。提出了以网格方式进行风险划分和计算的方法,并结合保险承保和理赔的不同应用需求给出了实施路径和应用建议。 展开更多
关键词 车辆保险 基于位置的服务 位置大数据 风险管理
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主流机器学习方法识别车险欺诈效果的比较研究 被引量：2
19
作者 陈凯 李斌杰 《保险研究》 CSSCI 北大核心 2022年第12期90-102,共13页
近年来,我国车险市场巨大的体量也催生了许多车险欺诈案件,然而传统的车险欺诈识别手段效率不佳,本文采用机器学习的方法,基于包含中国在内的四个数据集进行了实证分析,以比较六种主流机器学习方法对车险欺诈的预测表现以及预测表现的... 近年来,我国车险市场巨大的体量也催生了许多车险欺诈案件,然而传统的车险欺诈识别手段效率不佳,本文采用机器学习的方法,基于包含中国在内的四个数据集进行了实证分析,以比较六种主流机器学习方法对车险欺诈的预测表现以及预测表现的稳健性。本文对四个原始数据集进行数据分割,使原数据集分为训练集和测试集,训练集用于构建机器学习模型,测试集用于评估机器学习模型的效果,从而评估各机器学习方法的预测表现以及预测表现的稳定性。首先基于特征空间采用SMOTE采样法,使训练集中的欺诈样本数与非欺诈样本数达到平衡。之后采用10折交叉验证法选取最佳的参数组合来确定机器学习中的最优调节参数,并采用ROC曲线及曲线下方的面积AUC作为模型预测效果的评估标准,以避免主观选取截断点造成的影响。最终,研究发现极端梯度提升决策树模型和随机森林模型的预测表现以及预测表现的稳定性较好。 展开更多
关键词 汽车保险 机器学习 SMOTE采样 ROC曲线
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汽车保险理赔欺诈行为分析及教学中的德育渗透 被引量：3
20
作者 陈晓 《汽车实用技术》 2019年第24期199-200,225,共3页
近年来,随着我国国民经济的不断发展,汽车人越来越大众化,身边的有车一族越来越多。汽车在为人们的生活带来便利的同时,交通事故也愈加频繁,由此出现了很多的汽车保险理赔欺诈行为,其目的只为了获得更高的赔偿金,造成了非常不良的社会... 近年来,随着我国国民经济的不断发展,汽车人越来越大众化,身边的有车一族越来越多。汽车在为人们的生活带来便利的同时,交通事故也愈加频繁,由此出现了很多的汽车保险理赔欺诈行为,其目的只为了获得更高的赔偿金,造成了非常不良的社会影响。基于此,文章对汽车保险理赔欺诈行为进行分析,并就这些不良行为如何在教学中渗透德育教育展开讨论,以期为我国汽车保险行业健康、良性发展提供一定的参考。 展开更多
关键词 汽车保险 理赔 欺诈行为 德育渗透
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