基于UBI的车险费率厘定研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 绪论 | 第11-27页 |
| 第一节 研究背景及意义 | 第11-16页 |
| 第二节 文献综述 | 第16-24页 |
| 第三节 研究思路与方法 | 第24-25页 |
| 第四节 创新与不足 | 第25-27页 |
| 第一章 车险费率厘定模型研究 | 第27-38页 |
| 第一节 车险费率厘定概述 | 第27页 |
| 第二节 传统车险费率厘定模型 | 第27-32页 |
| 一、传统车险费率厘定模型概述 | 第28-31页 |
| 二、传统车险费率厘定模型分析 | 第31-32页 |
| 第三节 商车费改后的车险费率厘定模型 | 第32-37页 |
| 一、商车费改后的车险费率厘定模型概述 | 第32-34页 |
| 二、商车费改后的车险费率厘定模型分析 | 第34-37页 |
| 第四节 本章小结 | 第37-38页 |
| 第二章 基于UBI的车险费率厘定模型的理论分析 | 第38-54页 |
| 第一节 基于UBI的车险费率厘定模型的构建 | 第38-41页 |
| 一、基于UBI的车险基准保费厘定 | 第38-39页 |
| 二、基于UBI的车险费率调整系数厘定 | 第39-41页 |
| 第二节 基于驾驶风险等级的UBI费率调整系数模型 | 第41-53页 |
| 一、广义线性模型法(GLM) | 第41-44页 |
| 二、BP神经网络法 | 第44-46页 |
| 三、支持向量机法(SVM) | 第46-49页 |
| 四、评价标准的设定 | 第49-53页 |
| 第三节 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 基于UBI的车险费率厘定模型的实证分析 | 第54-73页 |
| 第一节 数据的搜集与处理 | 第54-59页 |
| 一、数据集的搜集 | 第54-59页 |
| 二、数据集的处理 | 第59页 |
| 第二节 基于UBI的车险基准保费厘定 | 第59-61页 |
| 第三节 基于驾驶风险等级的UBI费率调整系数模型 | 第61-70页 |
| 一、算法相关的参数设定 | 第61-64页 |
| 二、算法预测结果 | 第64-68页 |
| 三、UBI费率调整系数的厘定结果 | 第68-70页 |
| 第四节 基于UBI的车险费率厘定示例 | 第70-72页 |
| 第五节 本章小结 | 第72-73页 |
| 第四章 推行发展UBI车险的政策建议 | 第73-77页 |
| 第一节 对发展UBI车险给予适当的政策支持 | 第73页 |
| 第二节 逐步建立健全UBI车险相关法律制度 | 第73-74页 |
| 第三节 主动适应并适时创新车险费率厘定模式 | 第74-76页 |
| 第四节 车联网大数据技术更广泛更科学地使用 | 第76页 |
| 第五节 加强车联网产业与产险公司的深度合作 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 附录: 部分程序代码 | 第81-87页 |
| 附录.1 数据集划分 | 第81页 |
| 附录.2 BP神经网络算法 | 第81-83页 |
| 附录.3 支持向量机算法(SVM) | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
