| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1．1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1．2 文献综述 | 第13-15页 |
| 1．3 本文的研究思路及创新 | 第15-18页 |
| 1．3．1 研究内容与研究思路 | 第15-16页 |
| 1．3．1 研究的创新与成果 | 第16-18页 |
| 第2章 机动车辆保险费率厘定的风险基础 | 第18-26页 |
| 2．1 机动车辆保险费率厘定风险因子 | 第18-23页 |
| 2．1．1 车辆风险因素 | 第18-21页 |
| 2．1．2 人的风险因素 | 第21-23页 |
| 2．1．3 环境的风险因素 | 第23页 |
| 2．2 影响机动车辆保险费率厘定的其他风险 | 第23-26页 |
| 2．2．1 保险公司内部风险 | 第23-24页 |
| 2．2．2 保险公司外部风险 | 第24-26页 |
| 第3章 机动车辆保险分类费率厘定模型的探索 | 第26-40页 |
| 3．1 分类系统与风险相对数 | 第26-30页 |
| 3．1．1 定价变量的选择 | 第26-27页 |
| 3．1．2 风险分类系统 | 第27-29页 |
| 3．1．3 风险相对数 | 第29-30页 |
| 3．2 传统机动车辆保险费率厘定模型——最小偏差法(Minimum Bias) | 第30-37页 |
| 3．2．1 乘法模型(multiplicative model) | 第31-32页 |
| 3．2．2 加法模型(additive model) | 第32-33页 |
| 3．2．3 偏差函数 | 第33-34页 |
| 3．2．4 最小偏差法的应用 | 第34-36页 |
| 3．2．5 最小偏差法的缺陷 | 第36-37页 |
| 3．3 基于广义线性模型的机动车辆保险费率模型 | 第37-40页 |
| 3．3．1 传统线性模型 | 第37-38页 |
| 3．3．2 广义线性模型 | 第38-39页 |
| 3．3．3 广义线性模型的特点 | 第39-40页 |
| 第4章 实证分析 | 第40-52页 |
| 4．1 车险费率改革前后的费率模式 | 第40-41页 |
| 4．2 对某公司机动车辆保险历史数据的分析 | 第41-45页 |
| 4．2．1 索赔频率和索赔额度的统计模型 | 第41-42页 |
| 4．2．2 广义线性模型的构建 | 第42-45页 |
| 4．3 SAS过程的结果及分析和对构建模型的评价 | 第45-52页 |
| 4．3．1 SAS过程的结果及分析 | 第45-49页 |
| 4．3．2 对SAS结果的应用 | 第49-51页 |
| 4．3．3 对所构建模型的进一步分析 | 第51-52页 |
| 结语 | 第52-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第59-60页 |
| 附录B 整理后的数据信息 | 第60-72页 |
| B1 国产车、私家车数据信息 | 第60-62页 |
| B2 国产车、公务车数据信息 | 第62-64页 |
| B3 国产车、商务车数据信息 | 第64-66页 |
| B4 进口车、私家车数据信息 | 第66-68页 |
| B5 进口车、公务车数据信息 | 第68-70页 |
| B6 进口车、商务车数据信息 | 第70-72页 |
