车辆交通事故在很大程度上是由驾驶员不恰当的驾驶行为造成的,然而传统的车险保费定价模式没有考虑驾驶行为对出险的影响,造成车险保费定价不合理。随着车联网及大数据分析的兴起,通过车载传感器可实时将车辆以及驾驶人员的行为数据采集并上传到数据中心,为车辆保费定价提供依据和参考。基于驾驶行为分析的新型车险(UBI,Usage-Based Insurance)定价模式逐渐进入大众视野。本文在某保险公司实车测量数据的基础上,对基于驾驶行为分析的UBI保费定价策略进行研究,研究内容主要包括三部分:(1)采用广义线性模型,通过逻辑回归分析及预测车辆出险概率,研究不同驾驶行为数据对车辆出险的影响程度,建立了驾驶行为风险评估模型,制定了相应的车险保费。(2)通过Tweedie类分布下的复合泊松-伽马分布,对车险的累积索赔金额进行了研究和分析,建立了基于驾驶行为的车辆纯保费预测模型,作为车险保费的定价指导和参考。(3)采用基于位置、尺度和形状的广义加性模型,通过零调整逆高斯分布,从位置、尺度和形状三个参数对车险的累积索赔金额进行了研究和分析,建立了车辆纯保费预测模型,并以此作为车险保费的定价参考,该模型相对于Tweedie类分布的预测模型具有更好的拟合效果。