机动车保险作为我国财产保险中保费收入占比最高的险种,其经营情况直接关系到财产保险公司的经营稳定性。但是,在我国乃至国际保险市场上,机动车保险都存在着严重的欺诈索赔现象。机动车保险欺诈(以下简称“车险欺诈”)不仅会影响保险市场的正常运行,危害诚实投保人的利益,而且故意制造交通事故、损害他人财物等行为也严重扰乱了社会秩序。针对这一现象,本文对车险欺诈进行理论分析、对欺诈案件进行有效识别,具有强烈的理论意义与现实意义。本文首先对车险欺诈的概念进行界定,然后介绍目前国际上流行的机动车保险欺诈识别方法以及本文分析车险欺诈问题所用到的信息不对称、不完全合约、最大诚信原则和成本收益等理论。接下来,针对我国机动车保险欺诈及识别问题的现状,本文总结了五类我国目前常见的机动车保险欺诈手段,并分析了车险欺诈对保险公司、诚实投保人和国家社会等主体的危害,提出了我国机动车保险欺诈产生和盛行的原因,主要包括投保人认知有限和诚信缺失、保险机构识别方法与技术落后、相关法律法规不健全、缺少欺诈识别信息共享平台等。最后,针对我国机动车保险欺诈识别工作的现状以及各种欺诈识别方法的优缺点和适用条件,选择将Logistic回归与BP神经网络模型相结合的方法作为本文的实证分析方法。在此基础上,再对我国某大型财险公司P分公司的302例机动车保险索赔案件样本数据(其中,诚实案件200例、欺诈案件102例)进行实证分析:在变量指标选取方面,本文共收集了事故信息、当事人信息和车辆信息三类信息中的17项指标作为解释变量,将案件类型(诚实或欺诈)作为被解释变量。第一步,使用SPSS 22.0软件对此17项指标进行案件相关性检验后,对12项显著性指标进行Logistic回归分析,最终确定“报案时间”、“交通事故类型”、“是否当天报案”、“是否第三方报案”、“出险地点”、“索赔金额”、“车辆用途”等7项指标对车险欺诈案件的识别具有显著性作用;第二步,根据经验和神经网络输入输出数据的特点,本文构建了一个三层BP神经网络模型,选择合适的传递函数和训练函数,用262例样本对该神经网络进行训练,用40例样本作为测试样本分析BP神经网络模型对车险欺诈索赔案件识别的有效性。最终得出BP神经网络模型对精炼指标下车险索赔案件样本识别的平均正确率为91.25%,其中对诚实案件识别正确率为93.75%,欺诈案件为88.75%。最后,基于上述理论分析和实证分析,本文提出了7点关于我国车险欺诈问题的防范对策,包括重视承保入口审核、充实查勘信息内容,细化指标分类、提高理赔人员专业技能,重视欺诈识别体系的应用、加强公司内部配合,广泛借助外部执法机构力量、建立欺诈信息共享平台,成立联合反欺诈组织、完善相关法律法规、加强普法宣传,使公众深刻理解保险欺诈的违法后果等。在结论部分,本文对此次样本统计和实证分析过程中存在的不足之处进行了总结,并对我国未来的车险欺诈识别与反车险欺诈工作进行了展望。