【摘 要】
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随着车辆网技术的不断成熟,车联网数据的应用价值日渐凸显。车联网大数据中包含着丰富的驾驶行为信息,这些信息对于改进传统的汽车保险定价模型具有重要的应用价值。如何从车
【机 构】
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中国人民大学应用统计科学研究中心; 兰州财经大学统计学院;
【基金项目】
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教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“基于大数据的精算统计模型与风险管理问题研究”(16JJD910001);国家社科基金重大项目“巨灾保险的精算统计模型及其应用研究”(16ZDA052);中国人民大学2017年度“中央高校建设世界一流大学(学科)和特色发展引导专项资金”支持
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随着车辆网技术的不断成熟,车联网数据的应用价值日渐凸显。车联网大数据中包含着丰富的驾驶行为信息,这些信息对于改进传统的汽车保险定价模型具有重要的应用价值。如何从车联网大数据中提取出具有实际应用价值的信息,尚需进行大量细致的研究工作。本文基于车联网记录的速度-加速度数据,应用核密度估计和主成分分析,提取了一个驾驶行为因子,并在泊松分布假设下建立了索赔频率的广义可加模型。实证研究结果表明,本文提取的驾驶行为因子对被保险车辆的索赔频率具有十分显著的非线性影响,为汽车保险定价提供了一个新的费率因子,有助于进一步提高汽车保险定价结果的准确性和合理性。
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