我国汽车保险中介组织发展状况分析

本文分析了当前我国发展汽车保险中介组织的现实意义和现状,提出当前面临的主要问题是专业人才缺乏、业务量不足、配套硬件设施建设不够.针对这些问题,本文分析了发达国家汽车保险中介组织的主要特点,结合我国实际提出了相应的对策建议,包括增设保险公司和汽车保险中介组织,开办各个学历层次的汽车保险专业,建立汽车产品信息共享体系和汽车远程服务网,以及开展汽车交通事故的预防与控制服务等措施.     

高职院校课程实践教学创新研究——以《汽车保险与理赔》为例

目前,我国部分高职院校的实践教学仍采用传统的课堂教学模式,其在整个教学体系中仍处于从属地位,实践教学模式比较单一.高职《汽车保险与理赔》是一门注重实践应用性的课程,在实践中更需突破传统的课堂教学模式,创新实践教学模式,以多样化的实践教学方式提高学生学习的兴趣,提升实践教学效果,进而构建独立的实践教学考核评价体系.     

车险费率浮动后车险怎么买

<正> 刚经历了短短3个月的车险费率浮动制,一则新的车险消息又在深圳车市再起波澜:从2001年10月1日起,深圳各保险机构可参照现行的费率标准,依据市场、风险、经营成本等因素自主制定公平合理的车险费率,深圳车险不再执行由保监部门制订的统一费率。难怪有人戏说,深圳的车险恐怕是提前与 WTO 接轨了。深圳的张先生很高兴赶到2001年国庆节前提到了心仪已久的风神Ⅱ号。人逢喜事精神爽,计划已久的厦门自驾游终于可以成行,有着10年驾龄的张先生欢喜之余马上想到要在放假前把汽车保险的事办妥,虽然已有好几家保险公司的业务员热情主动地找上门,可车险市场风云万变,到哪儿买好呢?真是看似简单,实则很考人。     

双参数广义几何分布的 Bayes 估计及其应用

考虑具有双参数结构广义几何分布的Bayes估计问题, 给出分布中参数Bayes估计的精确表达式, 并将该分布应用于短期聚合风险模型中, 提出一类新的聚合风险模型, 给出分布函数的相关性质及聚合理赔量的近似模型. 数值模拟结果验证了Bayes估计具有渐近无偏性与相合性. 最后将该结果应用于汽车保险索赔数据中, 得到了不同索赔次数下的保单数量拟合结果.     

基于案例推理的《汽车保险》教学研究

本文从当前传统教学的现状出发,结合新时期汽车保险理论的发展,提出利用案例推理的技术,创造教学情境,构造基于案例推理的汽车保险教学系统,全面提高汽车保险的教学水平。     

一辆面包车追尾引起的思索

我国已经进入汽车时代，但是，人们对汽车保险知识了解甚微，更不了解各个险种所保责任。本文通过一期交通事故，分析了汽车保险险种、保险责任，交通事故处理到理赔的程序，最后，提出了几点具有实际意义的建议。     

索赔额服从对数正态分布的车险经验费率精算模型

通过构造索赔额服从对数正态分布时索赔额分布参数y的结构密度函数,引出了保单未来索赔额的最优估计模型,进而得到了既考虑索赔频率又考虑索赔严重性的车险经验费率精算模型,使车险定价更具公平合理性.给出了一个适合我国车险国情的精算定价模型实例,以备今后推广考虑索赔严重性的车险费率.     

基于极限学习机的汽车保险欺诈识别模型构建与研究

随着保险业的发展,保险欺诈也在全球范围内蔓延,尤其在汽车保险领域。因此,从极限学习机的理论出发,对基于极限学习机的汽车保险欺诈模型进行研究,引入广义线性模型,提出了一种广义线性模型—极限学习机(GLM-ELM)汽车保险欺诈识别模型。首先进行汽车保险欺诈数据的筛选与处理,然后将广义线性模型用于参数估计和拟合数据分布,从而满足模型对数据分布的要求,最后将拟合分布后的数据输入到GLM-ELM汽车保险欺诈识别模型中,进行实证分析并得出结论。结果表明:相对于传统的模型而言,基于GLM-ELM的汽车保险欺诈识别模型能够更好地识别索赔数据中的欺诈信息。     

先验与后验相结合的汽车保险索赔模型

在传统的汽车定价中,建立索赔模型通常使用后验经验估费法,这种后验方法因为忽略重要的先验信息而存在缺陷。本文提出了先验与后验方法相结合的新索赔模型,并使用信度理论对新老模型进行比较分析,最后给出了具体计算方法和实例。研究表明,新索赔模型不仅使车险定价更公平合理,降低定价风险;而且易于运用。     

浅析我国机动车俩保险奖惩系统的类型

随着机动车辆保险奖惩系统的不断完善,许多新的问题也摆在了保险公司的面前,如何将索赔次数、索赔大小等投保人行为的历史数据纳入续保费的调整范围,这一系列问题都需要保险公司认真对待,妥善处理。而这些问题的解决,需要一个比较完整的奖惩系统。本文介绍了保险奖惩系统的最优BMS的类型及最优计算。