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    新能源汽車的保險(xiǎn)定價(jià)研究

    2019-07-15 07:29:16天安財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司邵魯扉
    中國商論 2019年12期
    關(guān)鍵詞:賠付率廠商定價(jià)

    天安財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)股份有限公司 邵魯扉

    隨著我國商業(yè)車險(xiǎn)改革的深化,越來越多的保險(xiǎn)公司認(rèn)識到對車險(xiǎn)進(jìn)行精細(xì)化定價(jià)的重要性。傳統(tǒng)上非壽險(xiǎn)的定價(jià)采用諸如單項(xiàng)分析法、最小偏差法以及多元線性回歸等方法。孟生旺(2007)分析了傳統(tǒng)的非車險(xiǎn)定價(jià)方法的缺陷并介紹了非壽險(xiǎn)精算中典型的非線性模型,同時(shí)通過汽車第三者責(zé)任保險(xiǎn)的損失數(shù)據(jù)說明了廣義線性模型在非壽險(xiǎn)產(chǎn)品定價(jià)中的具體應(yīng)用。郁佳敏(2010)對一百多年來汽車保險(xiǎn)中的精算定價(jià)模型進(jìn)行了綜述性的回顧,并對車險(xiǎn)定價(jià)模型的未來發(fā)展進(jìn)行了探討。張?zhí)焓?2015)對傳統(tǒng)非壽險(xiǎn)精算方法存在的缺陷進(jìn)行了分析,并用R語言結(jié)合實(shí)例給出了廣義線性模型在車險(xiǎn)定價(jià)中的一般步驟。

    目前,保險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)定價(jià)按照從車、從人、從地區(qū)三個(gè)主要的維度通過廣義線性模型(GLM)建立定價(jià)模型。此外,也有部分學(xué)者研究把行駛里程作為定價(jià)的因素。段白鴿等(2012)對國外車險(xiǎn)按里程定價(jià)的理論與實(shí)踐進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理,并在此基礎(chǔ)上對其進(jìn)行了效益分析,對實(shí)施中可能存在的問題進(jìn)行了深入探討。張媛媛(2011)認(rèn)為按里程定價(jià)產(chǎn)品更加公平有效,具有巨大的潛在收益,并且對于解決我國交通和能源問題也具有很好的應(yīng)用前景。

    三大因素中,從車因素考慮的主要是保險(xiǎn)公司所采集的各種汽車的物理屬性,包括車齡、汽車整備質(zhì)量、新車車購置價(jià)、排量與功率等因素。但是隨著新能源汽車的普及,保險(xiǎn)公司對新能源汽車的保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)與傳統(tǒng)汽車保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)分并不明顯,反之由于新能源汽車在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等方面同傳統(tǒng)燃油汽車存在差異,導(dǎo)致新能源汽車的保費(fèi)明顯偏高。

    霍潞露等(2017)對目前新能源汽車保險(xiǎn)存在的主要問題進(jìn)行了歸納整理,包括保費(fèi)金額過高、保險(xiǎn)利益特殊、缺少新能源汽車專屬保險(xiǎn)產(chǎn)品和針對動力電池的保險(xiǎn)等,并提出了促進(jìn)我國新能源汽車業(yè)務(wù)發(fā)展的主要思路,為保險(xiǎn)行業(yè)下一步進(jìn)行新能源汽車險(xiǎn)種的開發(fā)設(shè)計(jì)和政府部門出臺推動新能源發(fā)展的支持政策提供參考。張權(quán)輝(2011)從新能源汽車保險(xiǎn)的需求、產(chǎn)品開發(fā)等方面進(jìn)行了分析,并指出了開發(fā)新能源汽車保險(xiǎn)應(yīng)當(dāng)注意的一些問題;杜欣芮(2015)等也對新能源汽車定價(jià)方面做過較為深入的研究。

    鑒于新能源汽車的特殊性,我們認(rèn)為,新能源汽車的保險(xiǎn)定價(jià)除了遵循從車、從人、分地區(qū)的因素外,還有很重要的一方面就是新能源汽車的電池相關(guān)信息,包括電池生產(chǎn)廠商、驅(qū)動電機(jī)數(shù)、電機(jī)布局、充電時(shí)間等靜態(tài)數(shù)據(jù)以及電池剩余電量、高壓電池電流、單體溫度、單體電壓等行駛過程中會發(fā)生變化的動態(tài)數(shù)據(jù)。因此,新能源汽車的保險(xiǎn)定價(jià)相較于傳統(tǒng)汽車更加復(fù)雜且特殊。

    本文的研究框架如下:第二部分對新能源汽車的一些靜態(tài)數(shù)據(jù),包括池生產(chǎn)廠商、驅(qū)動電機(jī)數(shù)、電機(jī)布局、慢充時(shí)間等對應(yīng)的不同水平在車損險(xiǎn)上的損失率進(jìn)行了分析。第三部分結(jié)合新能源汽車的一些物理參數(shù),提出了新能源汽車的一個(gè)基于賠付率的廣義線性模型。最后一部分對本文進(jìn)行了總結(jié),同時(shí)也對新能源汽車定價(jià)中存在的一些問題以及未來的發(fā)展進(jìn)行了分析。

    1 新能源汽車定價(jià)單因素分析

    由于新能源汽車在產(chǎn)品結(jié)構(gòu)等方面同傳統(tǒng)燃油汽車存在差異,新能源汽車的保險(xiǎn)定價(jià)除了要考慮傳統(tǒng)汽車的物理參數(shù)之外,更多的應(yīng)該是考慮新能源汽車所具有特有的變量,如新能源汽車的電池相關(guān)信息等。下文基于所收集的數(shù)據(jù)討論電池相關(guān)變量對應(yīng)的不同取值對賠付率的影響。

    1.1 電池生產(chǎn)廠商對車損險(xiǎn)賠付率的影響

    同一廠商生產(chǎn)的電池代表了該廠商的技術(shù)水平、產(chǎn)品性能以及安全性、可靠性等綜合技術(shù)實(shí)力。不同生產(chǎn)廠商生產(chǎn)的電池會對汽車的安全性有直接的影響。通過對電池生產(chǎn)廠商按照對應(yīng)的賠付率進(jìn)行分組,我們將所得數(shù)據(jù)對應(yīng)的電池生產(chǎn)廠商劃分為四類,得到每一類的賠付率如表1所示。

    表1 不同電池生產(chǎn)廠商對應(yīng)的賠付率

    從表1中可以看到,不同電池生產(chǎn)廠商對應(yīng)的新能源汽車的賠付率差異較大,最高組的值是最低組的3.56倍,因此按照統(tǒng)一的保險(xiǎn)價(jià)格收取保費(fèi)顯然是不公平的。

    1.2 不同電池型號對賠付率的影響

    除了電池生產(chǎn)廠商外,電池型號也是影響新能源汽車賠付率的重要因素。通過對電池型號進(jìn)行分組,發(fā)現(xiàn)不同電池型號對應(yīng)的賠付率的差異較大。具體結(jié)果,如表2所示。

    表2 不同電池型號對應(yīng)的賠付率

    從表2中可以看到,不同的電池型號對應(yīng)的新能源汽車的賠付率差異較大,最高組的值是最低組的3.44倍,所以電池型號應(yīng)該作為新能源車定價(jià)的核心因子之一。

    1.3 電機(jī)類型對賠付率的影響

    電機(jī)類型包括永磁同步電機(jī)、交流異步電機(jī)、混合式同步電機(jī)等不同類型。根據(jù)電機(jī)的不同類型將占比較小的類進(jìn)行合并后,對電機(jī)類型對賠付率的影響進(jìn)行了分析,發(fā)現(xiàn)不同類型電機(jī)也存在較為明顯的賠付率差異,具體數(shù)據(jù)如表3所示。

    表3 不同電池型號對應(yīng)的賠付率

    1.4 電機(jī)布局對新能源汽車賠付率的影響

    電機(jī)布局主要包括前置、后置、前置+后置等不同類型。通過對不同類型電機(jī)布局對賠付率影響的單變量分析后,能得出不同的電機(jī)布局對賠付率也有著較大的結(jié)論。具體數(shù)據(jù)如表4所示。

    表4 不同電池型號對應(yīng)的賠付率

    綜上可以看到,電能源汽車所使用電池的生產(chǎn)廠商、型號、電機(jī)類型等新能源特有的變量對新能源汽車的保險(xiǎn)風(fēng)險(xiǎn)都有著很強(qiáng)的區(qū)分能力。

    2 新能源汽車車損險(xiǎn)定價(jià)的廣義線性模型

    2.1 廣義線性模型在保險(xiǎn)定價(jià)中的具體運(yùn)用形式

    廣義線性模型(Generalized Linear Models)由Nelder and Wedderburn(1972)提出。相較于傳統(tǒng)的線性回歸模型,一方面將目標(biāo)變量有正態(tài)分布擴(kuò)展到指數(shù)分布族(包括正態(tài)分布、伽瑪分布、泊松分布等);另一方面通過連接函數(shù)將自變量與因變量之間的線性關(guān)系擴(kuò)展到任何的單調(diào)關(guān)系。廣義線性模型的一般形式為:

    其中,E表示期望,Y是來自于指數(shù)分布族的目標(biāo)變量,g為單調(diào)函數(shù)。

    由于保險(xiǎn)理賠數(shù)據(jù)被認(rèn)為是來自于厚尾分布的,因此它的真實(shí)分布與正態(tài)分布并不吻合,從而用基于正態(tài)分布假設(shè)的線性回歸模型并不能很好的擬合理賠數(shù)據(jù)。廣義線性模型的提出彌補(bǔ)了線性回歸模型的這一不足。一般我們會用泊松分布去擬合出險(xiǎn)次數(shù)相關(guān)的模型,伽瑪分布去擬合與賠付金額相關(guān)的目標(biāo)變量;或者通過Tweedie分布(即泊松和伽瑪兩個(gè)分布的復(fù)合)建立與賠付成本相關(guān)的模型,如純保費(fèi)模型、賠付率模型等。上述模型中的連接函數(shù)我們一般取對數(shù)函數(shù)。

    2.2 廣義線性模型在新能源汽車保險(xiǎn)定價(jià)中的具體結(jié)果

    基于上文的各個(gè)單變量的分析,希望將上述新能源汽車的特有變量連同傳統(tǒng)的從車變量加入到風(fēng)險(xiǎn)模型中去。由于這些變量都是和車型顯著相關(guān)的,因此最終在建立以賠付率為目標(biāo)變量的廣義線性模型是要考慮各變量間的相關(guān)性等信息。

    本文將所有的樣本數(shù)據(jù)按照6:4的比例劃分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集,其中訓(xùn)練集由于模型變量的選取、參數(shù)估計(jì)等,驗(yàn)證集用于對最終選擇的模型的效果進(jìn)行檢驗(yàn)。以賠付率作為目標(biāo)變量,從車屬性作為定價(jià)因子,以Tweedie分布作為目標(biāo)變量的分布和對數(shù)連接函數(shù)建立廣義線性模型。模型最終選擇的因子數(shù)為8個(gè),每個(gè)因子在模型中的表現(xiàn),如表5所示(其中Intercept代表的是截距項(xiàng))。

    表5 不同電池型號對應(yīng)的賠付率

    從表5可以看出,每個(gè)參數(shù)估計(jì)的p值都很小,因此模型中每個(gè)變量都是顯著的。

    為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的效果,對驗(yàn)證集上的賠付率進(jìn)行預(yù)測。按照預(yù)測賠付率的高低,將驗(yàn)證集劃分為五組,得到每一組對應(yīng)的實(shí)際賠付率的數(shù)值如表6所示。

    表6 模型驗(yàn)證效果

    從表6中可以看出,隨著預(yù)測賠付率的由低到高,每組對應(yīng)的實(shí)際賠付率也呈現(xiàn)出由低到高的變化趨勢,從而進(jìn)一步證明了我們的模型是有效的(注:由于驗(yàn)證集的數(shù)量偏少且各變量的因子間分布不均,因此不能按照將驗(yàn)證集等分的方法去驗(yàn)證)。

    3 結(jié)語

    通過以上的分析可以看到:在新能源汽車的保險(xiǎn)定價(jià)中,電池的相關(guān)信息對風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)分起到了非常重要的作用,也是建模的顯著的變量。另外,上文的分析只是基于所收集到的新能源汽車的靜態(tài)數(shù)據(jù)。像電池生產(chǎn)廠商衡量的是該廠商生產(chǎn)的所有電池的一個(gè)總體賠付水平,但是考慮到總體與個(gè)體之間的差異,具體到每一輛車的電池與總體水平會有所不同,因此最好能收集電池在行駛過程中的一些靜態(tài)數(shù)據(jù),如百公里耗電量、電池電壓的變化情況、電池在行駛過程中的溫度變化情況、電池的使用頻率等信息。相信這些數(shù)據(jù)會進(jìn)一步提升保險(xiǎn)公司對風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)分能力。

    因此,保險(xiǎn)公司在數(shù)據(jù)采集過程中應(yīng)該加大數(shù)據(jù)采集的力度和寬度。對于缺乏數(shù)據(jù)累計(jì)與收集能力的中小保險(xiǎn)公司,也可以考慮同第三方數(shù)據(jù)源進(jìn)行合作。

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