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        改進(jìn)主成分分析法下的保險數(shù)據(jù)風(fēng)險因素分析

        2019-06-18 03:49:05楊亞剛
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年12期
        關(guān)鍵詞:風(fēng)險因素車險

        中圖分類號:F713? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        內(nèi)容摘要:為全面分析保險存在的風(fēng)險因素,文章在深入分析保險與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的基礎(chǔ)上,選取車險行業(yè)作為研究對象,并通過改進(jìn)主成分分析法分析了其存在的風(fēng)險因素,從而確保保險行業(yè)處于健康、穩(wěn)定的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。文章在獲得有用信息的基礎(chǔ)上,明確了12個影響行車安全的風(fēng)險因子,并具體劃分為汽車性能狀態(tài)、駕駛?cè)藛T的駕駛行為習(xí)慣兩類。本文利用這種方法對風(fēng)險因子數(shù)據(jù)展開降維處理,共獲得4個主成分,以此作為車險行業(yè)的定價因子,從而為車險行業(yè)開展差異化保費計算提供了重要參考。

        關(guān)鍵詞:改進(jìn)主成分分析法? ?車險? ?風(fēng)險因素? ?行駛安全

        引言

        近年來,隨著我國居民汽車擁有量的日益提升,不同類型的車輛事故保險理賠量明顯增加,但車輛維修及其保險理賠環(huán)節(jié)出現(xiàn)的保險拒賠事件數(shù)量也隨之增加,這成為了保險行業(yè)發(fā)展面臨的主要障礙。車險就是對機(jī)動車因自然災(zāi)害或意外事故而造成的人身傷亡或財產(chǎn)損失負(fù)有賠償責(zé)任的一種保險?,F(xiàn)階段,國內(nèi)的車險計算主要以車輛價格、座位數(shù)量、駕駛?cè)藛T的年齡、性別等信息作為計算保費的重要依據(jù),這種計算方式缺少直接牽涉行車安全的定價因子,出現(xiàn)了大多數(shù)安全駕駛?cè)藛T為少部分高風(fēng)險駕駛員買單的不合理狀況。加之,在車輛保險拒賠案件內(nèi),投保人缺少對于相關(guān)保險條例的認(rèn)識,對車險部分特殊條例不了解,并沒有很好的認(rèn)識到出現(xiàn)事故后可能遭受保險公司拒絕賠付的現(xiàn)狀,從而出現(xiàn)了不必要的損失及糾紛。隨著車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展,車險行業(yè)與之結(jié)合成為未來主要的發(fā)展趨勢。本文依據(jù)車聯(lián)網(wǎng)獲取汽車的性能狀態(tài)、駕駛?cè)藛T的駕駛習(xí)慣等信息,并結(jié)合改進(jìn)的主成分分析算法實施降維處理,為車險行業(yè)選取有效的定價因子提供了一定參考。

        保險與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系分析

        保險具備分?jǐn)傦L(fēng)險、補(bǔ)償損失的基礎(chǔ)職能。隨著生產(chǎn)力水平的提升及社會進(jìn)步,保險在保障其基本功能基礎(chǔ)上,又派生出一系列的其它職能。在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)社會,保險可為消費者提供的不單包括產(chǎn)品及服務(wù),還包括有助于經(jīng)濟(jì)發(fā)展及社會安全的制度安排,保險滲透到社會生活的不同方面,在社會風(fēng)險管理、完善社會保障制度等方面發(fā)揮著重要的作用。隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整及發(fā)展模式的不斷轉(zhuǎn)變,金融業(yè)對經(jīng)濟(jì)的推動作用更為重要。保險作為金融行業(yè)重要的組成部分,在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維持社會穩(wěn)定及保證人民生活安定等方面發(fā)揮著十分重要的作用。近年來,隨著國民經(jīng)濟(jì)水平的不斷發(fā)展,居民消費水平隨之提升,其中影響居民消費的因素包含較多方面,如消費者的消費習(xí)慣、支配收入等。財產(chǎn)保險對促進(jìn)消費的作用主要表現(xiàn)在以下幾個方面:財產(chǎn)保險是一種金融產(chǎn)品,其自身就是一種消費品。財產(chǎn)保險兼有保障與投資雙重功能,財產(chǎn)保險在確保居民財產(chǎn)安全基礎(chǔ)上,還可以為投保人提供風(fēng)險較小的理財渠道。作為消費品,財險產(chǎn)品的購買能夠有效提升消費者把居民儲蓄轉(zhuǎn)變?yōu)橄M支出的比例。財產(chǎn)保險依托逐步完善社會保障,在為居民提供相應(yīng)的風(fēng)險保障的同時也刺激了居民消費。這是由于財產(chǎn)類保險依托分散、規(guī)避信用消費風(fēng)險鼓勵了消費人員在穩(wěn)定預(yù)期的基礎(chǔ)上實施超前消費。保險種類的豐富也會在一定程度上促進(jìn)消費者對汽車、房子等耐用品的消費。例如汽車信貸保險、住房按揭保險等的出現(xiàn),不僅滿足了消費者的實際需求,還使生產(chǎn)者獲取收益,從而擴(kuò)大了內(nèi)需,拉動了經(jīng)濟(jì)增長。

        對機(jī)動車輛保險而言,不管是承保部門還是理賠部門,其賠付率控制均與公司經(jīng)營存在密切關(guān)系。當(dāng)投保車輛出現(xiàn)事故后,進(jìn)行索賠的金額除了要與車輛的自然屬性如市場價格、噸位等因素相關(guān),還與汽車的性能狀態(tài)、駕駛員駕駛的行為等因素有關(guān)。本文為深入分析保險數(shù)據(jù)中的風(fēng)險因素,選取車險作為研究對象,并依托改進(jìn)后的主成分分析法對其存在的風(fēng)險因素展開了分析。本次研究結(jié)合了國內(nèi)外的研究成果,并結(jié)合車險定價因素展開分析,最后提出了影響行車風(fēng)險的可控因素,即汽車性能狀態(tài)與駕駛員駕駛習(xí)慣兩點。根據(jù)可以采集的車載診斷信息及其相關(guān)數(shù)據(jù),本文明確了12個影響行車安全的風(fēng)險因子,具體如表1所示。

        為了全面分析汽車性能及駕駛員的駕駛習(xí)慣,本文挑選多數(shù)風(fēng)險因子作為車險定價因子,基于主成分分析法設(shè)計了依托指標(biāo)重要性權(quán)值的改進(jìn)主成分分析法,通過這種方式對風(fēng)險因子實施降維處理,獲取可以代表行車性能狀態(tài)、駕駛?cè)笋{駛習(xí)慣的4個主成分,并將其視為車險行業(yè)的定價因素。

        利用改進(jìn)主成分分析法確定車險定價因子

        現(xiàn)階段,由于車險車聯(lián)網(wǎng)思想并未在全國范圍內(nèi)得到廣泛的使用,車險公司也沒有相關(guān)的風(fēng)險因子數(shù)據(jù)。為證實這種方法的可操作性,本文提取涉及相應(yīng)地車載信息采集終端,采用來自車載診斷系統(tǒng)中讀取一系列數(shù)據(jù)。風(fēng)險因子通過車載信息采集終端手機(jī)的原始數(shù)據(jù)計算求出,采集周期是1個行程,自發(fā)動機(jī)啟動至關(guān)閉,選取10臺汽車所采集數(shù)據(jù)為依據(jù), 主要數(shù)據(jù)如下:

        (一)求解風(fēng)險因子重要性權(quán)值

        本文采用層次分析軟件對風(fēng)險因子重要性權(quán)值展開計算,首先構(gòu)建關(guān)于風(fēng)險因子的層次結(jié)構(gòu)模型如圖1所示。圖1模型的主要功能在于確定各種風(fēng)險因子對駕駛風(fēng)險的重要性權(quán)值。因此,可將風(fēng)險因素當(dāng)做準(zhǔn)則一層,風(fēng)險因子則是與之對應(yīng)的準(zhǔn)則二層。為確保建立模型的完整性,本文在這一環(huán)節(jié)挑選駕駛風(fēng)險當(dāng)做目標(biāo)層,以駕駛員1、駕駛員2為方案層,對此次分析而言,方案層并無明顯的意義。

        與此同時,本文建立了本模型的層次間判斷矩陣,該矩陣主要劃分為2層,第一層表示汽車性能狀態(tài)相對駕駛行為習(xí)慣這一標(biāo)度;第二層劃分為2個矩陣,包含車輛形態(tài)狀態(tài)風(fēng)險因子兩兩相對標(biāo)度,表示如下:

        駕駛員行為習(xí)慣有關(guān)的風(fēng)險因子兩兩相對標(biāo)度為:

        本文在此基礎(chǔ)上,運用和積法求解相應(yīng)地權(quán)向量,并實施一致性檢驗,共獲取兩個風(fēng)險因素,10多個風(fēng)險因子重要性權(quán)值,如表2所示。

        (二)明確定價因子

        本文采用本研究提出的依據(jù)重要性權(quán)值的主成分分析方法,遵循圖2流程及其改進(jìn)的主成分分析法對采集數(shù)據(jù)實施降維處理,其中的風(fēng)險因子重要性權(quán)值由上文中獲取。

        通過上述計算和分析,獲得主成分分析結(jié)果如表3所示。表3中前4個主成分貢獻(xiàn)率高達(dá)88.82%,表明這4個主成分包含12項風(fēng)險因子具備的信息。因此,最終定價因子選取這4個主成分,定價因子數(shù)據(jù)通過Z=YAk公式獲取,其中,Ak 代表前4個特征值所對應(yīng)的特征向量矩陣。

        筆者根據(jù)多年的保險實踐經(jīng)驗證實,如果想要提升車輛保險業(yè)務(wù)和收益,必須做好下列工作:第一,在進(jìn)行車險承保時,要進(jìn)行驗車承保,特別是高檔車、新購車及過戶車等,核保人員不可馬虎大意,大于承保權(quán)限要向上一級公司報批,從而預(yù)防承保風(fēng)險;第二,在車險發(fā)生后,要求第一現(xiàn)場查勘率超過95%,第二現(xiàn)場查勘率達(dá)到100%。并要遵循雙人定損的原則,各公司均要做到保、賠分離,制定24小時值班制度,提升現(xiàn)場查勘率;第三,想要提升車輛經(jīng)營效益,除了要加強(qiáng)管理工作、防范風(fēng)險外,還須注重提升機(jī)動車承保面,常見的就是廣度及深度。廣度要求承保面最大,即承保車輛和保有量之間的比例越大越好,深度則是要求車輛的車險保全保足,多保附加險。

        結(jié)論

        綜上所述,本研究在分析保險與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系的基礎(chǔ)上,針對車險行業(yè)定價因子展開分析,并基于獲取各項數(shù)據(jù),結(jié)合相關(guān)資料,確立了汽車性能狀態(tài)、駕駛員駕駛習(xí)慣及其細(xì)分的12個風(fēng)險因子,并通過改進(jìn)主成分分析法對因子開展降維處理,最終獲得相應(yīng)的定價數(shù)據(jù),以期為類似研究提供一定的參考。

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        作者簡介:楊亞剛,中國人民財產(chǎn)保險股份有限公司大數(shù)據(jù)中心副處長、碩士研究生;研究方向:數(shù)據(jù)分析與挖掘。

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