汽车保险模型(2)

摘要

针对每年提交保险费估计的多因素性，我们建立基于拟合相关性原理的对于保险费用可以提出期望的分析性模型。由于本次实验的预期因素的多样性和不确定性，在此基础上建立两个模型。收集历年汽车销量数据，建立模型，判断出影响显著的因素，忽略次要因素，建立较为简单的数据模型，得到汽车销售量的波动和规律性变化，并结合汽车销售量与投保人数的线性关系，拟合出投保人数的变化规律。在此基础上分门别类的计算各个等级在索赔情况下的费用，由数据推得一定的比例关系，从而由此及彼利用MATLAB和EXCEL大量计算数据的基础上，过渡到考虑注销时的费用，到最后求的当医疗费下降20%和40%的情况下，每份保险费的收取情况。

根据影响汽车销售数量的主要因素，如人均可支配收入，汽车拥有量，人口数量等选择出影响较为显著的因素，采用逐渐加入变量和逐渐剔除变量的方法，确定最主要因素，从而根据提供的数据利用MATLAB画出销量随变量变化的函数关系。当汽车销量与年份基本成指数关系的时候，我们拟合出相应的函数，并且预计出未知年份的汽车销量。

与此同时，了解保险公司在决定保险金时，主要考虑的是每年的收取保险金额的总和高于所期望的赔偿数即可，而对于可能忽视的盈利问题是利用融集的资金进行投资获得。因此，主要分析计算两部分的内容，一是各个不同等级的投保人在年后的所可能获得期望赔偿以及整年保险公司所需的业务支出等，二是投保人数的随年份的变化关系。依据给定数据计算出相应的修理费用和赔偿费用并假设基本稳定，将医疗费的变化列为主要影响的因素，首先分析当明年各级投保人数之间的函数关系，列写表达式，从而计算得到在不考虑注销人数的情况下的费用情况，接着计算考虑注销人数的情况下的医疗费用，最后分别引用20%和40%的数据计算出二者的总费用作参考比较。

在解模型的过程中，需要注意一些参考的地方。一是利用已知数据并结合假设，我们以人均的修理费、业务支出费、死亡赔偿费为不变的量，用人均结合总数的方法得到总费用；二是本次实验在计算各个等级的投保人数的时候运用流入与流出的观点使得模型的建立快了许多；三是利用MATLAB工具直观的得到趋势图，从而更好地得到相应的拟合函数，以及运用相应的函数线性分析各个因素的敏感性分析，再次运用EXCEL表格的形式处理大量繁杂的数据保证了解模型的准确和快速性。

关键词：汽车保险；汽车销量；人均医疗费；期望值

搜索“diyifanwen.net”或“第一范文网”即可找到本站免费阅读全部范文。收藏本站方便下次阅读，第一范文网，提供最新教学研究汽车保险模型(2)全文阅读和word下载服务。