基于MC-BN模型对车险续保的研究  

作　　者：钱智勇 董超 葛莉 

机构地区：[1]安徽财经大学统计与应用数学学院,安徽蚌埠233030

出　　处：《智库时代》2020年第13期295-296,共2页Think Tank Era

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2017A433);安徽财经大学校级教学研究项目(PX-143181579)资助。

摘　　要：本文针对未来的车险定价将逐渐转变为“从人主义”以及同价位车型车险价格完全不同的车险定价发展趋势,基于马尔科夫链贝叶斯网络预测模型计算各个客户的续保概率,再运用决策树的方法,针对不同的客户设计不同的优惠和福利方案,以提高续保概率;研究发现党政机关、事业团体用车、营业货车相比其他使用性质的车辆续保得分系数更高,车价在20-50万元,车龄为2-4年的车主续保概率更大;车险公司应该根据不同客户,作出不同的续保策略,定向寻找续保概率较大的客户。

关 键 词：马尔科夫链 贝叶斯网络 决策树 续保得分系数 

分 类 号：F842[经济管理—保险]