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  • 車險市場非對稱信息研究
    該商品所屬分類:經濟 -> 保險
    【市場價】
    188-273
    【優惠價】
    118-171
    【作者】 屈博 
    【所屬類別】 圖書  經濟  保險 
    【出版社】中國財富出版社 
    【ISBN】9787504767431
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:純質紙
    包裝:平裝-膠訂

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787504767431
    作者:屈博

    出版社:中國財富出版社
    出版時間:2018年07月 

        
        
    "

    編輯推薦
    車險研究讀物
     
    內容簡介
    自中國改革開放以來,保險行業無論是在保費規模上還是在保險範圍上都已取得了很大的進展。作為提供損失補償和風險控制的部門,保險行業為中國經濟的發展提供了有力的保障。
    但是,隨著保險行業的快速發展,與保險行業相伴相生的非對稱信息問題對該行業的困擾也日益加重。非對稱信息問題使保險市場資源配置無法達到*,使市場效率顯著下降,使社會福利蒙受了嚴重的損失,是保險市場失靈的罪魁禍首。
    本文主要關注的是中國機動車保險市場中的非對稱信息問題,具體來說,主要包括非對稱信息的存在性問題和控制問題。全文分為6個章節。
    第1章為緒論,包括研究意義、相關概念、研究方法、主要創新點以及論文結構。第2部分為文獻綜述。第3章為理論模型回顧。第4章為中國車險市場非對稱信息存在性的實證檢驗。第5章為中國車險市場非對稱信息控制研究。第6章為全文總結。
    作者簡介
    屈博,九三學社社員,中國人民大學經濟學博士,中國人民銀行金融研究所金融學博士後,注冊會計師(CPA),特許金融分析師(CFA)。現任中國互聯網金融協會統計部高級主管。主要研究方向為金融經濟學,信息經濟學,保險經濟學以及大數據和人工智能技術在金融科技領域的應用。
    目錄
    1緒論111研究背景和意義112相關概念界定513研究方法和技術路線914主要創新點1215本書的主要內容和結構13
    2文獻綜述1521引言1522風險水平與保障程度之間關繫的檢驗模型1823關於非對稱信息存在性的實證研究2124不同國家保險市場的非對稱信息問題3625學習效應3826非對稱信息控制4127本章小結46
    3理論、模型和方法概述4831非對稱信息的計量經濟學模型4832風險分類理論的回顧6033本章小結69
    4中國車險市場非對稱信息存在性的實證檢驗7141理論假設7242數據描述7443理論模型8444實證分析8845本章小結103
    5中國車險市場非對稱信息控制研究10551分類算法10552基於全部樣本的實證分析11953基於車損險數據的實證分析12454基於三責險數據的實證分析12855本章小結133
    6結論和研究展望13461全書結論13462展望135
    參考文獻136圖、表目錄圖1-12003—2012年中國民用機動車保有量3圖1-22003—2012年中國機動車駕駛員數量3圖1-3本書主體部分的技術路線11
    1緒論111研究背景和意義112相關概念界定513研究方法和技術路線914主要創新點1215本書的主要內容和結構13
    2文獻綜述1521引言1522風險水平與保障程度之間關繫的檢驗模型1823關於非對稱信息存在性的實證研究2124不同國家保險市場的非對稱信息問題3625學習效應3826非對稱信息控制4127本章小結46
    3理論、模型和方法概述4831非對稱信息的計量經濟學模型4832風險分類理論的回顧6033本章小結69
    4中國車險市場非對稱信息存在性的實證檢驗7141理論假設7242數據描述7443理論模型8444實證分析8845本章小結103
    5中國車險市場非對稱信息控制研究10551分類算法10552基於全部樣本的實證分析11953基於車損險數據的實證分析12454基於三責險數據的實證分析12855本章小結133
    6結論和研究展望13461全書結論13462展望135
    參考文獻136圖、表目錄圖1-12003—2012年中國民用機動車保有量3圖1-22003—2012年中國機動車駕駛員數量3圖1-3本書主體部分的技術路線11
    表1-12000—2012年中國財產險和機動車輛保險的保費及賠付情況4表2-1各保險市場中的經典實證研究22表4-1解釋變量說明75表4-22011年中國各省級行政區人均GDP77表4-3基於全部樣本的因變量交叉列聯表79表4-4基於車損險數據的因變量交叉列聯表79表4-5基於三責險的因變量交叉列聯表80表4-6基於全部樣本的自變量描述性統計81表4-7基於車損險數據的自變量描述性統計82表4-8基於三責險數據的自變量描述性統計83表4-9車齡的統計描述83表4-10索賠次數的描述統計84表4-11非參數獨立性檢驗87表4-12非參數檢驗的控制變量說明87表4-13基於全部樣本的bivariate probit回歸模型的實證結果88表4-14基於全部樣本和參數模型的穩健性檢驗91表4-15基於所有樣本和非參數模型的穩健性檢驗92表4-16基於車損險數據的bivariate probit回歸模型的實證結果93表4-17基於車損險數據和參數模型的穩健性檢驗96表4-18基於車損險數據和非參數模型的穩健性檢驗97表4-19基於三責險數據的bivariate probit回歸模型的實證結果100表4-20基於三責險數據和參數模型的穩健性檢驗101表4-21基於三責險和非參數模型的穩健性檢驗102表5-1基於全部樣本風險分類後的非對稱信息存在性檢驗結果119表5-2基於全部樣本的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:w統計量120表5-3基於全部樣本的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:相關繫數122表5-4基於全部樣本的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:非參檢驗123表5-5基於車損險數據的風險分類後的非對稱信息存在性檢驗結果124表5-6基於車損險數據的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:w統計量125表5-7基於車損險數據的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:相關繫數127表5-8基於車損險數據的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:非參檢驗128表5-9基於三責險數據的風險分類後的非對稱信息存在性檢驗結果129表5-10基於三責險數據的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:w統計量130表5-11基於三責險數據的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:相關繫數131表5-12基於三責險數據的風險分類後的非對稱信息存在性的穩健性檢驗結果:非參檢驗132
    前言
    自改革開放以來,我國保險行業無論是在保費規模上還是在保險範圍上都已經取得了長足發展。作為提供損失補償和風險控制的部門,保險行業為中國經濟的發展提供了有力的保障。但是,隨著保險行業的快速發展,非對稱信息問題對保險行業的困擾也日益明顯。非對稱信息問題使保險市場資源配置無法達到,使市場效率顯著下降,使社會福利蒙受嚴重損失,是保險市場失靈的“罪魁禍首”。因此,對保險市場非對稱信息問題的研究,具有重要的理論價值和實踐意義。本書主要關注的是中國機動車保險市場中的非對稱信息問題,主要包括非對稱信息的存在性問題和控制問題。本書在對相關文獻進行繫統梳理的基礎上,通過對風險水平—保障程度相關模型進行實證檢驗,驗證了中國保險市場中非對稱性信息的存在性問題,之後,運用機器學習技術對非對稱信息進行了控制研究。通過理論推導和實證分析,得到的主要結論如下:一、在實證檢驗中,應用廣泛的理論模型是風險水平—保障程度相關模型。該模型關注的要點是風險水平與保障程度的條件相關性,即在控制了所有可觀測到的外生變量後,風險水平和保障程度之間的相關性;在檢驗該模型時,風險水平一般用索賠次數或索賠金額表示,而保障程度一般用投保人對免賠條款的選擇來表示;此外,在檢驗中必須注意模型錯誤和控制變量選擇問題所導致的模型失效。二、如果保險市場不存在非對稱信息問題,那麼風險分類並不會促進經濟效益的提高;對於存在非對稱信息的保險市場,風險分類提供了取得較高經濟效益的可能性。三、本書的研究結果表明中國的車險市場存在顯著的非對稱信息問題。從車險市場的實證結果來看,對於不同險種以及具有不同特征的機動車的細分市場的實證檢驗,表明該結論具有穩健性;從方法層面上來看,本書采用了兩種參數方法和一種非參數方法,並從參數檢驗和非參數檢驗兩個角度對非對稱信息的存在性進行了穩健性檢驗,結論均支持中國車險市場存在非對稱信息問題。四、本書從實證的角度證明了風險分類可以有效控制車險市場中的非對稱信息問題。具體而言,首先,本書利用被廣泛認可的機器學習算法來區分風險較高的投保人與風險較低的投保人;其次,本書限制風險較高的投保人可以獲得的保障程度;後,驗證在風險控制前後的風險水平與保障程度之間的相關關繫的變化程度。實證結果表明,有效的風險分類可以緩解車險市場中的非對稱信息問題。本書的創新之處體現在以下三點:一、繫統考察中國保險市場中非對稱信息的存在性問題。與以往研究不同的是,本書不僅將車險市場作為一個整體進行研究,還對不同險種及具備不同特性的車輛細分市場進行穩健性檢驗。並且,本書選擇適當的代理變量來控制風險厭惡程度這一廣受理論模型關注的影響因素。二、提出一種基於風險分類理論的非對稱信息控制方法。該方法通過使用高效的分類算法區分具有不同風險特性的投保人,並適當控制高風險的投保人可選擇的保障程度,從而緩解了中國保險市場中非對稱信息問題所造成的危害。該方法不但驗證了風險分類理論的正確性,而且為控制車險市場中的非對稱信息提出了一種低成本的解決方案。三、在實證方法上本書有所創新。首先,本書使用了兩種參數方法和一種非參數方法全面地檢驗了中國機動車保險市場中非對稱信息的存在性問題;其次,本書將決策樹、近鄰分類法、支持向量機、提升法、裝袋法以及隨機森林等多種機器學習算法引入車險市場的非對稱信息控制研究,以建立有較好控制效果的分類繫統。實證結果表明,該分類繫統能夠緩解中國保險市場中的非對稱信息問題。此外,該繫統的理論核心為機器學習算法,該方法具有成本低、誤差小等人工控制方法所不具備的優點。出於隱私保護的考慮,保險公司一般隻提供較早時期的數據,但投保人特性較為穩定,因此,本書結論仍具有代表性。
    自改革開放以來,我國保險行業無論是在保費規模上還是在保險範圍上都已經取得了長足發展。作為提供損失補償和風險控制的部門,保險行業為中國經濟的發展提供了有力的保障。但是,隨著保險行業的快速發展,非對稱信息問題對保險行業的困擾也日益明顯。非對稱信息問題使保險市場資源配置無法達到,使市場效率顯著下降,使社會福利蒙受嚴重損失,是保險市場失靈的“罪魁禍首”。因此,對保險市場非對稱信息問題的研究,具有重要的理論價值和實踐意義。本書主要關注的是中國機動車保險市場中的非對稱信息問題,主要包括非對稱信息的存在性問題和控制問題。本書在對相關文獻進行繫統梳理的基礎上,通過對風險水平—保障程度相關模型進行實證檢驗,驗證了中國保險市場中非對稱性信息的存在性問題,之後,運用機器學習技術對非對稱信息進行了控制研究。通過理論推導和實證分析,得到的主要結論如下:一、在實證檢驗中,應用廣泛的理論模型是風險水平—保障程度相關模型。該模型關注的要點是風險水平與保障程度的條件相關性,即在控制了所有可觀測到的外生變量後,風險水平和保障程度之間的相關性;在檢驗該模型時,風險水平一般用索賠次數或索賠金額表示,而保障程度一般用投保人對免賠條款的選擇來表示;此外,在檢驗中必須注意模型錯誤和控制變量選擇問題所導致的模型失效。二、如果保險市場不存在非對稱信息問題,那麼風險分類並不會促進經濟效益的提高;對於存在非對稱信息的保險市場,風險分類提供了取得較高經濟效益的可能性。三、本書的研究結果表明中國的車險市場存在顯著的非對稱信息問題。從車險市場的實證結果來看,對於不同險種以及具有不同特征的機動車的細分市場的實證檢驗,表明該結論具有穩健性;從方法層面上來看,本書采用了兩種參數方法和一種非參數方法,並從參數檢驗和非參數檢驗兩個角度對非對稱信息的存在性進行了穩健性檢驗,結論均支持中國車險市場存在非對稱信息問題。四、本書從實證的角度證明了風險分類可以有效控制車險市場中的非對稱信息問題。具體而言,首先,本書利用被廣泛認可的機器學習算法來區分風險較高的投保人與風險較低的投保人;其次,本書限制風險較高的投保人可以獲得的保障程度;後,驗證在風險控制前後的風險水平與保障程度之間的相關關繫的變化程度。實證結果表明,有效的風險分類可以緩解車險市場中的非對稱信息問題。本書的創新之處體現在以下三點:一、繫統考察中國保險市場中非對稱信息的存在性問題。與以往研究不同的是,本書不僅將車險市場作為一個整體進行研究,還對不同險種及具備不同特性的車輛細分市場進行穩健性檢驗。並且,本書選擇適當的代理變量來控制風險厭惡程度這一廣受理論模型關注的影響因素。二、提出一種基於風險分類理論的非對稱信息控制方法。該方法通過使用高效的分類算法區分具有不同風險特性的投保人,並適當控制高風險的投保人可選擇的保障程度,從而緩解了中國保險市場中非對稱信息問題所造成的危害。該方法不但驗證了風險分類理論的正確性,而且為控制車險市場中的非對稱信息提出了一種低成本的解決方案。三、在實證方法上本書有所創新。首先,本書使用了兩種參數方法和一種非參數方法全面地檢驗了中國機動車保險市場中非對稱信息的存在性問題;其次,本書將決策樹、近鄰分類法、支持向量機、提升法、裝袋法以及隨機森林等多種機器學習算法引入車險市場的非對稱信息控制研究,以建立有較好控制效果的分類繫統。實證結果表明,該分類繫統能夠緩解中國保險市場中的非對稱信息問題。此外,該繫統的理論核心為機器學習算法,該方法具有成本低、誤差小等人工控制方法所不具備的優點。出於隱私保護的考慮,保險公司一般隻提供較早時期的數據,但投保人特性較為穩定,因此,本書結論仍具有代表性。
    作者2018年6月
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    保險市場中的非對稱信息(Asymmetric Information)問題,是指這樣一種現像:每一個被保險人的風險的類別(如損失的可能性、損失大小的概率分布等)不同,並且保險人對具體某一被保險人的風險類別的了解程度低於相應的被保險人,即投保人相對於承保人而言存在私人信息或稱為超信息。因此,承保人隻能對所有無法區分風險類別的被保險人收取相同的保費,這就導致了低風險投保人的期望效用低於他不參加保險時的期望效用,高風險投保人的期望效用高於他不參加保險時的期望效用。終的結果是低風險投保人的比例下降,高風險投保人的比例上升,保險人的經營風險上升。保險市場中信息不對稱的原因如下:盡管保險合同要求投保人遵循誠信原則,但若被保險人為理性人,那麼他就會以獲取效用為目標。其結果是被保險人隱瞞自己真實的風險狀況,使保險人相信自己是低風險的被保險人,從而達到減少保費支付、提高期望效用的目的。非對稱信息問題主要發生在保險市場。Jorgen W Weibull 在給Joseph Stiglitz頒發諾貝爾獎時指出:作為非對稱信息的主要來源的逆向選擇主要發生在保險市場,而保險公司為了應對這種風險,通常提供多種類型的合約,即具有較高免賠額和較低保費的合約以及具有較低免賠額和較高保費的合約。相應地,被保險人會根據自己不同的風險類別,選擇適合自己的合約。對非對稱信息的研究,主要來源於對保險市場的探索和總結。Cohen和Siegelman(2009)指出,作為非對稱信息的核心的“逆向選擇”,這一概念起源於對保險市場的研究,並且非對稱信息的核心理論體繫的構建主要基於多位學者(Arrow(1963),Pauly(1974),Rothschild & Stiglitz(1976))對保險市場的研究。非對稱信息問題的存在,會對保險市場產生嚴重影響。Akerlof(1970)指出:如果所有的保險人對投保人的風險隻擁有不完全信息,那麼保險市場將難以生存,即使勉強維持,也不可能有效率。其原因如下:一是在存在非對稱信息的保險市場中,均衡可能不存在。Rothschild和Stiglitz(1976) 指出,如果保險市場存在均衡,那麼一定為分離均衡(Separating Equilibrium),即高風險的投保者和低風險的投保者分別購買保險人為其量身定制的保險合同,並實現各自市場的均衡。但是,保險市場也可能根本不存在均衡,當市場中高風險的投保者的比例較小時,混同合同對保險人更加有利,此時不存在分離合同,因而無法實現分離均衡。二是非對稱信息使保險市場的福利下降。Rothschild和Stiglitz(1976) 指出,如果保險市場中存在分離均衡,那麼高風險的投保人將獲得足額保險,而低風險的投保人隻能獲得部分保險,因而非對稱信息使低風險的投保人的福利下降了。三是非對稱信息將優質的投保人驅逐出保險市場。Rothschild和Stiglitz(1976) 指出,因為保險人缺乏足夠的信息,無法區分投保人的風險類別,所以保險人隻能對所有的投保人收取相同的保費,這就導致低風險投保人的期望效用下降,而高風險投保人的期望效用上升,終低風險的投保人被高風險的投保人驅逐出市場的結果。相對於整個保險市場,我們主要關注機動車保險市場,其原因如下:車險市場發展迅速,並已經成為財產保險領域主要的市場之一。自改革開放以來,隨著中國經濟的迅猛發展,中國的汽車產業取得了舉世矚目的巨大成就。如圖1-1所示,2003—2012年短短的10年間,中國的民用機動車保有量從238293萬輛迅速增長到1093309萬輛。同時,掌握機動車駕駛技術的人也越來越多。如圖1-2所示,機動車駕駛員的數量也有了顯著提高:2003—2012年10年間中國的機動車駕駛員的數量就從1061104萬人激增到2525083萬人。
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