车联网GLM：广义线性模型在车险定价中的应用与参数估计

本篇报告主要探讨了广义线性模型在车联网数据驱动的商业车险定价中的应用。广义线性模型（GLM）作为统计分析的重要工具，自20世纪70年代发展以来，其理论基础已经十分成熟。在中国，随着保险业的改革，如商业车险定价机制的市场化，GLM被赋予了更大的应用空间，因为它能够提供完整的统计分析框架，帮助保险公司更准确地区分风险并制定合理的保费。 章节2中，作者详细介绍了车联网数据的需求，包括基于里程、驾驶行为、共享用车和智能驾驶安全的车险产品。数据来源多样，涵盖了卫星定位、CAN线数据、惯性传感器等多种维度，且对原始数据进行了预处理，包括行程划分、有效性校验和格式转换，确保数据质量。 在驾驶行为特征部分，通过车联网数据汇总，计算出里程、时长、速度、时间节假日和路线熟悉度等相关因子，这些因素在后续的车险数据分析中起到关键作用。 章节5深入到建模和参数估计，首先对里程、时长、速度和路线熟悉度等因素进行单项分析，强调传统保险因子的影响。然后，重点介绍了广义线性模型的运用，GLM不仅能够处理连续和分类变量，而且允许误差分布不均匀，对于商业车险这种具有复杂风险结构的情况尤其适用。模型结果展示出这些因素对保费预测的重要性。 模型性能评估是报告的另一个核心环节，通过对模型的精确度、稳定性等指标进行评价，确保模型的有效性和可靠性。通过这样的分析，报告旨在揭示驾驶行为因子在决定车险风险上的解释力度，为保险公司制定个性化和精细化的保险定价策略提供科学依据。 总结来说，本报告深入探讨了如何利用广义线性模型来整合车联网数据，以提升车险定价的精准性和公平性，反映了当前保险行业向数据驱动和风险管理转变的趋势。