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| 內容簡介： |
自中国改革开放以来，保险行业无论是在保费规模上还是在保险范围上都已取得了很大的进展。作为提供损失补偿和风险控制的部门，保险行业为中国经济的发展提供了有力的保障。
但是，随着保险行业的快速发展，与保险行业相伴相生的非对称信息问题对该行业的困扰也日益加重。非对称信息问题使保险市场资源配置无法达到*，使市场效率显著下降，使社会福利蒙受了严重的损失，是保险市场失灵的罪魁祸首。
本文主要关注的是中国机动车保险市场中的非对称信息问题，具体来说，主要包括非对称信息的存在性问题和控制问题。全文分为6个章节。
第1章为绪论，包括研究意义、相关概念、研究方法、主要创新点以及论文结构。第2部分为文献综述。第3章为理论模型回顾。第4章为中国车险市场非对称信息存在性的实证检验。第5章为中国车险市场非对称信息控制研究。第6章为全文总结。
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| 關於作者： |
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屈博，九三学社社员，中国人民大学经济学博士，中国人民银行金融研究所金融学博士后，注册会计师（CPA），特许金融分析师（CFA）。现任中国互联网金融协会统计部高级主管。主要研究方向为金融经济学，信息经济学，保险经济学以及大数据和人工智能技术在金融科技领域的应用。
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| 目錄：
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1绪论111研究背景和意义112相关概念界定513研究方法和技术路线914主要创新点1215本书的主要内容和结构13
2文献综述1521引言1522风险水平与保障程度之间关系的检验模型1823关于非对称信息存在性的实证研究2124不同国家保险市场的非对称信息问题3625学习效应3826非对称信息控制4127本章小结46
3理论、模型和方法概述4831非对称信息的计量经济学模型4832风险分类理论的回顾6033本章小结69
4中国车险市场非对称信息存在性的实证检验7141理论假设7242数据描述7443理论模型8444实证分析8845本章小结103
5中国车险市场非对称信息控制研究10551分类算法10552基于全部样本的实证分析11953基于车损险数据的实证分析12454基于三责险数据的实证分析12855本章小结133
6结论和研究展望13461全书结论13462展望135
参考文献136图、表目录图1-120032012年中国民用机动车保有量3图1-220032012年中国机动车驾驶员数量3图1-3本书主体部分的技术路线11
表1-120002012年中国财产险和机动车辆保险的保费及赔付情况4表2-1各保险市场中的经典实证研究22表4-1解释变量说明75表4-22011年中国各省级行政区人均GDP77表4-3基于全部样本的因变量交叉列联表79表4-4基于车损险数据的因变量交叉列联表79表4-5基于三责险的因变量交叉列联表80表4-6基于全部样本的自变量描述性统计81表4-7基于车损险数据的自变量描述性统计82表4-8基于三责险数据的自变量描述性统计83表4-9车龄的统计描述83表4-10索赔次数的描述统计84表4-11非参数独立性检验87表4-12非参数检验的控制变量说明87表4-13基于全部样本的bivariate probit回归模型的实证结果88表4-14基于全部样本和参数模型的稳健性检验91表4-15基于所有样本和非参数模型的稳健性检验92表4-16基于车损险数据的bivariate probit回归模型的实证结果93表4-17基于车损险数据和参数模型的稳健性检验96表4-18基于车损险数据和非参数模型的稳健性检验97表4-19基于三责险数据的bivariate probit回归模型的实证结果100表4-20基于三责险数据和参数模型的稳健性检验101表4-21基于三责险和非参数模型的稳健性检验102表5-1基于全部样本风险分类后的非对称信息存在性检验结果119表5-2基于全部样本的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：w统计量120表5-3基于全部样本的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：相关系数122表5-4基于全部样本的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：非参检验123表5-5基于车损险数据的风险分类后的非对称信息存在性检验结果124表5-6基于车损险数据的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：w统计量125表5-7基于车损险数据的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：相关系数127表5-8基于车损险数据的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：非参检验128表5-9基于三责险数据的风险分类后的非对称信息存在性检验结果129表5-10基于三责险数据的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：w统计量130表5-11基于三责险数据的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：相关系数131表5-12基于三责险数据的风险分类后的非对称信息存在性的稳健性检验结果：非参检验132
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| 內容試閱：
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自改革开放以来，我国保险行业无论是在保费规模上还是在保险范围上都已经取得了长足发展。作为提供损失补偿和风险控制的部门，保险行业为中国经济的发展提供了有力的保障。但是，随着保险行业的快速发展，非对称信息问题对保险行业的困扰也日益明显。非对称信息问题使保险市场资源配置无法达到最优，使市场效率显著下降，使社会福利蒙受严重损失，是保险市场失灵的罪魁祸首。因此，对保险市场非对称信息问题的研究，具有重要的理论价值和实践意义。本书主要关注的是中国机动车保险市场中的非对称信息问题，主要包括非对称信息的存在性问题和控制问题。本书在对相关文献进行系统梳理的基础上，通过对风险水平保障程度相关模型进行实证检验，验证了中国保险市场中非对称性信息的存在性问题，之后，运用机器学习技术对非对称信息进行了控制研究。通过理论推导和实证分析，得到的主要结论如下：一、在实证检验中，应用最广泛的理论模型是风险水平保障程度相关模型。该模型关注的要点是风险水平与保障程度的条件相关性，即在控制了所有可观测到的外生变量后，风险水平和保障程度之间的相关性；在检验该模型时，风险水平一般用索赔次数或索赔金额表示，而保障程度一般用投保人对免赔条款的选择来表示；此外，在检验中必须注意模型错误和控制变量选择问题所导致的模型失效。二、如果保险市场不存在非对称信息问题，那么风险分类并不会促进经济效益的提高；对于存在非对称信息的保险市场，风险分类提供了取得较高经济效益的可能性。三、本书的研究结果表明中国的车险市场存在显著的非对称信息问题。从车险市场的实证结果来看，对于不同险种以及具有不同特征的机动车的细分市场的实证检验，表明该结论具有稳健性；从方法层面上来看，本书采用了两种参数方法和一种非参数方法，并从参数检验和非参数检验两个角度对非对称信息的存在性进行了稳健性检验，结论均支持中国车险市场存在非对称信息问题。四、本书从实证的角度证明了风险分类可以有效控制车险市场中的非对称信息问题。具体而言，首先，本书利用被广泛认可的机器学习算法来区分风险较高的投保人与风险较低的投保人；其次，本书限制风险较高的投保人可以获得的保障程度；最后，验证在风险控制前后的风险水平与保障程度之间的相关关系的变化程度。实证结果表明，有效的风险分类可以缓解车险市场中的非对称信息问题。本书的创新之处体现在以下三点：一、系统考察中国保险市场中非对称信息的存在性问题。与以往研究不同的是，本书不仅将车险市场作为一个整体进行研究，还对不同险种及具备不同特性的车辆细分市场进行稳健性检验。并且，本书选择适当的代理变量来控制风险厌恶程度这一广受理论模型关注的影响因素。二、提出一种基于风险分类理论的非对称信息控制方法。该方法通过使用高效的分类算法区分具有不同风险特性的投保人，并适当控制高风险的投保人可选择的保障程度，从而缓解了中国保险市场中非对称信息问题所造成的危害。该方法不但验证了风险分类理论的正确性，而且为控制车险市场中的非对称信息提出了一种低成本的解决方案。三、在实证方法上本书有所创新。首先，本书使用了两种参数方法和一种非参数方法全面地检验了中国机动车保险市场中非对称信息的存在性问题；其次，本书将决策树、最近邻分类法、支持向量机、提升法、装袋法以及随机森林等多种机器学习算法引入车险市场的非对称信息控制研究，以建立有较好控制效果的分类系统。实证结果表明，该分类系统能够缓解中国保险市场中的非对称信息问题。此外，该系统的理论核心为机器学习算法，该方法具有成本低、误差小等人工控制方法所不具备的优点。出于隐私保护的考虑，保险公司一般只提供较早时期的数据，但投保人特性较为稳定，因此，本书结论仍具有代表性。
作者2018年6月
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