使用ベース保険における事故リスクの潜在クラス分析:北京からの証拠【JST・京大機械翻訳】

Jin Wen; Deng Yinglu; Jiang Hai; Xie Qianyan; Shen Wei; Han Weijian

文献

J-GLOBAL ID：201802257273808336 整理番号：18A0793488

使用ベース保険における事故リスクの潜在クラス分析:北京からの証拠【JST・京大機械翻訳】

Latent class analysis of accident risks in usage-based insurance: Evidence from Beijing

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資料名：
巻： 115 ページ： 79-88 発行年： 2018年
JST資料番号： D0828A ISSN： 0001-4575 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

自動車保険は急速に大きいデータ産業になり,保険のビジネスを潜在的に変化させるために使用されている保険(UBI)がある。自動車の無線装置から伝送されるテレマティクスデータは,個人レベルの走行と運転特性を得るために,UBIで広く使われている。ほとんどの既存の研究は自動車保険価格決定にテレマティクスデータを導入しているが,遠隔地関連特性は生データから直接得られる。本研究では,彼らの運転経路による運転者の親密性を定量化し,テレマティクスデータを用いて運転者の事故リスクを定量化するモデルを開発することを提案した。さらに,文献では研究されていないテレマティクスデータに基づいて,旅行と運転スタイルにおける不均一性を研究する潜在的クラスモデルを構築した。主な結果を含む。(1)モデル適合への改善は,テレマティクス関連特性を加えることによって統計的に有意である。(2)彼らの運転トリップによる運転者の親密性は,高リスク運転者を同定するために重要であり,運転者の親密性と事故リスクの間の関係は非線形である。(3)運転者を2つのクラスに分類することができる。第1クラスは,事故を報告する運転者の0.54%を有する低リスククラスであり,第2クラスは,事故を報告している運転者の20.66%を有する高リスククラスである。(4)低リスククラスに対して,報告事故の高い確率を持つ運転者は,旅行者関連特性によって同定でき,一方,高リスククラスに対しては,それらは,運転行動関連特性によって識別できる。運転者の親密性は,両クラスに対する事故の報告の確率に影響を与える。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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自動車事故,交通安全

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