車(chē)險市場(chǎng)非對稱(chēng)信息研究簡(jiǎn)介，目錄書(shū)摘

車(chē)險研究讀物

自中國改革開(kāi)放以來(lái)，保險行業(yè)無(wú)論是在保費規模上還是在保險范圍上都已取得了很大的進(jìn)展。作為提供損失補償和風(fēng)險控制的部門(mén)，保險行業(yè)為中國經(jīng)濟的發(fā)展提供了有力的保障。

但是，隨著(zhù)保險行業(yè)的快速發(fā)展，與保險行業(yè)相伴相生的非對稱(chēng)信息問(wèn)題對該行業(yè)的困擾也日益加重。非對稱(chēng)信息問(wèn)題使保險市場(chǎng)資源配置無(wú)法達到很優(yōu)，使市場(chǎng)效率顯著(zhù)下降，使社會(huì )福利蒙受了嚴重的損失，是保險市場(chǎng)失靈的罪魁禍首。

本文主要關(guān)注的是中國機動(dòng)車(chē)保險市場(chǎng)中的非對稱(chēng)信息問(wèn)題，具體來(lái)說(shuō)，主要包括非對稱(chēng)信息的存在性問(wèn)題和控制問(wèn)題。全文分為6個(gè)章節。

第1章為緒論，包括研究意義、相關(guān)概念、研究方法、主要創(chuàng )新點(diǎn)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(chē)險市場(chǎng)非對稱(chēng)信息存在性的實(shí)證檢驗。第5章為中國車(chē)險市場(chǎng)非對稱(chēng)信息控制研究。第6章為全文總結。

屈博，九三學(xué)社社員，中國人民大學(xué)經(jīng)濟學(xué)博士，中國人民銀行金融研究所金融學(xué)博士后，注冊會(huì )計師（CPA），特許金融分析師（CFA）?，F任中國互聯(lián)網(wǎng)金融協(xié)會(huì )統計部高級主管。主要研究方向為金融經(jīng)濟學(xué)，信息經(jīng)濟學(xué)，保險經(jīng)濟學(xué)以及大數據和人工智能技術(shù)在金融科技領(lǐng)域的應用。

1緒論1

11研究背景和意義1

12相關(guān)概念界定5

13研究方法和技術(shù)路線(xiàn)9

14主要創(chuàng )新點(diǎn)12

15本書(shū)的主要內容和結構13

2文獻綜述15

21引言15

22風(fēng)險水平與保障程度之間關(guān)系的檢驗模型18

23關(guān)于非對稱(chēng)信息存在性的實(shí)證研究21

24不同國家保險市場(chǎng)的非對稱(chēng)信息問(wèn)題36

25學(xué)習效應38

26非對稱(chēng)信息控制41

27本章小結46

3理論、模型和方法概述48

31非對稱(chēng)信息的計量經(jīng)濟學(xué)模型48

32風(fēng)險分類(lèi)理論的回顧60

33本章小結69

4中國車(chē)險市場(chǎng)非對稱(chēng)信息存在性的實(shí)證檢驗71

41理論假設72

42數據描述74

43理論模型84

44實(shí)證分析88

45本章小結103

5中國車(chē)險市場(chǎng)非對稱(chēng)信息控制研究105

51分類(lèi)算法105

52基于全部樣本的實(shí)證分析119

53基于車(chē)損險數據的實(shí)證分析124

54基于三責險數據的實(shí)證分析128

55本章小結133

6結論和研究展望134

61全書(shū)結論134

62展望135

參考文獻136

圖、表目錄

圖1-12003—2012年中國民用機動(dòng)車(chē)保有量3

圖1-22003—2012年中國機動(dòng)車(chē)駕駛員數量3

圖1-3本書(shū)主體部分的技術(shù)路線(xiàn)11

表1-12000—2012年中國財產(chǎn)險和機動(dòng)車(chē)輛保險的保費及賠付情況4

表2-1各保險市場(chǎng)中的經(jīng)典實(shí)證研究22

表4-1解釋變量說(shuō)明75

表4-22011年中國各省級行政區人均GDP77

表4-3基于全部樣本的因變量交叉列聯(lián)表79

表4-4基于車(chē)損險數據的因變量交叉列聯(lián)表79

表4-5基于三責險的因變量交叉列聯(lián)表80

表4-6基于全部樣本的自變量描述性統計81

表4-7基于車(chē)損險數據的自變量描述性統計82

表4-8基于三責險數據的自變量描述性統計83

表4-9車(chē)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(shuō)明87

表4-13基于全部樣本的bivariate probit回歸模型的實(shí)證結果88

表4-14基于全部樣本和參數模型的穩健性檢驗91

表4-15基于所有樣本和非參數模型的穩健性檢驗92

表4-16基于車(chē)損險數據的bivariate probit回歸模型的實(shí)證結果93

表4-17基于車(chē)損險數據和參數模型的穩健性檢驗96

表4-18基于車(chē)損險數據和非參數模型的穩健性檢驗97

表4-19基于三責險數據的bivariate probit回歸模型的實(shí)證結果100

表4-20基于三責險數據和參數模型的穩健性檢驗101

表4-21基于三責險和非參數模型的穩健性檢驗102

表5-1基于全部樣本風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性檢驗結果119

表5-2基于全部樣本的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：w統計量120

表5-3基于全部樣本的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：相關(guān)系數122

表5-4基于全部樣本的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：非參檢驗123

表5-5基于車(chē)損險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性檢驗結果124

表5-6基于車(chē)損險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：w統計量125

表5-7基于車(chē)損險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：相關(guān)系數127

表5-8基于車(chē)損險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：非參檢驗128

表5-9基于三責險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性檢驗結果129

表5-10基于三責險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：w統計量130

表5-11基于三責險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的

穩健性檢驗結果：相關(guān)系數131

表5-12基于三責險數據的風(fēng)險分類(lèi)后的非對稱(chēng)信息存在性的