保险，众所周知，是被保险人将自己的风险转嫁给保险人的方式，保险会潜在地影响被保险人的行为，此时，容易产生两种特殊的投机行为，第一，逆向选择理论告诉我们高风险被保险人会比低风险被保险人更热衷于投保。第二，道德风险理论告诉我们，投保人参保面越广(投保险种越多)，他防范和阻止风险的意识越薄弱。 我国自1980年恢复国内保险业务以来，机动车辆保险走过了二十多年的风雨历程，和世界上其他成熟的保险市场相比还处于初步发展阶段。国内学术界对车险市场微观层面的研究才刚刚起步，对于在非对称信息前提下利用保险公司的实际数据从整体角度做全面实证研究更是几乎一片空白。鉴于机动车辆保险市场对整个财产险市场的重要影响，在国内尽快开展这一领域的研究就显得尤为迫切。 本文从结构上可以分为三部分，共由七章组成： 第一部分即本文的第一、二章。主要介绍了本文的研究背景、对象、方法、论文结构和相关的理论基础。为读者进一步理解本文后续内容作出了实际知识和理论知识的必要铺垫，有助于读者从总体上把握本文的研究内容。 第二部分是本文的核心部分，包括第三、四、五、六章，分别从非对称车险市场保险双方的行为、车险产品的合理定价、基于赔付额的车险市场风险因素的分析及核保体系的构建等四个不同角度研究了我国机动车辆保险市场的总体微观特征。 第三部分是对全文的总结和建议，即本文的第七章。这一章在对全文研究成果全面总结和概括的基础上，对保险公司和投保者分别提出了相应的政策建议。同时，客观地指出了本文在研究上存在的不足和未来研究的方向。 通过计量模型对微观数据的定量实证研究，本文得到以下四点主要结论： (1)在非对称信息存在的前提下，车险市场上被保险人不同状态下不同的投保行为对应着不同程度的赔偿风险。总体来说，一个选择偏低赔偿限额和较单一的投保险种的被保险人意味着他更倾向于是一个低风险者。不过非对称信息的存在会随着时间的改变而改变，即会随着保险双方对信息持有程度的改变而改变。对于保单持有人而言，随着他对保险市场上相关信息的熟悉，特别是在他加入某一保险公司投保之前，如果他有着越丰富的保险及驾驶经验，他越有可能做出不利于保险人的契约选择，这时，“投保范围一风险事故”之间的相关性越强。而同样对于保险公司而言，随着他对被保险人的熟悉时间越长，他从被保险人身上获得的信息就越多，这时“投保范围一风险事故”之间的相关性就越弱，直至消失。 (2)含有回归自变量的负二项模型比泊松模型更接近车险市场真实的损失分布。不同的统计检验均拒绝了泊松模型。准极大似然法(QMLE)提供了与负二项分布模型MLE方法类似的结论。 (3)我国大部分关于机动车辆保险市场的计量实证分析都是基于OLS回归模型展开的，和OLS方法相比较，我们本文所用的分位点回归(QR)模型提供了有区别分位点上不同的回归值。分位点回归模型不仅能够描述某个密度函数的中部特征，也可描述不同条件分位点的尾部行为特征。此外，考虑到保险赔付数据的删失性，本文还更进一步的运用受限因变量的分位点回归分析方法(CQR)进行深入探讨，尽管实证的结果表明由于受到数据质量的影响，含有较苛严算法的CQR方法并不理想，但通过两种方法不同角度的比较在一定程度上也带给我们十分有意义的启示。如果保险人更关注的是那些异常的巨额赔付，那么QR模型将是最好的选择，因为QR模型的估计结果的走势和对因变量的影响程度是非常接近CQR模型的，最重要的是它的估计结果通过现行统计软件可以非常容易的获得，缺点是OR模型会低估回归变量的系数。所以说，如果我们要通过赔付额来厘算合理保费的话则需要借助CQR模型，它能带给我们更一致的估计结果。 (4)通过Logit模型来进行核保系统的构建，实证结果表明核保系统评估绩效无论是样本内或样本外均可达95％以上，根据此模型，对核保变量赋于不同权重，建构核保评分表，对于保险公司的核保实务操作是很有实践意义的。 本文的研究与国内现有的相关研究相比，具有更大的样本数据，我们采用的是国内某大型保险公司2002至2007共5年的机动车辆投保者的保险交易记录：并对投保者从不同角度进行了充分分类，分别研究他们的风险特征并比较他们的异同。确定了机动车辆保险业务实证分析的(基于保险人角度)四大商业主题一客户投保行为分析、保险产品的合理定价、理赔因素分析、核保体系构建。针对不同的商业主题，进行了不同的模型设计，并进行了验证和评价。本文对于我国机动车辆保险市场微观角度研究的主要贡献体现在以下几个方面： (1)国内关于非对称车险市场的研究有两个特点：其一是这些研究所使用的理论方法大多是委托代理理论；其二是这些研究大都是关于合约设计方面的，而定量方面的实证研究鲜见报道，特别是本文拟对车险市场的逆向选择和道德风险行为展开的微观层面的实证研究，更是几乎空白。本文的研究弥补了国内这方面研究的不足，同时拓展了Chiappori and Salanie(1997，2000)模型的应用，考虑我国车险市场的实际情况，对原模型中相关变量进行符合国情的调整，并且获得了相当有益和建设性的结论。 (2)本文通过数量经济学的方法将前人考虑的先验风险等级分类和后验风险的调整融入到一个一致的模型当中。为了充分考虑尽可能多的个体信息，首先通过含有回归自变量的泊松和负二项分布模型估计出我国车险市场的损失分布。然后构建一个融合先验和后验信息一体的奖惩系统(BMS：bonus-malussystem)，产生一个以时间为轴的费率表，该表既考虑了历史索赔记录又包含了回归因子中的相关显著变量。 (3)由于车险赔付数据损失分布呈典型的右长尾(heavily right-skewed)特点，因此只分析均值的行为(例如OLS方法)是不能很好的描述车险市场上的损失分布特征的。本文首次尝试运用分位点回归方法对保险事故的发生进行了估计。考虑到保险公司的理赔金额资料往往是受限的，并且包含许多分类变量，这时只采用分位点方法进行分析会忽略理赔金额资料的受限制性质，可能无法对理赔金额提供准确的分析。所以我们又拓展考虑了用受限分位点回归(Censored Quantile Regression)方法对保险事故赔付的分析。并对以上两种方法做了一定的比较和分析。和以往该领域学者的相关研究相比较，我们强调了车险赔付中极大奇异值的影响，并对引发巨额事故的投保车辆进行了相应特征分析。 (4)近几年，虽然车险核保日益得到重视，但由于理论研究与实践探索都相对滞后，经营理念尚未转变等原因，导致核保水平仍不高，有待进一步加强。核保贯穿从受理投保到保单终止的车险业务流程的始终，是业务流程的核心，是经营管理的重点，必须在制度、技术、手段、管理、人员配置等方面给予充分的重视，重新审视并全面构建车险核保体系。本文正是基于这样的原因，通过实证数据，运用数量经济学的方法提出了建立核保体系的新构想。尽管非常不成熟，但对于国内尚未涉足的这一领域仍具一定的参考价值。