非寿险精算权威、中国人民大学统计学院教授孟生旺25日表示,在交强险费率厘定过程中,有可能出现两种类型的重复性惩罚,一种是因为在风险分类和费率浮动环节使用相同的损失经验而产生,另一种是因为交通事故次数和交通违法行为次数高度相关而产生。
在保监会举办的“交强险费率浮动暂行办法(草案)”征询意见座谈会上,孟生旺指出,在费率厘定的两个环节,即对被保险车辆进行分类和费率浮动环节,都使用了被保险车辆的历史损失经验数据,这就有可能导致重复性的惩罚。
为了避免这种类型的重复性惩罚,孟生旺指出,在风险分类时被划入高风险类别的车辆,根据其交通事故或交通违法记录进行费率上浮时,浮动比例应该相对较低。
此外,孟生旺还表示,由于交通事故信息和交通违法行为信息高度相关,如果在费率浮动中同时使用这两种信息,就应该注意信息的重叠对投保人可能造成的重复性惩罚。为了避免这种重复性惩罚,需要建立精算模型对历史经验数据进行严密的分析。
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