关于汽车保险相关毕业论文【摘要】在汽车保险中“无责免赔”条款引起社会广泛关注，很多人包括某些法律界人士认为“无责免赔”属于“霸王条款”。

本文通过对“无责免赔”条款含义的阐述，进而对“无责免赔”条款是否属于“霸王条款”做出了界定，并提出了相应的解决对策。

【关键词】汽车保险无责免赔探究一、“无责免赔”的含义汽车保险中“无责免赔”条款又称“按责任理赔”条款。

保险车辆发生道路交通事故，保险公司根据驾驶人在交通事故中所负事故责任比例相应承担责任。

其中，保险车辆方无事故责任的，保险公司不承担赔偿责任。

若A车与B车相撞，经事故责任认定A负全部责任，则A所在保险公司赔偿100%，如A负主要责任保险公司赔偿70%，如A负同等责任保险公司赔偿50%，如A负次要责任保险公司赔偿30%，如A无责则保险公司不承担赔偿责任。

二、“无责免赔”是否属于“霸王条款”实际案例：洪X东先生于2021年4月19日将其所有粤ADY725号小车向太平洋保险公司投保了车辆损失险170000元，不计免赔条款等保险险种，并交纳相关保险费。

于2021年7月29日21时05分许，洪X东驾驶粤ADY725号小车在东莞市洪梅镇洪梅大道鑫鹏商场对出路段与秦文驱驾驶赣D00977号重型厢式货车发生相撞，造成两车损坏的交通事故。

交警责任认定，洪X东无责任，秦文驱负事故全部责任。

事故后由于秦文驱无能力赔偿，洪X东向保险公司了解理赔情况，保险公司以洪X东先生在事故中无责任，拒不赔偿。

上述案例保险公司把“无责免赔”作为拒绝赔偿的挡箭牌，实际上侵害了投保人以及被保险人的合法权益。

以至于法律界人士认为“无责免赔”是保险行业中的“霸王条款”应当废除。

笔者认为：“无责免赔”并非不赔，只是无责方的保险公司不赔，并不是无责方得不到赔偿，无责方可以向有责方提出索赔，如果有责方已购买三者险，那么无责方可以向有责方所在的保险的公司提出索赔，如果有责方肇事逃逸无法找到，或者经济能力无法承担，也可以向己方的保险公司提出代位求偿的申请，保险公司先行赔付己方的损失之后再向有责方代位追偿。

但是，保险公司代位求偿往往成功率很小，成本很大，导致保险公司先行赔付之后又追偿不到形成坏账，所以保险公司便以“无责免赔”为由拒绝赔偿，也拒绝行使代位追偿，这不是“无责免赔”条款的问题，而是保险公司想要逃避责任自身的问题。

相反，如果保险公司“无责也要赔付”，就使得被保险人在无责的情况下都要求保险公司来赔偿，有责方将不用赔偿，这显然就会导致道德风险，带来肆意肇事却不用赔偿等严重后果。

本案例最终通过诉讼的方式得以解决，虽然法院判决太平洋保险公司给付洪X东赔偿金，洪X东先生胜诉，保险公司败诉。

但这并不是对“无责免赔”条款的否定，而是保险公司先付赔偿洪X东先生的损失，之后可以行驶代位追偿。

所以：“无责免赔”不是“霸王条款”。

但是想要从根本上杜绝保险公司拒绝行使代位追偿权，需要从多方面努力解决。

三、解决对策一保险单增加对“无责免赔”条款的解释公众对保险基本知识的匮乏是保险经营长期存在的一个问题。

多数人并不了解保险基本原理，保险争议多是保险双方理解存在偏差，而非保险产品本身存在疏漏。

在“无责免赔”争议中，大部分投保人并不了解代位追偿条款这一保险原则，所以很少有投保人向保险公司提出代位追偿申请，也不理解无责免赔的原理以及对保险经营的重大意义。

所以，保险公司在设计产品时，应当对存在较大争议性和专业化很强的“无责免赔”条款，以附录的形式进行解释，或者规定保险工作人员在销售保险时对“无责免赔”进行解释，以及发生交通事故时指导投保人向肇事方以及其保险公司索赔等。

二完善代位追偿制度有法律专家和保险专家指出，按照我国《民法》中的“过错责任”原则，承担责任的标准是以当事人的过错程度来确定的，保险基本原理也如此。

如保险人在事故中并没有责任，不应通过自己多购买的保险来对方过错导致的责任承担损失，无责免赔有其合法性。

按照相关法律，发生交通事故，遇到不愿承担相应经济赔偿责任方车主，不管对方是否投保，无责方可从自己投保的保险公司获得保险补偿，不过需要将追偿权转给保险公司，即代位求偿。

业内人士表示，保险公司获得追偿权后，可先向无责方赔偿，然后向对方车主追偿，就是所谓的“代位追偿”。

所以保监会及保险公司应不断地完善代位追偿权的制度与标准流程，以便为事故双方理赔提供方便，从而加强代位追偿权的执行力度。

当被保险人无责时，而第三方的保险公司推脱不承担赔偿责任或第三方没有购买车险而又没有足够的经济承担能力，或第三方肇事逃逸无法找到等等这些情况发生时，己方保险公司就必须要履行代位追偿权。

三解决保险公司代位追偿权的成本问题实际操作中，如果保险公司向有责方追偿，就会增加理赔环节，使之成本加大，并不符合商业原则。

因此，目前大多数保险公司并未真正履行代位追偿权，甚至把“无责免赔”作为保险公司拒绝赔偿的护身符。

因为在汽车保险的费率厘定过程中，并没有涉及代为追偿过程可能会产生的各种成本，包括人员配置和物质成本，这些成本没有反映在保费当中。

如果保险公司主动承担代位追偿，这样将由保险公司全部承担因代位追偿行为产生的成本负担。

所以，要解决保险公司完善代位追偿，必须解决汽车保险保费中代位追偿而产生的费用，也就等于重新厘定保险费率。

四、结论“无责免赔”条款之所以引起如此巨大争议，产生负面的社会影响，归根结底是由于投保人法律意识匮乏以及保险公司服务意识薄弱导致的信息不对称引起的。

想要从根本上解决“无责免赔”的争议，必须完善代位追偿制度，以及解决代位追偿权引起的成本问题。

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文章首先通过对影响续保率因素的挖掘及进一步的筛选，最终选定了出险次数、新车购买价、销售渠道和车辆用途作为分析续保率的典型因素，并利用二项Logistic法做了回归分析，给出了回归系数和影响的重要程度评价;然后，根据线性回归与方差分析的相关理论分析讨论了单个因素对续保率的影响，对不同因素对续保率的影响程度做了比较;最后得出了合理可行的结论。

【关键词】logistic回归;续保率;车险次数;SPSS软件1.引言近几年，国内汽车销售市场异常火爆，销售量屡创新高。

自2021年7月1日，交强险实施以来，车险与广大车主间有了更加亲密的关系。

除了交强险，各个保险公司有自己的商业车险产品，种类繁多。

在我国保险业，汽车保险有着不可撼动的地位。

连续多年，汽车保险稳居国内产险业第一大险种。

可以说，对于财产保险公司来说，得车险者得天下!2.模型准备2.1 知识准备利用多元回归方法分析变量之间关系或进行预测时的一个基本要求是被解释变量应是连续定距型变量。

然而，实际应用中这种要求未必都能够得到很好的满足。

有些多元回归模型的被解释变量设为是否购买1表示购买，0表示不购买，是个纯粹的二值品质型变量，显然不满足上述要求的。

采用二项Logistic回归的一个优点便是Logistic回归在处理虚拟变量方面的优势。

通常回归分析中，作为解释变量的变量都是定距型变量，它们对被解释变量有线性解释作用。

实际应用中，被解释变量的变化不仅受到定距型变量的影响，也会为非定距的品质变量的影响。

2.2 指标体系建立根据题目中所给的数据和相应的资源查找知，影响续保率的因素可分为以下几个方面：公司服务方面，承保车辆本身，保险公司要素和大事件。

2.3 模型的建立分析之后我们选取了以下四个指标为典型指标来对续保率进行影响分析，它们为：出险次数，购买价格，销售渠道和车辆用途。

Y―续保与否取值为0：不续保或1：续保;X1―出险次数;X2―购买价格;X51―销售渠道;X31―车辆用途。

由于续保率是当年到期的客户中续保客户所占的比重，当一段时期内到期车辆数不变的情况下，如果续保的车辆数越大的话，则对应的续保率相应越高，即两者呈现出同向的变化。

故在此，我们将对续保率的分析转化为对续保与否的分析。

考虑到被解释变量为二元离散变量，并且解释变量中的x51和x31都为虚拟变量，通常的回归分析是不适用的。

在此，我们用logistic回归来分析他们与续保的关系。

本文采取了逐步筛选策略对变量进行逐步回归分析，一共分为四步。

首先在step1中，模型中包含常数项和x51，如果此时剔除x51将使―2LL减少553.122，即553.122是x51进入模型引起的，-5706.914即为零模型的对数似然比;在step2中，模型包含常数项、x51和x2，此时如果剔除x2，则―2LL减少121.101，即121.101是在step1的基础上x2所引起的，-5430.353即为step1模型的对数似然比。

其他同理。

到最后一步，如果显著性水平设定为0.1，由于各步的概率p值均小于显著性水平，因此此时模型中的解释变量全体与LogitP的线性关系显著，模型合理。

然后逐步筛选解释变量，最终得到各解释变量的回归系数检验结果。

最终的模型第四步中包含了车险次数、购买价格、销售渠道和车辆用途，各自回归系数显著性的Wald观测值所对应的概率p值都小于显著性水平，因此拒绝零假设，意味着它们与LogitP的线性关系显著，应保留在方程中。

同时，Hosmer-Lemeshow统计量的观测值为191.639，概率p值接近零，小于显著性水平，因此应该拒绝原假设，模型的拟合优度较高。

通过以上分析，模型最终给出了相应的错判矩阵。

第一个模型的总体正确率为57.1%，对续保人群预测的准确率极高，但对不续保人群预测的准确率却极低;第二个模型的总体正确率为60.9%，对续保人群预测的准确率降低了，但对不续保人群预测的准确率却提高了;第三个模型的总体正确率为59.2%，对续保人群预测的准确率继续降低，但对不续保人群预测的准确率却继续提高;第四个模型的总体正确率为59.1%，对续保人群预测的准确率达到79.9%，对不续保人群预测的准确率却达到了31.5%。

从应用角度来看，第四个模型较前三个模型的应用性略强一些。

综上分析，出险次数、新车购买价格、销售渠道和车辆用途四个影响因素在显著性水平为0.1的情况下对续保率有着显著的影响。

通过系数看出，销售渠道对续保率的影响相对较大，其次为车辆用途，影响最小的为新车购买价格。

3.续保率与个别影响因素的曲线关系以上分析了影响因素对续保率的总体影响，下面根据典型的数据分因素对续保率进行分析。