分类定价

设想向全国每位司机收取同样的车险价格。住在安静小镇的谨慎50岁司机，会替一个开快车、住在事故频发城市的17岁少年的风险买单——并很快逃向任何提供更公平交易的保险公司。粗心者与谨慎者绝不会愉快地共处于一个价格之下。分类定价（classification ratemaking）就是把风险归入相似群体的做法，使每个群体支付反映其自身预期成本的价格。

整体费率水平决定总共收多少保费，而分类定价决定如何把这个总额分摊到各客户身上。它识别费率变量（年龄、地点、车型、既往索赔、建筑结构等），衡量每个变量对预期损失的影响有多大，并给每个类别一个相对系数，相对于一个基准抬高或压低其价格。例如，若年轻司机平均成本为基准类的1.8倍，其相对系数为1.80；若某低风险地域成本为基准的0.85倍，其相对系数为0.85。某客户的价格就是把相关相对系数乘到基准费率上。

做得好，分类能让一套业务保持稳定：每个群体大致各付各的，于是低风险客户会留下，而不是补贴高风险客户后悄然离去（逆选择螺旋）。做得差——或受法律约束——价格就会变得不公或不稳。这也是现代定价变化最大之处：简单的单变量分析已让位于同时估计众多变量效应的广义线性模型；而当监管禁止某些变量（如信用、性别或邮政编码的某些用法）时，精算师必须在这些边界内进行分类，同时保持费率“不存在不公平歧视”。