优秀研究课题目录（共5个，分述如下：）
新型农村合作医疗与小额商业医疗保险的合理配置研究
摘 要
进入21世纪，农村合作医疗迎来了新的发展阶段，2002年10月《中共中央、国务院关于进一步加强农村卫生工作的决定》明确指出：要“逐步建立以大病统筹为主的新型农村合作医疗制度”。其目标是：“减轻农民因病带来的经济负担，提高农民健康水平。” 但是现行的新型农村合作医疗制度的实施依然沿用“粗估”和“经验”方法，弊端日渐暴露，医疗基金使用效率低下，收支严重失衡，医疗费用风险不能得到有效的监控等，进行这方面的研究具有非常重要的理论意义和应用价值。
该课题重点研究了两方面的内容：一是新型农村合作医疗费用补偿方案调查研究；一是农民对小额商业医疗保险的需求意愿和影响因素以及合理配置小额商业医疗保险的研究。
为了解新农合的现状及费用补偿方案存在的问题，我们收集了福建省四个地区的新农合费用记录原始数据，发现收支失衡现象普遍存在，严重阻碍着新农合健康持续发展。事实上，新农合是以收定支的，导致收支失衡的主要原因就是高估或低估了来年的患者的住院费用，可见探究患者的住院费用的分布规律，准确预测来年的住院费用是解决收支失衡问题的关键。新农合的政策是以大病补偿为主，大额的住院费用会占较大比例，因此患者的住院费用分布的尾部拟合是极为重要的。而现行的做法常常忽视患者的住院费用分布的尾部或在分布出现双峰甚至多峰的情形下，仍盲目使用单峰参数分布模型进行预测，从而导致预测无效，引发收支失衡。参合患者的住院费用分布由于受很多因素的影响，尤其是补偿方案的影响，有时会是双峰甚至多峰的。本文验证采用核密度估计方法来描述新农合住院费用分布是一个很好的选择。遇到多峰分布，单峰参数分布模型是不可能刻画出其双峰或多峰特点的；遇到分布是单峰的情形，核密度估计方法比参数分布模型的优势在分布的尾部更加凸显，限于篇幅，我们重点比较核密度估计方法和常见的单峰参数分布模型在分布尾部的拟合效果。利用所获得的分布模型我们进一步构建了动态调整补偿方案的新方法，为动态监管新农合住院费用补偿提供普遍适用的科学依据。
其次从对新农合补偿费用分析可见新农合对住院农民的医疗补偿力度是十分有限的，直接影响着缓解“农民因病致贫、因病返贫”这一目标的实现，因此真正解决农民看不起病的问题还需要借助医疗保险的力量，所以大力开发小额商业医疗保险是极其必要的，而且随着新农合的推广，农民感受到新农合带来的好处，这极大地提高了农民的投保意识，所以开发小额商业医疗保险市场前景广阔。
为了解农民购买小额商业医疗保险的意愿、影响意愿的因素以及愿意购买小额商业医疗保险群体特征，我们做了如下工作：
1. 在福建的四个地区进行了问卷调查，地区1的有效问卷1027份，地区2的有效问卷975份，地区3的有效问卷1070份，地区4的有效问卷1012份。对各地区调查问卷的信息进行了比较和统计分析，结果表明性别对农民购买小额商业医疗保险意愿的影响不大；有购买过保险经历的农民对小额商业医疗保险的认可度高，建议在推广小额商业医疗保险时应对这一群体给以特别的关注；对新农合满意程度高的农民对购买小额商业医疗保险积极性也高；45岁以前的人更愿意购买小额商业医疗保险；已婚农民有更高的购买积极性；受教育程度越高，购买小额商业医疗保险意愿越大，因此有理由相信，推广小额商业医疗保险应从受教育程度高的农民入手效果更为显著；在各种职业中，农业劳动者有更高参保积极性；家庭收入是参保意愿重要影响因素。
2. 利用Logistic回归模型探索了影响农民购买小额商业医疗保险的意愿的因素。除了模型的误设问题以外，因变量和自变量的观测的数据结构也可能导致Logistic回归在系数估计上发生问题，这并不是设置模型的问题或模型正确与否的问题，而是某种数据结构对参数估计产生的影响。常见数据结构问题有过离散、空单元、完全分离、多重共线性、特异值以及特殊影响案例等。因此，在构建Logistic回归模型之前首先要对4个地区收集的样本数据分别进行过离散、空单元、完全分离、多重共线性、特异值以及特殊影响案例等诊断。之后建立Logistic回归模型，估计参数，为了保证模型的有效性还对模型进行了拟合优度、Logistic回归模型的预测准确性及模型 统计三方面的评价， 最后利用所获得的模型，预测各类型农民购买小额商业医疗保险意愿概率， 从而获得愿意购买小额商业医疗保险的群体特征，合理配置小额商业医疗保险，为保险公司开发市场提供了方向。
3. 从调查的结果可知，回答不清楚的受访者占有不小的比例，但这部分信息在上述研究中没有得到有效的利用，即使使用多项Logistic回归模型，也不能解决不清楚的受访者中有多少人是倾向愿意购买小额商业医疗保险的。为此我们利用模糊数学的方法对回答不清楚的受访者中进行了进一步地挖掘。由于在第一次问卷调查中低估了回答不清楚的受访者的比例，在问卷中没有设置模糊问题，所以再次设计模糊调查问卷进行抽样，这次发放问卷3000份，有效问卷2917份。利用该方法不仅能获得愿意购买小额医疗保险的群体特征，而且对回答不清楚的受访者还可以进一步挖掘愿意购买小额商业医疗保险的群体特征。这里重点讨论利用模糊数学的方法对回答不清楚的受访者中进一步地挖掘意愿有效信息。
首先，在有效的2917样本中，从性别、年龄、婚姻状况、文化程度、家庭人口数、职业、收入、对新农合的态度、是否购买过保险、健康状况、是否愿意购买小额商业医疗保险以及愿意支付的额度等方面进行了统计描述。
其次，确定意愿隶属度。将每个受访者的意愿打分进行标准化，就获得了每个受访者分别着重考虑六个重要影响因的条件下的意愿隶属度。如果综合考虑六个重要影响因素对受访者意愿的影响，就要考虑这六个重要影响因素针对每一个受访者来说的权重。为此我们在调查问卷中特设了问题，为确定六个重要影响因素权重提过了第一手资料。
再次，利用层次分析法确定影响因素的权重及修正意愿隶属度。
有研究表明，意向模糊的受访者的决策倾向可以最大隶属度为决策依据。所以经最大隶属度判定，发现对意愿回答不清楚的645受访者中有262人经加权修正后变为倾向愿意购买小额商业医疗保险，对该群体特征我们进行了统计描述，可以认为年龄段为25岁到44岁之间的，已婚的，选择新农合保障力度尚不足的，自己健康状况一般或较好的人群作为主要的潜在挖掘对象，设计的保费尽量控制在100元以内，我们的研究成果对保险公司设计小额商业医疗保险产品、了解愿意购买小额商业医疗保险群体特征均有重要的参考价值。
车险管理制度改革研究
摘 要
车险业务是我国产险市场的第一大险种，作为市场经济条件下风险管理的基本手段，充分发挥了在道路交通安全管理和经济保障等方面的职能作用。但车险市场也长期存在恶性竞争、不规范经营、侵害保险消费者权益等诸多问题，影响了行业可持续发展。尽管监管机构在不断加大治理力度，但实践证明，零敲碎打式的整顿和规范难以有效解决市场突出问题。因此，系统地研究车险管理制度改革，并以此促进车险市场健康有序发展，无疑更具有现实和实践意义。本课题的研究思路是：首先，认识车险市场存在什么问题，特别是在现有的管理制度体系下，有哪些问题是制度因素造成的，从而准确定位研究重点方向。其次，充分的借鉴吸收历史和国外车险市场改革发展的经验和教训。车险管理制度改革不仅是理论探讨，更重要的是一个实践问题，必须通过实际的经营数据来验证观点和判断。最后，确定改革的目标和方向，以及我们希望市场主体应该采取的竞争策略和市场行动，进而提出能够引导车险改革发展方向的具体制度措施建议。
本课题的内容主要由五部分组成：
第一部分是前言。这一部分对课题研究的目的和意义做了初步阐述，并确定了车险管理制度的定义是以车险条款费率监管制度为核心的，包括了由监管机构或行业协会等社团组织制定的，对车险市场主体行为能够起到限制、规范和引导作用的各类制度总和，从而理清了课题研究的边界和重点方向。
第二部分是对我国车险市场基本情况的分析。这一部分对10年来我国车险市场承保业务、经营绩效和市场集中度做了总结分析，有利于更好地理解我国车险市场发展现状和改革必要性。我们还着重从市场行为监管、偿付能力监管、公司治理和内控监管、以及行业社团组织的自律管理四个角度，回顾了车险管理制度建设情况，特别考察了2003年开始的车险条款费率市场化改革历程并总结了其成败。
第三部分是对我国车险市场存在问题和原因的分析。这一部分重点对2006年至今我国实施车险行业基本条款费率以来，从车险市场的保险公司、消费者和监管者三个参与者的角度，分析了市场存在的一系列问题。例如从保险公司角度来看，财务业务数据不真实、非理性竞争和垄断力量强大是车险市场主要问题；车险费率公平性不足、车险产品不符合市场实际需求、车险理赔难则是从消费者角度看待的市场主要问题；就监管者而言，我们将车险市场放在保险监管目标体系内加以评估，可以看到当前市场稳定性较强而公平性、透明性和市场效率都有所不足，迫切需要推动车险管理制度改革。分析原因，监管机构对商业车险条款费率的管制是上述问题的重要原因，同时车险管理制度安排缺乏有效的实施能力、信息披露不充分、市场主体不成熟、保险公司在机动车保险产业链中力量薄弱等因素共同影响了车险市场问题的产生。这也是我们希望通过车险管理制度改革而予以解决的关键方面。
第四部分是对日、韩和台湾地区车险改革历程的回顾借鉴。从国际机动车险市场发展来看，与我国社会人文环境相近的日本、韩国和我国台湾地区同样经历了车险条款费率市场化的改革历程，其经验和不足更值得我们借鉴警示。
第五部分是进一步推进我国车险管理制度改革的思考。在上述对我国车险市场基本情况回顾、问题和原因分析以及借鉴国外车险市场改革历程的基础上，对于如何推进我国车险管理制度改革提出了具体改革目标、改革原则和框架性改革路径。我们强调了车险有管理的市场化改革这一总体目标，必须坚定不移地推进市场化改革，必须坚定不移地通过管理制度的设计和完善来把控改革的进程和方向，以实现有管理的市场化改革。在改革路径部分，我们基于政府治理工具框架，确定了车险管理制度改革主要内容包括策略性地加强车险市场管制、进一步加大信息披露力度和切实发挥行业组织的作用三个方面。其中策略性地加强车险市场管制是推动有管理市场化改革的核心，我们提出了车险条款费率市场化改革四步走的战略，并要求系统、同步地推进偿付能力、市场行为和公司治理等监管步骤措施，以配合改革进程。
本课题的创新之处包括以下几个方面：
第一，选题契合保险监管实践。一直以来，车险条款费率市场化问题是理论界的研究热点问题，但，绝大多数的研究仅是就市场化而市场化，缺乏对车险监管全局性的考虑。本课题从深入挖掘当前我国车险市场存在的问题和原因入手，辅以翔实的数据分析和实证案例，立足于监管者角度，从更加宏观、全局的角度探讨了我国车险管理制度改革，提出了综合运用行政、市场等手段，通过制度规范、引导实现车险有管理的市场化改革。这既是一大研究创新突破，也与当前社会各界对车险改革的呼声相应和，具有现实意义。
第二，系统梳理回顾了十年来我国车险市场发展历程。从保险公司经营的承保、费用、赔付、利润和市场结构等多个维度详尽分析了我国车险市场十年来发展基本情况，数据资料真实、翔实、完整。根据数据分析提出了我国车险市场业务增长较快但各地市场分化、经营效益有待改善和市场集中度居高不下等基本特征，为立足市场实际推动车险管理制度改革提供了充足的实证依据。
第三，创造性地对车险市场问题实现了定量分析。我们对车险市场问题作了详尽分析，特别是其中的数据不真实问题，尽管理论和实践都认识到车险市场这一问题的严重性，但始终缺乏对整体情况的定量分析。我们基于北京车险市场“见费出单”“商业车险费率浮动”等历次创新工作取得的成效，定量分析了北京车险市场数据不真实问题的变化情况，发现北京车险市场真实的销售成本支出要高于报表手续费比例4-10个百分点，并且证明了单项监管制度的实施只是使数据不真实问题的表现形式（如虚假批退、虚挂应收等）不断发生转移且更加隐蔽，必须整体推进制度改革才有望彻底解决数据不真实问题。
第四，在车险市场改革的方向方面，尽管理论界对管制和放松有相当多争议，但我们认为车险市场化改革应该是监管者相机抉择的结果，保险市场发展状况是监管决策的基本依据。因此，解决当前市场存在的诸多问题是改革的原动力。但是车险改革并非等同于完全的市场化或自由化，必须要在转变政府职能、强化保险监管的前提下，把政府的作用和市场机制有效结合起来，在车险市场实施有管理的市场化改革，通过以条款费率市场化为核心的一系列管理制度改革，规范和引导市场主体行为，进而促进车险市场健康发展。这一改革意见对于监管机构来说，具有较强的实际指导意义和应用价值。
第五，在车险管理制度改革措施方面，我们分别确定了改革目标和原则，并且立足于监管者角度、发挥改革主导作用的立场上，借助政府治理工具的分析框架并结合保险监管权责，从管制工具、信息工具和市场工具三个维度详尽分析了车险管理制度改革的具体路径，具有相当的可行性和可操作性。
企业年金市场保险机构竞争互动研究
摘要
保险公司是我国企业年金发展的重要推动力量，无论业务规模还是所获企业年金基金管理资格，在企业年金市场上都占据重要地位。本项目考察保险公司在企业年金市场上的竞争行为，试图为监管部门和保险公司提供决策依据。
在我国的企业年金制度框架下，保险公司首先开展进入竞争，即为获得企业年金基金管理资格而竞争。保险公司常用的一种策略就是召开各类企业年金业务相关的会议，受邀参会人员来自有关政府部门、监管机构、行业协会和研究机构，会议召开的信息以及会议上的各种发言讲话通过相关媒体进行传播。通过会议，保险公司可以了解政府、客户、同行的信息，自身的意愿、实力也得以展示，会议经媒体报道后反复转载引用，起到了很好的营销作用。召开会议的策略与企业年金基金管理资格认定结果之间有显著的关联。
获得资格后，保险公司必须与竞争对手进行合作，选择适当的运营模式，才能为客户提供完整的企业年金基金管理服务。保险公司和其他企业年金基金管理机构的合作模式多种多样，在我国的企业年金制度框架下，包括“4+0”、“3+1”、“2+2”、“2+1+N”、“4×1”等多种模式。其中，最受保险公司欢迎的是“3+1”和“2+2”模式。“3+1”模式由一家保险公司（集团）提供投资管理、受托和账户管理服务，另一家商业银行提供托管服务。“2+2”模式由保险公司提供受托和投资管理服务，商业银行提供托管和账户管理服务。
保险公司之间竞争激烈，竞争互动效应显著。本项目主要在中国养老金网、各养老保险公司官方网站上检索了自2006年1月到2010年4月期间与企业年金竞争有关的行为信息，共计331条。该阶段保险公司的竞争行为可以划分为十类，按照实施数量递减趋势依次为：“抢夺新客户”、“战略合作”、“设立分支”、“系统升级”、“领导行为”、“会议推广”、“行业影响”、“承接老客户”、“资产重组”、“人力资源”等。
研究结果表明，各类行为在时间上的分布并不均匀，但呈现一定规律：其一，“抢夺新客户”一直是保险公司竞争的重点；其二，“战略合作”、“系统升级”和“会议推广”行为呈现递增趋势；其三，“设立分支”、“领导行为”逐渐减少。
保险公司竞争的积极活跃程度基本一致，相关性非常显著。保险公司每两个行为之间的时间差最小为0天，最多为41天，平均为4.2天，标准差为5.7天，竞争比较激烈。各类竞争行为的相关性也比较显著。“抢夺新客户”与“行业影响”（R=0.9817）、资产重组” （R=0.8909），“战略合作”与“领导行为”（R=0.7413），“人力资源”与“系统升级”（R=0.6523，）、“会议推广”（R=0.6607），“资产重组”与“行业影响”之间（R=0.8670）都存在显著正相关关系。
基于神经网络的保险欺诈识别研究
摘 要
本课题研究对象是“保险欺诈的识别”，也即如何采用定量化工具识别保险经营中的欺诈索赔。近年来对保险欺诈的理论研究近些年逐渐成为研究热点，但是研究视角较为单一，大多数保险欺诈研究集中于欺诈成因与欺诈对策的探讨，鲜见保险欺诈识别的实证研究，以欺诈识别为研究对象在整个保险欺诈研究链上具有一定新颖性。
保险欺诈识别是介于欺诈成因与反欺诈对策的重要中间环节，设计具体可识别的技术工具，方可找到反欺诈的策略，本课题研究对象的设定是对既往欺诈成因研究的逻辑推进，也是为欺诈对策研究提供定量工具，在整个保险欺诈研究的循环链上具有承前启后的作用。
具体来说，可将研究目标分解为以下两个更为细致的阶段性目标：
1、神经网络欺诈识别在我国的有效性验证。自20世纪末以来，人工智能技术飞速发展，相关研究成果，尤其是电子识别技术被快速引入金融相关研究中，产生一系列使用神经网络进行信用卡欺诈识别、医疗资源滥用识别、健康保险欺诈识别等经典文献；我国有采用神经网络进行证券风险识别、贷款风险识别的文献，但未有采用神经网络进行保险欺诈识别的相关研究。
2、提供一个将统计识别技术与神经网络技术相融合的路径。从经济学信息成本的视角来看，保险欺诈识别要遵循的原则就是“以较低的成本获取较高的欺诈识别正确率”。低成本的意思是，获取信息是有成本的，保险公司为判定疑似欺诈案需要收集信息，付出成本，如何在纷繁复杂的信息中精炼出可快速判定欺诈的指标呢？提供有效性指标是统计回归的特长，而采用灵活性的欺诈判定技术是神经网络的特长，本课题研究正是试图融合二者特长：先以统计回归判定欺诈识别的有效性指标；而后将该指标带入神经网络计算案件欺诈概率。
（一）研究样本的数据来源及其说明
1、本课题研究样本数据来自平安保险公司华东车险中心2007年的机动车保险索赔，共计60组车险索赔案件，分布于浙江、江苏和上海，每一组索赔案件均有18项索赔指标，但是经过初步相关性检验，剔除8项指标，余下10项指标为： Index1 驾驶员的驾龄； Index2 已有索赔次数； Index3 出险时车的使用年限； Index4 出险时间：分为白天或夜晚，白天赋值0，夜晚赋值1； Index5 出险地点：分为市区和郊区，市区赋值0，郊区赋值1； Index6 有无交警事故认定书：有，则赋值0；无，则赋值1； Index7 被保险人与司机关系：同一人为0，不同一人为1； Index8 维修厂类别：4S店赋值0，非4S店赋值1； Index9 车主或者代理人索赔：车主索赔赋值0，代理人索赔赋值1； Index10 保险查勘人员是否到达第一现场：到达赋值0，没有到达赋值1。
2、关于数据的说明
（1）数据收集时间：采用2007年而非2010年最新数据是因为数据收集时间限制。我国保险索赔指标未实现完全电子化，样本数据收集需要查阅大量纸质卷宗，需耗时数月，难以进行新数据收集。
（2）数据时效性问题：本文旨在验证神经网络的有效性，神经网络要求的是截面数据，而非时间序列数据，所以使用2007年数据对课题结论并无大影响。
（二）研究工具及模型设定
1、研究工具：本课题研究采用Matlab软件自带的BP神经网络命令编写M文件来实现。
2、神经网络设定：将每组案例的10项索赔指标全部输入，此时BP神经网络的输入层有10个节点，对应10个解释变量，输出层只有一个节点，对应“保险欺诈”（用1表示）或“诚实索赔”（用0表示）；由于隐含层节点数会影响收敛速度，采用经验函数确定隐含层有11个节点。所有样本均采用归一化处理，使样本数据位于（0，1）之间，对于样本数据差别较大的情况，例如，驾驶员的驾龄等，可先将此类数据取自然对数，而后进行归一化。将学习速率设定为0.01；训练时间设定为1000。
3、神经网络设定
（1）为便于比较神经网络在保险欺诈识别中的稳定性，本课题研究结果分别列示神经网络较优欺诈识别率和较差的欺诈识别率。
（2）为尝试统计回归和神经网络的融合是否能更有效预测欺诈，将神经网络分为原始指标欺诈识别和统计回归精炼指标的欺诈识别，并将两份结果进行了比对。
（三）实证结果及对策建议
1、神经网络保险欺诈识别的实证结果
（1）10个初始解释变量的BP神经网络欺诈识别结果。将10项原始指标，不经过统计有效性检验，全部输入BP神经网络。根据本研究模型可大致计算以10个初始解释变量为训练样本构建的BP神经网络对车险欺诈预测正确率为73%。与美国相关结论进行比对：美国机动车保险欺诈识别研究中正确率最高可达90%，最低为75%。本研究预测结果与美国相关预测存在一定差距，主要源于以下两方面原因：第一，我国目前财产保险实践中，保险公司处理索赔时要求被保险人提交的资料只有10～18项指标，并且鉴于指标间的相关性，有8项指标信息重复或无效，与美国保险实践中提供的25～36项指标有很大差距；指标不全必然影响训练样本获取信息的充分性，进而影响神经网络预测结果；第二，本研究所用样本数不多，这会减弱神经网络训练的稳定性。
（2）以回归指标为精炼解释变量的BP神经网络欺诈识别结果。采用Logit二元选择模型构建的我国机动车保险欺诈识别指标体系，即以下5个显著性指标：“维修厂类型”，“出险时车的使用年限”，“有无交警事故认定书”，“索赔人为车主或者代理人”，“出险时间在白天或者夜晚”。将这5个显著指标作为输入BP神经网络的解释变量；输出层只有一个节点，对应着1表示保险欺诈，0表示诚实索赔。结合较优预测结果和较差预测结果，计算得到精炼识别指标训练的神经网络平均车险欺诈识别正确率为85%，这比简单采用初始指标训练的神经网络获得的73%的识别正确率要高一些。可见，融合统计数据精炼基础上的神经网络识别技术优于单一使用神经网络进行的欺诈识别。
2、保险欺诈识别结论与优化对策
（1）BP神经网络是保险欺诈识别的有效方法。本课题通过BP神经网络获得车险欺诈识别正确率在73%～85%之间。90年代末，美国和加拿大就已总结36项车险欺诈识别指标，目前美国NICB仍每年更新这些指标，以警示各保险公司理赔人员如何快速定位关键信息掌握欺诈状况。我国财产保险公司在处理索赔时要求被保险人提交的资料不完整，完善索赔指标体系是提高神经网络对保险欺诈识别效果的前提条件。
（2）统计回归与神经网络在保险欺诈识别指导思想上具有互补性。以Logit离散模型为代表的统计回归方法，往往给出的是一组欺诈识别的指标及对应权重，可以给保险理赔处理人员指出面对索赔案例时，应关注的有效信息。但是，统计回归方法一般不给出具体某个案例是疑似欺诈的概率值。神经网络基于非线性函数关系，欺诈预测结果的使用者往往只能获得一个预测值，无从知晓这个结果是基于什么索赔指标及权重做出的判断。二者在保险欺诈识别上不同的指导思想如能得以融合，既可获得影响欺诈的主要指标，也可获得每个索赔案例的疑似欺诈概率。
（3）统计回归与神经网络在保险欺诈识别流程中具有相互纠错性。神经网络的运算过程具有“黑盒子”特性，同时还面临信息“过度拟合（Over Fitting）”的质疑，在保险欺诈识别中，过度拟合的一个诱因就是噪音信息会因为多次反复学习而进入识别系统。此时，预先通过统计回归分析，将部分噪音信息作为无效指标剔除，可以缓解过度拟合。反之，Logit离散模型在保险欺诈识别过程中，不能对异常值进行标注，只能提炼所有保险索赔案例内在规律性的特征信息。忽视异常值是Logit回归的重要缺陷，而神经网络可以对此进行纠正。
车险配件和工时数据基准研究
课题背景、必要性以及研究过程
依靠中国经济的快速发展，汽车已经成为人民生活和经济活动的主要交通工具，中国汽车工业协会发布的数据表明，2010年我国汽车产销分别达到1826.47万辆和1806.19万辆，同比分别增长32.44%和32.37%，稳居全球产销第一，并且汽车产业在未来20年内也将是我国经济发展的主要支柱产业。随着汽车市场的扩大，汽车保有量也在迅速提高，2010年末全国民用汽车保有量达到9086万辆（包括三轮汽车和低速货车1284万辆），比上年末增长19.3%，其中私人汽车保有量6539万辆，增长25.3%。民用轿车保有量4029万辆，增长28.4%，其中私人轿车3443万辆，增长32.2%。
随着汽车保有量的快速增长，交通事故也日趋频繁，造成大量的人员伤亡和财产损失，据公安部交管局统计数据，2010年各类交通事故造成67759人死亡、275125人受伤，万车死亡人数仍据世界前列，大量的交通事故也带来了汽车自身的损坏，据不完全统计结果，中国每年事故汽车修理量达到汽车维修总量的40%左右。
汽车市场的迅速扩大带来了汽车保险的迅速增长，保监会统计表明，2010年，全国财产险业共实现原保费收入4026.9亿元（指财产险公司经营的所有险种，下同），迈上了4000亿元的台阶，同比增长34.5%。据此估计，全行业车辆保险接案数量应在3000万件以上，事故车辆的定损及维修方案的确定已经成为财产险保险公司的主要服务内容。
在保险公司定损过程中，其定损金额主要由配件价格和工时费用组成，其占比见表-1。
事故汽车的修复与普通事故车辆维修相比具有较强的特殊性，其部件的损坏机理、修复方案、作业项目、配件需求、工艺流程及竣工检验等方面与普通故障车辆存在较大差异，而汽车制造企业及维修技术部门普遍注重故障车辆修复，加之中国保险公司对事故车辆维修技术研究投入的不足，使得事故车辆维修方面标准不统一，造成事故车辆维修的修换标准及修复费用方面产生大量的纠纷，“理赔难、理赔慢、只收保费不赔钱”，已经成为公众对保险公司的主流评价，对保险公司的服务及商誉产生不利影响。
北京精友时代信息技术发展有限公司在接到中国保险学会下发的课题任务后，迅速成立了课题研究工作组和专家组，制定了工作计划，确定了课题研究范围、研究内容、技术路线以及相应的工作原则，并查阅国内外大量的相关资料和技术文件。
2009年8月和2010年11月，按照工作计划组织开展了实地调研。先后对日本自研株式会社（JKC）、韩国保险开发院（KART）、日本东京海上日动火灾保险株式会社、东京海上日动火灾保险株式会社、韩国三星保险公司进行了实地参观及技术交流、座谈，充分了解了国外事故车辆定损研究的情况。
2010年3月至6月间，课题工作组和专家组的成员在国内先后走访了上海大众汽车有限公司、上海通用汽车有限公司、东风标致汽车有限公司、东风本田汽车有限公司、一汽轿车有限公司、美国PPG公司，并与北京、浙江等地维修管理部门及中国人民财产保险股份有限公司、中国太平洋财产保险股份有限公司、中国平安财产保险股份有限公司等保险公司进行了一系列的调查和交流活动，对国内现有汽车维修情况进行了详细的调查研究。
2010年6月，北京精友时代信息技术发展有限公司在北京建立了中保研汽车技术研究院（以下简称中保研），中保研拥有独立的维修试验车间和专用测量维修、记录设备，并购置了宝马、本田、奇瑞等专用试验车辆，本次研究工作均在此开展。
2010年7月-2011年2月期间，中保研进行了实际的车辆工时方法确认，并对实际车辆进行了全车拆建测量，并与美国PPG公司、福耀玻璃有限公司等开展了一系列的实际工时测定工作。