随着汽车在国民生活中扮演的角色越来越重要,与汽车相关的产业链也蓬勃的发展,作为汽车的前端市场,汽车金融在国内也逐渐被大众所接受。在国外,自汽车金融诞生以来,就不断有研究证明了汽车金融对汽车销售产生的推动作用。反观国内,由于国民传统观念的影响和信用环境尚不完善,汽车金融在国内的出现到发展至今,可以说是一场汽车金融经营机构与贷款诈骗团体的战争,监管部门也为此颁布了相关法律法规,在完善我国信用环境的同时,逐渐将汽车金融拉回正轨。本文通过保险公司过去一年的经营数据,在银行信用评分模型的基础上,引入保险公司的车辆信息数据,运用logistic回归模型,实证研究各变量对实际客户出险的影响做实证分析,根据模型运算结果,结合银行信贷风险管理的经验,对模型因子进行理论论证,检验数据背后的逻辑关系,最后提出适用于保险公司的关于风险管理的对策和建议。本文的研究共分为五章:第一章结合相关的研究背景提出本文的研究思路和整体框架;第二章对个人贷款保证保险在国内的现状和存在的问题做了分析;第三章论述了银行信用评分模型并分析引入车辆信息建立保险模型的可行性;第四章以某保险公司过去一年的实际经营数据为基础,通过logistic回归模型,对个人汽车贷款保证保险的风险因素做实证分析;第五章根据理论和实证分析提炼研究结论,并提出相应的政策建议。理论研究部分,笔者提炼了个人汽车贷款保证保险在实际操作过程中所呈现出的问题,并且通过对银行信用评分模型的分析,得出客户信息和贷款信息与客户出险之间的关系,另外笔者还通过对车辆的保值率与等额本息贷款余额之间的对比,得出车辆残值覆盖贷款余额的时间关系,同时论述了车辆保值率对贷款安全性的影响,从而论证将车辆信息引入到信用评分模型的可行性。实证研究部分,本文用保险公司自2018年1月-2019年9月间实际发生的业务数据,共计9533个样本,筛选出有效样本4715个,从原始数据中47个维度中甄选出分别代表客户信息、贷款信息和车辆信息的16个自变量,以是否出现理赔作为因变量,运用logistic回归模型对数据进行整合试算,最终得出较为完整的保险模型,逐个分析模型运算结果与信用专家经验之间的逻辑关系,从结果呈现中提炼业务流程中的风险点。基于以上的研究方法,站在保险公司发展的角度,从数据采集的完善、承保规则的标准化制定、催收追偿的合法合规建设、保险公司内部产品风险分散化建议以及建立金融机构间的风险共担机制上提出了若干建议,以提高保险公司的风险管理能力,保证个人汽车贷款保证保险稳定、健康发展。