屈博，九三学社社员，中国人民大学经济学博士，中国人民银行金融研究所金融学博士后，注册会计师(CPA)，特许金融分析师(CFA)。现任中国互联网金融协会统计部高级主管。主要研究方向为金融经济学、信息经济学、保险经济学、大数据和人工智能技术在金融科技领域的应用

1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 相关概念界定
1.3 研究方法和技术路线
1.4 主要创新点
1.5 本书的主要内容和结构
2 文献综述
2.1 引言
2.2 风险水平与保障程度之间关系的检验模型
2.3 关于非对称信息存在性的实证研究
2.4 不同国家保险市场的非对称信息问题
2.5 学习效应
2.6 非对称信息控制
2.7 本章小结
3 理论、模型和方法概述
3.1 非对称信息的计量经济学模型
3.2 风险分类理论的回顾
3.3 本章小结
4 中国车险市场非对称信息存在性的实证检验
4.1 理论假设
4.2 数据描述
4.3 理论模型
4.4 实证分析
4.5 本章小结
5 中国车险市场非对称信息控制研究
5.1 分类算法
5.2 基于全部样本的实证分析
5.3 基于车损险数据的实证分析
5.4 基于三责险数据的实证分析
5.5 本章小结
6 结论和研究展望
6.1 全书结论
6.2 展望
参考文献

屈博著的《车险市场非对称信息研究》主要关注的是中国机动车保险市场中的非对称信息问题，主要包括非对称信息的存在性问题和控制问题。本书在对相关文献进行系统梳理的基础上，通过对风险水平一保障程度相关模型进行实证检验，验证了中国保险市场中非对称性信息的存在性问题，之后，运用机器学习技术对非对称信息进行了控制研究。通过理论推导和实证分析，得到的主要结论如下：
一、在实证检验中，应用最广泛的理论模型是风险水平一保障程度相关模型。该模型关注的要点是风险水平与保障程度的条件相关性，即在控制了
二、如果保险市场不存在非对称信息问题，那么风险分类并不会促进经济效益的提高；对于存在非对称信息的保险市场，风险分类提供了取得较高经济效益的可能性。
三、本书的研究结果表明中国的车险市场存在显著的非对称信息问题。
四、本书从实证的角度证明了风险分类可以有效控制车险市场中的非对称信息问题。