非寿险精算权威、中国人民大学统计学院教授孟生旺２５日表示，在交强险费率厘定过程中，有可能出现两种类型的重复性惩罚，一种是因为在风险分类和费率浮动环节使用相同的损失经验而产生，另一种是因为交通事故次数和交通违法行为次数高度相关而产生。

    在保监会举办的“交强险费率浮动暂行办法（草案）”征询意见座谈会上，孟生旺指出，在费率厘定的两个环节，即对被保险车辆进行分类和费率浮动环节，都使用了被保险车辆的历史损失经验数据，这就有可能导致重复性的惩罚。

    为了避免这种类型的重复性惩罚，孟生旺指出，在风险分类时被划入高风险类别的车辆，根据其交通事故或交通违法记录进行费率上浮时，浮动比例应该相对较低。

    此外，孟生旺还表示，由于交通事故信息和交通违法行为信息高度相关，如果在费率浮动中同时使用这两种信息，就应该注意信息的重叠对投保人可能造成的重复性惩罚。为了避免这种重复性惩罚，需要建立精算模型对历史经验数据进行严密的分析。