在汽车保险定价中，准确评估风险并合理定价至关重要。传统的定价模型往往难以处理保险索赔数据中常见的零膨胀和过度离散问题。两类零膨胀负二项回归模型（Zero-InflatedNegativeBinomialRegression,ZINB）为解决这些问题提供了有效的工具。该模型结合了零膨胀模型和负二项回归的优点，能够同时处理数据中过多的零值以及过度离散现象。通过将投保人分为“从不索赔”和“可能索赔”两类，ZINB模型能够更精确地估计索赔频率和损失程度，从而提高保险定价的准确性和公平性。这一方法在汽车保险领域的应用，不仅有助于保险公司优化风险管理，还能为客户提供更合理的保费方案。