南北地震带地震指数保险设计研究

地震指数保险是应对地震灾害损失的一种重要手段。然而,由于地震灾害低频率和强随机的特性,地震指数保险的赔付设计往往会面临基于单一地区样本量不足,基于全国范围又难以兼顾地区差异的难题,容易造成较高的基差风险。该文从地震活动的空间特征着手,以南北地震带作为研究对象。在此基础上,引入分数泊松过程刻画地震发生频率,以克服传统假设难以捕捉地震活动周期性特征的问题。同时,使用GAMLSS模型刻画地震灾害损失的连续性特征,结合机器学习中的进化树算法离散化指数保险赔付结构,进一步提高预测模型的准确性与稳健性。实证结果验证了新型设计对于降低指数保险基差风险的优势,并为指数保险实际应用提供理论依据与优化方案。