气温指数保险定价中的温度预测模型评价——基于保险人及被保险人视角

合理定价气温指数保险关系着保险人及被保险人共同利益,而温度预测是气温指数保险定价的关键,现有关于温度预测模型的选择只是单纯从预测精度考虑问题,评价标准过于单一。根据气温指数保险投保人多为广大农民的现实,基于保险人及被保险人视角,构建了更加客观的评价模型,并以长江中下游中稻气温指数保险合约为例,比较了时间序列模型和回归模型,结果表明,如果单纯从模型预测精度角度来看,两种模型基本相当;但若运用所构建的评价模型来分析,用时间序列模型预测气温,进而为合约定价,可使保险公司获得更高的保费收入,对被保险人来说,虽然支付了稍高的费用,但期末获得正收益的概率却大大提高了,因此时间序列模型较优。

气温指数保险的经济学分析及产品设计方法研究——以气温指数海水养殖保险为例

本文在详细阐述气温指数保险内涵及优势的基础上,通过对应用在海水养殖产业气温指数保险进行经济学分析及结合对气温指数海水养殖保险的设计方法研究,对气温指数保险的特殊的经济属性进行了分析,并对确定赔偿指数以及厘定保险费率的方法进行了详细说明。研究结果表明,利用参数方法拟合产量的概率分布和利用Weibull分布拟合气温概率密度函数较为合适。本文根据气温指数海水养殖保险产品设计方法总结了气温指数保险存在的不足,并提出发展气温指数海水养殖保险的可行性建议。

时变O-U模型在农业气温指数保险定价中的适用性研究

农业气温指数保险定价的首要环节是提升气温预测值的精确度,本文通过在均值回复速率设定中引入时间序列模型,构建了时变O-U模型,分别拟合武汉、大连、郑州1951-2015年的日均气温变动特点,并检验了模型预测精准度。在此基础上,以武汉为例测算了一份气温指数保险合约中保险双方的收益。研究发现,时变O-U模型较好地拟合了气温数据变动趋势,提升了预测精确度;模型改进之后,使保险合约价格上升,同时也使农民收益为正的概率上升。这一方面能够使保险公司获得较高的保费收入,有利于冲减经营成本;另一方面虽然使农民支付了稍高的保费,但是最终获得收益为正的概率却提高了。