我国农作物保险费率精算最优方法的实证检验——来自阿克苏市棉花保险的证据

保险费率是保险合同中的核心条款,准确厘定农作物的保险费率是现代农业保险持续、健康发展的基本条件。目前,研究者多采用参数法或非参数法来厘定农作物保险的费率,但国内外研究文献对小样本数据研究应采用参数法还是非参数法存在争议。同时由于历史的原因,国内各地区对农作物生产情况的记录资料匮乏。基于此,通过采用新疆阿克苏市1949—2010年棉花生产的数据来验证参数法和非参数法处理小样本数据的优劣。分析表明,小样本条件下参数法厘定的费率更可靠。

巨灾保险费率精算模型及其应用研究

由于巨灾风险及其保险具有特殊性,风险可保性"经典定义"和大数法则不适用于巨灾保险及其费率精算。基于巨灾保险概念,在对巨灾事件离散模型、经济损失模型和保险损失模型研究的基础上建立了巨灾保险费率精算模型。以福建巨灾保险区划内住宅所面临的巨灾台风为例,利用实证数据资料对该模型及其矩阵化的应用方法进行了验证,结果表明该巨灾保险费率精算模型通用性强,易操作,结果较为可靠。

阿克苏特色林果业保险发展现状、对策及展望

通过对阿克苏地区特色林果业发展状况及政策性保险实施效果的调研发现:特色林果业在促进该地区经济增长、农业产业结构调整、生态农业建设及农民增收方面效果显著。同时,调研分析进一步发现自2010年该地区开展特色林果业政策性保险试点工作以来,果农的生产风险得到了有效分散,但目前全区统一9%的保险费率,会产生林果生产风险与保险费率的错配问题,削弱保险的保障功能,降低政策性保险的效率。最后,对阿克苏特色林果业的未来发展方向进行展望。

基于Markov模型的长期护理保险定价

如何发展长期护理保险以应对我国失能老年人的长期护理难题是我国亟待解决的重要问题。本文建立了包含5个状态的健康状态界定体系,并利用CHARLS调查数据,在健康状态符合时间齐性Markov过程的假设下,通过建立有序logit健康状态转移模型,对我国老年人的健康状态转移概率矩阵进行了测算。结果显示,年龄、性别、是否与配偶同居、初始健康状态等因素显著影响老年人的健康状态转移情况。在此基础上,本文利用Markov模型对长期护理保险的趸交精算费率进行了分类计算。测算得到的转移概率矩阵和长期护理保险精算费率能够为我国发展长期护理保险提供现实参考。