降雨指数类保险定价模型研究

与传统保险产品相比,降雨指数保险的理赔过程更简便,能增加赔付款项的给付效率,提高救灾重建工作的时效性,但该类保险产品也面临基差风险和降雨数据缺失的挑战。本文讨论了基于地方自动站的降雨指数保险产品所面临的定价挑战,并详细阐述了降雨数据缺失及数据年限短对指数风险评估的影响。针对这些问题,本文提出了基于回归模型填补数据缺失及使用马尔可夫过程仿真进行数据扩充的解决方案。通过实验,证明了该方案在评估降雨指数风险中的有效性及优越性。