基于产量统计模型的农作物保险定价研究进展

近年来中国农业保险得到了快速发展,农作物保险费率定价问题受到高度重视。产量统计模型是农作物保险精算中较为成熟、应用广泛的一种模型,适用于中国开展的农作物保险实践。论文在广泛综述国内外研究进展的基础上,探讨了产量统计模型中存在的主要问题,并就该模型未来发展的趋势进行了讨论。研究表明:(1)产量统计模型中的趋势处理和分布拟合环节是模型不确定性的两个主要来源。针对农作物单产趋势的研究,应该进一步开发可灵活表达趋势变化规律的模型,并注重趋势检测结果的验证。对于概率密度分布模型的选择必须遵循作物和风险的区域特征。(2)产量统计模型尚不能有效解决空间相关风险累加的问题。引入空间要素,形成产量的综合时空统计模型是经典产量统计模型的重要发展方向,可有效解决农作物保险精算中的相关空间问题。在上述问题中对传统产量统计模型进行改进,从而形成可计算、高精度和更稳健的产量统计模型,并在农作物保险定价中开展实践,将有助于中国农业保险向着科学化、专业化和精细化的方向发展。

基于分层贝叶斯模型的农作物区域产量保险费率厘定研究

为探讨农作物区域产量保险费率厘定问题,文章利用湖北荆州市1991～2007年县级水稻单产数据,通过建立分层贝叶斯模型,并运用WinBUGS软件进行Gibbs抽样,得出荆州各县市历年水稻单产拟合数据、2008年预测值及其20000个马尔可夫蒙特卡罗(MCMC)模拟值,然后据此厘定各县市水稻区域产量保险费率。结果表明,模型预测能力良好,费率厘定结果有参考价值。

非参数核密度法厘定玉米区域产量保险费率研究——以河北安国市为例

本研究以非参数核密度法为核心,构建了农作物GRP保险费率厘定的方法体系,以此对河北省安国市1980—2004年的玉米产量风险损失进行估算和纯保险费率进行厘定,得出在80%的保障水平下,纯保险费率为3.4%;在70%的保障水平下,纯保险费率为2.9%。这一结果比较接近该区域传统的风险评估方法所得结果。该方法的运用旨在为区域农业保险费率的厘定提供了一种新的可供选择的方法途径。

随机利率下产量保险定价

通过假设利率的随机过程遵循Heath-Jarrow-Morton(1992)模型,以及利率波动结构和价格波动结构仅为时间的函数,扩展了Kunt K.Aaese(2004)产量保险模型,并借助多元正态分布函数得到其显示表达式.

基于非参数核密度法的农作物区域产量保险费率厘定研究

利用湖北省82个县(市、区)1991～2007年县级中稻单产数据,逐县选择相应的ARIMA(p,d,q)模型拟合其中稻历年单产,并计算出单产减产率,然后在此基础上运用非参数核密度估计法算出各县中稻产量保险纯费率,最后考虑到农作物产量损失的空间相依性,根据各县所面临的系统风险状况对纯费率进行调整,得到更为合理的纯费率。

关于农作物区域产量保险费率厘定的综述

近年来中国农业保险得到了快速发展,农作物保险费率厘定问题受到高度重视。论文主要探讨了国内外关于农作物去与产量保险的相关研究成果。研究表明:(1)农作物去与产量的趋势处理和分布拟合环节是模型不确定性的两个主要来源。方法的选择有主观性,对结果的影响较大,应寻找方法适用的客观标准;(2)产量统计模型尚不能有效解决风险的空间关联性。引入空间要素,形成产量的综合时空统计模型是经典产量统计模型的重要发展方向,可有效解决农作物保险精算中的相关空间问题。在上述问题中对传统产量统计模型进行改进,从而形成可计算、高精度和更稳健的产量统计模型,并在农作物保险定价中开展实践,将有助于中国农业保险向着科学化、专业化和精细化的方向发展。

农业保险、粮食产量与灾害适应

农业保险保障水平的不断提高对维护粮食安全具有重要作用。本文在分析农业保险对粮食产量的理论影响基础上,构建了“适应性预期-局部调整”模型并利用省级面板数据和系统GMM估计方法进行实证分析。结果表明:农业保险对粮食单产和总产均具有显著正向影响,但主要通过影响粮食单产影响粮食总产出,对播种面积的影响不显著。其中,农业保险对灾害风险较高的非粮食主产省的粮食产量影响显著,对粮食主产省的粮食产量影响不显著,灾害风险对农业保险的产量影响具有正向调节作用。粮食产量的灾害适应能力整体较弱,且在考虑预期灾害条件下更弱,其中粮食单产的灾害适应能力小于粮食总产且有减弱趋势。研究结论对于评估农业保险的正外部性和粮食产量的灾害适应能力具有现实意义。

基于高斯马尔科夫随机场的区域产量保险定价

文章基于农作物产量具有较强的时空分布特征,在产量分布的参数中引入时空固定效应和空间随机效应构建嵌入式时空模型。趋势拟合和分布拟合同时进行,避免了传统两步法中建模误差的叠加;高斯马尔科夫随机场的引入改进了模型的预测效果;对多个地区的产量分布同步进行拟合,增大了样本量,参数估计更稳健。对一组实际数据的分析结果表明,基于逻辑斯特分布的嵌入式时空模型预测能力最强,能够有效提高农作物区域产量保险定价的准确性。

财务风险视角下农作物保险费率厘定方法研究

精准的费率厘定是农作物保险高质量发展的核心问题之一。文章综合考虑保险的供需双方,提出农业保险安全费率的概念,并在财务风险视角下,以保险机构可持续经营为前提,以农户缴纳保费的最小化为目标,通过构建0-1规划模型设计了农作物保险安全费率厘定方法。蒙特卡洛模拟结果显示,保险机构的可支配资金量、承保区域数量以及农作物灾害性损失的空间相关特征是影响农作物保险安全费率的关键因素。利用该方法对河北省玉米保险的县级费率进行了测度,结果显示河北省各县玉米保险的安全费率均值为6.13%,原有方法可能低估了保险费率。

影响农户参保农业保险决策的因素分析

采用辽宁省农村入户调查数据,运用Heckman两阶段模型等方法,从微观层面实证研究农户农业保险参保决策及投保产量的决定因素。研究结果表明:农业收入、农业灾害、耕地面积对农户农业保险参保决策及投保产量产生正向影响;农业生产性支出不影响农户参与农业保险的决策,但是影响农户投保产量的高低;农户风险偏好、负债与农户参保决策及投保产量均为负相关关系;家庭资产数值越高,家庭经济条件越好,农户参与农业保险的概率越低,但是家庭资产对投保产量不产生影响;农户受教育程度越高,越容易接受新的规避农业风险的手段,这类农户越倾向于参与农业保险;除此之外,农户对农业保险的满意程度也是投保决策的重要影响因素。

陕西县域苹果种植风险评估与保险费率厘定

苹果是陕西农业特色经济的支柱产业,但在种植过程中面临着严重的气象灾害风险,农业保险在分散和转移其风险方面未能充分发挥效能。根据陕西省30个苹果基地县1981-2019年苹果种植面积、产量和单产数据,采用数理统计、产量损失分布模型和最优分布模型筛选等方法,评估各基地县苹果种植风险并厘定苹果种植保险费率。结果表明:1981-2019年,陕西省30个苹果基地县苹果种植面积、产量和单产均呈波动上升趋势,洛川、礼泉和淳化种植面积和产量位居前列,多年平均种植面积分别为2.12万hm^(2)、2.01万hm^(2)和1.94万hm^(2),平均产量分别为33.19万t、51.26万t和34.28万t;礼泉和扶风县单产较高,多年平均单产分别为19.71t·hm^(-2)和16.89t·hm^(-2)。30个基地县苹果发生灾害的平均概率为29.72%,轻、中、重和巨灾发生的平均概率分别为17.41%、7.21%、2.99%和2.11%;延川和千阳县巨灾发生概率最高,分别为24.18%和20.79%。研究区域重灾和巨灾发生概率与种植面积呈负相关,其相关系数均为-0.50。30个基地县苹果种植的平均费率为5.23%,费率最高的是延川县的18.37%,其次是千阳县的16.61%;礼泉、洛川和淳化县三大苹果种植基地县的费率则相对较低,分别为7.12%、7.35%和8.63%。因此,延川和千阳等高风险种植区“北进西扩”需谨慎,洛川、礼泉和淳化的种植优势可继续保持,凤翔等低风险地区应考虑扩种。在自然灾害风险较低的地区增加苹果种植面积能在空间上有效分散风险,在推进苹果农业保险时,建议因地制宜实行差异化费率,保证费率的科学性,提高农业保险的效能。

基于非参数信息扩散模型的湖北水稻生产灾害风险评估

在小样本条件下估计灾害损失,非参数信息扩散模型相比一般的参数和非参数估计效果更好,因此本文利用湖北省1991—2007年县级水稻单产数据,基于非参数核密度估计的信息扩散方法来评估湖北水稻生产灾害风险。研究结果表明,各地区水稻灾害损失率的概率分布及各地区灾害风险的相对大小,与湖北洪涝和干旱灾害发生的时空分布及灾害程度较为吻合,可为湖北水稻县域产量保险风险区划研究提供支持。

冬小麦农业气象保险指数研究——以连云港地区为例

利用连云港市近30年冬小麦产量数据以及相关年份气象要素数据,使用5年直线滑动平均方法,分离出气象产量,将气象产量与各种气象因子进行相关性检验,根据研究结果,选取相关性显著的气象因子,设计气象指数产品。结果显示,不同生育期内,冬小麦产量的影响因子不同,因此可以设计出多种农业气象指数产品,对冬小麦气象指数与相对气象产量进行回归分析处理,计算出不同相对气象产量范围内所对应的气象指数临界阈值。根据长时间序列气象指数的数据,计算出连云港市农业气象指数各等级灾损的风险概率,同时建立关于冬小麦产量的灾损模型,并且分别得出不同免赔额下各气象指数的保险纯费率。结果显示,在免赔率为0%时,各农业气象指数产品保险纯费率在2.35%~5.66%之间,研究结果可为连云港市冬小麦开展政策性气象指数保险提供科学依据。

自然灾害保险评估

以小麦为保险标的主要研究对象,分析数据因子,建立模型计算出干旱、洪涝、霜冻、倒伏、冰雹影响指数,并构建小麦单种灾害风险指数影响定量评价风险模型。利用层次分析模型判断保险方案的合理性。

河南省玉米区域产量保险费率厘定实证研究

自2008年河南成为种植业保险试点以来一直实行全省统一费率,极易诱发逆选择和道德风险问题,从而制约种植业保险的可持续健康发展。根据国外经验区域产量保险可有效削弱逆选择和道德风险。开展区域产量保险的前提是风险区划并厘定各分区的费率。本文从理论层面运用简单的动态博弈模型阐述区域产量保险的优点,并以河南18个地市1996~2015年的玉米单产、玉米种植面积和农作物种植面积为依据对河南省玉米区域产量保险展开实证研究。首先运用ARIMA模型估计18个地市1996~2015年玉米的趋势单产,进而求得各地市历年的玉米单产损失率;在此基础上通过非参数信息扩散模型求出各地市单产损失率的概率分布,并得出损失率超过某一阀值的概率;考虑到生产风险的复杂性又分别计算出各地市单产变异系数、专业化指数和生产效率指数三类风险指标,并结合单产损失率概率分布共四种风险指标综合考量各地市玉米生产风险水平;通过系统聚类分析法结合河南玉米生产现实状况和经营成本把河南省玉米生产划分为高、中、低三等级风险区域;最后分别计算出各分区95%和100%保障水平下的期望损失率,即为各风险区域玉米产量保险分别在95%和100%保障水平下的纯费率。

小麦区域产量保险费率厘定实证研究——以河南省为例

区域产量保险是解决逆选择和道德风险的有效途径,前提是在风险分析的基础上进行区域风险等级的划分,并分别为每个风险区域厘定差别费率。为了充分反映河南省18个地市小麦生产的综合风险水平,首先利用各地市1996-2013年的小麦单产数据对小麦生产的综合风险损失率进行估计;然后分别选取单产变异系数、单产减产率超过某一阀值的概率、专业化指数和效率指数四类风险指标作为小麦生产风险区划的主导指标,并运用系统聚类法把河南省小麦生产划分为高、中、低三大类风险区域;最后使用非参数信息扩散模型分别对三大类风险区域进行费率厘定,并求得在95%和100%的保障水平下各风险区域的期望损失率,以此作为各风险区域小麦产量保险的纯费率。

农业气象干旱指数保险产品设计的理论框架

相对于传统农业保险面临的技术与管理难题,农业气象指数保险的比较优势很明显。干旱是我国农业生产面临的主要气象灾害,研究农业气象干旱指数保险产品的理论与实践意义重大。农业气象干旱指数保险产品设计的理论框架分为7个部分:即估算农作物生育期需水量值,测算农作物水分缺失的减产量,建立农作物气象产量与缺水量的相关关系,确定农作物生育期缺水减产临界值,构造降雨因子产量波动模型,建立降雨量赔付指数模型,计算纯保费率。