基于风险区划下的玉米区域产量保险差别费率厘定——以吉林省九个地级市为例

农业保险发展过程中难以避免逆向选择的发生,区域产量保险的提出可以为减少逆向选择和道德风险提供基础,是农业保险未来的发展方面。通过以玉米种植为例,利用产量指标为基础,将吉林省各地区分为三个风险区域,并在此基础上进行区域产量保险的费率厘定,得到区域级别的费率,为吉林省玉米保险的发展提供意见建议。     

农作物区域产量保险费率厘定方法综述

文章对农作物区域产量保险费率厘定方法的参数法和非参数法的研究文献进行了综述,并对两种方法的利弊进行了简要的分析说明,指出农作物的产量受到各种因素的影响,如农民投入的可变生产要素,气象条件等。简单的通过以时间为自变量对历史数据拟合得到趋势产量的做法可能并不可取。     

农作物区域产量保险费率厘定方法综述

文章对农作物区域产量保险费率厘定方法的参数法和非参数法的研究文献进行了综述,并对两种方法的利弊进行了简要的分析说明,指出农作物的产量受到各种因素的影响,如农民投入的可变生产要素,气象条件等。简单的通过以时间为自变量对历史数据拟合得到趋势产量的做法可能并不可取。     

Bootstrap方法在农业产量保险费率厘定中的应用

农业产量保险的费率厘定常受到数据量少、产量分布选择不一致等问题的影响,使得费率制定者常常对结果的选择感到困惑,缺乏足够的可确信度。为此,本文用Bootstrap方法给出费率的区间估计以弥补点估计的不足。本文通过模拟测试,验证了Bootstrap方法费率点估计和区间估计的优良性。最后,对黑龙江14个县市的玉米产量数据做了实证分析。     

基于风险区划的玉米区域产量保险费率厘定研究——以山东省17地市为例

科学的农业灾害风险评估是准确厘定农作物保险费率的基础和前提。选取山东省17地市1993～2013年的玉米生产相关数据,通过HP滤波模型进行趋势产量的拟合和减产量的分离,运用燃烧定价法初步确定各地市的产量保险费率。为修正产量保险费率,选取玉米生长过程中8个主要风险指标,利用主成分分析法确立了4类主成分,并结合AHP权重分析,进行山东省玉米生产的风险区划,得到各市玉米的理论受灾风险排名,对初定的产量保险费率进行最终修正处理。结果表明山东省各地市间的保费差异较大,高低差异达到2.31倍。在当前阶段,山东省实施玉米保险的市级费率分区政策已尤为必要。     

基于风险区划的玉米区域产量保险费率厘定研究——以山东省17地市为例北大核心CSSCI

科学的农业灾害风险评估是准确厘定农作物保险费率的基础和前提。选取山东省17地市1993—2013年的玉米生产相关数据,通过HP滤波模型进行趋势产量的拟合和减产量的分离,运用燃烧定价法初步确定各地市的产量保险费率。为修正产量保险费率,选取玉米生长过程中8个主要风险指标,利用主成分分析法确立了4类主成分,并结合AHP权重分析,进行山东省玉米生产的风险区划,得到各市玉米的理论受灾风险排名,对初定的产量保险费率进行最终修正处理。结果表明山东省各地市间的保费差异较大,高低差异达到2．31倍。在当前阶段,山东省实施玉米保险的市级费率分区政策已尤为必要。     

农业气象指数保险费率的厘定方法及实证探究——以河南省为例

本文试图探析区域农业气象指数保险费率的厘定方法,并以开封地区为例计算保险费率。结果表明,该地区小麦作物的保险费率在现行保障水平下应该定在6.65%,当前河南省核定的小麦作物的保险费率为6%。这与本文通过综合分析开封地区气象指数而确定的保险费率水平略有差距,表明政府在农业保险工作方案的制定方面应立足本省省情进一步完善。本文最后提出了相关建议。     

政策性农业保险费率厘定模型及实证研究

本文试图探析政策性农业保险费率厘定的理论模型,并以杭州地区为例计算保险费率.结果表明,该地区水稻作物的保险费率在80%的保障水平下应该定在7.35%,在90%的保障水平下应该定在7.84%.当前杭州地区核定的水稻作物的保险费率为5%左右,这与本文通过分析水稻的单产分布而确定的保险费率水平仍有较大的差距,表明政府在保险费率的厘定方面应该进一步的予以完善,以保证"共保体"持续发展.本文在最后提出了相关建议.     

天气指数保险费率厘定方法探究——以水稻干旱指数保险为例

一、引言 我国作为传统的农业大国,保证粮食安全具有十分特殊的意义。然而,我国农业现代化程度低,缺乏应对天气灾害的风险管理工具,制约着我国农业的进一步发展。