粮食作物区域产量保险、天气指数保险定价的比较

分析比较粮食作物区域产量保险、天气指数保险的不同定价方法,对于提高财政保费补贴资金的使用效率,促进粮食作物保险持续、健康发展具有重要的意义。以长沙县早稻保险为例,区域产量保险以单产作为保险标的,采用非参数核密度法厘定的保险纯费率为1.8345%;天气指数保险以指定天气因素为保险标的,对于干旱天气指数保险,当保险公司赔付概率为40%时纯费率为1.5431%,赔付概率为60%时纯费率为1.5508%。区域产量保险因承保多重风险而费率较高,天气指数保险因承保指定风险而费率较低。     

基于异方差调整的粮食单产风险分布对保险费率厘定的影响研究

粮食单产风险分布是费率厘定的重要依据。本文基于单产趋势估计中异方差现象对单产风险分布及费率的影响,构建了基于异方差的调整系数估计模型和区域产量保险费率测算方法,并利用1963~2017年全国27省主要粮食作物保险进行实证检验。结果发现:放松异方差假设对我国粮食单产风险分布及费率厘定具有显著影响,13个省份的一种或多种粮食作物存在趋势异方差现象,且分布具有集聚特征。其中,小麦和水稻的单产风险随产量具有缩小趋势,费率受异方差影响较大,玉米单产风险随产量略有增大,费率受异方差影响较少。研究结果对于粮食单产风险分布、风险区划及保险费率的调整具有重要意义。     

农产品电商对农业保险参保决策的影响研究——基于梨主产区家庭经营农户调查数据

农作物收入保险①具有同时覆盖产量风险和价格风险的特性,已成为各国农业保险的主导产品态势。我国收入保险试点工作刚刚起步,是否需要深入开展收入保险试点工作以及应如何开展是本文主要探讨的问题。经济作物收入保险具有明显的区域特征。作为国内最大的苹果产地,陕西省苹果种植面临着较高的产量风险和价格风险,种植收入具有较大的波动性,对收入保险有一定的潜在需求。在拟合产量和价格分布的基础上,本文采用Copula函数和蒙特卡洛方法进行费率厘定。结果表明：陕西省苹果产量和价格存在负相关性,在70%~95%的保障水平下,收入保险纯费率可在12%~19%之间。以陕西苹果为例,研究经济作物收入保险及其定价,对其他苹果主产区的收入保险乃至经济作物收入保险的试点与推广,具有参考意义。     

全国主粮作物减产风险评估与保险费率厘定研究

《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》对开展农业保险风险区划提出了具体要求。本研究针对水稻、小麦、玉米三大主粮作物,利用作物模型集合模拟器、配合县级历史单产统计数据,使用单产时空融合方法还原了1991~2016年全国10 km栅格水平的单产损失率,厘定了保险纯风险损失率和大灾风险附加费率。结果显示,在100%保障水平下,10 km栅格尺度上的水稻纯风险损失率的均值为3.8%、标准差为3.1%;小麦纯风险损失率的均值为5.9%、标准差为3.7%;玉米纯风险损失率的均值为5.8%、标准差为3.4%。全国范围内统一分散大灾风险的前提下,20年一遇大灾风险附加因子分别为0.85(水稻)、0.64(小麦)和0.7(玉米)。本文的评估方法有效解决了时间序列插补和空间降尺度的问题,可提供较高空间分辨率的评估结果、支撑各级行政单元的费率厘定,且具有较强的原生性、可配合实际需求计算不同保障水平的费率。本文的研究结果可为新一轮农业保险区划工作提供重要量化依据和技术支撑。     

湖北省油菜保险纯费率比较研究——基于不同单产分布下的实证研究

在农作物保险费率厘定当中,期望损失是影响纯费率准确性的关键因素,因此在不同的产量分布下会出现不同的纯费率,本文使用四种参数方法与一种非参数方法,共五种分布对湖北省78个县市①的油菜单产保险纯费率进行厘定,发现不同分布下厘定的费率明显不同,并采取定性与定量相结合的方法对五种分布拟合的效果做出评价。     

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。     

基于Gaussian核密度法的作物保险差别化费率厘定实证——以辽宁省大连市玉米保险为例

研究结论表明,非参数核密度厘定风险费率比参数法更具有效性,用Gaussian核密度估计厘定出的大连市玉米保险70%⁹0%五个保障水平下的纯费率区间为2%90%五个保障水平下的纯费率区间为2%⁶%,而现行保险费率可能偏高。在此基础上,提出将现行大田作物保险费率厘定范围缩小可能得到更加精确的差别化风险费率厘定结果。     

农房地震保险费率厘定研究——以云南省为例

科学合理的产品设计及费率厘定是农房地震保险顺利实施的前提和基础。本文以云南省为例,基于1950—2013年间地震风险造成的农房经济损失,采用极值理论对年度地震风险损失进行分析;采用VaR法对云南省不同风险区域的农房地震保险费率进行厘定,研究农房地震保险的价格。研究结果表明云南省农房风险存在不同等级,而不同风险区域的户均保费不同。同时,基于VaR定价时置信度对费率的影响,置信度设置越低保费越低;反之,置信度设置越高,保费越高。其次,研究表明扩大保险覆盖率可以降低保费。     

优质小麦收入保险费率厘定及保费补贴研究--以河南省为例

为提高种粮效益、增加农民收入和满足优质小麦的市场需求,河南省近年来重点发展优质小麦等高品质农产品。在优质小麦的生产经营中,产量风险和价格风险是影响农民收入的重要因素,农业收入保险因其能够实现对产量风险和价格风险双重覆盖,未来将成为农业保险发展的重要险种。选取河南省优质小麦主产区2003-2018年的单产和强麦期货价格数据,确定优质小麦的产量和价格的边缘分布,并通过Copula函数确立产量和价格的联合分布,然后利用蒙特卡罗模拟法模拟收入数据,最后依据费率公式厘定出优质小麦收入保险在保障水平从70%提升到100%的过程中,纯费率从0.51%增加到5.76%,如将管理成本考虑在内,毛费率从0.64%变动到7.2%,费率的变动幅度大于保障水平的变化。进一步按照现行收入保险试点的政策要求,在85%的保障水平下,优质小麦收入保险的毛费率为2.31%,比传统小麦种植保险费率低3.69%,但保障水平反而提升50%,既能完全覆盖生产成本,又能保证收益。如果将优质小麦最低限价补贴转化为收入保险保费补贴,不仅有利于降低财政负担,保障农户收入的稳定,而且有助于促进农产品市场价格的形成和完善。     

新疆小麦种植业生产风险区划及保险纯费率测算

本文根据新疆(含兵团)58个小麦主产区29年的小麦生产数据,选择了单产变异系数、第二年比前一年下降概率、效率指数和专业化指数四个指标,采用聚类分析法中的分层聚类法对这些区域进行了生产风险评估及风险等级划分,并在此基础上,运用参数法厘定了相应区域小麦种植保险的纯费率。