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。     

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。     

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。     

基于风险区划的农作物保险精细化费率厘定研究——以河南省县级小麦保险纯费率厘定为例

尽管2007年以来我国的农业保险发展迅速,并已经成为继美国之后的全球第二大农业保险市场,但与美国相比,我国的农业保险实践却相对粗糙,尤其在风险区划和费率分区方面,差距仍十分遥远。依据区域内农作物风险水平的差异性制定相应的保险费率,能够有效化解农业保险中的道德风险和逆向选择问题。本文运用1990～2013年河南省各市、县小麦单产、面积、农业保险赔付率、水利设施、灾情数据,在河南省市级风险区划的基础上完成了县域小麦生产风险区划,同时结合非参数核密度估计法完成了河南省市、县级区域小麦保险纯费率的厘定,为未来以小麦保险差别化费率为基础的技术升级提供了必要的精算支持。     

玉米旱灾气象指数保险的费率厘定研究——以甘肃省西峰区为例

该文以甘肃省西峰区为例,依据该区1981年～2012年期间历年的玉米实际单产数据,采用直线滑动平均法建立趋势拟合方程,应用Matlab7.0统计分析软件估算了该区1981年～2012年期间的玉米趋势单产产量,并根据实际单产产量和趋势单产产量分离出旱灾单产产量。在此基础上,依据不同降水量指数下玉米实际单产产量相对趋势单产产量的减产率,设计出玉米旱灾气象指数保险的理赔指数,并根据不同程度干旱灾害的灾损率和与之对应的发生频率厘定出玉米旱灾保险的总投保费率。试图为当地政府完善玉米旱灾保险提供理论依据和实证分析的建议,为开展其他农作物保险提出可供借鉴的途径。     

基于分位数回归的交强险费率厘定研究

交强险具有多种保险责任的特点为其费率厘定带来新问题。本文通过索赔分类的思想对我国某地区交强险的保单数据进行分析,探讨用于分类费率厘定的因子是否能够真实反映被保险人在人身伤害或财产损失类索赔中呈现的风险特征。运用零调整的分位数回归,我们发现现有费率因子对于这两类索赔的影响有显著区别,并且交强险目前的费率厘定方式无法真实反映被保险人的风险水平。本文提出费率因子对于不同损失程度的索赔应具有一致性效应,并据此来评价费率厘定的合理性。本文建议将两类索赔分开厘定费率或加入新费率因子等方案可以改进目前的费率厘定方法。     

农作物产量损失风险水平实证及影响因素分析——基于第二次全国农业普查数据的探讨

本文采用非参数估计的信息扩散模型测算了我国粮食主产区水稻、玉米、小麦和棉花产量损失风险水平。研究结果表明,粮食单产平均损失风险大于30%的概率很小,故单产水平一般保持在趋势产量70%以上的水平上,并且不同区域同一作物和不同作物之间的风险损失概率存在差异。由此认为我国农作物生产具有风险可保性,这是我国开展农业保险的客观依据。同时,认为农业生产基本条件是重要的风险管理措施,运用农业普查资料分析了农田水利条件、农业机械化水平、保护性农业水平及土地经营规模等因素的基本变化对农作物产量损失风险的影响。基于此,提出了制定有差别费率的区域保险计划、创造种植业保险顺利开展条件的有关考虑。     

基于双尺度产量统计模型的农作物多灾种产量险费率厘定研究

科学精算费率是保险经营的重要前提,是我国农作物保险可持续性的基本保障,是充分发挥财政资金杠杆效果的基础。本文在辨析农户尺度多灾种产量保险与区域产量指数保险差异的基础之上,发展了一套基于抽样大田产量序列数据的农作物多灾种产量险费率定价方法。通过收集省级尺度的农作物统计单产序列和农业气象站点记录的抽样大田单产序列数据,运用该定价方法测算了我国31个省[HTSS]（直辖市、自治区）[HTK]的水稻、小麦和玉米的纯费率。结果证明,该方法具备较强的可操作性,模型测算的结果可以为有关部门提供参考。     

我国经济作物收入保险定价研究——以阿克苏棉花为例

农业收入保险能够同时分散农户生产过程中面临的自然风险和市场风险,稳定农户预期收入,对推进我国农业现代化建设,实现全面小康社会建设的宏伟目标都具有重要意义。基于此,以阿克苏棉花为例,综合考虑产量和价格双重风险,运用Copula模型对我国经济作物收入保险进行定价。结果表明:阿克苏市棉花单产和价格之间存在弱的负相关性(-0.0491),Frank Copula函数为其最优联合分布函数;在100%的保障水平下,收入保险的费率(纯费率4.92%,毛费率7.1%)与产量保险费率(7.0%—7.4%)大致相当。最后进行了归纳和阐释,并对开展经济作物收入保险的深入研究提供了参考方向。     

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。     

区域性苹果低温冻害气象指数保险产品设计——以山东省栖霞市为例

气象指数保险的重要意义正在被迅速认知,其产品设计是保险险种顺利推广的前提。本文利用山东省栖霞市1981-2010年的气象数据、苹果种植面积和单产数据,通过实际产量的成分分离和加权处理,求得相对气象产量。通过对气象灾害指数的回归分析,筛选低温冻害指数因子,建立气象产量与气象指数之间的联系,即损失率与低温冻害指数的相关关系,并拟合相应的参数分布模型确定低温灾害发生的概率。以上述为基础,厘定保险费率和确定应收纯保费,经计算栖霞市低温冻害指数的纯保费费率为1.241%,每亩苹果应收纯保费为24.82元。     

农作物收入保险省及地市级定价研究——以辽宁省玉米、大豆为例

目前我国的收入保险主要以是"产量保险+价格保险"的形式呈现,费率厘定采用自然灾害责任和价格责任单独计算损失率后相加的方法,与实际的收入保险存在一定差异。本文结合美国收入保险的定价经验,探讨了适合我国现状的收入保险产品类型,研究收入保险产品的定价技术,对影响收入保险的要素进行论证,并完成了东北地区粮食集中产区——辽宁省级、地市级费率厘定的全流程分析,为收入保险试点做好定价储备工作。建议我国现阶段发展以目标价格进行赔付的收入保险(RP-HPE)产品为主,试点时以地市作为承保单元进行展业;统一全国各省农作物产量数据发布口径及明确各省发布机构,以省级产量数据为基础,积累地市级、县级产量数据;利用收入保险助推农产品价格改革,用收入保险替代现有的价格支持政策,先从玉米、大豆收入保险开始着手试点。     

我国森林保险发展困境与优化策略 ——以贵州省为例

自2013年贵州省被正式纳入中央财政森林保险保费补贴试点范围以来,森林保险覆盖率显著提升,补贴金额大幅增加,但森林保险发展不够均衡、商品林保险增长缓慢,保险产品难以满足实际需求,保险定价机制不合理、费率厘定缺乏区域差异,保险总体赔付水平较低、风险补偿作用未能充分发挥,保险服务水平有待提高,部分市县配套保费补贴压力较大.因此,建议创新森林保险产品、完善保险定价及费率厘定机制、优化投保与理赔流程、实施差异化补贴标准,以此来促进贵州省森林保险健康可持续发展,并为全国森林保险发展提供借鉴和参考.