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。     

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。     

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。     

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.     

农业巨灾指数保险费率厘定模型设计研究

巨灾指数保险是一种金融创新,可以有效避免传统农业保险的一些不足,具有良好的发展前景。本文定性地列出我国农业巨灾分布的特点,指出传统的农业保险精算方法并不适合农业巨灾保险。在前人的研究的基础上,结合自身的实践经验,将巨灾指数应用于农业巨灾保险费率的厘定中,利用层次分析法建立农业巨灾指数模型,进而运用指数模型厘定保险费率。     

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。     

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Normal-Copula模型的小麦产量保险费率厘定

在三个基本假设的基础上,对历史数据拟合得到乌鲁木齐市小麦关于日照、降水、生产效率指数的产量函数,应用正态耦合函数估计日照和降水的二元分布,借助计算机随机模拟得到产量估计数据,以估计的产量均值作为趋势产量,最终得到保障程度80%,90%,100%时的纯费率分别为0.23%,0.83%,3.26%。本研究中方法的应用旨在为农作物区域产量保险费率厘定提供一个新的选择途径。     

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。     

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。     

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。