水稻保险气象保险指数研究——以连云港市为例

以江苏省连云港市近30年水稻单产以及近30年来的气象要素,利用5年直线滑动均值法,分离出气象产量,并将气象产量与各种气象要素进行相关性检验,根据相关性结果选取日照时数作为农业气象保险指数因子,投保时间选取水稻对日照最敏感的抽穗开花期与灌浆成熟期,同时建立水稻减产率与寡照时数的关系模型。再依据连云港市各区县日照气象数据,采用Weibull分布模型模拟不同地区发生寡照气象灾害的概率,结合减产率模型确定不同灾害触发等级下保险纯费率。结果表明,连云港市各区县水稻减产率与寡照时数呈三次函数关系;其中灌云灌南发生寡照灾害概率较高,而赣榆最低;连云港市各区县寡照气象灾害指数保险纯费率呈南高北低的趋势,灌南地区的纯费率最高,在轻度灾害赔付触发等级下,纯费率高达8.32%,而赣榆地区的纯费率最低,仅为2.98%。研究认为在中度或中重度灾害触发等级下纯费率较适宜,研究结果可为连云港市各区县水稻开展政策性气象指数保险提供科学依据。     

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.     

我国粮食主产区粮食巨灾保险纯费率的厘定及政策建议

粮食保险属干政策性农业保险,准确的费率厘定将有助干政府制订出科学的保险支农政策.粮食巨灾事件属于极值事件,故本文基于极值理论进行研究,根据诊断以GPD作为粮食灾损数据的尾部分布,采用极大似然法估计GPD参数,按照费率厘定的期望损失法思路,探讨了粮食巨灾保险的纯费率厘定方法,进而对主产区粮食巨灾保险的纯费率进行了厘定.厘定结果表明,各主产区的纯费率较高且差异明显,北方主产区的平均纯费率高于南方主产区.据此提出政策建议:政府应加大对各主产区粮食巨灾保险的扶持力度,对各主产区的保费补贴应依费率不同而区别对待,对北方主产区的扶持力度应相对更大.     

农户畜牧业生产风险与费率厘定实证分析——以盘锦市生猪保险为例

以盘锦市1980—2010年的生猪饲养量的实地调研数据为基础,根据保险精算原理,采用参数估计法对农户生产风险的概率分布和保费进行厘定实证。实证结果表明:盘锦市生猪生产风险的最优分布为正态分布,在此基础上,分别测算出盘锦市生猪保险在55%～100%多个保障水平下的费率。     

柑橘气象指数保险合同费率厘定分析及设计

目的设计柑橘气象指数保险合同,为开展柑橘政策性农业保险提供技术支撑。方法根据柑橘减产率与气象因子的关系,应用极值理论分析导致巨灾结果的气象风险的尾部分布,确定保险费率,综合区域产量指数保险和气象指数保险优点,设计柑橘气象指数保险合同。结果确定了浙江省西部地区各县的纯保险费率和气象灾害赔付金额。淳安、兰溪、金华市区、丽水市区气象灾害纯保险费率为1.8%—3.0%,建德、常山、江山、龙游、衢州市区气象灾害纯保险费率为5.5%—6.6%。结论气象指数保险合同针对政策性农业保险经营需求设计,可以有效解决传统农业保险和国外指数保险存在的问题,设计成气象衍生品进入金融市场。     

农作物保险的风险区划和费率精算研究

风险区划和费率分区是农业保险区划的重要内容之一,阐述了风险区划的研究方法是将主导指标法、因子分析法和聚类分析法相结合使用,对于费率精算,提出了确定拟合产量分布的最优模型的2种思路。     

贵州省辣椒干旱气象指数保险研究及应用

【目的】为促进贵州省辣椒干旱气象指数保险业务开展,降低旱灾对辣椒种植农户造 成经济损失的风险。【方法】文章利用 1990—2019 年贵州省 84 个国家气象站共 30 年的气 象数据,并根据制定出的干旱等级标准进行处理,最终得出各站点各级干旱频率,以及各 站点的纯保险费率。并通过克里金差值绘制出各级干旱频率分布图以及纯保险费率分布图。 【结果】受干旱影响较大的辣椒种植地区主要集中于贵州省东南部以及中部部分区域;受干 旱影响较小的辣椒种植地区主要分布在西部。贵州省东部的纯保险费率普遍高于 9%,西部 则相对较低（约 4%）。【结论】干旱灾害空间分布以及纯保险费率空间分布结果显示,贵州 省辣椒干旱气象指数保险市场广阔。在贵州省尤其是贵州省东部需要辣椒干旱气象指数保险 产品,来降低当地辣椒种植户因干旱导致的收入不稳定风险,同时帮助农户灾后快速获得补 偿恢复生产,最终促进贵州辣椒产业健康稳定持续发展。     

廊坊市夏玉米干旱气象保险指数研究——以霸州市为例

利用廊坊市霸州市农业气象观测站点1980—2018年的逐日气象资料和1993—2018年夏玉米产量资料,基于水分亏缺率构建夏玉米干旱气象指数,通过分析夏玉米干旱气象指数与相对气象产量之间的关系,构建夏玉米灾损模型,提出夏玉米干旱保险赔付标准,厘定干旱保险纯费率,设计夏玉米干旱气象指数保险产品。结果表明,在拔节期至乳熟期内发生干旱对夏玉米产量影响最大,选取拔节期至乳熟期和全生育期的干旱气象指数进行灾损分析,构建减产率模型,将夏玉米分为轻旱、中旱、重旱和严重干旱4个等级。设计夏玉米干旱保险赔付标准,起赔标准为干旱气象指数>40%,在拔节期至乳熟期保险费率为5.6%,保费357.6元/hm²,全生育期保险费率6.5%,保费395.7元/hm²。     

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。     

安徽省茶叶霜冻害气象指数保险费率厘定研究——以黄山、六安为例

气象指数保险是当前最有效的转移气象灾害风险的金融工具,厘定合理的保险费率是设计气象指数保险产品的核心工作。研究根据安徽省黄山市和六安市历年气象数据、茶区产量数据及年单产量数据,利用差分预测、logit回归模型及正交多项式等方法计算各县市纯保险费率和基准保险费率。结果表明：六安市辖区及其下辖的舒城县、金寨县、霍山县茶叶霜冻害纯保险费率分别为5.90%、0.78%、8.11%、1.66%,均值为4.11%,最高的是金寨县,最低是舒城县;黄山市辖区及其下辖的歙县、休宁县、黟县、祁门县茶叶霜冻害纯保险费率分别为4.36%、0.66%、5.21%、2.01%、7.60%,均值为3.97%,最高是祁门县,最低是歙县,六安市保险纯费率均值略高于黄山市。基于此,提出设计差别保额保险产品、实施费率优惠政策等建议。     

蔬菜气象指数保险的实践及应用——以广州市为例

广州蔬菜在种植面积和产量上均居农作物之首,蔬菜种植已经成为广州市都市型现代农业最重要的产业之一。但广州的蔬菜种植以露天生产为主,极易遭受各种气象灾害影响,从而造成巨大损失。作为分散和转移农业气象灾害的有效手段,农业保险是保障农业可持续发展的一项重要举措。因此,研发面向蔬菜种植的保险产品具有很强的现实意义。以降水和大风作为气象指数,设定日降水量≥100 mm或日最大风速≥7级作为理赔标准,并根据广州各区历史气象数据的差异性,厘定各区不同的保险费率,降低基差风险,构建农户容易理解接受的蔬菜气象指数保险产品,在广州试点推广取得较好效果,丰富了广东农业保险品种,有效解决了广东农业商业保险、政策性保险的突出问题,对提高蔬菜种植业抗风险能力、促进蔬菜种植业可持续发展具有积极作用。建议政府部门加大气象监测密度,积极研发气象指数保险产品,加强保险产品研发合作,加强农村防灾减灾能力建设,加大气象指数保险的宣传力度,并及时总结试点工作经验,建立完善以政策性农业保险为基础的农业保险保障体系,构筑多层次的农业保险风险分散机制,助力构建具有岭南特色的现代产业体系,推进现代农业发展,促进乡村产业振兴。     

区域性肉鸡保险费率厘定的实证研究

在回顾农业保险费率厘定方法的相关文献的基础上,采用参数估计法和实际生产历史法(APH),根据辽宁省北票市2008—2011实地调研数据进行肉鸡保险费率厘定。结果表明:在90%的保障水平下,保全险时北票市肉鸡保险的纯费率为1.99%;做出调整以后,在现行条款下的纯费率为1.94%;考虑保险公司经营管理费用和合理利润后,厘定出的毛保险费率为2.70%。这个费率略低于现行的江苏省3%和河南省3.75%的肉鸡保险费率,略高于现行的北京1%的肉鸡保险费率和辽宁省辽阳市2%的肉鸡保险费率。该结果可为区域性肉鸡保险费率的厘定决策提供参考。     

农作物单产风险分布对保险费率厘定的影响 --以新疆3县（市）棉花单产保险为例

以新疆莎车县、沙雅县和阿克苏市棉花单产保险的费率厘定为例,在农作物风险及保险费率厘定理论分析的基础上,通过参数方法和保险精算技术,选择拟合3县(市)棉花单产风险的最优模型,对棉花单产风险4种分布假定下所精算的保险费率与其合理费率进行比较,以分析农作物单产风险分布对保险费率厘定的影响。实证研究结果表明:Logistic分布为拟合3县(市)棉花单产风险的最优分布,3县(市)棉花保险的合理纯费率分别是7.62%、6.32%和4.96%,在正态、正态化和Weibull3种分布假设下厘定的保险费率均存在误差,幅度从低0.2个百分点到高8个百分点。由此说明,单产风险分布模型的选择直接影响到农作物保险费率厘定的准确性,准确厘定农作物保险费率的关键在于正确选择单产风险分布模型。     

县域马铃薯干旱气象保险指数研究

运用1971—2017 降水资料及同期麦积区马铃薯产量资料,分析近47 年不同类型干旱 概率及其对马铃薯产量的影响,建立干旱气象保险指数及马铃薯干旱气象理赔值计算模式,对 各种干旱组合对马铃薯种植风险理赔额度计算分析得到研究结果。     

水稻农业气象指数保险产品设计——以浙江省为例

【目的】设计水稻农业气象保险指数产品,为水稻政策性农业保险可持续发展提供技术支撑。【方法】利用水稻产量灾损与气象因子、大气环流指数的密切关系,建立单季稻产量灾损模型。利用长序列的历史气象资料,基于Beta方法,计算全省各县(市)各级灾损的风险概率,设计不同诱发系数下的纯保险费率及保费,综合区域产量指数保险和气象指数保险优点,设计水稻农业气象指数保险合同。【结果】依据水稻减产风险概率,确定沿海台州、温州、舟山、宁波地区中18个县(市)的诱发系数为7.5%,兰溪等16个县(市)的诱发系数为5.0%,嘉兴等34个县(市)的诱发系数为2.5%;确定了3个区域不同诱发系数下的纯保险费率及保费;依据诱发系数及灾损模型,设计了农业气象保险指数的合同。【结论】农业气象保险指数依据保险经营需求设计,充分运用气象部门水稻产量预测的成熟技术,采用客观的气象数据定损,是水稻农业保险方案的重要创新。该指数的运用,有助于降低逆选择,基本解决传统农业保险中理赔时效低、成本高以及理赔准确度低的弊病,促进农业保险的可持续发展。     

浅谈农业气象保险指数的应用

由国内外实践显示,传统农业保险在经营上模式上仍存在一些问题,如怎样减少自然灾害带来的的风险从而使农业气象保险得到持续稳定的运行,道德方面带来的风险、逆向选择带来的风险均是难以防范的,农业气象的保险费率指数在其技术及实践中均会遇到不同程度的难题,保险公司在经营农业气象保险的所投放得资金持续升高,致使公司效益低弱。为促进我国农业气象保险的发展,当代人们开始着手对农业气象保险指数的分析探索。从农业气象的保险指数出现以来,因其可以降低道德风险和抑制逆向的选择,以及具有管理的成本低和易实行再保险等优点,引起社会各界的普遍关注,在世界银行组织的推动下应用于管理农业方面的自然风险。     

乡村振兴背景下的气象指数保险支付意愿实证研究——基于CVM条件价值法

支付意愿一定程度上反映了保险购买者的需求状况,即使是经济发达地区仍存在支付意愿不强的问题。首先,以CVM条件估值法获取的淡水鱼养殖户调研数据为依据,对养殖户购买气象指数保险的平均支付意愿进行测算,得出平均支付意愿为197.09元/亩,远低于实际保费。运用Logit模型对农户购买气象指数保险支付意愿的影响因素进行实证分析,根据一手数据显示家庭总资产与支付意愿显著负相关,养殖淡水鱼的收入占总收入的比重和养殖户对气象指数保险的认可度与支付意愿显著正相关。最后,根据实证结果得出有利于增加气象指数保险支付意愿的几点建议。     

基于Copula方法的花生收入保险费率厘定研究——以河南省主产市为例

收入保险具有防范产量与价格双重风险的功能,推行花生收入保险对于宏观上提高我国食用油安全水平和微观上保障种植户持久稳定收益意义重大、影响深远。以河南省南阳市、开封市、驻马店市等三大花生主产市为例,利用1993—2016年各市花生单产数据和全省花生市场收购价格数据,在说明花生具备实施收入保险的基本条件后,采用Copula函数和蒙特卡洛方法,分别厘定了各市花生收入保险费率。结果表明:花生单产与价格间存在显著的负相关,南阳市、开封市、驻马店市花生收入保险的费率存在显著差异,在40%～100%的保障水平下分别为2.1%～17.8%、1.6%～12.5%和3.8%～16.9%,各地费率都随保障水平的下降而显著地下降;在相同的保障水平下,花生收入保险的费率与保费均低于成本保险,且能够为农户提供更高的风险保障水平。据此,提出未来要加快构建区域性花生收入保险体系,设定差异化且合理的风险保障水平。     

基于二维信息扩散模型的收入保险费率厘定：方法与实证

为探究小样本情况下农作物收入保险费率厘定方法,构建了非均匀布点的二维信息扩散模型,设计了利用信息扩散技术测算收入保险费率的方法和步骤,采用蒙特卡洛模拟方法验证了二维信息扩散模型的估计效率。结果表明:在小样本情况下,非均匀布点的二维信息扩散模型具有更好的估计效率,能够提高收入保险费率的估计精度;以河北省玉米收入保险为例,运用二维信息扩散模型测算出其纯费率为8.29%。本研究提出的费率厘定方法有助于提高小样本条件下的农作物收入保险费率厘定精度,有利于收入保险高质量发展。     

基于CVM的气象指数保险支付意愿分析

支付意愿在一定程度上反映了保险购买者的需求状况,即使是经济发达地区也存在支付意愿不强的问题。首先,以条件价值估算法（CVM）获取的淡水鱼养殖户调研数据为依据,对养殖户购买气象指数保险的平均支付意愿进行测算,得出平均支付意愿为2 956.35元/hm2,远低于实际保费。运用Logit模型对农户购买气象指数保险支付意愿的影响因素进行实证分析,发现家庭总资产与支付意愿显著负相关,养殖淡水鱼收入占总收入的比重和养殖户对气象指数保险的认可度与支付意愿显著正相关。最后,根据实证结果提出有利于提升气象指数保险支付意愿的几点建议。