保险农业定价问题.pdf

农业保险定价问题 摘要 我国是一个农业大国，因为农业对自然灾害的抵御能力弱，所以必须采取农业保险 等手段规避农业生产风险。然而，农业保险经常面临定价失灵的问题。 本文以对各省（市、区）“稻谷”定价为例，针对农业保险定价失灵问题进行数学 建模。首先收集大量数据并用EMD 法去趋势处理。其次，运用参数模型拟合单产序列， 并得出绝大多数省市数据呈现正态分布的结论。同时，我们运用非参数法建立产量统计 模型，计算并调整得各省稻谷纯费率。最后，我们分析全国各省纯费率的分布，得出其 分布大致呈北高南低的趋势。 本文的建模求解分析建立在大量数据的支持上（我们搜集了1978-2008 全国各省市 稻谷单产序列）。文中用到的数据主要来源于相关年份的《中国统计年鉴》和《新中国 六十年统计资料》，同时应用筛选后的互联网数据。收集的数据具有权威性、准确性和 科学性。 本文首先对目前的农业保险状况进行了分析，对农业保险定价欠合理的问题进行了 阐述，对产量统计模型作了简要评价，并对论文数据的收集和分析情况进行了介绍。（模 型建立与求解过程以北京市为例） 第一：我们通过MATLAB 对历史单产数据观察，得出数据序列为非线性、非平稳 的信号。由此，我们选取适合此类信号处理的傅里叶变换、小波分析、经验模态分解（简 称EMD ）三种方法进行比较。因EMD 算法无需先验知识及自适应性较强的特点优于其 余两种方法，我们运用EMD 算法，经MATLAB 计算分解得到残差项、噪声项和趋势 项，并以北京市数据图表呈现。最终，我们去除了原始序列中的趋势项，并因上述三项 之和与原始数据差值极小，通过了模型的检验。 第二：我们将去趋势后各省的历史单产数据序列作为数据源，并选择了较为传统权 威的参数估计法进行拟合。根据精度最高的极大似然法，估计不同形式参数值。拟合发 现绝大部分数据源呈正态分布，其余省市呈均匀分布或逻辑斯蒂分布。 第三：首先，我们通过对参数法和非参数法计算纯费率的比较，因非参数无需前提 假设且信息保留更好，所以选择运用非参数分析法建立产量统计模型，计算得到全国各 省纯费率。其次，根据各省市风险等级的划分，查阅得到某省的风险指数，依据公式调 整的纯费率=纯费率×风险系数，最终得出全国各省调整后的最终纯费率。 第四：根据计算得到的30 个省份的稻谷单产纯费率结果，我们将纯费率高低分为6 个级别，其中Ⅰ级区5 个，Ⅱ级区 10 个，Ⅲ级区8 个，Ⅳ级区4 个，Ⅴ级区2 个，Ⅵ 级区1 个，全国各省纯费率高低的分布大体呈北高南低的趋势。 【关键词】 纯费率厘定；产量统计模型；EMD 算法；非参数分析法； 农业保险定价问题 1 1 问题的提出 我国地理气候复杂，自然灾害种类多且发生频繁。作为一个农业大国，农业在国民 经济中居于基础性地位，但同时我国农业又是三大产业中现代化程度最低的产业，农民 收入较低，抗风险能力较弱，一旦遭遇自然灾害损失惨重。 农业保险是规避农业生产风险的重要手段之一，农业（种植业）保险以稻、麦等粮 食作物和棉花、烟叶等经济作物为对象，以各种作物在生长期间因自然灾害或意外事故 使收获量价值或生产费用遭受损失为承保责任的保险。其作为一种分散风险并能在灾后 及时提供经济补偿的风险管理手段，是现代化农业健康发展的重要保障，也是全球范围 【1】 内广泛研究和应用的风险转移工具，重要性越来越被人们所认识 。 因此，农业发展客观上需要通过农业保险尽可能大的范围内分散农业风险，提高农 民灾后恢复生产和生活能力，提高农民从事农业生产的积极性，保障农业生产的持续性 与稳定性，进而促进农业经济的繁荣发展。 在我国这样一个自然灾害频繁的农业大国，农业有着基础性的地位，对民生有着特 殊的重要性。而正因为农业保险具有社会效益高和自身经济效益低的特点，使得我们必 须采取与一般保险所不同的政策手段，我国农业保险属于政策性保险，中央财政以及地 方各级财政对农业保险进行资金补贴，实行的不是市场定价，政府与农民希望较低的价 【2】 格，而保