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农业巨灾保险风险区划及费率厘定研究

更新时间 2012-1-4 11:39:48 点击数:

    摘要:我国是农业巨灾频发的国家,农业巨灾保险作为分散巨灾风险的重要手段,其成功推出的最大瓶颈在于费率的厘定。运用粮食单产变异系数、因灾减产强度和地区抗旱能力三个指标对我国各省份的农业生产风险水平进行风险区划,确定风险等级。并采用非参数核密度方法测算出我国各省份的粮食产量异常波动率,结合风险区划确定的各省份风险等级,尝试对农业巨灾保险产品进行费率厘定,为我国农业巨灾保险产品的科学、合理定价提供一定的参考。
     关键词:农业巨灾保险;风险区划;费率厘定;非参数核密度
    目前,学术界探讨的农业巨灾风险分散途径主要围绕农业巨灾保险再保险、农业巨灾风险证券化、农业巨灾风险基金三个方面。[1]然而,无论是借助国际再保险市场,构建农业巨灾风险的再保险体系,还是打通保险市场和资本市场的互动渠道,通过国际资本市场分散农业巨灾风险,或建立政府作为“最后再保险人”的农业巨灾风险基金,都离不开农业巨灾保险产品的合理定价即费率的厘定,而鉴于农业巨灾风险的复杂性,巨灾风险的区划又是科学厘定费率的基础。因此,无论采取何种途径分散农业巨灾风险,巨灾风险区划及巨灾保险产品的费率厘定都是分散巨灾风险的先决条件。
    一、文献综述
    国外关于巨灾风险的测度研究始于上世纪五六十年代,其研究方法和模型在不断改进和完善,除正态分布模型外,还有Weibull分布、Beta分布、Gamma分布、双曲线Arcsin分布、指数分布以及log正态分布等多种参数分布模型形式。Ozaki V.A.,etc.(2008)依据Gelfand和Ghosh(1998)提出的预测准则,利用时空模型讨论了根据分层贝叶斯模型的统计和精算方法来定价的农作物保险合同,他们根据巴西Paranda州所选县1990-2002年的玉米产量来计算其保险费率,但由于数据样本量小,得到的保险费率对2002年产量较敏感。[2]正是由于农业保险,尤其是农业巨灾保险数据的稀缺性与不易获得性,近些年来,对分布假设要求相对宽松的非参数模型,以其灵活、准确模拟优势日益受到学者的关注。Ker和Goodwin(2000)运用经验贝叶斯非参数核密度估计去估算条件产量密度,推导出保险费率,并认为该方法能显著改善数据缺乏问题。[3]但Barry K.Goodwin和Olivier Mahul(2004)的研究发现,非参数密度分布估计模型在小样本条件下缺乏稳健性,因此,目前国际上也有学者采用生存分析法(SAM)厘定农作物保险费率。[4]美国的作物保险计划正是采用该方法为农作物保险厘定多保障水平的保险费率。[5]Erda W等学者(2009)通过中国江西、湖南等五省作物保险试点的实证分析表明,生存分析法可为中国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。[6]国内对风险测度的研究充分利用了统计学、概率论和其他数理分析工具,在对风险的定量研究方面取得了一些突破。丁波、巴曙松(2010)利用期权定价模型对我国地震巨灾进行了实证计量,并对其定价进行了讨论。[7]庹国柱、丁少群(1994)认为,划分风险区域时所考虑的因素主要是气候和土壤两类,他们选择了农作物产量水平、产量变异系数、灾害发生频率和强度等9个具体指标,以平均亩产量和亩产量变异系数为主导指标,采用指标图重叠法对陕西泾阳棉花生产进行了分区。[8]黄崇福、王家鼎(1995)应用信息扩散的模糊数学方法对湖南省农业旱涝灾害进行了风险评估。[9]王丽红等(2007)以非参数核密度法为核心,构建了农作物区域保险费率厘定的方法体系,并以此完成了河北省安国市1980-2004年的玉米产量风险损失估算与纯费率的厘定。[10]陈新建等(2008)以非参数核密度信息扩散模型为核心,通过主导指标下的聚类分析方法对湖北省水稻生产县市进行了风险区划,并对湖北省水稻区域产量保险纯费率进行厘定。[11]梁来存(2010)利用系统聚类法、K均值聚类法和模糊聚类法对我国粮食生产进行了省级保险风险区划进行划分,并以Fisher判别法、Bayes判别法和逐步判别法进行了回判验证。[12]张琪等(2010)采用滑动直线平均法、相关分析等数理统计方法,结合GIS(GeographicInformation System)技术对辽宁省各地区玉米因旱减产程度及风险大小进行分析,并进行风险区划。[13]二、农业风险区划与区域风险水平的测度(一)风险区划风险区划是以风险种类或构成风险的要素为指标,把风险相同或相近的地域划在一起作为同一个风险区,进行风险区域划分,以便于控制和管理风险。本文所述农业风险区划主要是指农作物风险区划,根据影响农作物产量的因素,以行政区划的省、自治区、直辖市为单位,划定不同的风险区域。
    (二)区域风险水平的测度
    本文通过粮食农作物来反映一个地区的农业风险水平,具体包括稻谷、小麦、玉米、薯类、大豆等,粮食农作物作为种植业的基础农作物,能够较好地反映出农业生产的风险水平。本文以全国31个省、自治区、直辖市(台湾除外)为风险区划单位,利用1987-2007年二十年的统计数据测度其风险水平。原始数据来源为《1988-2008中国农村统计年鉴》和《1988-2008中国统计年鉴》。
    1.粮食单产变异系数
    主要衡量粮食单位面积产量的年际变动幅度,是自然灾害风险的综合影响。结果剔除了时间趋势和各地生产力水平差异,在一定程度上反映了生产波动情况,指标值越小,表明生产越稳定,生产风险越小。指标计算方法为将各省、自治区、直辖市1987-2007年的水稻单产做剔除时间趋势的处理:Yit=Y赞it+Yrt(1)式(1)中Yit为i地区粮食实际单产水平,Y赞it为趋势单产,①Yrt为剔除时间趋势后粮食单产超出正常波动范围的异常波动产量,恰好与巨灾的概念相吻合;t=1,2,3,……,20。
    趋势产量的求法通常有线性模拟、对数型模拟和多项式模拟如二次多项式。对全省粮食单位面积平均产量分别用线性模拟、对数模拟和二次多项式模拟三种方法求出趋势产量,再将所求出的三组趋势产量与实际产量做相关分析,其中二次多项式拟合的相关系数最大,效果最好。所以对各省、市自治区的粮食单产模拟也采用二次型模拟的方法,即Y赞it=Ci+bi1ti+bi2t2ii=1,2,…,31,t=1,2,…,20(2)采用二次型模拟消除时间趋势,代入全国31个省、市、自治区近20年的粮食单产数据可以得到四、主要结论与政策建议实证分析的结果表明,我国农业巨灾风险呈现北高南低、西高东低的特点,其巨灾保险费率也与此保持一致,并且,农业风险水平不仅受自然灾害的影响,还与当地农民纯收入、生产效率和财政收入等人为因素息息相关。
    因此,首先要实行差异化农业巨灾保险费率,这是农业巨灾保险产品成功推出的必由之路,也是今后我国农业保险发展的必然方向。其次,加快中西部落后地区经济发展,尽快提高农民纯收入、当地的财政收入和生产效率。最后,对各类自然灾害的历史资料、气象、地质资料和经济环境综合等数据进行收集、统计,逐步建立巨灾风险数据库,同时强化精算技术,尽可能做到使农业巨灾风险的发生可预测、可衡量。

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