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农业保险有关论文范文集,与政策性农业保险费率厘定模型实证相关毕业论文
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摘 要：本文试
农业保险有关论文范文集
关 键 词：农业保险；费率厘定；单产分布
Abstract：ThispaperselectedthedataofHangzhouanddevelopatheorymodeltodeterminetheinsurancerate.Ourresultsshowthatthereasonablerateshouldbe7.35%intheguaranteedlevelof80%and7.84%inthelevelof90%.Butthepresentrateis5%around,whichislowersthanthereasonableratebasesonriceyieldproducedistribution.Thisindicatesthatourgovernmentshouldimprovetheratedeterminationtorealizesustainabledevelopment.
KeyWords：agricultureinsurance,ratedetermination,yielddistribution
中图分类号：F840.66文献标识码：B文章编号：1674-2265（2011）05-0076-05
促进政策性农业保险的发展是各级政府支持“三农”发展的一项重要工作.经过多年试点探索,我国部分省市采取了“共保体”模式,即通过商业性保险公司来执行政策性农业保险的任务.由于自然灾害频繁发生,灾害损失严重,“共保体”的赔付率一直居高不下,形成了保险公司“小保小赔,大保大赔,不保不赔”的现象,严重影响了“共保体”成员开展政策性农业保险的积极性.造成这一问题的原因尽管是与农业保险所固有的经营难点如难以评估灾后经济损失、道德风险等因素有关,但保险费率的厘定不科学不合理所产生的保险补贴不足是其中最主要的因素.因此,合理厘定政策性农业保险的保险费率,对于政府制定适当的政策、实现“共保体”经营的可持续发展、调动“共保体”成员公司支持“三农”保险的积极性,具有一定的理论和实践意义.
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为了提高数据的可得性,本文选定杭州地区为样本,来厘定水稻保险费率.在模型的选取上,本文选取了正态分布、Gamma分布、Weibull分布三种参数模型来作为拟合作物的单产的备选参数模型,采用作物单产分布模型来确定合理的保险费率,以此作为农业保险费率厘定的参考.
一、关于政策性农业保险费率厘定的研究现状
国外学者十分重视对农作物的风险分区以及风险评估和作物单产分布的研究.如Ahsan,Ali和Kurian（1982）,Nelson和Loehman（1987）以及Chambers（1989）的研究表明,由于信息不完全,市场在提供农业保险时容易出现失败.为了避免投保人的道德风险和逆向选择问题,保险公司应该尽可能精确划分风险单位、细分费率档次.对于作物单产分布的研究,从1980年到2000年的20年时间里,国外学者仅在美国农业经济杂志上就提出了六种单产分布的参数模型形式（BaileyNorwoodt等,2004）.目前,拟和作物单产分布的方法主要有参数和非参数两种,早期的研究集中在参数方法上,认为单产服从正态分布（如Botts和Boles,1958）、Gamma分布（Gallagher,1987）、Weibull分布（Sherricketal,1997）、theBurr分布（Chen和Miranda,2004）、对数正态分布（Goodwin,Roberts和Coble,2000）和双曲线反正旋分布（Ramirez,1997）.
近年来,由于非参数方法具有分布形式自由、对函数形式和分布假设要求宽松、受样本观测错误影响小、模型结果准确等优点而受到学者的关注和重视.一般而言,非参数估计方法适用于大样本情况（BarryK.Goodwin和OlivierMahul,2004）.
目前我国农业保险的发展仍处于初级阶段,缺乏在风险分析的基础上对举办政策性农业保险可行性及相关精算领域的定量研究.庹国柱、丁少群是国内较早开展农作物风险分区和费率分区问题研究的学者,他们提出了农业保险在险种设计和费率厘定方法上不同于一般财产保险的观点,并于1994年以陕西省泾阳县棉花保险为例,采用指标图重叠法划分风险区域,利用正态函数法计算各风险区域的费率,在国内首次设计出计算农作物保险费率的应用公式.
近年来,随着国内对农业保险研究力度的加大,涌现出了一些较好的研究成果：如邢鹂（2004）第一次较深入系统地对农业风险分区和农业保险费率厘定等技术问题进行了深入研究,为我国政策性农业保险的研究和试点工作提供了很好的借鉴和参考.张峭、王克（2007）对指数保险展开研究,认为指数保险则可以克服逆选择和道德风险、交易成本高昂等问题,且数据获取比较容易,更适合我国国情.
上述主要基于我国的整体情况来进行的研究,对农业保险费率的精算提供了较好的研究方法和思路.但由于我国地域广阔,各省情况千差万别,因而削弱了对各个省市的指导作用.本文在借鉴上述研究成果的基础上,在微观层面上进行了个性化的深入研究.在研究方法上,利用正态分布、GAMMA分布、WEIBULL分布三种参数模型的结合,克服了参数模型可能产生的偏态,起到了相互补充、相互印证的作用,具有较强的创新性；研究结论具有较强的理论和实践的指导意义.
二、政策性农业保险费率厘定模型设定
保险费率主要包括纯保险费率与附加保险费率两项.纯保险费率指的是使保险公司的保费收入与其赔付支出相等时的保险费率.附加保险费率是使得商业保险公司日常经营得以运转的一些费用.根据目前保险公司的普遍标准,附加保险费率一般在2%左右.
保险费率的厘订是以对农作物生产风险分析为前提和基础的,合理的保险费率带来的效用应和其承受的风险等价.农作物生产风险是农作物实际单产偏离预期单产的程度,可以通过作物单产随机波动的大小得以体现.所以,对农作物风险可以通过农作物单产的预期值与实际值发生偏离的期望值大小和概率分布函数来计量.
三、实证分析
(一)数据的去趋势化修正
1.数据来源.本文主要采用的是杭州地区（包括各区县）1996-2008年水稻单位面积的产量数据来进行实证分析.其中,1996-1998年的数据来自中国统计年鉴数据库里的杭州统计年鉴数据,1999-2008年的数据则来自于杭州统计信息网站上所提供的杭州统计年鉴2001-2009年的数据（见图1）.
2.数据的修正.本文所用的是农作物单产的时间序列数据.由于存在农业技术进步、基础设施改善、劳动者素质提高等因素的作用,农作物单产序列可能会存在着随着时间增长的趋势.而我们要研究的是农业生产面对的自然灾害风险,因此要将数据的时间趋势剔除掉以考察序列的随机性.因此在数据分析之前,本文要对单产数据进行趋势化处理.趋势化处理可分为以下三个步骤：
（1）判断是否存在时间趋势.首先要确定是否客观存在时间趋势,如果是平稳的序列,就不需要作趋势化处理.通过对图1水稻单
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