标题
  • 标题
  • 作者
  • 关键词

我国农作物产量保险定价研究——基于ENN与ERF模型对云南省水稻保险定价的分析

2024-02-21分类号:F842.66;F326.11

【作者】郭哲琦   高苏浩
【部门】中国人民大学统计学院  
【摘要】水稻是我国最主要的粮食作物之一,其产量保险有助于保障人民生活质量,维持农户收入稳定,推动经济可持续发展。水稻产量保险的关键在于产量预测、风险区划及费率厘定方法。本文搜集了云南省16个地级市水稻单产量和6项气象指标数据,尝试引入期望分位数机器学习模型对数据进行训练;利用期望分位数更注重尾部损失的特点对单产量作出精确预测;结合非参数核密度估计单产量分布密度函数,计算纯保费率并根据费率划分低、中、高三个风险区设计水稻产量保险并对补贴政策进行探讨;最后,应用均值—半方差模型对新的产量保险保障农户收入的效果进行检验。结果表明:新保险能有效减小农户收入的波动以及可能出现的损失,保障农户收入稳定。基于研究结论,提出采用全省统一定价的保险设计方案、建立灾前预防和灾后减损机制、优化政府财政补贴等措施,同时对农业保险公司的经营策略献言献策,旨在提高生产区应对灾害能力的同时,降低农户生产风险,促进农民持续增收。
【关键词】水稻产量保险  农户收入  机器学习  费率厘定
【基金】
【所属期刊栏目】价格理论与实践
文献传递