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1、 学校代号: 10532 学 号: S131810024 密 级: 湖南大学硕士学位论文 湖南省种植业保险巨灾风险准备金研究 学位申请人姓名: 白夺林 导师姓名及职称: 张琳教授 培 养 单 位 : 金融与统计学院 专 业 名 称 : 金融学 论立提交日期 : 2016年 4月 20日 论立答辩日期: 2016年 5月 30日 答辩委员会主席: 姜世杰教授 The Research on Catastrophe Reserves of Hunan Crop Insurance by Bai Duolin B.S (Chongqing Technology and Business Univer
2、sity) 2013 A thesis submitted in partial satisfaction of the Requirements for the degree of Master of Science in Finance in the Graduate School of Hunan University Supervisor Zhang Lin April, 2016 湖 南 大 学 学位论文原创性声明 本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研宄所取 得的研宄成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何 其他个人或集体己经发表或撰写的成果作品。
3、对本文的研宄做出重要贡献 的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法 律后果由本人承担。 作 者 签 名 : 白 夺 柯 N 曰期:义 年 / 月,曰 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学 校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被 查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入 有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段 保存和汇编 本学位论文。 本学位论文属于 学位论文版权使用授权书 1、 保密 , _ 年解密后适用本授权书。 2、 不保密 (请在以上相应方框内打 V ) 作者签名 导师签名
4、 日 期 : 年 J月 r日 日 期 : 年 g月 _ r日 湖南省种植业保险 ti灾风险准备金研宄 摘要 种植业保险受自然灾害影响较大,经营结果年际波动明显。巨灾风险准备金 可以有效保障种植业保险经营的稳定性。本文将极值理论引入种植业巨灾损失评 估模型,基于蒙特卡洛模拟技术拓展样本空间,采用超越阈值 ( POT)模型拟合 湖南省水稻种植保险巨灾损失分布,运用一致性风险度量工具 尾部期望损失 (ES)衡量各重现期下巨灾损失程度。最后,结合湖南省水稻种植保险保费数据, 提出湖南省种植业保险巨灾准备金提取比例测算方法。 测算结果表明,在 90%分位点以上,即当巨灾风险超过十年一遇水平时,损 失率将
5、远远超过当前费率,农险业务有巨额赔付的风险。当巨灾风险为 10年一遇 时,巨灾风险保费准备金提 取比例 2.27%,低于财政部种植险湖南地区下限 6%; 当巨灾风险为 20年一遇时,提取比例则为 12.01%,高于财政部上限 8%;当巨灾 风险为 50年一遇以上时,提取比例陡然上升,符合高分位点巨灾损失波动性特征, 保险公司需要通过多年度累积资金以防范高分点上的巨灾损失。总体来说,对于 低分位数巨灾风险,本文测算结果与财政部种植业巨灾风险保费准备金提取比例 较为一致;但在应对高分位数巨灾风险时 ( 50年一遇等),本文测算结果高于财政 部规定的计提比例。因此,保险公司应该全面认识农业巨灾损失发
6、生规律,谨慎 确定巨灾准 备金筹集规模和计提比例,有效防范和应对巨额赔偿风险,保障农业 保险稳健经营。 关键词:巨灾损失评估;巨灾风险准备金;超越阈值理论;蒙特卡洛模拟 硕上学位论义 Abstract Crop insurance can be greatly influenced by natural disasters. Annual business results present large fluctuation. Catastrophe risk reserve can realize guarantee the stability of crop insurance busine
7、ss effectively. In this paper, the extreme theory is introduced into the planting of disaster loss evaluation model. The sample size is expanded with Monte Carlo simulation technology. Peak-Over Threshold model is accepted to fitting insurance catastrophe loss distribution of rice cultivation, using
8、 the common risk measurement tool - the tail expected loss (ES) to measure catastrophe loss rate under different return period. Finally, combined with the premium data of rice insurance in Hunan province, this paper put forward Hunan crop insurance catastrophe reserves extraction ratio measurement.
9、Measurement results show that when more than a decade of catastrophe risk (90% percentile), loss rate will be far more than the current rate. The risk of agricultural insurance business has huge claims. When catastrophe risk for 10 years once, catastrophe risk premium reserves has a extraction ratio
10、 of 2.27%, lower than Hunan lower Treasury limit of 6%.When catastrophe risk for once every 20 years, the extraction ratio is 12.01%, higher than the upper limit of the Treasury (8%). When a catastrophe risk for 50 years, in case of the extraction proportion to rising abruptly, according with high v
11、olatility characteristics, the insurance company need many years accumulation fund to prevent catastrophe losses on the high point. In general for lower catastrophe risk, the results are consistent with the Treasury planting catastrophe risk premium reserves extraction ratio. But when dealing with t
12、he higher score digits catastrophe risk (once every 50 years, etc.), the result is higher than the proportion of provisions prescribed by the ministry of finance. Insurance companies should, therefore, take a comprehensive understanding of agricultural catastrophe loss occurrence regularity, careful
13、ly determine catastrophe reserves to raise the scale and the proportion of provision, effectively prevent and respond to huge compensation for risk, to guaranty the steady and safe operations of agricultural insurance. Key words: Catastrophe Losses; Catastrophe Reserves; Peak-over Threshold; Expecte
14、d Shortfall in 湖南省种植业保险 y灾风险准备金研宄 目录 学位论文原创性声明和学位论文版权使用授权书 . I m . H Abstract . Ill 插图索引 . VI 附表索引 . VII 第 1 章 绪 论 . 1 1.1研宄背景 . 1 1.1.1我国种植业保险巨灾风险概况 . 1 1.1.2湖南省种植业保险巨灾风险概况 . 1 1.1.3湖南省种植业保险巨灾风险准备金概况 . 2 1.2研究意义 . 3 1.3国内外文献综述 . 4 1.3.1国外文献综述 . 4 1.3.2国内研宄综述 . 5 1.3.3文献研究评述 . 7 1.4研究内容与方法 . 8 1.4.1
15、研究内容 . 8 1.4.2研宄方法 . 9 1.5研宄创新 . 9 第 2章种植业保险巨灾风险准备金评估方法 . 1 2.1农业风险的概念及特点 . 10 2.2农业巨灾风险的界定 . 11 2.3种植业风险评估方法 . 12 2.3.1风险因子评估法 . 12 2.3.2风险机理评估法 . 12 2.3.3风险损失评估法 . 12 2.4种植业保险巨灾风险准备金计提方法 . 13 2.4.1国外巨灾风险基金积累的经验借鉴 . 13 2.4.2种植业保险巨灾准备金计提的特殊性 . 13 第 3章理论基础与模型构建 . 15 3.1传统损失估计方法 . 15 3.1.1参数估计 . 15 IV
16、 硕上学位论文 3.1.2非参数估计 . 15 3.2极值理论 . 19 3.2.1极值理论的原理 . 19 3.2.2区间极大值模型 ( BMM) . 21 3.2.3超越阈值模型 ( POT) . 21 3.2.4阈值确定方法 . 23 3.3巨灾损失度量 . 24 3.4巨灾风险准备金计提方法 . 25 第 4章湖南省水稻种植保险巨灾风险准备金实证研究 . 27 4.1数据说明 . 27 4.1.1以保额损失率为实证分析基础 . 27 4.1.2以水稻种植保险为研究实例 . 28 4.2巨灾损失评估 . 29 4.2_1保额损失率分布拟合 . 29 4.2.2巨灾损失分布拟合 . 31
17、4.3湖南省水稻种植保险巨灾风险准备金分析 . 36 4.3.1巨灾风险准备金的计提比例 . 36 4.3.2巨灾风险准备金的触发标准 . 37 謎 . 38 参考文献 . 40 附录 A攻读学位期间所发表的学术论文目录 . 43 ML ilt . 44 V 湖南省种植业保险 y灾风险准备金研究 插图索引 图 4.1湖南省水稻种植保险历年损失率 . 28 图 4.2湖南省保额损失率 Gev分布 P-P图 . 30 图 4.3湖南省保额损失率 Gev分布 Q-Q图 . 31 图 4.4湖南省水稻保额损失率超额均值函数图 . 32 图 4.5湖南省水稻保额损失率 Hill图 . 33 图 4.6湖
18、南省水稻保额损失率 hillplot图 . 34 图 4.7湖南省水稻种植保险 POT模型图形检验 . 35 VI 硕上学位论文 附表索引 表 2.1瑞士再保险公司的巨灾界定标准 ( 2010版) . 11 表 2.2水稻种植保险报案赔付延迟分析 . 14 表 3.1常用核函数公式列表 . 17 表 4.1湖南省种植业保险保费收入情况 . 29 表 4.2湖南省水稻保额损失率分布拟合结果 . 30 表 4.3 阈值 4%时巨灾损失 GPD分布参数估计 . 34 表 4.4水稻种植保险巨灾准备金测算表 . 36 表 4.5湖南省某公司水稻种植保险赔付率数据 . 37 VII 硕士学位论文 第 1
19、 章绪论 1.1研究背景 1.1.1我国种植业保险巨灾风险概况 种植业保险具有明显的巨灾特性,面临的巨灾风险远远超过其他传统险种。 一次农业风险事故往往涉及数县甚至数省,洪涝灾害、干旱等风险事故一旦发生, 动辄波及千万农户、上亿公顷的农田。受全球气候变暖等因素的影响,极端天气 和气候灾害发生的频率和强度呈现不断增大的趋势,种植业灾害损失不断,给种 植业保险赔付带来较大压力。 2009年辽宁遭遇连续几个月的夏秋连续干旱,中国 人保财险辽宁分公司农作物旱灾面积报损面积 458万亩,累计赔付 3.42亿元,超 过当年种植业保费收入 1.17亿元,直接导致该分公司当年种植业保险简单赔付率 高达189.
20、8%,综合成本率达 206.8%。 2014年 4月,新疆 13个地州市不同程度遭 受近年来最严重的大风灾害,气温急剧下降了近 10摄氏度,累计造成 735.45万亩 作物遭受严重损失,中华财险共支付农业保险赔款 6.55亿元。 2015年 6-8月份, 河北省部分地区都出现了不同程度的干旱情况,且局部区域旱情严重。中华联合 财产保险股份有限公司在河北省 11个地市共承保 1188万亩玉米大田作物。按照 目前河北政策性农业保险条款,每亩玉米保额 260元,费率 7%,中华联合河北分 公司当年度玉米保险保费合计 2.16亿元。然而此次旱灾中,中华财险共承担农作 物种植保险损失赔偿责任 4亿元,简
21、单赔付率高达 200%。 2015年 10月,第 22 号台风 彩虹 在广东省湛江市沿海登陆,为建国以来 10月份登陆中国大陆地区 最强台风,对粵西地区农作物造成严重影响,人保财险累计支付 种植保险赔款 20324万元。 目前,我国农业保险巨灾风险分散体系没有建立起来,一旦遇到大范围的自 然灾害,种植业保险承保机构将遭受巨额赔付,严重影响保险公司的财务稳定, 对种植业保险的可持续发展构成严重威胁。因此,随着种植业保险承保规模的进 一步扩大,巨灾风险分散机制缺乏的问题亟待解决。 1.1.2湖南省种植业保险巨灾风险概况 湖南省是我国主要的粮食主产区,尤其是水稻的生产大省。农业部统计数据 显示, 2
22、013年湖南省全年水稻种植面积 6127.5万亩,产量 2561.5万吨,分别占全 国总量的 13.47%和 12.58%,位居全国第一。同时,湖南省又是我国自然灾害最严 重的省份之一,主要包括干旱、洪涝、冰雪灾害等。根据农业部种植业管理司历 1 湖南省种植业保险巨灾风险准备金研究 史自然灾害统计数据库,自 1980年以来湖南省几乎每年都要遭受不同程度是干旱、 洪涝灾害。 2008年的南方大雪引发的低温冰雪灾害导致湖南省 4756.5万亩农作物 受灾, 688.5万亩农作物绝收,受灾面积占当年农作物种植面积的 42%。相比之下, 湖南省 2007年低温灾害受灾面 积仅为 58.67万亩。因此,
23、研宄种植业巨灾风险损 失情况对于我省种植业风险预警和社会管理具有重要意义。 2007年湖南省在全国率先开展政策性农业保险试点,经过 7年的发展,政策 性农业保险己经成为湖南省第二大保险险种,切实提高了湖南省农业抵御自然灾 害和意外事故风险的能力。 2013年湖南省农业保险金额同比增长 10.28%,共为 2371.44万户次农户提供了 785.16亿元的风险保障,其中承保水稻、油菜各 5200 万亩和 1300万亩,承保率分别达到 85%和 69%。与此同时,由于自然灾害的系统 性和巨灾性特点 ,种植业保险经营面临的潜在赔付风险极高。保费增长伴随着风 险的不断积累,如何更好的应对种植业巨灾损失
24、风险的冲击已成为农业保险承保 机构无法回避的问题。 1.1.3湖南省种植业保险巨灾风险准备金概况 保险公司一般通过积累巨灾风险准备金的方式应对农业保险经营中的巨灾风 险。 2013年以前,国家财政部规定,按种植业保险年度已签保费收入的 25%计提 种植业保险巨灾风险准备金。另外,各保险机构湖南省分公司普遍采用农险业务 综合赔付率达到百分之六十作为农业保险巨灾风险准备金的动用条件。 然而,不同省份的风险特征和自身风险管控能力存在很大的差异,不同农作 物之间也有着不同的风险状况,因此采取全国统一的比例计提巨灾风险准备金不 能适应各省的农业保险实际。另外,按照我国税收法律及其有关规定,保险公司 积累
25、的农业巨灾风险准备金可以享受税前扣除政策。因此,巨灾风险准备金提取 过多,一方面容易造成保险公司资金占用,另一方面也可能诱使保险公司通过准 备金提取进行避税,导致险种经营利润虚高。 针对这一系列弊端,财政部于 2013年 12月印发农业保险大灾风险准各金 管理办法(以下简称办法),要求进入政 策性农业保险市场的各保险机构按照 规定提取和建立 保费准备金 和 利润准备金 ,以备巨灾损失发生后的足额赔 付。最重要的是,财政部结合各省农业灾害风险水平和风险损失数据,制定了农 业保险大灾风险准备金计提比例表,各农险经营机构根据自身农业保险经营状况 在规定的区间范围内确定合理的计提比例。计提比例根据省份
26、和农业险种大类进 行划分,其中湖南地区种植业保险保费准备金计提比例为 6%-8%。 关于巨灾准备金的触发条件,办法规定,当保险公司农业保险业务年中或 者年末的综合赔付率超过百分之七十五(以下简称大灾触 发条件 ), 对于再保险赔 付之后不足赔付部分,保险机构可以动用本公司省、直辖市的保费准备金。 2 硕士学位论文 办法分地区分险种差异化计提巨灾风险保费准备金,既符合各省农险经 营实际,又可以有效防止保险公司恶意避税、调节利润行为,对农业保险巨灾风 险管理制度建设做出了重要贡献。然而,办法对于湖南省种植业保险巨灾风险 保费准备金计提比例缺乏科学的统计量化,巨灾准备金触发条件也无法体现精算 意义上
27、的合理论证。为此,本文以湖南省水稻种植保险为例,采用统计和精算相 结合的方法,确定科学合理的巨灾风险保费准备金计提比例和使用巨灾准备金的 触发条件。 1.2研究意义 巨灾风险的有效分散和管理是确保农业保险持续稳定经营的重要支撑之一, 因此研宄农业保险巨灾风险问题具有重要的理论和现实意义。本文以湖南省水稻 种植保险承保理赔数据为研究对象,对湖南省种植业巨灾风险损失进行科学有效 评估,可以为湖南省农业巨灾风险管理和政策性农业保险公司稳定经营提供理论 参考和实践指导。 首先是,社会管理方面。农业是立国之本,粮食安全关系国计民生。农业巨 灾风险是社会巨灾的重要组成部分,解决农业保险巨灾风险分散问题,既
28、是完善 农业巨灾风险管理体系的重要基础,也是国民经济发展和社会稳定的重要组成部 分。农业巨灾风险管理已经成为许多国家经济安全、社会稳定的重要战略。由于 我国农业巨灾风险评估模型研宄的滞后,农业巨灾风险评估工作未能及时开展, 致使我国国家层面的农业巨灾风险分散机制迟迟未能建立,导致全国多次发生巨 灾赔付超过保险公司和地方政府承受能力的事件,严重威胁到我国政策性农业保 险的稳定发展。本研宄通过建立科学有效的农业巨灾风险评估模型,探索农业巨 灾损失的 发生规律,可以为政府实施农业巨灾风险管理、保障农业稳定发展提供 理论支撑和政策的指导。 其次,农险市场方面。受农业灾害周期性影响,农业保险业务经营结果
29、年际 波动较大。经营的不稳定性表现在,风调雨顺的年份各险种赔付率较低,一旦遭 遇大灾赔付率则剧烈上升。只有建立多主体参与、多层次的农业巨灾分散机制, 才能有效应对农业保险保障不充分、经营不稳定的两大关键难题。通过发挥每一 个层级分散农业风险的功能,提高对农业保险巨灾风险的承受能力与防范化解水 平,保证对投保人的及时足额赔付,降低巨灾风险对农业保险市场经营波动的 影 响。本文以巨灾风险准备金为重点,建立有效的农业巨灾风险分散机制,既有利 于增强保险供给、刺激保险需求,更有利于农业保险市场的可持续发展。 最后,保险公司方面。我国农业保险仍然属于初期发展阶段,需要对巨灾风 险损失评估进行专项课题研究
30、,包括对农业巨灾承灾体和致灾因子进行系统性的 研宄,逐步建立农业巨灾风险评估机制。本文突破了传统的均值研宄范式,重点 3 湖南省种植业保险巨灾风险准备金研宄 关注农业巨灾风险损失在不同重现期内的损失程度和发生概率。这一研宄成果可 以帮助保险公司更全面的了解农业巨灾损失风险,验证公司农业保险费率的充足 度,为公司提取农业巨灾风险准备金提供测算方法和额度参考。另外,本研宄将 极值理论引入种植业单产损失评估,釆用 ES等金融风险分析工具度量损失程度, 可以为保险公司厘定农业巨灾保险费率提供新的思路和验证方法。 1.3国内外文献综述 1.3.1国外文献综述 1. 种植业保险巨灾损失评估 欧美等发达国家
31、农作物保险市场发展较为成熟,国外学者对农作物风险评估 的研究已经非常完善。关于农作物风险评估和保险费率厘定的丰富研究成果可以 为本文的研究提供可路径的参考和结论的验证。国外学者对于农作物风险评估的 研宄经历了从参数方法、非参数核密度估计、极值理论等风险损失评估到气候灾 害情景模拟等风险机理评估的循序转变。其中,基于风险损失的评估方法发展最 为成熟,实际应用最为广泛,是学术界和实务界普遍认可的方法。因此,本文主 要从风险损失角度出发,总结了传统统计方法(包括参数和非参数统计)和极值 理论的相关研究,希望能为本文研究方法的选择和模型的构建提供了思路。 对于传统参数方法,国外学者研宄成果普遍认为,农
32、作物单产波动在更多的 时候表现为服从诸 如 beta分布、 Gamma分布、 Weibull分布等家族系列分布。 Ramirez (2003)认为农作物产量分布大多数情况下不满足正态分布假设,而是存 在右偏性 1。Lawas (2005)对美国伊利诺斯州农场玉米数据样本进行了产量分布 拟合,发现 Johnson分布是一种具有高度灵活的参数分布,更适于产生公平的作物 保险费率 2。然而,参数估计受分布限制,实践中往往难以找到合适的分布类型。 并且,将农作物单产波动概率分布简单的假定为服从某种分布将会对农业生产风 险评估的结果造成极大误差。 对于非参数方 法 , Goodwin (2000)采用贝
33、叶斯核密度估计量对农作物产量分 布进行了估计,认为非参数核密度估计方法可以不受分布假设限制,对于产量概 率分布的拟合更有效率 3。 Turvey(1999)以美国安大略湖 609个农作物产量数据 为基础进行分布拟合,发现非参数方法比主流的 beta分布在保费厘定中更有效 4。 Ker (2003)使用半参数模型来提高农作物产量分布拟合的可信度 5。然而 , Chen (2004)对比分析了 lognormal、 beta、 Weibull分布以及非参数分布对农作物产量 保险数据的拟合效果,认为传统的参数和非参数方法对农业极端损失事件的关注 不够,极易低估风险 6。 Woodard (2011)
34、使用交叉验证方法选择弹性有效的农作 物产量分布,认为样本数据拟合效果最好的分布并不一定实际应用的最佳选择。 4 硕士学位论文 非参数估计方法虽然对于样本拟合效果很好,但往往高估真实费率 7。 对于极值理论 , McNeil (1997)运用 POT模型拟合超额损失保险数据的尾部 函数,并基于模拟技术探讨了阈值和样本规模对高分位数估计结果精确性的影响 8。 Pandey (2001)对美国不同站点的实际风速数据进行 POT建模,认为 L -矩法估 计法在广义帕累托参数估计中更具有优越性 9。 Fan Yang (2012)考察了多种厚尾 分布,并使用极值理论对飓风巨灾损失进行研究,并采用 PML
35、及 TVaR对所选分 布的尾部进行分析1G。 Pei-Hsuan (2013)将 POT模型和 VaR用于台湾水稻台风 损失评估, K-S和 A-D拟合优度表明, GPD分布函数比 Gamma、 Lognormal、 Weibull 等传统分布函数更适合用于厚尾分布拟合 11。 既有的研宄成果普遍认为,在农作物产量分布拟合与保费厘定实践中,非参 数方法优于参数方法,然而二者都容易忽略尾部分布信息,极值理论可以实现对 农作物巨灾风险(尾部 ) 的有效拟合。 2. 种植业巨灾风险准备金研究 以美国为代表的发达国家或地区,农作物巨灾风险的主要分散机制为巨灾准 备金、农业巨灾再保险以及巨灾风险证券化。
36、巨灾准备金提取额度的研宄是本文 研宄的一大重点,因此本文主要归纳总结了国外巨灾准备金领域比较具有代表性 的研究成果。 Kay和 Judy (2002)给出了巨灾准备金的定义、法定会计处理和详 细的年度提取步骤 12。 Milidonis (2008)从损失频率和损失程度两方面对美国佛 罗里达州年度巨灾损失分布进行了拟合估计,并采用极值理论对巨灾损失尾部估 计进行了优化。最后,基于巨灾风险期望最终损失对税收可递延巨灾风险准备金 的提取规则和社会福利进行了讨论 13。 Carl (2010)指出农作物保险作为一种短 尾业务,巨灾风险的存在会对其准备金的提留产生显著影响。需根据业务性质评 估最终损失
37、,采取合适的准备金提留规则 4。 1.3.2国内研究综述 1.种植业保险巨灾损失评估 目前国内学界和保险业界普遍采用风险损失的农业风险评估方法对我国农作 物生产风险进行评估。风险损失评估方法以农作物产量或灾情数据作为分析资料, 通过观察数据分布特征,合理选择统计模型以获取统计意义上的风险量度。风险 损失评估方法,数学推理性较强、结果表达方式多,评估结果较客观,是目前农 业保险与巨灾保险的费率厘定的基本方法。与国外研宄类似,国内关于农作物风 险损失评估的理论也经历了参数、非参数以及极值理论的应用过程。因此本文主 要从这三个方面梳理了国内学者的相关研宄,总结其成功经验,分析其可以改进 之处。 湖南
38、省种植业保险巨灾风险准备金研究 第一,传统参数方法。 目前确定损失分布的研究大多集中在传统的参数统计方法,其理论体系较为 完善且应用也十分广泛,是研究农作物损失统计特性的重要手段。针对我国农业 主产区农业生产风险问题,张峭、王克 ( 2007)运用参数方法构建了相应的农作 物单产波动概率分布模型,同时对发生巨灾风险 ( 减产幅度超过 35%)的概率进 行了度量 24。钱振伟 ( 2013)将我 国历年农业巨灾经济损失额样本数据拟合为对 数正态分布,构建了农业保险巨灾损失赔偿能力度量模型,分析不同农业巨灾损 失程度下我国农业保险市场赔付能力情况,研究认为我国财产保险业的农业巨灾 损失赔偿能力短缺
39、程度不容小觑 25。 传统的参数统计方法存在本质上的缺陷。参数统计方法要求事先假设样本的 分布类型,然而,保险赔款损失无法精确服从某种一致认可的分布形式。另外, 保险赔款损失通常呈现右偏、厚且长的尾部分布特征。采用传统的参数统计方法 求取均值,或者基于常见的标准指数分布拟合分位数,势必严重忽略保险损失的 尾部信息。因此传统的参数统计方法并不适用于评估种植业保险巨灾损失。 第二,非参数方法。 有别于传统的参数方法,非参数统计方法的快速发展为巨灾损失的研究提供 的新的模式与工具。非参数统计方法的主要优点在于,不限制分布类型,假设条 件非常少,因此分布拟合效果一般优于参数统计方法。王丽红等人 ( 2007)用非 参数核密度法对河北安国市玉米区域产量保险损失进行了评估并对纯保费进行了 厘定 26。周延,郭建林 ( 2011)将实际产量与趋势产量之差作为粮食因灾损失波 动率,并采用 kernel密度估计各省的粮食产量损失概率 分布函数,根据各省风险 等级区划,分省市厘定了农作物保险巨灾风险损失费率 27。郑慧,赵昕 ( 2012) 采用 kernel密度估计的方法拟合了风暴潮灾害损失的分布,并厘定了相应巨灾风 险的保险费率 28。李文芳 ( 2012)采用 kernel密度估计的方法研宄湖北省各县市 的水稻单产分布,然后基于
限制150内