中國自然災(zāi)害保險方案問題

1、摘要本文主要采用數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方法討論中國自然災(zāi)害保險方案問題。我國是一個傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大國在我國的經(jīng)濟(jì)成分中，農(nóng)村經(jīng)濟(jì)占有重要地位。但是我國又是世界上自然災(zāi)害最嚴(yán)重的國家之一，因而轉(zhuǎn)移農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的巨大風(fēng)險保護(hù)廣大農(nóng)民的生命財產(chǎn)和經(jīng)濟(jì)成果不遭受意外損失就顯得尤為重要。由于我國社會保障體制尚不完善，目前，農(nóng)村的自然災(zāi)害補(bǔ)救渠道主要依賴國家財政轉(zhuǎn)移支付商業(yè)保險補(bǔ)貼占比非常低在經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)村商業(yè)保險甚至沒有涉及。但是單一的救助渠道并不能滿足救災(zāi)的

2、需要，因此大力發(fā)展農(nóng)業(yè)保險，逐步建立和完善農(nóng)村社會保險制度對于保障農(nóng)民利益、解除農(nóng)民后顧之憂、促進(jìn)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會穩(wěn)定具有深遠(yuǎn)意義。因此中國需要重視和加強(qiáng)自然災(zāi)害保險的研究和實(shí)踐，特別是針對嚴(yán)重自然災(zāi)害的保險體系建設(shè)和對策方案的研究，推動由政府主導(dǎo)的自然災(zāi)害政策性保險方案的實(shí)施。所以本文根據(jù)近年來的天氣變化情況，利用spss以及officeexcel軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計進(jìn)而解決所給問題。通過Excel表格對P省的各個地區(qū)天氣氣象進(jìn)行分類統(tǒng)

3、計。自然災(zāi)害劃分為高溫、低寒、洪澇、冰雹、六級大風(fēng)以上。根據(jù)各個農(nóng)業(yè)種植品種的生長周期進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，計算損失期望值并估計損失幅度從而得出損失概率，再分析P省現(xiàn)有農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險險種方案可能存在的風(fēng)險，并分析其方案是否存在不合理性。針對農(nóng)業(yè)自然災(zāi)害風(fēng)險的特點(diǎn)采用線性回歸分析擬合方法，研究P省某農(nóng)作物對于自然災(zāi)害的風(fēng)險損失規(guī)律。利用自然災(zāi)害風(fēng)險度模型和聚類方法劃分不同風(fēng)險區(qū)進(jìn)行相應(yīng)的保費(fèi)厘定，同時建立政府對農(nóng)民保費(fèi)補(bǔ)貼的數(shù)學(xué)模型。關(guān)鍵詞：o

4、fficeexcel，損失規(guī)律，保費(fèi)厘定，政府補(bǔ)貼，聚類方法4目錄摘要..........................................................................................................................3一問題重述.........................................................

5、..................................................5二問題分析...........................................................................................................6三模型假設(shè)...................................................

6、......................................................6四符號說明.........................................................................................................6五模型的建立和求解.............................................

7、............................................8問題一..............................................................................................................8問題二..........................................................

8、..................................................12問題三............................................................................................................15模型評價...................................................

9、.............................................................17模型優(yōu)點(diǎn).........................................................................................................17模型不足..........................................

10、...............................................................17建議........................................................................................................................18總結(jié).............................

11、...........................................................................................19參考文獻(xiàn):...............................................................................................................205一問題重述根據(jù)2

12、013年3月5日《環(huán)球時報》轉(zhuǎn)摘美國《商業(yè)周報》的相關(guān)報道，“在2012年全世界發(fā)生的10大自然災(zāi)害中，有4場是發(fā)生在中國。包括3場嚴(yán)重的夏季洪澇災(zāi)和席卷蘇魯冀等沿海地區(qū)的臺風(fēng)‘達(dá)維’造成的災(zāi)害。另外，還有很多地區(qū)遭受了嚴(yán)重干旱、冰雹等自然災(zāi)害，共造成290億美元的損失，但通過投保由保險公司賠付的比例僅占總損失的４％左右，這個比例相對美國的自然災(zāi)害保險賠付率相差甚遠(yuǎn)?！绷頁?jù)報道：“2013年3月20日發(fā)生在廣東、廣西等省部分地區(qū)的一場大

13、風(fēng)和冰雹災(zāi)害，造成直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)13億多元?！边@個事實(shí)警示我們，中國需要重視和加強(qiáng)自然災(zāi)害保險的研究和實(shí)踐，特別是針對嚴(yán)重自然災(zāi)害的保險體系建設(shè)和對策方案的研究，推動由政府主導(dǎo)的自然災(zāi)害政策性保險方案的實(shí)施。農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險是國家政策性保險之一，即政府為保障國家農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的發(fā)展，基于商業(yè)保險的原理并給予政策扶持的一類保險產(chǎn)品。農(nóng)業(yè)災(zāi)害保險也是針對自然災(zāi)害，保障農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的重要措施之一，是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)金融服務(wù)的重要組成部分，它與現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)

14、信0.0002000.01000.0005西瓜0.0001000.01400.0009蘋果0.00040.000100.00200.0043注釋：表中數(shù)據(jù)為各個品種在各個生長周期按中國中、南部地區(qū)的種植節(jié)氣和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中受到的氣候影響（高、低溫，風(fēng)速等）而產(chǎn)生的自然災(zāi)害損失概率。9表2描述統(tǒng)計量N極小值極大值均值標(biāo)準(zhǔn)差日降水量365.056.0.9754.2046日最高氣溫3653.041.820.30210.6551日最低氣溫36517

15、.027.08.4369.8532日最大風(fēng)速3652.412.66.2091.9410有效的N（列表狀態(tài)）365一般風(fēng)險損失分布：設(shè)隨機(jī)變量X表示一般風(fēng)險，對于一份保單MX0(M為保險標(biāo)的保險價值)，XF為隨機(jī)變量X的分布函數(shù)，）（Xf為隨機(jī)變量X的密度函數(shù)，即損失概率。一般的，風(fēng)險的損失概率分布是正態(tài)分布，即：222e22fX一般的風(fēng)險損失次數(shù)分布和損失總額的確定：我們把某一類的一般風(fēng)險單位看做整體，考察

16、在一定時期內(nèi)損失發(fā)生的次數(shù)N。一般的，隨機(jī)變量N服從Poisson分布，即！nnenNP不過，Poisson分布描述的風(fēng)險是有限制的：風(fēng)險損失發(fā)生是相互獨(dú)立的，損失概率只與時空的廣度有關(guān)，每個風(fēng)險單位發(fā)生的概率不大。進(jìn)一步，假設(shè)第i次的損失額為X，那么一定時期內(nèi)風(fēng)險損失總額為NXS1ii實(shí)數(shù)上，隨機(jī)變量S服從復(fù)合Poisson分布，這是由于NX1ii獨(dú)立同分布，而且與N獨(dú)立，N服從Poisson分布。這里，iX

17、可以利用正態(tài)分布，對數(shù)正態(tài)分布等于給出的每次的損失額可能取值的概率來評估。趨勢產(chǎn)量采用直線平均滑動模擬的方法得到。再做相對變換：twYY（其中wY為反映自然氣候因素影響的農(nóng)作物的氣象產(chǎn)量，tY為反映歷史時期生產(chǎn)力水平的農(nóng)作物的趨勢產(chǎn)量）得到氣象相對產(chǎn)量，作為農(nóng)作物的損失概率，它不受10不同歷史時期和不同區(qū)域生產(chǎn)力水平的影響，因而時空上具有可比性。綜上所述保險公司與投保人的收益函數(shù)模型如下：i211RSSQQYSQRSY

18、1i2根據(jù)模型分析得：小麥：在2月中下旬，冬小麥開始陸續(xù)返青，4月上旬陸續(xù)進(jìn)入拔節(jié)階段。由于返青后植株生長加快抗寒力明顯下降，加之早春麥田氣候多變，凍害頻繁，影響小麥生長。212112392.218024.03.031118SSSSY（其中21SS）則1Y恒大于零；121226.32392.26.3024.03.0311SSSSY（其中21SS）則2Y恒小于零。在5初―5中旬為抽穗期，主要因素是每天有比較長的

19、日照時數(shù)和一定的天數(shù)，其次要求比較高的溫度，以20度左右通過光照階段最快，溫度低于10度。如果光照階段的要求得不到滿足，就不能正常發(fā)育，不能正常抽穗。在5月份，冬小麥生長進(jìn)入需水最關(guān)鍵時期。⑴如果旱情不僅沒有緩解，反而繼續(xù)發(fā)展，則抑制子粒灌漿及干物質(zhì)向子粒的運(yùn)輸與積累，導(dǎo)致粒重下降，會直接影響到小麥單產(chǎn)水平。⑵如果出現(xiàn)大風(fēng)天氣，則對小麥揚(yáng)花不利，容易使花粉流失，小麥?zhǔn)芊鄢潭葴p弱，影響小麥質(zhì)量，使容重降低。212111459.218013

20、8.05.031118SSSSY，則1Y恒大于零；121226.31459.26.30138.05.0311SSSSY，則2Y恒小于零。在5下―6月為灌漿―乳熟冬期，小麥灌漿充實(shí)籽粒階段。如果水分適中，則小麥會充分灌漿。⑴如果天氣嚴(yán)重干旱和高溫，則會造成小麥灌漿期縮短，千粒重下降，不完善粒增加；⑵如果出現(xiàn)強(qiáng)降雨和大風(fēng)天氣，則容易形成倒伏現(xiàn)象，影響后期生長和正常收割；一般小麥抽穗前后倒伏造成產(chǎn)量損失30%－40%，灌漿期倒

21、伏減產(chǎn)10%－30%。⑶如果出現(xiàn)干熱風(fēng)，則會使小麥灌漿受到影響，容易早熟，影響籽粒飽滿。干熱風(fēng)輕者造成減產(chǎn)5%左右，重則減產(chǎn)10%～30%或更多。2121155277.6180301.07.031118SSSSY，則1Y恒大于零；121226.355277.66.30301.07.0311SSSSY，則2Y大于零；在6月后開始收獲，如果在收獲前或中，遭受大范圍降雨天氣，則小麥容易生芽；21211732.318012.01