农业保险分类费率厘定实证研究

论文摘要

近年来，政府和学术界对政策性农业保险的重视程度不断加深，相关研究和试点工作也在不断深入。然而，在此背景下，农业保险发展需要解决的一个很重要问题—保险费率厘定却没有得到足够重视。现阶段，由于政策性农业保险开展年数很短，收集的承保及损失数据还很有限，农业保险的保险费率确定缺乏强有力的精算技术支撑，导致农业保险费率的不合理。费率的不合理不是简单的费率过高或过低，而是对不同风险标的费率没有区分本文在阐述了各种风险分类的费率厘定方法的基础上，研究了广义线性模型进行农业保险费率厘定中应用的方法，讨论了应用广义线性模型进行农业保险费率厘定的优越性。并结合湖南省某财产保险公司的实际数据进行了实证分析，对应用广义线性模型的费率厘定方法和传统的费率厘定方法进行比较，得出了广义线性模型更适合于农业保险费率厘定的结论。同时对在我国具体实施这种定价方法，要求农业保险市场需要进行完善和改进的地方，提出了一些建议。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 插图索引
• 附表索引
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景与意义
• 1.2 文献综述
• 1.2.1 国外文献综述
• 1.2.2 国内文献综述
• 1.3 研究思路与内容
• 第2章 农业保险分类费率厘定意义及步骤
• 2.1 农业保险分类费率厘定的意义
• 2.2 农业保险分类费率厘定的步骤
• 2.2.1 农业保险分类因子的选择
• 2.2.2 风险级别相对数
• 第3章 农业保险分类费率厘定方法选择
• 3.1 单因素分析法
• 3.1.1 单因素分析法的原理
• 3.1.2 单因素分析法的不足
• 3.2 最小偏差法
• 3.2.1 最小偏差法的原理
• 3.2.2 最小偏差法的应用
• 3.2.3 最小偏差法的缺陷
• 3.3 传统线性模型
• 3.3.1 传统线性模型的结构
• 3.3.2 传统线性模型的假设
• 3.3.3 传统线性模型的局限性
• 3.4 广义线性模型
• 3.4.1 广义线性模型结构
• 3.4.2 指数族分布
• 3.4.3 抵消项
• 3.4.4 联系函数的选择
• 3.4.5 典型的广义线性模型形式
• 3.4.6 广义线性模型参数估计
• 3.5 广义线性模型与传统模型的联系
• 第4章 实证分析
• 4.1 GENMOD 过程
• 4.2 种植业保险
• 4.2.1 广义线性模型构建
• 4.2.2 出险频率的计算
• 4.2.3 案均赔款的计算
• 4.2.4 纯保费的计算
• 4.3 养殖业保险
• 4.3.1 广义线性模型构建
• 4.3.2 出险频率的计算
• 4.3.3 案均赔款的计算
• 4.3.4 纯保费的计算
• 4.4 分类费率结果比较与应用
• 结论
• 参考文献
• 致谢