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| 編輯推薦： |
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附录提供了政策性保险案例、数学模型证明及Copula 风险建模工具. 本书的研究成果可以为完善农业保险制度提供理论支撑与方法论工具.
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| 內容簡介： |
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本书系统地研究了农业保险费率厘定与风险保障机制优化问题. 全书有五大部分：基础理论部分（第1 章）构建了费率厘定模型，阐释了补偿产量计算原理及去趋势化处理方法；国际比较研究部分（第2 章）通过中美赔付模式实证对比，揭示了比例式赔付与差额式赔付的运作差异及政策启示；核心机制分析部分（第3 章）建立了财政补贴型保险的效用模型，量化验证了赔付模式对保障效能的影响机制；风险管理创新部分（第4~7 章）重点突破了四大关键技术：测度大灾风险空间分散效应、评估数据长短对费率精度的影响、建立Bootstrap 费率区间估计方法、设计双触发天气指数保险产品；预测技术应用部分（第8 章）开发了融合气象信息的混合算法产量预测模型. 附录提供了政策性保险案例、数学模型证明及Copula 风险建模工具. 本书的研究成果可以为完善农业保险制度提供理论支撑与方法论工具.
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| 關於作者： |
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肖宇谷，中国人民大学统计学院教授，中科院数学与系统科学研究院理学博士。中国农业风险管理研究会农业保险分会常务理事，美国爱荷华大学和康涅迭戈大学访问学者。主要研究领域：精算数学、农业保险。在国内外期刊发表论文三十余篇，出版著作两本，教材三本。曾获北京市高等教育教学成果奖二等奖。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章农业保险费率厘定的基础理论介绍
1.1费率厘定的基础公式介绍
1.1.1补偿产量和费率的定义
1.1.2补偿产量期望的计算与性质
1.2去趋势产量与费率估计的三个基础方法介绍
1.2.1趋势模型假设与去趋势产量
1.2.2三种常用的费率估计方法
第1章小结
第2章农险合约典型赔付设置的差异示例与启示
2.1农险合约的典型赔付模式介绍
2.1.1中国农业产量保险的赔付模式与比例式赔付
2.1.2美国农业产量保险的赔付模式与差额式赔付
2.2基于灾情数据的赔付金额示例和启示
2.2.1基于灾情数据的因灾损失率换算关系
2.2.2两种赔付金额的示例
2.2.3政策启示
2.2.4结论
第2章小结
第3章赔付模式对财政补贴型农业保险风险保障的影响研究
3.1提高农业保险风险保障的问题背景介绍
3.2赔付模式对财政补贴型农业保险风险保障的影响研究
3.2.1最为一般的农业产量保险赔付函数
3.2.2比例赔付模式与差额赔付模式的关系
3.2.3两种赔付模式对农业保险保障程度的影响
3.3两种赔付模式对农业保险保障效果影响的模拟分析
3.3.1标准农民的均值-方差效用
3.3.2参数设置
3.3.3保费补贴数量与保额的关系
3.3.4保费补贴数量与投保农民效用的关系
3.3.5结论
第3章小结
第4章我国农业保险大灾风险的空间分散效应的测度与应用研究
4.1引言
4.2农业保险大灾风险的空间分散效应的测度模型框架
4.2.1农业保险产品（成本保险与产量保险）的赔付函数定义
4.2.2保单组合的经济资本计量与空间分散效应测度的定义
4.3十三个粮食主产省份的因灾损失率概率分布拟合
4.3.1因灾损失率的计算
4.3.2用Copula模型来刻画农业风险空间相依性的文献简述
4.3.3十三个粮食主产省份的因灾损失率的描述统计
4.3.4十三个粮食主产省份因灾损失率的概率分布拟合
4.4模拟分析
4.4.1空间尺度与参数的设定
4.4.2不同合约要素下的空间分散效应测度与经济资本计量
4.4.3结论
第4章小结
第5章数据长短对费率厘定精度的影响研究
5.1问题介绍
5.2赔付函数设定与费率估计方法介绍
5.3基于业务逆选择的样本外检验方法介绍
5.3.1方法一：KM方法
5.3.2方法二：KTL方法
5.4数据长短对费率厘定精度影响的实证检验
5.4.1数据基本情况
5.4.2实证方法与参数设置
5.4.3实证结果
5.4.4结论
第5章小结
第6章基于Bootstrap方法的农险费率区间估计
6.1引言
6.2基于Bootstrap方法的农险费率点估计与区间估计
6.2.1BLCR的计算步骤
6.2.2模拟试验
6.2.3实证分析
6.2.4结论
第6章小结
第7章农作物双触发组合指数保险研究
7.1天气指数保险介绍
7.1.1基于指数的农业保险产品介绍
7.1.2农业保险指数产品的实践案例
7.1.3天气指数保险产品常用的赔付函数形式
7.1.4天气指数保险产品研发的一些文献进展
7.2双触发天气指数保险研究
7.2.1引言
7.2.2双触发天气指数保险合约设计的基本思想
7.2.3模型与方法
7.2.4Monte Carlo模拟实验
7.2.5性能比较
7.2.6经验分析
7.2.7结论
第7章小结
第8章融合气象信息的产量预测研究——基于混合算法模型
8.1引言
8.2数据与方法
8.2.1数据来源
8.2.2模型评价指标
8.2.3趋势混合预测方法
8.2.4预测所使用的特征
8.3实证结果
8.3.1数据基础特征
8.3.2模型设定与超参数设置
8.3.3实证结果
8.3.4结论
第8章小结
附录
附录A.1中国政策性农业保险赔付标准示例
附录A.2命题3.1、命题A.2.1和推论A.2.1的证明
附录A.3Copula函数简介
A.3.1二元Copula函数定义
A.3.2几个常用的二元Copula函数
A.3.3相关系数
A.3.4样本相关系数
参考文献
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| 內容試閱：
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前言
党的二十届三中全会在完善强农惠农富农支持制度的背景下，明确提出了“发展多层次农业保险”的战略要求.而发展多层次农业保险需要科学的费率厘定和风险分析，需要完善健全大灾风险分散机制，还需要考虑天气变化对农业生产的影响.这几个方面是农业保险行业关心的主要问题，得到各部门的广泛重视，例如，2019年，财政部、农业农村部、银保监会、林草局联合印发的《关于加快农业保险高质量发展的指导意见》明确提出了“建立科学的保险费率拟订和动态调整机制，实现基于地区风险的差异化定价”和“完善大灾风险分散机制”.
为此，本书就农业保险的合约设计、大灾风险分散测度、费率厘定、天气指数保险的优化设计和产量预测等内容展开论述，其中一些结果为我国农业保险的产品设计和大灾风险分散机制设计提供了一定的科学依据和应用指导，有较为重要的理论和现实意义.
本书有一定的专业性和前沿性，部分技术细节需要有一定的数理基础知识才能掌握，但其中的结论和研究方法具有较强的现实意义和较新的理论意义，因此可以作为农业保险产品设计、费率厘定、政策研究人员的重要参考书.
本书的主要内容包括8章：第1章主要介绍了农业保险费率厘定中的基础公式和基于趋势模型的经典费率估计方法.第2章介绍了农险合约的两种典型赔付模式，构建了相对直接的示例来显示两种典型赔付设置所产生的差异.第3章解析了两种典型赔付模式的差异及其对农业保险保障的影响，提出了通过优化赔付模式来提高农业保险保障效果的设想.第4章利用农作物灾情数据，测度了农业保险经营中空间尺度增加对大灾风险所产生的空间分散效应，并研究了不同保险合约要素对该效应的影响.第5章检验了在产量数据较短（15年）的情况下，农作物保险的定价精度能否保持的问题，并详细介绍了基于业务逆选择的样本外检验方法.第6章给出了基于Bootstrap方法的费率区间估计方法和性能测试.第7章介绍了一种双触发组合指数保险合约，该合约采用附加条款的方式，将天气指数保险和区域产量指数保险相结合，以较小的复杂度大幅提升了单一天气指数保险的性能.第8章介绍了使用趋势模型与机器学习方法的混合模型，以及它在加入气象信息的情况下，对玉米产量的预测性能.
诚挚感谢王克、何小伟、姚经、赵艳霞、刘莉、齐纪元、崔婷、申茜琳等对本书出版提供的帮助.
本书的研究成果受到教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“数字时代风险管理与精算模型研究”（22JJD910003）、国家社会科学基金重点项目“巨灾债券定价与风险管理的统计建模研究”（22ATJ005）的支持和资助.
作者
中国人民大学应用统计科学研究中心
中国人民大学统计学院
2025 年7月
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