摘要：以茶叶萌芽至展叶期寒冻害为突破口,利用1987—2016年福建省泉州市安溪县17个自动气象站2—4月的逐日气象数据及安溪各茶树种植区产量数据,确定茶叶寒冻害的天气指数保险气象指标,分析日极端最低气温与茶叶减产率的关系,建立了茶叶寒冻害指数模型。计算安溪不同区域茶叶种植区不同等级寒冻害的发生概率,应用纯保费率方法厘定了保险费率,并根据福建省政策性农业保险的实际情况,制定茶叶不同区域种植区寒冻害指数保险触发条件、赔付标准,设计了安溪县茶叶寒冻害天气指数保险合同。设计的茶叶寒冻害天气指数保险产品以客观气象数据作为定损依据,可以为茶农提供一种有效的风险转嫁方式,也为保险公司增加新险种提供了技术支撑。

摘要：天气指数保险是一种基于指数的新型风险转移保险产品,日益受到国家的重视。根据南宁市气象资料、香蕉历史产量数据,利用copula函数确定气象因子与产量损失之间的非线性相依关系,设计香蕉低温寒害气象赔付指数,试构建损失赔付模型,设计保险理赔支付函数。在气象因素致灾的基本假设基础上建立的保险理赔设计,可以减少道德风险与逆向选择的发生,降低被保障农户与保险公司的交易摩擦,为政策性农业保险的创新转型具有积极意义。

摘要：天气指数保险是近几年农业保险领域的新型产品,在应对全球天气变化带来的农业风险方面具有重要作用,该产品设计的核心环节是费率厘定。本文以我国黑龙江省单季稻天气指数保险为例,从与粳稻生长相关的气温、降水量、日照、湿度、风速和光温比六个气候因素出发,进一步以生长周期为标准细分出四月、五月、六月,三个月分别的气温、降水量、日照、湿度、风速和光温比,共得到18个天气因子,探讨了精算定价法中的经典燃烧模型在费率厘定中的实际应用,并针对我国农业天气指数保险定价的现存问题提出相关建议,以促进天气指数保险的未来发展。

摘要：干旱是云南农业面临的主要风险。传统的农业保险无法转嫁干旱风险,天气指数保险是有效管理干旱风险的创新途径。本文探讨了在云南开展农产品指数保险的原理和方法,并以红河州玉米为例,设计了农产品农业天气指数保险产品,对开展云南农业指数保险提出相关建议。

摘要：利用赣州脐橙种植区17县(市、区)气象站1961—2016年的逐年年极端最低气温及出现日期、1999—2014年脐橙单产等资料,建立了赣南脐橙低温冻害天气指数保险的赔付标准;基于自然灾害风险理论对赣南脐橙低温冻害风险进行评估,并依此评价修订保险费。通过构建数学模型,利用LINGO软件来求解规划方程,得出保险费为67元/666.7 m 2。

摘要：针对影响大棚黄瓜生长的低温寡照气象灾害,利用2009—2019年商丘冬季日最低气温、太阳总辐射累积量设计并开发针对大棚蔬菜天气指数保险产品,不仅可以有效分散气象灾害风险,而且可以配合农业气象服务及农业技术指导。既能从灾前防御上提前进行防灾减灾干预,还能在灾中发挥部门合力,在灾后损失补偿上减轻政府财政压力,消除农户发展大棚种植的畏惧心理,有效支撑示范区都市农业发展。

摘要：农业生产面临的主要风险是天气风险,天气指数保险成为转移农业天气风险的有效路径。通过对传统农业保险和天气指数保险进行比较分析,指出天气指数保险的多项优势。以河南省干旱灾害为例,分析干旱灾害与农业损失之间的关系,并简单设计了河南省玉米干旱灾害天气指数保险,在一定程度上能为制定有关政策提供理论参考,有助于利用天气指数保险应对农业天气风险、保障粮食安全。

摘要：天气指数保险是牧业保险的一种新形式,在保障牧民利益、促进畜牧业发展方面发挥了重要作用。但目前还存在指标不够合理、基差风险大等问题,今后应进一步合理布局气象观测站,完善数据资料,加强多部门合作,改进天气指数保险制度设计。

摘要：水分关键期干旱是影响玉米生长和产量的主要限制因子,构建此时期玉米干旱损失模型,研究干旱指数天气保险,对于合理设计天气指数保险和解决目前传统农业保险的困境,转移农业气象灾害风险具有重要意义。针对作物特定阶段单因子气象灾害影响难以剥离的问题,本研究在西北农林科技大学旱作农业长武试验站进行了连续3a的雨养玉米观测试验,利用田间试验数据(玉米生长发育数据、气象数据、土壤数据和田间管理数据)对CERES-Maize模型进行参数校正和验证,模拟玉米水分关键期(6月21日-8月31日)干旱对生长和产量的影响,构建干旱损失模型;依据长武1990-2019年的气象数据,利用EasyFit软件筛选出玉米水分关键期干旱指数最优分布模型,模拟干旱发生概率;结合干旱损失模型,利用纯费率精算方法厘定玉米水分关键期干旱指数保险费率;采用投影寻踪的统计方法,设计干旱指数保险赔付方案。结果表明,CERES-Maize模型校正和验证的平均绝对相对误差ARE和相对均方根误差RRMSE都小于10%,符合作物模型模拟精度的要求;模拟的干旱指数(DI)与玉米减产率(y,%)间呈显著的线性函数关系,即y=-0.55DI+107.17;Log-logistic模型对干旱指数分布的拟合精度最高,Anderson-Darling(AD)检验值仅为0.20,轻旱、中旱、重旱和特旱发生的概率分别为9.75%、5.90%、3.71%和3.50%。基于Log-logistic模型厘定的玉米水分关键期干旱指数保险费率为5.6%。在玉米生长水分关键期,干旱指数保险的起赔点为DI=185,DI≤185时,进行分级赔付。

摘要：天气指数保险存在基差风险大、“高费率、高赔付率”等问题。以湖南省水稻主产区为例,在考虑自然致灾因素的基础上,通过引入反映农民抵抗气象灾害能力的“风险预防因子”,建立了水稻相对气象损失率与相关因子的回归模型。结果显示,引入风险预防因子后的回归模型比只包含自然致灾因子的回归模型拟合效果更好,从而证明将风险预防因子引入天气指数保险产品的设计在理论上是有效的,为中国天气指数的构建提供了新的思路。