加载中…全球农作物风险模型介绍与借鉴
(2012-01-18 17:19:44)
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目前来看，全球农作物风险模型，从方法论上可以分为三类：灾害模型、产量模型和作物模型。
灾害模型
与通常的财产险巨灾模型类似，即考虑了农业灾害形成的机理和过程，估算出不同灾种对不同作物造成的损失。
具体包括三个模块：灾害模块、损害模块和损失模块。首先，通过灾害模块对干旱、洪水等自然灾害风险以及价格波动等市场风险进行模拟，转化为庞大的灾害事件群集，并计算出灾害事件发生的频度和强度。然后，通过损害模块将农作物的风险暴露与灾害事件的发生结合起来，计算出农作物遭灾的经济损失。最后，结合保险计划和具体条款，包括免赔、限额、再保险安排等，来测算保险损失。
灾害模型最直接的输出结果是灾害损失可能性的完整分布，即当年发生某一特定或者更大规模损失的可能性。灾害模型还可以根据承保人员和风险管理人员的不同需求进行各种分析，包括最大损失估测、不同地区农作物风险和损失的对比等。
产量模型
产量模型理论依据是历史会重演，损失数据已经包含了所用风险信息。模型的基本原理是经验定价，即直接利用风险损失的时间序列的产量数据进行统计拟合，得出风险损失分布模型，反映出历史承保结果中的产量损失状况。模型结果主要包括：得出农作物平均损失率，厘定保险费率；识别地域间以及作物间的风险差异。因此，在实际运用中，产量模型主要用于农作物风险区划和农作物保险费率厘定。
与灾害模型相比，产量模型是以实际产量作为基础数据，和使用灾害数据建模相比，省去了拟合致灾因子与产量损失间关系的步骤，减少了模型假设，也降低了结果的误差，运用方法简单成熟且易被市场所接受。但是，产量模型的结果高度依赖于统计数据的“质”和“量”，并且无法分离出单一灾害对某种作物造成的损失，也无法估测巨灾事件的影响，应与灾害模型联合使用。
作物模型
作物模型是研究作物生长的模型，即用数学概念表达作物的生长过程。相比起前两种模型而言，更为复杂。具体而言，作物模型是基于农作物生理过程，对农作物的生长、发育和产量形成过程进行动态模型的一系列数学公式的综合，并借助计算机手段实现这种模拟过程。模型最终的结果是可以得到在不同条件下的作物生产及产量的概率分布，进而实现农作物产量预测。
相比起前两种模型，作物模型从理论上更加贴近农业生产面临的实际风险，为农业生产风险决策提供了广阔的应用前景，但目前仍主要出于研究阶段，还需对作物模型进行不同地域和环境条件下的验证与适用性研究。
作物模型作为风险管理和评估的有效工具，其作用可以分别从农民、政府和公司三个方面来考虑。
对政府而言，其作用：一是实现费率准确性和可靠性，确保农业保险制度的公平合理。二是保障政府财政补贴有效实施，2009年美国农作物保险计划共花费联邦政府达70亿美元。如此巨大的补贴金额，正是通过模型来测试保费和费用补贴的充足性与效率。
对农民而言，其作用：一是帮助理解和比较不同的农作物保险产品，为农民购买保障提供有力的参考，提高投保积极性。二是帮助理解政府的各项补贴政策，测算补贴政策之间的相关性，优化配置农业补贴。
对公司而言，其作用：一是实现对单个标的进行定价，减轻逆选择和道德风险，辅助承保决策。二是整合数据收集与业务分析系统，提升工作效率，提高风险管理水平，减低经营管理成本。三是实现巨灾风险管理，迅速发现风险累积情况，从而决定减缓或停止承保，将风险控制在公司能力范围之内。四是辅助安排再保险、优化风险资本分配以及准确提取准备金。
开发风险模型力促农险发展
可以看出，农业保险市场的可持续发展离不开科学的风险分析方法及工具，农业风险模型的开发和应用，对我国农业保险的发展具有明显的借鉴意义。
第一，优化政府补贴政策效果。近年来，我国对农业保险的扶持力度逐年加大，中央财政补贴规模从2007年的20亿上升到了2010年的103亿元，将来还将继续扩大。为达到补贴政策预期目标，合理配置财政资金资源，应充分发挥农作物风险模型作用，优化各级财政的补贴比例，保证国家财政对农业保险保费补贴资金的功能得到充分发挥。
第二，开展农业生产风险的评估和区划。目前，我国农业保险费率制定的水平粗放，主要是依据经验判断和协商在一省范围内实行统一费率。通过农作物风险模型，根据参保标的的风险水平厘定保险费率，提高农业保险的费率厘定的专业化和精细化程度，减轻或避免道德风险和逆选择的影响，保障我国农业保险的持续发展。
第三，健全农业巨灾分散体系。我国的保险公司也应通过逐步引入农作物风险模型，以最佳实践方式进行农业巨灾风险管理，从而在应对未来农业巨灾事件带来的财务影响时处于有利的地位。
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