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基于Normal—Copula模型的小麥產(chǎn)量保險費率厘定

2014-06-23 01:57:11曾輝董丁健
時代金融 2014年14期

曾輝 董丁健

【摘要】在三個基本假設(shè)的基礎(chǔ)上,對歷史數(shù)據(jù)擬合得到烏魯木齊市小麥關(guān)于日照、降水、生產(chǎn)效率指數(shù)的產(chǎn)量函數(shù),應(yīng)用正態(tài)耦合函數(shù)估計日照和降水的二元分布,借助計算機隨機模擬得到產(chǎn)量估計數(shù)據(jù),以估計的產(chǎn)量均值作為趨勢產(chǎn)量,最終得到保障程度80%,90%,100%時的純費率分別為0.23%,0.83%,3.26%。本研究中方法的應(yīng)用旨在為農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險費率厘定提供一個新的選擇途徑。

【關(guān)鍵詞】正態(tài)耦合函數(shù) 隨機模擬 小麥生產(chǎn)函數(shù) 費率厘定

一、引言

我國地域遼闊,區(qū)域氣候差異大,農(nóng)作物產(chǎn)量區(qū)域性存在顯著差異,農(nóng)作物產(chǎn)量單一費率的形式,容易造成保戶承擔(dān)的保費負擔(dān)與其面臨的風(fēng)險特征不一致,從而誘發(fā)逆向選擇和道德風(fēng)險的問題,造成農(nóng)業(yè)保險市場失靈(Turvey,CG.,and C.Zhao)。農(nóng)作物區(qū)域產(chǎn)量保險計劃針對區(qū)域系統(tǒng)風(fēng)險,滿足保險的風(fēng)險一致性原則,可以有效地避免逆向選擇和道德風(fēng)險問題。

二、理論分析

農(nóng)作物的產(chǎn)量受到各種因素的影響,氣象條件以及當(dāng)時的生產(chǎn)條件均起著決定作用,同時,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者決定著各種可變生產(chǎn)要素的投入,所以生產(chǎn)者的行為亦決定著農(nóng)作物的產(chǎn)量。本研究以烏市的小麥{1}生產(chǎn)為例,首先作出三個合理的基本假設(shè)。

(一)基本假設(shè)

假設(shè)1,小麥的產(chǎn)量y是一個由可變投入要素x,自然環(huán)境屬性w(本文只考慮降雨w1、日照時數(shù)w2、氣溫w3),以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)θ決定的函數(shù)。其函數(shù)關(guān)系式為y=f(x,w,θ)。

假設(shè)2,假定小麥生產(chǎn)者為“理性的生產(chǎn)者”,即通過改變可變投入要素以使其生產(chǎn)效用達到最大{2}。通過此假設(shè),可變投入要素x成為w和θ的函數(shù),最終的產(chǎn)量函數(shù)關(guān)系式y(tǒng)=g(w,θ)。

假設(shè)3,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率指數(shù)θ與時間存在某種特定的正比例關(guān)系{3}。該指數(shù)具有不可測性,通過該假設(shè),我們可以用變量t來反映,取θ=t,隨著時間的增長,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率隨之上升。

(二)生產(chǎn)函數(shù)及正態(tài)耦合函數(shù)(Normal-Copula)

基于以上假設(shè),通過對歷史數(shù)據(jù)進行擬合得到的函數(shù)表達式,本文運用C-D函數(shù),擬合效果良好,得到y(tǒng)=Aw1αW2βθγ。這樣得到產(chǎn)量關(guān)于兩個隨機變量降雨w1和日照時數(shù)w2的函數(shù)表達式{4},由于降雨和日照并非相互獨立的隨機變量,我們通過Normal-Copula函數(shù)(又稱Guassian-Copula)模型擬合其二元分布,最后通過隨機模擬產(chǎn)生足夠的模擬產(chǎn)量數(shù)據(jù),從而得到次年產(chǎn)量均值等相關(guān)分析指標(biāo)。

Sklar(1959)通過定理形式將多元密度分布函數(shù)與Copula{5}聯(lián)系起來,以下給出二元的情形,多元的類似。

Sklar定理:設(shè)G(x,y)為具有邊緣分布F(x)和H(y)的聯(lián)合分布函數(shù),那么存在一個Copula函數(shù)C(u,v),使得:

G(x,y)=C(F(x),H(y) (2.1)

成立.如果F(x),H(y)連續(xù),那么C(u,v)唯一;相應(yīng)的,若F(x,H(y)為一元分布函數(shù),C(u,v)為某一Copula函數(shù),則由式(2.1)定義的函數(shù)G(x,y)是具有邊緣分布F(x),H(y)的聯(lián)合分布函數(shù)。

Normal-Copula函數(shù)形式如下:

Sklar定理是Copula應(yīng)用于統(tǒng)計研究的依據(jù),Copula函數(shù)可以捕捉變量間的非線性的相關(guān)性,金融時間序列的尾相關(guān)性等,因而應(yīng)用更廣,實用性更強。進入21世紀,在金融領(lǐng)域逐步得到廣泛應(yīng)用(Nikeghbali A,et al.(2000),Cossette and Gaillardetz et al.(2002))。在實際應(yīng)用當(dāng)中常見的Copula函數(shù)模型主要有橢圓Copula族,Archimedean Copula族和極值Copula族三大類,本文運用最常用的橢圓Copula族中的Normal-Copula。該Copula能較好的體現(xiàn)變量間的對稱相關(guān)關(guān)系,符合我們氣溫和降雨兩個隨機變量。

三、實證分析

本文以烏魯木齊1985~2011年小麥畝產(chǎn)數(shù)據(jù){6}(單位為千克每畝)、相應(yīng)年限的3月至6月平均日照時數(shù)、3月至6月平均降水量(單位毫米)為研究對象(數(shù)據(jù)均來自《烏魯木齊統(tǒng)計年鑒》,畝產(chǎn)數(shù)據(jù)通過總產(chǎn)量和總的種植面積計算得到)。時間變量取值從1開始,首年1985年則t=1,按如下方程進行擬合{7}:

Lny=α0+αlnw1+βlnw2+γlnθ+ε(即θ為時間變量t)。

可見,非完全保障水平時,損失率均是較低的。完全保障水平下的結(jié)果(3.26%)處在曾輝和楊新順(2014)利用參數(shù)法和非參數(shù)法1980~2010年時間段的計算的結(jié)果(參數(shù)法下分別為2.53%和2.93%,非參數(shù)法下分別為5.43%和6.08%)之間,而且與參數(shù)法下的結(jié)果較為接近。

四、結(jié)論

基于1985~2011年烏魯木齊市小麥相關(guān)數(shù)據(jù),在三個假設(shè)的基礎(chǔ)上,利用耦合函數(shù)計算的小麥區(qū)域產(chǎn)量保險純費率的結(jié)果在75%,80%,90%,95%,100%的保障程度下分別為0.14%,0.23%,0.83%,1.67%,3.26%。其中完全保障水平下的3.26%介于參數(shù)法和非參數(shù)法接近的時間區(qū)間1980~2010的結(jié)果之間,證明了這種新的嘗試是可行的。由于參數(shù)法可能低估風(fēng)險,而非參數(shù)法可能高估風(fēng)險,所以基于耦合函數(shù)的結(jié)果可能更加準(zhǔn)確的描述了其風(fēng)險。

注釋

{1}烏市并非新疆小麥等糧食作物的主生產(chǎn)地,但基于數(shù)據(jù)的易獲得性以及其并不影響本研究的意義而選擇之。

{2}寧滿秀(2006)的研究,農(nóng)業(yè)保險本身也將影響農(nóng)戶的生產(chǎn)行為。

{3}該假設(shè)將本身具有隨機性的生產(chǎn)效率指數(shù)確定化。其隨機性體現(xiàn)在兩個層面,一是生產(chǎn)效率本身每年的變化并不是確定的。二是生產(chǎn)效率對產(chǎn)量增長的影響也不是確定的。

{4}氣溫變量在各種形式的回歸擬合中系數(shù)均顯著為零,比較各年度氣溫數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)平均氣溫波動非常小。

{5}本文對耦合(copula)函數(shù)不作介紹,可以參見Nelsen R.B.(2006)以及韋艷華(2008)的著作。

{6}本文相應(yīng)的日照時數(shù)、降水?dāng)?shù)據(jù)取為當(dāng)年3月至6月共四個月的平均值。

{7}以時間、氣溫、降水、日照為自變量進行逐步回歸(stepwise)的結(jié)果。

參考文獻

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作者簡介:曾輝(1985-),男,碩士研究生,中國準(zhǔn)精算師,研究方向:風(fēng)險管理與保險精算;董丁健(1984-),男,碩士研究生,研究方向:保險理論與實務(wù)。

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