一种基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法技术

本发明专利技术公开了一种基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法，属于农业保险技术领域。该方法包括将历史气象数据中的每日气象数据分解成一个季节趋势序列以及一个自回归和移动平均序列，建立对应的模型；使用极大似然估计法对季节趋势序列非线性模型的各项参数估计；使用迭代式的非线性最小二乘法对ARIMA序列模型的回归参数估计；运用估计值对目标时间段的气象指标进行蒙特卡洛模拟，叠加后得到原始样本序列仿真序列；计算目标时间段的气象指数；计算理赔额；对多次蒙特卡洛模拟所得的理赔额计算平均值得到期望理赔额即精算纯保费，其与保险金额的比值即为精算纯费率。本发明专利技术的方法极大地扩充费率厘定所需的样本量，使厘定的费率更加准确。

A method of determining insurance rate of Agrometeorological index based on time series simulation

【技术实现步骤摘要】
一种基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法
本专利技术涉及农业保险
，具体涉及一种基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法。
技术介绍
我国农业保险发展迅速，如今已有很高的覆盖率。然而传统农业保险具有理赔成本高，道德风险难以控制等问题。农业气象指数保险针对引发灾害的气象指数设计赔付条款，气象指数一旦高于或低于某一门槛值，被保险人即可获得赔偿，节省了大量的查勘定损成本，由于赔款额度基于保险合同双方都能看到的公开气象数据，也不易产生道德风险。同时，由于理赔标准的简单清晰，农业气象指数保险相比传统农业保险更容易在二级市场转移风险。农业气象指数保险在国际上尤其是发展中国家取得了很大成功，尤其适用于农户居住分散，传统农业保险理赔不便的地方。传统的气象指数保险费率厘定方法通常采用燃烧分析法或指数定价法。前者基于历年的气象指数值计算平均赔付率，从而得到气象指数保险的纯费率；后者对历年气象指数值进行分布拟合，找到拟合度最高的分布密度函数，根据该分布密度函数的相应参数计算平均赔付率，从而得到气象指数保险的纯费率。两者有一个共同特点，就本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、获取历史气象数据，并将该数据作为原始样本；/nS2、将历史气象数据中的每日气象数据序列分解成一个季节趋势序列以及一个自回归和移动平均序列，其中自回归和移动平均序列即ARIMA序列，建立季节趋势序列非线性模型和ARIMA序列模型；/nS3、使用极大似然估计法对季节趋势序列非线性模型的各项参数进行估计；/nS4、使用迭代式的非线性最小二乘法对ARIMA序列模型的回归参数进行估计；/nS5、得到非线性模型的各项参数估计值以及ARIMA序列模型的回归参数估计值之后，运用估计值对目标时间段的气象指标进行蒙特卡洛模...

【技术特征摘要】
1.一种基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、获取历史气象数据，并将该数据作为原始样本；
S2、将历史气象数据中的每日气象数据序列分解成一个季节趋势序列以及一个自回归和移动平均序列，其中自回归和移动平均序列即ARIMA序列，建立季节趋势序列非线性模型和ARIMA序列模型；
S3、使用极大似然估计法对季节趋势序列非线性模型的各项参数进行估计；
S4、使用迭代式的非线性最小二乘法对ARIMA序列模型的回归参数进行估计；
S5、得到非线性模型的各项参数估计值以及ARIMA序列模型的回归参数估计值之后，运用估计值对目标时间段的气象指标进行蒙特卡洛模拟，将模拟生成的季节趋势序列仿真序列和ARIMA序列仿真序列叠加，得到原始样本序列仿真序列；
S6、根据得到的原始样本序列仿真序列计算目标时间段的气象指数；
S7、将气象指数与气象指数的门槛值进行比较，计算理赔额；多次重复以上过程，计算理赔额平均值，得到期望理赔额，也即精算纯保费，其与保险金额的比值即为精算纯费率。


2.如权利要求1所述的基于时间序列仿真的农业气象指数保险费率厘定方法，其特征在于，所述季节趋势序列用S(t)表示：自回归移动平均序列用Y(t)表示，原始样本序列用T(t...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈妍，聂强，程怡帆，易忠博，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61