基于copula模型的棉花收入保险费率测算研究-晁娜娜.pdf
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1、第34卷第8期2017年8月统计研究Statistical ResearchV0134,No8Aug2017基于Copula模型的棉花收入保险费率测算研究8晁娜娜 杨油华 罗少凡内容提要:推行棉花收入保险有助于维护我国棉花产业的稳定发展。本文以新疆棉花为研究对象,设定棉花期货市场为有效市场,采用棉花单产及11月棉花期货合约价格,测算了棉花单位面积产量风险及价格风险,运用ClaytonCopula模型模拟了两变量的联合风险分布,测算了4种不同保障收入及其不同保障水平下的收入保险费率。研究发现:模拟的每亩棉花期望收入具有合理性,在棉花总成本75的保障水平以下试行收入保险具有可行性,测算结果具有一定
2、的实践指导价值。关键词:新疆棉花;棉花期货价格;收入保险;Copula函数;费率测算DOI:1019343jcnki1 11302e201708009中图分类号:C812 文献标识码:A 文章编号:10024565(2017)08009208A Study on Estimation of Premium for Cotton Revenue Insurancebased on Clayton Copula FunctionChao Nana Yang Ruihua Luo ShaofanAbstract:The cotton revenue insurance promoted in Xin
3、jiang is helpful for the steady development ofcotton industry in ChinaFocusing on the cotton in Xinjiang,this paper measures the cotton revenue premiumrates under 4 scenarios with various secured incomes and revenue premium rates under these secured income byusing the cotton yield and cotton futures
4、 prices in November contracts,estimating the production risks of unitcotton area and price risks,and simulating the joint risk distribution with these two variables in Clayton Copulafunction,with the assumption that the cotton futures market is effectiveIt shows that the simulated revenue isreasonab
5、le and at the level of 75of the total cotton cost to be secured the revenue insurance to be applied ismuch practicalThe measurement results achieved is quite applicable in realityKey words:Xinjiang Cotton;Cotton Futures Price;Revenue Insurance;Copula Function;Premium Rate一、引言我国农业保护与支持政策正处于一个关键的调整期。随
6、着加入WTO后15年保护期的结束,我国对粮棉等农产品的各项直接补贴政策正在逐步向符合农业协议的“绿箱补贴”政策转变,其中“收入保险和收入安全网计划中政府资金的参与”是我国尚需加以充分合理利用的重要“绿箱补贴”内容之一。事实上,自1980年代以来,棉花保险一直是新疆重要的特色险种,目前保费收入已占全部农作物保费收入的50以上,参保面积已达90,但棉花保险主要应对自然灾害引起的物+本文获国家自然科学基金项目“农业规模化经营进程中的农作物收入保险需求及应对机制研究”(71473252)、农业部软科学项目“我国棉花收入保险制度研究”(201608-2)资助。万方数据第34卷第8期 晁娜娜等:基于Cop
7、ula模型的棉花收入保险费率测算研究 93化成本风险,没有覆盖市场价格风险,抑制了棉花保险效用,难以满足棉农的收入风险管理需求。随着新疆农民合作社、专业大户、龙头企业和家庭农场等新型经营主体不断发展,推行棉花收人保险对于棉花产业及新疆农村经济的稳定发展更具重要意义。棉花保险正在逐步成为我国棉花产业保护政策体系中的重要内容。从2014年开始,国家取消了2011年以来实施的棉花临储政策,在新疆进行棉花目标价格改革试点,改革的主要思路是“市场定价、价补分离”。同年的中央一号文件中提出了要“逐步建立农产品目标价格制度”、“探索农产品目标价格保险试点”,将价格保险作为农民市场价格损失的间接补贴方式。20
8、15年中央一号文件进一步要求“完善农产品价格形成机制,积极开展农产品价格保险试点”,2016年中央一号文件鼓励农业保险供给侧创新,在持续扩大农业保险覆盖面、增加保险品种、提高风险保障水平的基础上,首次提出“探索重要农产品收入保险试点”并稳步扩大“保险+期货”试点,形成了同时覆盖价格和产量风险的创新性保险设想,实践中也开始出现了个别棉花收入保险试点。这意味着,随着棉花价格逐步回归市场,着眼于产业稳定发展的棉花收入保险得到了政策关注并付诸探索实践。二、文献回顾在美国,农作物收入保险已成为农业保险的主流产品,我国则刚刚开始尝试。与其他风险管理工具仅覆盖价格或产量风险不同,收入保险可以同时覆盖价格和产
9、量风险,因此,在理论研究和实证中最重要的问题是收入保险定价。Coble等(2010)。1 o认为,收人保险定价过程可以分为四个步骤:第一是计算单产和价格的边际分布,第二是估计单产与价格的相关性,第三是模拟相关的单产和价格情况,第四是在不同保障水平下计算收入保险费率。收入保险定价首先要确定单产风险和价格风险的分布,拟合方法主要有参数和非参数(Tolhurst、Ker,2015)心3两种。参数法是基于已知的参数分布,大多假定单产服从某一分布,早期研究中学者们多假定作物单产服从正态分布(Botts、Boles,1958)E 3,但是农作物的单产受到自然气候、生产技术等多方面影响,假定其为正态分布并不
10、合理。因此,国外学者进一步研究提出其他的分布模型,主要包括Gamma、Beta、Weibull、Lognormal和Burr分布等。在收入保险中,国外学者多认为产量服从Beta和Weibull分布(Goodwin、Hungerford,2015)M1;由于价格是非负的,因此学者常假设价格分布为Lognormal(对数正态)分布(Bielza、Garrido、Sumpsi,2004p。;Cole、Gibson,2010 E61)。在美国的收入保险设计过程中,作物收益保障保险(Crop Revenue Coverage,CRC)假设价格服从正态分布,而收益保障保险(RevenueAssurance
11、,RA)则假设作物价格服从Lognormal分布。虽然学者们为矫正假设正态分布的不合理性而提出诸多分布,但提前假设符合某一分布,本身就不合理。因此,非参数法便得到学者们的关注与重视。但在厘定费率时,如果样本比较小(少于3040个样本),参数法更加合适。如何得出产量和价格的联合分布至关重要。Copula概念的提出及其理论的完善,使得这一问题得到了解决。Copula作为边际分布函数与它们联合分布函数之间的连接函数,包含了许多种分布族,而在诸多分布族之中,最为常见的两个分布族则当属椭圆分布族(Elliptical copula)和阿基米德分布族(Archimedean copula),其中椭圆族中包
12、括高斯Copula和t Copula两大类。最常用的三种阿基米德Copula为Clayton Copula、Gumbel Copula和Frank Copula,因它们具有厚尾的分布特性故在金融领域得到了大量的应用。在实证研究中,最优Copula的选择取决于特定问题的目标或数据的拟合优度检验。美国的收入保险定价程序设定利用高斯Copula来表示产量和价格之间的关系。有学者尝试用混合Copula进行费率测算(Ghosh、Woodard、Vedenov,2011)o。国内当前只有少数学者基于Copula测算作物收入保险费率(身十凤杰、王尔大、朱阳,2011 E 8 3;张峭、王克、李越等,万方数据
13、94 统计研究 2017年8月2015一o;吴银毫,2017。1;谢凤杰、吴东立、赵思晶,20171。)。与传统作物保险相比较,收入保险对产量、价格风险的测算要求更高,需要合适的数据支撑。足够年份的产量数据(Lambert Muhr,2011)。1 2I,拥有标准化、可验证、频繁的价格传播、准确反映市场价格、价值表征5个特征的价格指标(Cole、Gibson,2010_6 o)是发展收入保险需要具备的条件。美国农产品期货市场较为成熟,多采用历史产量及期货价格拟合产量风险和价格风险。诸多中国学者(陈雪飞、谢高强、沈淑娟,2013【13;朱海燕,2015-14 o)的研究表明,中国棉花期货价格具有
14、较好的价格发现功能。李辉、孔哲礼(2009)。1纠认为,棉花期货价格对新疆棉花现货价格的形成具有明显的引导作用。综上,国外理论和实践中关于农作物收入保险定价的理论和方法已经比较成熟,研究成果丰富,而在我国才开始起步,尤其体现在Copula函数的应用方面。相对于其他大宗作物,新疆棉花收入保险费率测算的数据条件比较好,政策需求也较为迫切,故本文拟运用Copula函数评估新疆棉花收入风险,测算不同保障收人和保障水平下的收人保险费率并进行对比分析,以期为完善新疆棉花收入保险制度提供精算意义上的参考依据。三、Copula模型与数据(一)Copula模型与农作物收入保险费率测算Copula理论最早可追溯到
15、1959年。Sklar(1959)u钊指出,可以将一个N维联合分布函数分解为N个边际分布函数和一个Copula函数。Copula是将边际分布与联合分布连接在一起的函数,描述了变量间的相关性,因而也叫做“连接函数”。Johnson和Tenenbein(1981)m 3认为,Copula函数是一种描述相依性度量市场风险的方法,非线性Copula包含一系列随机变量相互依赖的所有信息,可以捕捉到变量问非线性、非对称的相关关系,将随机变量的边际分布和它们之间的相关结构分开来研究。20世纪90年代末,随着建模理论的日趋成熟和计算机技术的快速发展,Copula函数的应用才得到广泛的重视。特别是在金融风险分析
16、方面,原有的基于线性相关的分析方法已经难以适应,Copula函数作为研究非线性、非对称相关的统计方法,在金融风险相关性分析和保险定价领域中凸显优势。Nelsen(1998)副给出了Copula函数的严格定义,令F(戈,戈:,石。)为具有边际分布的n维随机向量石,戈:,石。的联合分布函数,那么存在一个7,元Copula函数C,满足F(戈。,戈:,戈。)=C(F。(戈。),F:(石:),F。(戈。) (1)若F。(戈。),疋(戈:),F。(戈。)连续,则Copula函数C唯一确定。F的密度函数可以表示为:n八戈。,戈:,戈。)=c(F,(戈,),疋(戈:),F。(戈。)r】工(石。) (2)元=I
17、式(2)中,F的密度函数表示为Copula函数密度和边际密度函数工(戈。)连乘积的乘积,即Copula函数具有关于变量间相关结构的所有信息,这些相关信息由KendallT、Pearson相关系数p以及Spearman秩相关系数P。来刻画。以二元Copula分布为例,c(u,M:)定义为C:0,12一0,1,即c是一个具有均匀边际分布M,和M:的二元分布函数。本文中,采用二元Copula函数实现棉花收入保险费率测算的操作过程如下:(1)模拟单产和价格风险分布,得到两个边际分布。这里以戈。和搿:分别代表棉花单产风险和价格风险,对应的分布函数为F,(戈,)和F:(戈:)。(2)建立单产、价格风险分布
18、的联合分布。以极大似然法估计Copula模型,采用AD检验、万方数据第34卷第8期 晁娜娜等:基于Copula模型的棉花收入保险费率测算研究 95Ks检验和卡方检验,依欧氏距离最短的原则,在GaussCopula、t Copula、Clayton Copula、GumbelCopula、Frank Copula中选择最优的C(F1(石1),F2(戈2)。(3)膨大样本空间。为了扩充样本容量,以C(F。(戈。),F:(戈:)作为“随机数发生器”,进行10000次蒙特卡洛(MC)随机抽样,生成在0,1上均匀分布的10000对单产风险、价格风险的随机模拟数据,以(“,M,)表示。(4)得到收入分布序
19、列。由(M,u:)计算单产和价格的原函数值戈。=F。1(“。),戈:=F2_(M:),则取得单产和价格的10000对模拟数据,从而得到模拟的收入分布序列。(5)测算收入保险保费。收入保险意味着,在约定时期内由于单产或价格变化或两者同时变化造成棉花实际收入低于约定的保额时,保险人赔偿农户差额;当实际收入高于约定的保额时,则无需赔付。将每亩保障收入约定为Y,仪为保障水平,“(0,1,dy则为每亩收入在a保障水平下的保额。设置“为70、75、80、85、90、95和100等多级保障水平,则实际收入的预期损失(Expected loss)为:Expectedloss(y)=prob(Yal,)oLYE
20、(Y YoLY) (3)进一步,测算不同仅下的收入保险纯费率(r):r:ExpectedLoss(Y)f41dp 一纯费率和附加费率相加得到毛费率。依照一=r(1+S)(1+C)(1+e)测算毛费率,其中-为毛费率、s为安全系数、C为营业费率、e为预定节余率。根据毛费率,测算得到不同保障水平下农作物收入保险的每亩保费,即收入保险每亩保费=dy0。(二)数据来源和处理测算棉花收入保险费率,需要具备棉花单产和价格序列数据,这是棉花收入风险模拟和费率精算的基础,同时,棉花保险实务及农户保险需求是拟定收入保险保额的基本参考。1棉花单产序列。棉花单产数据源于新疆统计年鉴(2005-2015),用于模拟棉
21、花单产分布。为了保障模拟结果的可靠性,需要检验单产序列的平稳性。单位根检验表明,单产序列在5的显著性水平上含有一个单位根。经过一阶差分即去趋势化处理,单产序列达到平稳。常用的去趋势方法有回归技术、简单滑动平均法、ARIMA法和直线滑动平均法,后者因相对稳健而经常被采用。这里采用直线滑动平均法,将单产Q:分为两个部分:趋势量Q。和随机波动量e。,即Q。=Q。+e。为了使得单产具有可比性,将各年单产加以标准化处理,调整为最新年度(2015年)的单产水平,方法为:Q;=Q舢+(eQ。)Q2015,t=20052015。2棉花价格序列。棉花价格数据源于郑州商品交易所棉花期货合约的日结算价,用于模拟棉花
22、价格变动的边际分布。测算新疆棉花现货和期货价格(2013年10月至2016年9月)之问的相关性,Spearman相关系数为09672,发现两者的变化具有高度一致性。新疆棉花一般在4月中下旬播种,910月份采摘,8月底开始会有少量新棉上市,10月份则大量上市,棉花期货合约的交割月份为1、3、5、7、9和11这6个月份。借鉴美国农作物保险定价中的做法(Goodwin,2015),采用11月棉花期货合约在3月份的平均日结算价格作为种植期价格(预期价格),由于10月份临近交割月,故以10月份的日平均结算价作为收获期价格。计算得到,1 1月份期货合约在3月份和10月份价格的相关系数为万方数据96 统计研
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