基于WT-SVM-非参数方法的农业保险费率研究——以山东省棉花保险为例

发布时间：2018-01-27 03:07

本文关键词： 农业保险费率厘定小波分析支持向量机非参数核密度　出处：《西安电子科技大学学报(社会科学版)》2013年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：构建了WT-SVM-非参数方法农作物保险费率厘定模型,即首先采用小波分析法(WT)获得已知年份作物趋势单产;接着用支持向量机(SVM)对所得趋势单产进行拟合并预测,得到未来所保年份作物趋势单产;再接着运用非参数核密度法拟合作物损失概率分布;最后根据单产分布模型法计算作物保险费率。以山东省棉花保险为例验证模型的有效性,结果表明:WT-SVM-非参数方法能够有效提高农作物保险费率厘定精度;山东省目前收取的棉花保险费率稍低。
[Abstract]:A WT-SVM- non-parametric model for determining crop insurance rates was constructed. Firstly, the crop trend yield per unit yield was obtained by wavelet analysis. Then we use support vector machine (SVM) to forecast the yield of crop trend and get the yield of crop trend in the future. Then the non-parametric kernel density method is used to fit the probability distribution of crop loss. Finally, the rate of crop insurance is calculated according to the model of yield distribution. The validity of the model is verified by the example of cotton insurance in Shandong Province. The results show that the non-parametric method can effectively improve the precision of crop insurance rate determination. Shandong Province at present the cotton insurance rate slightly lower.
【作者单位】：南京信息工程大学;东南大学经济管理学院;
【基金】：江苏省教育厅高校哲学社会科学基金项目(2012SJB630047) 国家自然科学基金项目(71071034)
【分类号】：F842.6;F224
【正文快照】： 一、引言农业是一个典型的风险型产业,农业保险作为一种对农业风险的经济补偿制度,是国际社会普遍采取的措施。近年来,我国政府不断加大惠农富农政策力度,农业保险迎来了一个前所未有的战略发展机遇期。科学厘定农业保险费率是确保农业保险稳定经营的重要前提,能够为政府制定

【参考文献】

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2 谷政;江惠坤;褚保金;;农业保险费率厘定的小波——非参数统计方法及其实证分析[J];系统工程;2009年08期

3 刘小康;谷洪波;;巨灾风险下的农作物保险费率厘定研究[J];江西农业大学学报(社会科学版);2012年01期

4 尹传环;牟少敏;田盛丰;黄厚宽;;单类支持向量机的研究进展[J];计算机工程与应用;2012年12期

5 崔艳;程跃华;;小波支持向量机在交通流量预测中的应用[J];计算机仿真;2011年07期

6 梁来存;;核密度法厘定我国粮食保险纯费率的实证研究[J];南京农业大学学报(社会科学版);2009年04期

7 王丽红;杨华;田志宏;闫仲勇;;非参数核密度法厘定玉米区域产量保险费率研究——以河北安国市为例[J];中国农业大学学报;2007年01期

8 王克;张峭;;农作物单产风险分布对保险费率厘定的影响——以新疆3县(市)棉花单产保险为例[J];中国农业大学学报;2010年02期

9 张月飞;张伦;;政策性农业保险费率厘定模型及实证研究[J];金融发展研究;2011年05期

10 梁来存;;我国粮食保险纯费率厘定方法的比较与选择[J];数量经济技术经济研究;2011年02期

【共引文献】

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3 郑慧;赵昕;;核密度估计在海洋灾害保险纯保费厘定中的应用——以风暴潮灾害为例[J];海洋环境科学;2012年04期

4 陈新建;陶建平;;基于风险区划的水稻区域产量保险费率研究[J];华中农业大学学报(社会科学版);2008年04期

5 刘小康;谷洪波;;巨灾风险下的农作物保险费率厘定研究[J];江西农业大学学报(社会科学版);2012年01期

6 朱小川;;小波支持向量机在软件衰退预测的应用研究[J];计算机仿真;2012年03期

7 周延;郭建林;;农业巨灾保险风险区划及费率厘定研究[J];江西财经大学学报;2011年06期

8 吴垠豪;王军;;阿克苏试点区苹果保险费率合理性的实证分析[J];林业经济问题;2011年06期

9 杨晓娟;刘布春;刘园;;中国农业保险近10年来的实践与研究进展[J];中国农业科技导报;2012年02期

10 王克;张峭;;农作物单产风险分布对保险费率厘定的影响——以新疆3县(市)棉花单产保险为例[J];中国农业大学学报;2010年02期

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2 郭兴旭;陶建平;曾小艳;;湖北省油菜保险纯费率比较研究——基于不同单产分布下的实证研究[J];保险研究;2010年01期

3 庹国柱，，丁少群;论农作物保险区划及其理论依据──农作物保险区划研究之一[J];当代经济科学;1994年03期

4 谷政;江惠坤;;非平稳时间序列的小波混合方法及其应用[J];系统工程;2008年05期

5 张忠诚;;参数极大似然估计的几点注记[J];高等函授学报(自然科学版);2006年02期

6 向昌盛;周子英;武丽娜;;粮食产量预测的支持向量机模型研究[J];湖南农业大学学报(社会科学版);2010年01期

7 陈新建;陶建平;;基于风险区划的水稻区域产量保险费率研究[J];华中农业大学学报(社会科学版);2008年04期

8 张九跃;焦玉栋;;基于RBF神经网络的短时交通流量预测[J];山东交通学院学报;2008年03期

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6 胡挺;;基于支持向量机的并购目标搜索研究[J];统计与决策;2007年06期

7 郭丽娟;孙世宇;段修生;;支持向量机及核函数研究[J];科学技术与工程;2008年02期

8 杨钟瑾;;核函数支持向量机的研究进展[J];科技资讯;2008年19期

9 沈乐平;黄维民;饶天贵;;基于支持向量机的上市公司违规预警模型研究[J];中大管理研究;2008年02期

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