基于决策树的农业保险精准扶贫研究——以湖南省14地市为例

发布时间：2018-10-26 13:09

【摘要】：自2007年实施补贴政策以来,我国政策性农业保险获得了井喷式的发展,在其实施过程中逐渐积累了大量的数据。另一方面,我国当前扶贫开发工作已经进入了"啃硬骨头,攻坚拔寨的冲刺期",农业保险在国家精准扶贫战略中大有可为。在大数据思维下如何充分利用农业保险积累的这些数据来助力精准扶贫,成为当今可能的研究热点。作者研究发现,运用大数据技术中的决策树分类的ID3算法对近年来湖南省农业保险的保费补贴范围进行决策分析,通过计算信息增益确定扶贫情况数据中可以明显降低政府保费补贴上下波动较大的因素,据此将决策树算法用于创建保费补贴范围决策的决策树模型,并对其准确性及扩展性进行说明,可较为精准地估测湖南省各地区农业保险保费补贴范围,为农业保险支持精准扶贫提供有力证据。
[Abstract]:Since the implementation of subsidy policy in 2007, China's policy-oriented agricultural insurance has achieved a blowout development and accumulated a large amount of data in its implementation process. On the other hand, China's current poverty alleviation and development work has entered a period of "gnawing hard bones and breaking up the stockade", and agricultural insurance has great potential in the national strategy of precision poverty alleviation. Under big data's thinking, how to make full use of these data accumulated by agricultural insurance to help reduce poverty accurately has become a possible research hotspot. The author finds that the ID3 algorithm of decision tree classification in big data's technology is used to analyze the insurance premium subsidy range of Hunan agricultural insurance in recent years. By calculating the information gain to determine the factors that can obviously reduce the fluctuation of government premium subsidies, the decision tree algorithm is used to create a decision tree model for the decision making of premium subsidy range. The accuracy and expansibility of agricultural insurance are explained, which can accurately estimate the subsidy range of agricultural insurance premium in Hunan province, and provide strong evidence for agricultural insurance to support precision poverty alleviation.
【作者单位】： 湖南商学院财政金融学院;厦门大学计算机通信学院;
【基金】：国家社会科学基金项目“基于精准扶贫视角下特色农业保险补贴机制研究”(编号:15BJY091)的研究成果
【分类号】：F323.8;F842.66

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