中国台风灾害损失预测与分布及其应对策略研究

发布时间：2017-09-23 05:16

  本文关键词：中国台风灾害损失预测与分布及其应对策略研究

  更多相关文章： 巨灾风险 台风灾害 损失分布 BP神经网络 极值理论

【摘要】：台风是一种主要产生在南海及太平洋上的热带漩涡,热带气旋在我国的沿海地区较为活跃。随着我国经济发展不断增长,沿海地区人口密度大,每年遭受台风巨灾损失也不断增长。我国针对巨灾风险管理的手段比较单一,目前主要的灾前融资手段是保险,灾后融资方式是依靠政府救济及各界爱心人士的捐赠。一方面,保险承保灾害的特点同质性、频率高、损失小,定价依据是数理统计中的大数法则,而巨灾风险发生具有频率低、影响范围广、成灾强度大、数据不够多等特点,大数法则在这类灾害的应用中显然已经失灵,利用常规保险的方式对巨灾进行风险分散,承保能力明显力不从心。另一方面,政府救济及爱心人士的捐赠会在主观上造成国民防灾意识薄弱,减弱了个人参与度,难以发挥市场力量,同时也会加大政府财政支出的负担。因此,进一步加强对我国的巨灾进行风险管理,对巨灾风险认识及巨灾损失的研究是必要的。首先,本文分析了国外的三种巨灾保险模式,同时也介绍了我国的巨灾保险试点,接着以巨灾中的台风作为分析对象,介绍了台风的特点及影响；其次,本文以广东省为例,对广东省的台风损失预测做了分析,通过选择相关指标,用BP神经网络对经济损失做预测做分析,数据来源于2008-2013年《中国气象灾害年鉴》,利用Matlab工具箱进行数据分析,预测的结果经济损失的误差非常小,可以认为所选的指标对经济损失的有影响；再次,本文对我国台风的经济损失进行厚尾性分析,分析的数据是1999-2015年影响我国并造成损失的数据,用GPD的POT模型估计了阀值及相关参数,并用SPSS软件进行数据处理,超过阀值部分的损失呈厚尾特征：最后,结合损失的预测分析及损失的分布分析,针对我国台风灾害管理从金融市场、保险费率、损失数据库的建立、政府在巨灾风险管理中的作用及公众对巨灾风险的认识几个方面提出相关建议。
【关键词】：巨灾风险 台风灾害 损失分布 BP神经网络 极值理论
【学位授予单位】：云南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F842.64
【目录】：

• 中文摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-19
• 1.1 研究背景及意义9-12
• 1.1.1 研究背景9-10
• 1.1.2 研究意义10-12
• 1.2 国内外研究现状12-16
• 1.2.1 巨灾风险管理研究12-13
• 1.2.2 巨灾保险研究13
• 1.2.3 巨灾风险损失预测分布研究13-14
• 1.2.4 实证研究综述14-15
• 1.2.5 政府在巨灾风险管理中的作用15-16
• 1.2.6 文献综述小结16
• 1.3 研究思路及方法16-19
• 1.3.1 论文的研究思路及方法16-17
• 1.3.2 论文的特色及拟解决的关键问题17-19
• 2 巨灾风险管理及其现状19-30
• 2.1 巨灾风险19-21
• 2.1.1 巨灾事件概述20
• 2.1.2 巨灾风险管理概况20-21
• 2.2 国外巨灾风险管理管理模式21-23
• 2.3 佛罗里达州的巨灾保险模式23-24
• 2.4 我国的巨灾风险管理现状24-25
• 2.5 我国台风巨灾风险概述25-27
• 2.5.1 我国台风灾害的定义25-26
• 2.5.2 我国台风灾害的特点26-27
• 2.6 我国台风巨灾风险的地域分布27
• 2.7 台风巨灾风险对我国的影响27-30
• 3 我国台风损失预测的实证分析30-37
• 3.1 人工神经网络介绍30-32
• 3.2 BP神经网络的结构32-34
• 3.3 我国台风损失的实证分析34-37
• 4 我国台风损失分布的实证分析37-48
• 4.1 极值理论概述37-41
• 4.1.1 极限分布概述37-39
• 4.1.2 广义极值分布39-40
• 4.1.3 区间极大值模型40-41
• 4.2 广义帕累托分布41-44
• 4.2.1 广义帕累托分布定义41
• 4.2.2 基于GPD的POT模型41-42
• 4.2.3 厚尾性检验42-43
• 4.2.4 门限值μ的选取43-44
• 4.2.5 GPD的参数估计44
• 4.3 我国台风损失的实证分析44-48
• 4.3.1 数据来源44
• 4.3.2 散点图44-45
• 4.3.3 对数化数据的厚尾性检验45-47
• 4.3.4 门限值及参数ε,σ估计47-48
• 5 应对台风损失的对策及建议48-52
• 5.1 依托金融市场,减少台风损失48-49
• 5.2 充分发挥政府在台风灾害管理中的作用49-50
• 5.3 建立台风灾害数据库50-51
• 5.4 加强公众巨灾保险教育51-52
• 6 总结与展望52-54
• 附录54-55
• 参考文献55-59
• 致谢59

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本文编号：903401