数学建模-自然灾害保险问题的研究

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1、封一答卷编号(参赛学校填写):答卷编号(竞赛组委会填写):论文题目:自然灾害保险问题的研究组别:本科生参赛队员信息(必填):姓名专业班级及学号联系电话参赛队员1王思遥参赛队员2陈基政参赛队员3丁德胜参赛学校:沈阳理工大学20封二答卷编号(参赛学校填写):答卷编号(竞赛组委会填写):评阅情况(学校评阅专家填写):学校评阅1.学校评阅2.学校评阅3.评阅情况(联赛评阅专家填写):联赛评阅1.联赛评阅2.联赛评阅3.20自然灾害保险问题的研究摘要本文主要采用数据统计的方法讨论中国自然灾害保险方案问题。我国是一个传统的农业大

2、国, 在我国的经济成分中,农村经济占有重要地位。但是我国又是世界上自然灾害最严重的国家之一,因而转移农业生产中的巨大风险,保护广大农民的生命财产和经济成果不遭受意外损失就显得尤为重要。由于我国社会保障体制尚不完善,目前,农村的自然灾害补救渠道主要依赖国家财政转移支付, 商业保险补贴占比非常低, 在经济欠发达地区, 农村商业保险甚至没有涉及。但是单一的救助渠道并不能满足救灾的需要,因此,大力发展农业保险,逐步建立和完善农村社会保险制度, 对于保障农民利益、解除农民后顾之忧、促进农村经济发展和社会稳定具有深远意义。因此中

3、国需要重视和加强自然灾害保险的研究和实践,特别是针对严重自然灾害的保险体系建设和对策方案的研究,推动由政府主导的自然灾害政策性保险方案的实施。所以本文根据近年来的天气变化情况,利用spss以及officeexcel软件进行数据统计进而解决所给问题。通过Excel表格对P省的各个地区天气气象进行分类统计。自然灾害划分为高温、低寒、洪涝、冰雹、六级大风以上。根据各个农业种植品种的生长周期进行数据统计分析,计算损失期望值并估计损失幅度从而得出损失概率,再分析P省现有农业灾害保险险种方案可能存在的风险,并分析其方案是否存在不

4、合理性。针对农业自然灾害风险的特点采用线性回归分析拟合方法,研究P省某农作物对于自然灾害的风险损失规律。利用自然灾害风险度模型和聚类方法划分不同风险区进行相应的保费厘定,同时建立政府对农民保费补贴的数学模型。关键词:officeexcel,损失规律,保费厘定,政府补贴,聚类方法20目录摘要3一.问题重述5二.问题分析6三.模型假设6四.符号说明6五.模型的建立和求解8问题一8问题二12问题三15模型评价17模型优点17模型不足17建议18总结19参考文献:2020一.问题重述根据2013年3月5日《环球时报》转摘美国

5、《商业周报》的相关报道,“在2012年全世界发生的10大自然灾害中,有4场是发生在中国。包括3场严重的夏季洪涝灾和席卷苏鲁冀等沿海地区的台风‘达维’造成的灾害。另外,还有很多地区遭受了严重干旱、冰雹等自然灾害,共造成290亿美元的损失,但通过投保由保险公司赔付的比例仅占总损失的4%左右,这个比例相对美国的自然灾害保险赔付率相差甚远。”另据报道:“2013年3月20日发生在广东、广西等省部分地区的一场大风和冰雹灾害,造成直接经济损失达13亿多元。”这个事实警示我们,中国需要重视和加强自然灾害保险的研究和实践,特别是针对

6、严重自然灾害的保险体系建设和对策方案的研究,推动由政府主导的自然灾害政策性保险方案的实施。农业灾害保险是国家政策性保险之一,即政府为保障国家农业生产的发展,基于商业保险的原理并给予政策扶持的一类保险产品。农业灾害保险也是针对自然灾害,保障农业生产的重要措施之一,是现代农业金融服务的重要组成部分,它与现代农业技术、现代农业信息化及市场建设共同构成整个农业现代化体系。农业灾害保险险种是一种准公共产品,基于投保人、保险公司和政府三方面的利益,按照公平合理的定价原则设计,由保险公司经营的保险产品,三方各承担不同的责任、义务和

7、风险。农业灾害保险分种植业保险和养殖业保险两大类,现有几十个险种,因不同地区的气象条件和作物种类不同,其险种和设置方案都不尽相同。农业灾害保险除遵循保险的共同原理外,有其自身的特点。比如,其损失规律有别于人寿保险和通常的财产保险(如汽车险)等。政府作为投保人和投保人之外的第三方介入以体现对国家安全和救灾的责任。附件1给出了P省种植业现行的部分险种方案,请你们从实际出发,查阅和参考附件中的数据资料,通过分析建模,研究解决下面的问题:(1)对附件2中的数据做必要的统计分析,研究P省现有农业灾害保险险种方案可能存在的风险,

8、并分析其方案是否存在不合理性。(2)针对P省的具体情况,选取其中部分农业灾害保险险种,设计更实际可行的农业灾害保险的险种方案,包括标的、保险金、保费、费率、赔付率、政府补贴率等;并对方案的有效性(即保险公司和投保人的风险大小)及可行性做出定量分析。(3)将你们的模型推广应用。根据某省(市、区)的实际情况(或参见附件3),查阅相关资料,提出相应的

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