自然灾害保险问题的研究_建模论文

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1、中央民族大学数学建模竞赛论文题目:自然灾害保险问题的研究25自然灾害保险问题的研究摘要本文主要通过综合利用matlab,excel,保险学中的费率厘定公式,保险学相关知识进行综合求解。1.首先利用excel对历年气象数据进行统计得出各农作物在其各生长时节受到各种灾害的概率,根据保险学中的费率厘定公式以及保险条款中给出的保费计算公式综合提出公司与农民的收益期望模型:,。2.利用保险学相关知识确定费率的公式,即各个生长时期受灾概率+农作物各个生长时期受灾概率的标准差,使用上面的保险收益模型,使用控制变量法,且多次计算定解出标的、保险金、保费、费率、赔付率、

2、政府补贴,再次利用matlab画出二元函数图象进行求解判断,得到玉米和苹果的险种方案为:标的保险金额保险费率保险费政府补贴农户自担玉米2207.5%16.513.23.3标的保险金额保险费率保险费政府补贴农户自担苹果2000,40007.5%30,6027,543,63.利用spss统计出湖北省的各种灾害受灾次数、受灾概率,将上面的提出的公司与农民的收益期望模型进行推广,推广模型为:,使用matlab画出二元函数图象对问题进行研究。4.对于此题整体模型来说,为了使得保险公司与农民不至于在统计学意义上处于劣势地位,政府必须进行财政补贴,但是从长远来看,无

3、法让政府长期进行高额补贴,在保险公司和农民收益期望均大于零的情况下,利用线性规划,lingo软件计算,使得政府补贴达到最小。关键词:spss,excel,Matlab,受灾概率,收益模型,保费厘定,政府补贴25目录摘要3一、问题的提出与分析5(一)问题重述5(二)问题分析6二、基本假设7三、符号说明7四、模型的建立与求解7(一)问题一7(二)问题二14(三)问题三16(四)问题四19五、建议20六、模型分析21(一)模型优点21(二)模型不足21七、参考文献22八、附录22一、25问题的提出与分析(一)问题重述根据2013年3月5日《环球时报》转摘美国

4、《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,特别是针对严重自然灾害的保险体系建设和对策方案

5、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

6、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。政府作为投保人和承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,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

7、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。25(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,提出相应的农业灾害保险的险种方案,并对可能存在的风险做出分析;针对其它方面的自然灾害保险问题进行研究。(4)结合你们的模型结果,从地方政府、保险公司和投保人三个方面,提出有利于自然灾害保险长远发展的对策方案,希望能用定量依据或方法说明其对策方案的可行性和有效性,并给政府相关部门写一篇建议书。(一)问题分析问题一:通过Exce

8、l对P省十个区十年的气象数据进行分类统计,将自然灾害划分为高温、低寒、冰雹、涝灾以及六级以上风

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