模擬產(chǎn)量風(fēng)險和價格風(fēng)險的聯(lián)合分布是農(nóng)業(yè)收入保險費(fèi)率厘定的重點(diǎn)和難點(diǎn)。借助核密度估計方法和混合Copula模型研究了水稻產(chǎn)量和價格風(fēng)險因子的聯(lián)合分布并厘定了產(chǎn)量、價格和收入三種保險的純費(fèi)率。研究表明:(1)與單一Copula函數(shù)相比,混合Copula模型更適合擬合多風(fēng)險因子的聯(lián)合分布。(2)早稻價格風(fēng)險導(dǎo)致的收入損失高于產(chǎn)量風(fēng)險導(dǎo)致的收入損失,中稻和晚稻產(chǎn)量風(fēng)險導(dǎo)致的收入損失高于價格風(fēng)險導(dǎo)致的收入損失。(3)由于產(chǎn)量風(fēng)險和價格風(fēng)險的對沖,江蘇、安徽、江西、河南、貴州和廣西具備了在中稻、晚稻主產(chǎn)區(qū)試點(diǎn)收入保險的客觀條件。(4)在100%的保障水平下,中國水稻產(chǎn)區(qū)早稻收入險純費(fèi)率為8.60%～12.84%、中稻收入險純費(fèi)率為5.89%～12.07%、晚稻收入險純費(fèi)率為4.59%～7.94%。

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【部分圖文】：

圖１單產(chǎn)序列的個體效應(yīng)圖

隨機(jī)波動項對應(yīng)不可預(yù)期的風(fēng)險。經(jīng)過模型的調(diào)試，確定單產(chǎn)趨勢方程和價格趨勢方程中自變量的最優(yōu)滯后階數(shù)。從表１估計結(jié)果可知，方程較好地擬合了序列的趨勢。由趨勢方程分解得到的個體效應(yīng)反映了各地區(qū)之間的單產(chǎn)差異和價格差異，這種差異不隨時間的變化而改變（圖１和圖２）。表１變量趨勢方程估計結(jié)....

圖２價格序列的個體效應(yīng)圖

值２．７８４５．４２９４．１８１８．７５２１９．２５１１．４１ＡＲ（１）－－０．０９５－０．４０９－０．７２２－０．７６６ｔ值－－１．７３６－４．５７－１３．７３４－１０．６１７ＡＲ（２）－０．３１６－０．３８２－－０．３３－０．２７２－０．２６６ｔ值－３．６８－８．０７９－－５....

圖３水稻單產(chǎn)和價格波動的邊緣密度分布圖ｅ．晚稻產(chǎn)量波動的邊緣密度函數(shù)ｆ．晚稻價格波動的邊緣密度函數(shù)

６１和－０．０４４。產(chǎn)量和價格波動的相關(guān)特征表明盡管種植中稻面臨的產(chǎn)量和價格風(fēng)險高于種植其他兩種水稻，但通過風(fēng)險的對沖，產(chǎn)量風(fēng)險可以抵消部分價格風(fēng)險。對于早稻而言，產(chǎn)量風(fēng)險和價格風(fēng)險之間不存在“此消彼長”的關(guān)系，兩種風(fēng)險的正相關(guān)可能會導(dǎo)致風(fēng)險的疊加。ａ．早稻產(chǎn)量波動的邊緣密度函數(shù)....

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