中国农业保险研究 2020 中国农业出版社 在线下载 pdf mobi 2025 epub 电子版

《中国农业保险研究（2020）》为年度研究文集，经作者同意从各种专业杂志和报刊上发表的农业保险方面的论文、研究报告和其他重要文章，精选37篇，分为10个专题和研究播报。这些专题包括发展综述，新政研读，农险机理，政策优化，市场建设，农险扶贫，经营管理，精算研究，巨灾风险，他山之鉴等十个专题。2019年是我国农业保险发展继往开来的一年，农业保险继续为农业生产提供了强有力的风险保障。2019年我国农业保险的保险金额已经达到了3.81万亿元，同比增长9.85%；提供的农作物保险产品达270多种，覆盖面不断扩大，基本涵盖了农林牧渔的各个领域。

前言

发展综述

2019年农业保险市场发展概述

新政研读

把握好农业保险高质量发展的若干关节点

农业保险高质量发展的内涵、特征和路径

新时期、新定位、新目标下的农业保险高质量发展研究

五部门文件对农业保险体现了怎样的支持方向

对农业保险性质的再认识

——兼论回归经营农业保险的“初心”

农险机理

政策性农业保险对粮食产出的激励效应

——一个理论分析框架

我国农业保险参保率的区域分化

——来自于种植结构与替代性收入渠道视角的解释

农业保险保障水平的影响因素及提升策略

农作物保险对产出的影响：理论框架、研究现状与展望

政策优化

我国农业保险风险保障：现状、问题和建议

农业大灾保险试点评估与建议

风险管理VS收入支持：我国政策性农业保险的政策目标选择

我国森林保险保费补贴政策执行效果、主要问题与建议

农业保险保费补贴的央地责任分担：基于区域公平的视角

地方政府支持与农户参与特色农产品保险决策行为响应研究——以陕西省苹果保险为例

市场建设

我国农业保险运营模式的创新研究

“一家独大”的市场模式提升农业保险发展速度了吗？

——来自合成控制方法的新证据

河北省政策性农业保险经营主体市场准人与动态考评制度研究

农险扶贫

为产业扶贫系上安全带

——甘肃省农业保险发展调研报告

我国政策性农业保险扶贫效果的实证分析

精准施策定向帮扶发挥专业化公司保险扶贫新动能

——安华农业保险公司扶贫工作的几点探索

经营管理

农业保险公司的道德风险研究

大数据背景下的中国农业保险欺诈检测：国际经验借鉴及技术选择

“保险+期货”背景下的农作物价格风险管理：农业合作社价格保险购买量研究

气象指数保险是合适的农业风险管理工具吗？

农险经营中值得重视的几个问题

——一个农险赔案引发的思考

我国农机互助保险的发展现状、问题及对策

农户参与森林保险意愿影响因素分析

——基于7省农户调研数据

精算研究

基于Holecy模型的森林火灾保险费率厘定研究

基于异方差调整的粮食单产风险分布对保险费率厘定的影响研究

农作物收入保险省及地市级定价实证分析

——以辽宁省玉米、大豆为例

巨灾风险

农业保险巨灾风险分散模式的比较与选择

他山之鉴

美国农业安全网政策保险化：表现、动因与启示

美国农业风险管理政策体系构建及其应用效果

——兼对2018年美国新农业法案动向的观察

美国牲畜价格指数保险的经验及局限性

日本农业收入保险的实施：因由、安排与启示

研究播报

2019年中国农业保险部分研究播报前言

发展综述

2019年农业保险市场发展概述

新政研读

把握好农业保险高质量发展的若干关节点

农业保险高质量发展的内涵、特征和路径

新时期、新定位、新目标下的农业保险高质量发展研究

五部门文件对农业保险体现了怎样的支持方向

对农业保险性质的再认识

——兼论回归经营农业保险的“初心”

农险机理

政策性农业保险对粮食产出的激励效应

——一个理论分析框架

我国农业保险参保率的区域分化

——来自于种植结构与替代性收入渠道视角的解释

农业保险保障水平的影响因素及提升策略

农作物保险对产出的影响：理论框架、研究现状与展望

政策优化

我国农业保险风险保障：现状、问题和建议

农业大灾保险试点评估与建议

风险管理VS收入支持：我国政策性农业保险的政策目标选择

我国森林保险保费补贴政策执行效果、主要问题与建议

农业保险保费补贴的央地责任分担：基于区域公平的视角

地方政府支持与农户参与特色农产品保险决策行为响应研究——以陕西省苹果保险为例

市场建设

我国农业保险运营模式的创新研究

“一家独大”的市场模式提升农业保险发展速度了吗？

——来自合成控制方法的新证据

河北省政策性农业保险经营主体市场准人与动态考评制度研究

农险扶贫

为产业扶贫系上安全带

——甘肃省农业保险发展调研报告

我国政策性农业保险扶贫效果的实证分析

精准施策定向帮扶发挥专业化公司保险扶贫新动能

——安华农业保险公司扶贫工作的几点探索

经营管理

农业保险公司的道德风险研究

大数据背景下的中国农业保险欺诈检测：国际经验借鉴及技术选择

“保险+期货”背景下的农作物价格风险管理：农业合作社价格保险购买量研究

气象指数保险是合适的农业风险管理工具吗？

农险经营中值得重视的几个问题

——一个农险赔案引发的思考

我国农机互助保险的发展现状、问题及对策

农户参与森林保险意愿影响因素分析

——基于7省农户调研数据

精算研究

基于Holecy模型的森林火灾保险费率厘定研究

基于异方差调整的粮食单产风险分布对保险费率厘定的影响研究

农作物收入保险省及地市级定价实证分析

——以辽宁省玉米、大豆为例

巨灾风险

农业保险巨灾风险分散模式的比较与选择

他山之鉴

美国农业安全网政策保险化：表现、动因与启示

美国农业风险管理政策体系构建及其应用效果

——兼对2018年美国新农业法案动向的观察

美国牲畜价格指数保险的经验及局限性

日本农业收入保险的实施：因由、安排与启示

研究播报

2019年中国农业保险部分研究播报

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• 作者：阿玛德乌斯 发布时间：2016-07-04 13:55:35

  写的一般，有些俗语很有意境。不知道这辈子还有没有这个命能把里面的一半看遍

• 作者：_5yc 发布时间：2022-02-23 19:57:35

  即将上这门课。属于看目录就知道讲什么的教材，而且非常浅、非常流于口号，对理论和实践都很没有价值。

• 作者：米卡萨 发布时间：2013-04-27 16:51:32

  这次数学满分功不可没。不过，真实的考试比模拟题的题干更长，甚至会超过一半的短篇阅读，导致实际用在数学上答题的时间也会比模拟的时候更多，看得人眼花。所以，考数学其实还是在考Verbal。

• 作者：斑点紫罗兰 发布时间：2016-11-20 19:36:34

  与天国、信仰的相通，他得到了解脱

• 作者：ākinī 发布时间：2012-11-15 19:01:21

  哦 其实袁寒云和俞振飞那段事儿相当佳话

• 作者：有木の町 发布时间：2022-11-27 01:49:36

  假设“我”是一个大学应届毕业生，有一份工作应付眼前的苟且之时，打算用自己的业余爱好搞出诗与远方，实现财务自由，那么该怎么进行每阶段的税务筹划呢？一本书，一小时，给你说得明明白白，实用度拉满~

• 白话统计的乐趣 - 基础应用统计的入门佳作

  作者：eric 发布时间：2018-04-05 22:23:12

  本科时候对统计学的印象，就是几本不厚的书，里面一堆又一堆莫名其妙的公式，背下来考试时候套一套就可以过了。然而发现统计在生活工作中如此深刻而有效的应用后，才会发觉统计的乐趣。

  基础的应用统计有两个作用：

  1. 已知一个分布的模型，然后应用到实际问题中来。所有的模型性质和样本产生的机制都清清楚楚，那么分析和预测是多么愉快的一件事。

  2. 已知一大堆的样本数据和相关信息，来做实际的分析工作。什么都没有，只有一堆数据，也能进行大量有效的分析，这个就更厉害了。

  一、基础应用统计的三大奇迹

  三个具有历史意义的重大发现，现在看来无比的简单，却蕴含着深刻的哲理，也是最有效的理论工具。第一、随机变量的相关性。

  任何

  一大堆X的样本值和Y的样本值，他们有没有什么联系，一个变化了另一个会怎样变化，这就是相关性；第二，中心极限定理。一大堆独立同分布的

  任何

  随机变量(存在均值和方差)，数量足够多的情况下，这一堆数的均值都是正态分布，而且方差和根号n成反比。第三，正态分布。

  二、已发现并研究透彻的分布模型

  先人们通过观察和认真思考，发现了这些无处不在的总体分布模型，并透彻研究了他们的均值，方差，概率函数，分布函数与各种特性。我们遇到同样的问题，可以直接套用前辈们的研究成功，多么开心的一件事。

  离散型: 1. 多次抛硬币的正反面出现次数的分布-> 伯努利分布

  2. 公司每分钟接到电话数量的分布（同样事件在单位时间内发生的次数 )-> 泊松分布

  3. 一堆白球一堆黑球，抽取n次刚好x个白球的分布(不放回的二次分布) -> 超几何分布

  连续型：1.扔塞子的点数的分布 -> 均匀分布

  2.身高/考试成绩分布 -> 正态分布

  3. 公司每接到两个电话之间间隔的时间的分布(同样时间发生的时间间隔分布) -> 指数分布

  4. 收入财富的分布 -> 幂率分布

  三

  、从数据样本下手 - 用统计量和统计量的分布（抽样分布/点估计/区间估计/检验假设/统计推断）

  不知道分布的情况下，没法套用模型。只能从一堆抽样的样本中，找寻数据的价值，幸好先人们对样本分布研究了一些方法。对独立同分布的随机变量的总体均值的分布研究思路如下：

  1.万物均值皆正态。 不知道随机变量的分布没关系，根据中心极限定理，大量独立同分布随机变量的样本的整体均值分布都是正态分布，符合N(μ，σ2/sqrt(n))。并且样本均值分布的μ就是原随机变量的均值，那么即便不知道随机变量的分布，至少均值是很容易知道了。

  2. 通过样本统计量的分布的计算，进行样本分布的各种估计与推断。核心在于找到对应的样本统计量，并运用统计量分布来推导当前样本的分布。

  点估计:

  样本均值，算出来就是随机变量均值μ 的无偏估计量

  样本方差，算出来就是随机变量方差σ2 的无偏估计量

  区间估计:

  无偏是不够的，还要说明一下上下波动的范围，以及对应的置信度。这就是区间估计。对于样本均值的区间：如果知道分布模型的方差，样本的Z统计量满足标准正态分布，对着正态分布的概率密度图，根据自己期望的置信区间换算出来对应的置信度，或者反之；如果不知道分布模型的方差，样本的T统计量满足自由度为n-1的t分布，对着t分布的概率密度图，做同样的换算即可。同理，通过样本方差和卡方分布可以计算出方差的区间估计。

  检验假设：

  实质上和区间估计一回事，就是从假设的反命题入手，应用的更广泛一些。区间估计是根据样本统计量分布的置信度来确定置信区间；检验假设也是根据样本统计量分布，不过是通过反命题的拒绝域（p值）出发，来确定拒绝空间（t分布情况的t值，正态分布的z值，卡方分布的卡方值等）。

  统计推断：

  对非总体均值的研究，也是类似的方法，可以通过适当的统计量的分布，来推断一些其他的问题。如两总体均值之差是否相等，一个整体方差的区间估计，两个整体方差是否相等等等问题。核心都是找到适合的已知分布的统计量，总的思路大同小异：对于总体均值类问题，用正态分布/t分布的统计量来进行区间估计和检验假设；对于总体方差类问题，用卡方和F分布的统计量进行区间估计和检验假设。

  四

  、从数据样本下手 - 相关性分析（回归模型）

  有很多种计算随机变量X和Y的相关性的方法，皮尔森相似度，线性回归，决策树等等。线性回归是一种针对，XY有存在单调性关系的有效的解决方法。

  模型公式：y=b0+b1*x+e

  前提与假设：e是独立同分布的随机扰动变量。且满足均值为0，标准差未知的正态分布。

  求解参数方法： 最小二乘法，目标函数为最小化残差的平方和。

  拟合优度与相关系数：拟合结果的评估可以用分解平方和的方式进行归一化。SSE为残差部分的平方和，SSR为回归部分的平方和，SST是总的平方和。在最小二乘的约束下，可以证明SST=SSR+SSE。那么拟合优度的计算就很简单了，用SSR/SST，或者1-SSE/SST。总之，求得总平方和种，回归部分的占比，或者1-残差部分的占比，越高表示回归的结果越强。开方该值介于-1到1之间，可以作为相关系数的一种求法，和皮尔森相关系数的计算结果非常接近。

  显著性分析：书中这部分直接摆公式教你怎么用，其实每一步的证明都可以单独列为一个章节。采用检验假设的方法，构建虚无假设：X与Y无关，即b1的期望为0。由于残差e有正态分布的前提，系数b1可视为一个统计量，可以证明b1的样本分布也为正态分布，b1的期望为0并且b1的样本方差可以由y和x的样本推导出来。于是，对于统计量b1，进行t检验，由给定的p值拒绝域，计算出对应的t值。该p值表示了，b1在期望为0的情况下，得到当前期望值的概率。如果p极低，可以拒绝虚无假设。

  残差分析：回归模型以e是独立同分布，且均值为0的正态分布作为前提。因此参数得出后，可以观察残差的分布。如果是独立的正态的，则说明假设正确，拟合的不错；如果前后存在明显的相关性，或者明显不是正态，那么就是有问题的。回归的结果不可靠。

  共线性问题：多元变量很容易出现共线性问题，多个自变量有相关性。直接造成参数估计量的方差变大，各个变量的t值变小，显著性检验变得无效。如果发现回归的F值（根据残差平方和占比计算）很大，t值确很小，即回归有效的降低了残差平方和，但是各个自变量都不显著，通常就是发生了共线性问题。也可以直接对各个自变量做相关性分析，相关性高的话就要注意一下了。解决这个问题方法很多，比如增加样本数据量，可以降低参数统计量的方差，降低共线性造成的影响；也可以降维，如PCA方法，把自变量投影到低维度的正交的新坐标中；也可以通过rigde/lasso增加正则惩罚，限制自变量的权重和数量的增加。

  先写这么多吧。总之，这本书是面向统计学新人的一本好书。感觉像一堆教授用很啰嗦的例子，各种白话教小朋友。很适合入门的新人理解并打基础。但是，如果有了不错的基础，估计就翻小说一样看了，并没有很深入的探究。

• 埋没千年的一本好书、价值难以估量：为什么儒家正统却不待见它？

  作者：王小喵读书 发布时间：2021-05-16 20:40:08