在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中,產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)是目前主要面臨的兩大風(fēng)險(xiǎn)因素,我國(guó)傳統(tǒng)的政策性農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)實(shí)質(zhì)上只是對(duì)產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行保障,忽視了價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)保障。而新興的農(nóng)業(yè)收入保險(xiǎn)可以同時(shí)承保農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格風(fēng)險(xiǎn),如何對(duì)各種收入保險(xiǎn)合同進(jìn)行定價(jià)是一個(gè)比較新的課題。設(shè)計(jì)收入保險(xiǎn)合同的核心問(wèn)題是從保險(xiǎn)雙方的利益出發(fā)確定出保險(xiǎn)雙方都能認(rèn)可的保障價(jià)格。與現(xiàn)貨價(jià)格相比,期貨價(jià)格具有權(quán)威性、預(yù)測(cè)性、持續(xù)性和真實(shí)性等特征,更適合設(shè)定為保障價(jià)格。目前我國(guó)已經(jīng)有兩個(gè)得到成功理賠的玉米“收入保險(xiǎn)+期貨市場(chǎng)”模式的項(xiàng)目,且這兩個(gè)項(xiàng)目均得到了大連商品交易所和當(dāng)?shù)卣闹С?共計(jì)賠償金額超過(guò)了 202萬(wàn)元。那么基于這兩個(gè)案例,本文以山東省玉米收入保險(xiǎn)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)并定價(jià)了三類(lèi)期貨價(jià)格保險(xiǎn)合同。由于本文設(shè)計(jì)定價(jià)的保險(xiǎn)合同中存在非交易性資產(chǎn),不能應(yīng)用經(jīng)典的期權(quán)定價(jià)理論,首先利用均衡方法導(dǎo)出了一個(gè)非交易資產(chǎn)期權(quán)定價(jià)模型,該模型可用于定價(jià)其他各種奇異期權(quán)。然后選取2000-2018年山東省玉米的產(chǎn)量數(shù)據(jù)和價(jià)格數(shù)據(jù),對(duì)合同中需要的隨機(jī)變量進(jìn)行檢驗(yàn)和建模,對(duì)變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)和隨機(jī)游走檢驗(yàn)。利用幾何布朗運(yùn)動(dòng)均值回復(fù)模型和ARMA模型... 

【文章來(lái)源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖５－１山東省玉米單產(chǎn)走勢(shì)圖??

?山東大學(xué)碩士學(xué)位論文???趨勢(shì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列。??６．８－ｒ???Ｉ??６．２－?／??ｅＹ??５．０?｜?｜?｜?Ｉ?Ｉ?｜?｜?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ??２０００?２００２?２００４?２００６?２００８?２０１０?２０１２?２０１４?２０１６?２０１８??圖５－１山東省玉米單產(chǎn)走勢(shì)圖??為了檢驗(yàn)玉米單產(chǎn)量的隨機(jī)游走，我們使用自相關(guān)檢驗(yàn)。這實(shí)際上是在測(cè)??試ＲＷＩＩＩ。我們?nèi)≡紨?shù)據(jù)的對(duì)數(shù)值。如果對(duì)數(shù)值遵循隨機(jī)游走，原始數(shù)據(jù)將??遵循幾何布朗運(yùn)動(dòng)。??Ｓａｍｐｌｅ：?２０００?２０１８??Ｉｎｃｌｕｄｅｄ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ：?１９??Ａｕｔｏｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?Ｐａｒｔｉａｌ?Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ?ＡＣ?ＰＡＣ?Ｑ－Ｓｔａｔ?Ｐｒｏｂ??ｉ?［￣＾１?ｉ?１?０．５２３?０．５２３?６．０７３９?０．０１４??ｉ?ｉ?Ｅ３ｉ?２?０．５４５?０．３７３?１３．０３３?０．００１??ｉ?ｍ?Ｉ?Ｉ?ＥＪ?Ｉ?３?０．２２１?－０．２４５?１４．２５０?０．００３??Ｉ?］?ｉ?ｉ?Ｂ?Ｉ?４?０．０９４?－０．１９９?１４．４８６?０．００６??ｉ?ｉ?ｉｌｌ?５?０．０１０?０．０８３?１４．４８９?０．０１３??ｉ?［?ｉ?ｉ?ｉ?６?－０．０７５?－０．００８?１４．６６４?０．０２３??ｉ?Ｃ?ｉ?ｉ?Ｅ?ｉ?７?－０．１０４?－０．０９６?１５．０２４?０．０３６??ｉ?Ｅ?ｉ?ｉ?Ｅ?ｉ?８?－０．１６５?－０．０９７?１６．０１８?０．０４２??ｉ?匚?ｉ?ｉｆ?ｉ?９?－０．１９０?－０．０５４?１７．

１２?０．０３０?０．０２４?７．３６１９?０．８３３??ｉ?ｌ?Ｉ?ｉ｜ｉ?１３?－０．０７１?－０．０２６?７．７２０９?０．８６１??ｉ?］?ｉ?？?Ｉ?ｉ?１４?０．０９２?０．１０２?８．４８７５?０．８６２??ｉ?Ｅ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?１５?－０．１２３?－０．０４４?１０．３１０?０．８００??ｉ?１?？?？?Ｉ?ｉ?１６?０．０７８?－０．０９５?１１．４１１?０．７８３??Ｉ?＊?Ｉ?ｑ?Ｉ?１７?－０．０２０?－０．０８１?１１．５５２?０．８２６??圖５－３產(chǎn)量對(duì)數(shù)差分?jǐn)?shù)據(jù)的自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果??自相關(guān)在９５％水平上的顯著限制范圍是［一?０．４１６．?＋?０．４１６］。我們可以看到，??滯后１－１２階的所有自相關(guān)值都在限制范圍內(nèi)，所以我們接受隨機(jī)游走的零假設(shè)。??同樣的方法可檢驗(yàn)單位面積總收入的模型特征。??單位面積總收入按單產(chǎn)量乘以單價(jià)計(jì)算。我們繪制數(shù)據(jù)如圖所示。它是原??始級(jí)別的數(shù)據(jù)，而不是去趨勢(shì)化數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)可能正在使用去趨勢(shì)??化的數(shù)據(jù)。正如我們?cè)诘冢叮常饭?jié)中所討論的，當(dāng)數(shù)據(jù)是非平穩(wěn)的時(shí)，不適合對(duì)??其進(jìn)行去趨勢(shì)化。采取差分的方式是使其保持穩(wěn)定的適當(dāng)方法。??１２．０００?－Ｉ??＿?—???１１．０００?－?／?＼??１０．０００－?／?＼?．??９．０００?－?＇?’??８．０００?－??７．０００?－??６．０００?－?／??５．０００?－?／??２０００?２００２?２００４?２００６?２００８?２０１０?２０１２?２０１４?２０１６?２０１８??圖５－４山東省玉米單位面積總收入走勢(shì)圖??４８??


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