基于农作物生长周期的气象指数保险定价研究 - 中国保险与风险管理
农业气象指数保险在发展中国家的应用及在我国的探索
农业气象指数保险在发展中国家的应用及在我国的探索农业气象指数保险在发展中国家的应用及在我国的探索农业是发展中国家的重要支柱产业，在粮食保障和农村经济发展中起着关键作用。
然而，农业生产受制于气候变化和自然灾害等外部风险，给农户带来了巨大的不确定性和经济风险。
为减轻农户的风险负担，农业气象指数保险（Agricultural Weather Index Insurance）应运而生。
农业气象指数保险是一种基于气候指标的保险产品，其通过对气候因素的监测和测量来确定农作物损失的程度。
与传统农业保险相比，农业气象指数保险具有简单、高效、低成本的特点。
这种保险形式可以快速计算损失，避免了传统农业保险中的繁琐理赔程序，减少了管理和运营成本。
在发展中国家，农业气象指数保险已经得到广泛应用，成为农民的一种重要保险方式。
例如，非洲国家马拉维在2011年推出了农业气象指数保险，覆盖范围达到了100万农户。
该保险通过合理的保费和理赔机制，降低了农户的损失，并提高了他们的生产积极性和收入水平。
尼日利亚和肯尼亚等国家也相继实施了类似的保险项目，为农业发展提供了保障。
然而，在我国，农业气象指数保险的发展尚处于初级阶段。
尽管我国是世界上农业气象指数保险实施最早的国家之一，但由于我国农业生产的复杂性和气候的多变性，农业气象指数保险在我国的推广和应用仍面临着一些挑战。
首先，我国农业气象监测和数据采集体系尚不完善。
由于我国土地面积广阔，气候条件复杂多样，需要建立起完善的气象监测网络，收集准确的气象数据，以保证农业气象指数保险的有效运行。
其次，农业气象指数保险在我国的推广和应用需要政府的积极支持。
政府应加大对农业保险的宣传力度，提供相应的激励措施，吸引更多的农户参与其中。
同时，政府还应加强对农业气象指数保险市场的监管，确保其合规运作。
此外，农业气象指数保险在我国还需要完善的金融和保险市场体系。
这不仅需要金融机构和保险公司加大对农业气象指数保险的投入和研发，还需要政府和行业组织提供相应的政策支持和指导，为农业气象指数保险的发展创造良好的市场环境。
气象学在农业保险中的应用与风险评估
气象学在农业保险中的应用与风险评估气象学作为研究大气现象和天气变化的科学，在农业保险中发挥着重要的作用。
通过对天气因素的观测和数据分析，可以为农业保险提供可靠的信息和风险评估，帮助农业保险公司更好地制定保险政策、准确定价，并为农民提供及时的赔付和农业风险管理方案。
一、气象学在农业保险中的应用1. 天气模型预测气象学家通过建立天气模型，对未来一段时间内的天气进行预测。
这些模型结合了大气环流、能量传递等因素，可以预测降雨、温度、干旱等重要气象指标。
农业保险公司可以根据这些预测结果，及时调整保险产品和保费，为农民提供更加准确的农业保险服务。
2. 气象数据分析气象学家收集和分析大量的气象数据，包括降水量、风速、气温等指标。
农业保险公司可以利用这些数据进行风险评估和赔偿计算。
例如，通过分析历史气象数据，可以评估某个地区的干旱和洪涝风险，从而制定适当的农业保险政策。
3. 天气指标监测气象学在农业保险中还可以用来监测天气指标，如霜冻、冰雹、风暴等。
农业保险公司可基于这些指标制定相应的保险条款，农民可以在受到相关天气灾害影响时获得保险赔偿。
同时，利用先进的气象监测技术，灾后勘查可以更加准确地评估农作物受灾程度，为赔偿提供科学依据。
二、气象学在农业保险中的风险评估1. 构建气象风险模型为了准确评估农业保险中的风险，气象学家可以通过构建气象风险模型来量化不同天气因素对农业产出的影响。
这些模型可以利用历史气象和农作物产量数据来进行拟合，并预测未来可能的灾害概率。
农业保险公司可以根据这些模型的结果，制定相应的保险条款和赔偿方案。
2. 风险地图绘制基于气象数据和风险模型，可以为不同地区制定风险地图，展示该地区的农业风险分布情况。
通过该地图，农业保险公司可以对不同地区的风险进行分类和定价，提供更有针对性的农业保险服务。
3. 整合多因素风险评估气象学与其他农业因素，如土壤质量、农作物品种等相关数据进行整合分析，可以更加全面地评估农业保险的风险。
农业气象指数保险研究及其应用进展
农业气象指数保险研究及其应用进展农业气象指数保险研究及其应用进展摘要：在近几十年的农业发展中，气象因素对农作物生长和农业生产产生了重要影响。
然而，气候变化对农业的不确定性和风险带来了巨大的挑战。
农业气象指数保险（Agricultural Meteorological Index Insurance，AMII）作为一种新型的农业保险方式，通过结合农作物生长过程中的气象要素，为农民提供保险服务，以减轻气候变化带来的农业风险。
本文综述了农业气象指数保险的研究进展和应用情况，并对其未来的发展进行了探讨。
一、引言自工业革命以来，人类活动对大气环境的影响越来越大，导致气候变化现象日益明显。
农作物的生长和农业生产都受到气候因素的直接影响，如温度、降水、光照等。
然而，气候变化导致的气象灾害频发，给农民带来了严重的经济损失。
传统的农业保险方式往往无法提供有效的风险保障，因为其对灾害的触发条件和赔偿标准有着很高的要求。
农业气象指数保险的概念于20世纪90年代初提出，其主要思想是将农作物的生长过程与气象指标相结合，构建指数作为农作物产量损失的衡量标准。
也就是说，农业气象指数保险是根据农作物生长的气象条件来确定保险索赔的金额，而不是根据实际的产量损失。
这种保险方式更加简单、灵活，并且能够减少信息不对称和作弊行为。
因此，农业气象指数保险成为了一种很有潜力的农业保险方式。
二、农业气象指数保险的研究进展近年来，许多国家和地区开始对农业气象指数保险进行了深入研究。
研究内容包括建立农作物生长与气象指标的关系模型、制定合理的保险指数、确定保险费率和理赔方式等。
1. 关系模型的建立农业气象指数保险的关键是建立农作物生长与气象指标之间的关系模型。
这需要结合农作物的生长周期、适宜与不适宜的气候条件以及不同气象因素对农作物产量的影响等因素。
目前，研究者们主要采用经验模型、统计模型和物理模型等方法进行分析和建模。
其中，统计模型是最常用的方法，通过统计数据的分析，推断出农作物的生长过程与气象因素之间的关系。
我国发展农业气象指数保险面临的困难及解决建议
我国发展农业气象指数保险面临的困难及解决建议作者：张博宁来源：《安徽农业科学》2017年第18期摘要基于农业气象指数保险本身的特性和在我国发展的现状，分析了我国发展农业气象指数保险面临的困难，包括气象数据不足、产品定价难度大、有效需求不足、政府支持力度低等问题。
在分析我国问题和借鉴国外经验的基础上，提出了建议对策：一是增加气象站的数量，加强立法保障；二是完善保险产品的设计；三是加大宣传，增加需求；四是完善销售渠道；五是健全气象灾害损失分担机制。
关键词农业气象指数保险；产品设计；触发值；基差风险；销售渠道中图分类号 S-9 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2017）18-0196-02Abstract Based on the characteristics of weather index agricultural insurance and its development in China， the difficulties faced by the development of weather index insurance were analyzed，including the lack of meteorological data， the difficulty of product pricing， the insufficiency of effective demand and the low level of government support. Based on the analysis of problems and experiences of other countries， some suggestions were put forward：First，to increase the number of weather stations and improve legislation；second，to improve the design of insurance products；third，to increase the propaganda in order to increase the demand of weather index insurance；fourth，to improve the distribution channel；fifth，to improve loss sharing mechanism of meteorological disasters.Key words Weather index agricultural insurance；Products design；Trigger value；Basis risk；Distribution channel我国是农业大国，农业生产的发展关系到国计民生；我国又是自然灾害多发的国家，干旱、洪涝、冰雹等灾害时有发生，给农民的农业生产带来损失。
农业气象指数保险研究
农业气象指数保险研究农业气象指数保险研究一、引言农业是国民经济的基础产业，经受着天灾、虫灾和价格波动等多种风险的冲击。
气候是农业生产的重要因素之一，气象灾害对农业生产的影响不可忽视。
农业气象指数保险是一种利用气象数据和农作物生长模型，衡量农作物因气候条件变化而遭受损失的保险形式。
本文将探讨农业气象指数保险的研究。
二、农业气象指数保险的原理农业气象指数保险是一种以气象指标为触发条件的农业保险。
它通过测量某个地区或某一作物的气象观测数据，将气象指数于特定阈值进行比较，以确定是否发生保险赔付。
农业气象指数保险与传统的农业保险不同，它不依赖于实际的损失评估，而是根据气象指标和历史数据进行计算。
三、农业气象指数保险的优势1. 减少对损失调查的需求：由于农业气象指数保险使用气象观测数据，并与阈值进行比较，因此无需对实际损失进行调查。
这降低了理赔处理的成本和时间，提高了理赔效率。
2. 降低不正当索赔的可能性：农业气象指数保险设置了特定的气象触发条件，依赖于真实的气象数据和历史记录。
这样可以减少欺诈行为和不正当索赔。
3. 可观察性和透明度：农业气象指数保险的触发条件是公开的，根据气象数据的公开性和透明度，农民可以实时监测指数和可能的赔付。
四、农业气象指数保险的局限性1. 风险转移问题：农业气象指数保险只能对农户的一种特定风险进行转移，而无法覆盖其他可能的风险，如虫害、疫病等。
2. 数据可靠性问题：农业气象指数保险依赖于气象观测数据的准确性和可靠性。
如果数据质量低下或观测站点不足，可能会导致保险评估的不准确性。
3. 风险分散问题：农业气象指数保险通常涉及大面积的农田，风险分散不如传统的单一险种保险。
五、农业气象指数保险的研究进展目前，农业气象指数保险已经在一些国家得到应用，并逐渐发展壮大。
研究人员通过改进气象模型精度和提高数据采集能力，使指数保险模型更加准确和可靠。
此外，一些科学家还结合遥感技术和气候预测模型，尝试提前预警和风险评估。
天气指数保险_我国农业巨灾风险管理工具创新
天气指数保险_我国农业巨灾风险管理工具创新天气指数保险:我国农业巨灾风险管理工具创新近年来，气候变化不断加剧，全球各地都面临着更加频繁和严重的天气灾害。
在中国这个农业大国，农作物生产正日益受到来自气候变化的威胁。
为了帮助农民应对气候灾害带来的巨大风险，天气指数保险成为一种创新的农业风险管理工具。
天气指数保险是一种基于天气数据的保险形式，旨在为农民提供保障，当特定的天气事件发生时，他们可以获得保险赔偿。
与传统的农业保险相比，天气指数保险的创新之处在于，它不需要农民提供具体的损失证明。
相反，根据历史的天气数据和农作物生长模型，可以计算出一个特定的天气指数。
当该指数达到一定的阈值时，农民可以获得保险赔偿。
这种模式能够加快理赔过程，减少操作成本和信息不对称问题，提高保险的可操作性和适用性。
我国天气指数保险的发展可以追溯到20世纪80年代，当时各地政府开始尝试应对农业风险，探索农业保险的途径。
随着科技的进步和数据的积累，各类天气数据变得更加精确和可靠。
这为开展天气指数保险提供了可行性。
在2007年，我国农业部启动了天气指数保险的试点工作。
经过多年的发展和完善，现在已经在全国范围内推广开展。
天气指数保险的推广和应用，为我国农民提供了重要的风险管理工具。
首先，它为农民提供了一定程度的经济保障。
在面对极端天气事件时，农民的农作物收成可能会遭受重大损失，甚至完全失败。
这不仅会导致农民自身的负债增加，也会影响农业产业链的各个环节。
天气指数保险的赔付能够帮助农民应对这些风险，减轻其经济负担。
其次，天气指数保险还能促进农业现代化的发展。
农业风险管理一直是我国农业现代化进程中的重要一环。
通过引入天气指数保险，能够鼓励农民采用更加科学和先进的农业技术，提高农作物的抗风险能力，降低因灾害而造成的损失。
同时，天气指数保险还可以促进农业信贷的发展。
保险作为农业信贷的重要抵押品，能够提升农民的信用度和融资条件，为农业企业的发展提供更多的金融支持。
农业气象指数保险在发展中国家的应用及在我国的探索
农业气象指数保险在发展中国家的应用及在我国的探索农业气象指数保险在发展中国家的应用及在我国的探索一、引言农业是发展中国家的重要支柱产业之一，然而，农业生产受多种因素影响，其中气象因素对农作物产量影响最大。
气候变化的不确定性增加了农民的风险和不确定性，因此，农业保险显得尤为重要。
农业气象指数保险作为一种新型的农业保险模式，在发展中国家得到了广泛的应用，并且在我国也开始逐渐探索和推广。
二、农业气象指数保险在发展中国家的应用1. 发展中国家农业保险的现状与问题目前，发展中国家的农业保险市场发展不平衡，对农民来说，保险费用高昂且保障不足，很多农民并无保险意识。
同时，传统的产量保险具有许多问题，例如补偿周期长、审核繁琐等，难以满足农民的需求。
2. 农业气象指数保险的概念和原理农业气象指数保险是一种以农作物生长过程中的气象指标作为理赔依据的保险方式。
它通过测量和监测气象指标，如降雨量、温度、日照等，与保险契约中约定的阈值进行比较，从而确定是否进行理赔。
这种保险方式避免了复杂的损失评估程序，降低了保险公司的操作成本，也减少了农民的理赔风险。
3. 发展中国家的农业气象指数保险案例分析在一些发展中国家，如印度、肯尼亚等，农业气象指数保险已经开始得到广泛的应用。
其中，印度的气象指数保险计划被认为是最成功的案例之一。
该计划通过与合作伙伴建立的气象监测网络获取实时数据，为农民提供可靠的保障，同时通过政府补贴和保险公司契约的方式，降低了保费，提高了农民的参与度。
三、农业气象指数保险在我国的探索1. 我国农业保险的现状与问题我国农业保险市场近年来快速发展，但仍存在一些问题。
保险费用较高、赔付标准不明确、虚报农作物损失等问题制约了我国农业保险的发展。
2. 我国农业气象指数保险的推广现状为解决我国农业保险的问题，近年来我国开始推广农业气象指数保险。
在一些试点地区，如四川、云南等，农业气象指数保险已经开始推广，并取得了一定的成效。
农业气象指数保险的优劣及在我国的应用研究论文
农业气象指数保险的优劣及在我国的应用研究论文农业气象指数保险是一种新型的农业保险形式，它以气象因素作为计算指标，对农作物的收益进行补偿。
与传统的农业保险相比，农业气象指数保险具有一定的优势和劣势，并在我国得到了广泛的应用和研究。
农业气象指数保险的优势主要体现在以下几个方面：首先，农业气象指数保险具有灵活性高的特点。
由于农作物收益与气象因素的密切关系，农业气象指数保险可以根据不同地区和作物的特点，选择不同的气象指数进行计算。
这种灵活性使得保险公司能够更精确地评估农业风险，并根据实际情况进行保险设计和定价。
其次，农业气象指数保险的理赔过程简单高效。
传统的农业保险需要农民提供详细的损失资料和相关证明，申请理赔的过程繁琐复杂。
而农业气象指数保险不需要农民提供具体损失数据，只需根据气象指数是否达到触发条件进行核赔。
这种简单高效的理赔方式大大提高了农民的理赔率和保险公司的核赔速度。
另外，农业气象指数保险可以有效提高农民的风险承受能力。
农作物的收益很大程度上受气象因素的影响，如干旱、水浸、冷害等。
这些不可控的天气因素使得农民的收益难以预测和稳定。
而农业气象指数保险可以提供稳定的收益补偿，使得农民在面临不可预测的自然灾害时能够更好地保障生活。
然而，农业气象指数保险也存在一些劣势：首先，农业气象指数保险只能对农作物的整体收益进行补偿，无法针对个别农户的实际损失进行计算和赔付。
因此，对于个别农户来说，有可能出现实际损失大于保险赔付金额的情况，这将导致一定的纠纷和不满。
其次，农业气象指数保险的触发条件和理赔金额是由保险公司事先确定的，无法根据实际情况进行调整。
这种固定的保险条款可能会导致一些农户因无法达到理赔条件而无法获得补偿，或者因保险金额过低而无法完全覆盖损失。
在我国，农业气象指数保险得到了广泛的应用和研究。
我国农业面临着复杂多变的气象条件，农作物收益波动大，因此农业气象指数保险具有重要的应用价值。
目前，我国各地相继建立了农业气象指数保险试点区，对保险产品进行了不断的创新和完善。
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基于农作物生长周期的气象指数保险定价研究——以河南省中牟县冬小麦生产为例潘国臣梁茵1摘要：农作物天气指数保险是农业保险中的创新险种，本文以河南省中牟县冬小麦生产为例，对基于作物生长周期的定价方法进行了研究，开发了定价的具体计算方法，结果显示这种定价方法科学合理，可较准确地对农作物所面临的一种或者多种风险进行定价，在我国具有较强的适用性。
关键词：农作物；天气指数保险；定价；生命周期[中图分类号] S-9, F840一.前言1999年，在世界银行的支持下农作物降雨量指数保险被开发出来并实验成功。
此后，各种类型的农作物天气指数保险在印度、墨西哥、马拉维、埃塞俄比亚和坦桑尼亚等国得到推广并取得了较显著的效果 [1]。
我国的农作物气象指数保险试点从2008年开始，试点省份为安徽省。
试点一年多以后，位于安徽的国元农业保险公司开发出了水稻、小麦等作物天气指数保险产品并开始出售保单。
天气指数农业保险有其独特的定价技术，我国前期对对该类产品的开发设计较多地借重了国际农业发展基金（IFAD）、联合国世界粮食计划署（WFP）等机构的支持，我国在自主研发气象指数农业保险产品方面的能力还显著不足，因此有必要对这类新型农业保险的定价方法进行更多的研究。
到目前为止，研究者在气象指数农业保险定价方法的选取上并未达成共识 [2] [3]。
一些研究者采用均衡定价方法，通过建立均衡模型来求得保险产品的均衡价格。
该定价方法的最大问题在于过于复杂，而且模型的建立需要基于一系列的关于价格方程、随机过程、风险的市场价格等方面的假设条件。
当模型假设与实际发生偏离，将影响定价结果的准确性 [2][4]。
此外，近年来有部分学者开始尝试使用蒙特卡洛方法来进行气象指数保险的定价，该方法将1作者简介：潘国臣，经济学博士，武汉大学经济与管理学院副教授；梁茵，武汉大学经济与管理学院研究生。
系统性风险和非系统性风险同时包括在分析过程中，被认为可以获得较为准确的损失预测[5]，不足之处在于这种方法还较为不成熟。
本文的研究的则是基于作物生长周期的定价方法。
该方法根据作物生长周期划分阶段，对各阶段天气指标划分权重，然后建立产量和气象指针的回归模型，能够较为准确地预测气象指数变化对农作物产量的影响，实现较准确的保险定价 [6]。
基于作物生长周期的定价方法在有关的文献中有过粗略的介绍，但是却未形成具体的算法，难以为我国保险公司所用。
本文采用河南省中牟县冬小麦种植的实际数据，对这种定价方法进行研究和开发，形成具有应用性的算法，并考查这种定价方法的效果。
二.样本地区冬小麦损失风险分析本文选取河南省中牟县为样本地区。
该县地处河南省中部，是河南省的农业大县。
农作物生产在该县经济发展中占有重要地位，冬小麦在全县农作物中种植比例约为46%，种植面积约40万亩，种植区域分布广泛。
影响该县冬小麦生产的主要气象因素包括降雨量、日照、干热风、冰雹等。
根据当地农业部门的调查统计，干旱是使当地冬小麦减产的主要因素。
在样本县地区发生干旱灾害的频率很高，据样本县县志记载，自解放以来，样本县平均每3年发生一次较大的旱灾。
样本县土壤以沙质土壤为主，降雨容易在短时间内汇集成地表径流或下渗至深层土壤而不能被作物吸收，因此很难形成地表水体。
在冬小麦生长期中的扬花阶段，日照时长决定了冬小麦的授粉率。
因此日照在冬小麦的扬花时期起到十分关键的作用。
扬花过程中若日照时长过短则会减少果实数量；此阶段内若降雨量过大，则会降低作物授粉率。
干热风是造成冬小麦在收获前倒伏的主要因素。
样本县种植的冬小麦品种经农业部门多次改良，现已全面普及为抗倒伏的“矮株”。
因此，样本县冬小麦一般不会出现大面积倒伏现象。
即使有少量倒伏现象出现，由于干热风行进的路线多为线性，其表现为仅有几排冬小麦受灾，受灾面积不大。
因此，本文在设计冬小麦气象指数保险的过程中，不考虑干热风这一气象灾害。
此外，据作者实地调查发现，样本县在冬小麦种植阶段很少出现冰雹灾害，主要由于该地区的强对流天气一般发生在7、8月，而冬小麦的生长周期集中在10月到次年6月。
因此，本文亦未将冰雹风险纳入研究范围。
综上所述，影响样本县冬小麦产量的主要气象因素为降雨量和日照，本文将针对这两种气象风险进行该地区冬小麦气象指数农业保险的定价。
三.资料来源本文中的冬小麦种植面积和产量资料来自于当地统计局，气象资料包括降雨量和日照指数,均来源于样本县唯一的气象监测站。
该气象监测站位于样本县中心位置（北纬34度43分东经114度01分）。
所有数据期间自1999年10月至2010年6月，包括11个冬小麦生长周期。
四.单因素模型定价单因素模型的定价中仅考虑一种气象风险。
在国际、国内研究气象指数农业保险产品定价的诸多文献中，单因素模型被讨论得最多。
目前已在市场上出现的气象指数保险产品也有相当一部分属于单因素的保险产品。
比如，南非的苹果霜冻指数保险，印度农作物的干旱指数保险等等。
单因素模型的定价计算需要在充分考虑作物生长规律的基础上，根据样本地区的现实环境条件进行资料调整，然后进行统计分析及对价计算。
（一）将降雨量调整为有效降雨量样本县的土壤以沙质土壤为主，土壤含蓄水源的能力有限，当降雨量过大时，雨水会形成地表径流最终损失，或下渗到深层土壤中，不能被作物利用。
因此，有效降雨量才是影响作物生长的关键性指标。
样本县水利局的数据显示，样本县沙质土壤所能承受的最大有效降雨量为65mm。
按照每10天降雨量为一个单位进行分析，将超出临界值的降雨量统一调整为土壤的最大有效降雨量65mm。
经观察，在整个生长周期内共有8个阶段的累积降雨量超过土壤能承受的最大有效降雨量65mm，因此这8个阶段的有效降雨量统一调整为65mm。
（二）按冬小麦生长过程划分阶段样本县冬小麦自10月播种直至次年6月收获，生长周期约230天，每个周期生长过程可以分为8个阶段，分别为播种期、发芽期、拔节期、分蘖期、返青期、扬花期、灌浆期、收获期。
降雨量在冬小麦生长不同阶段的重要性具有很大差异。
有些阶段降雨量增大有利于冬小麦的生长，比如拔节期、灌浆期等；而在某些特定的生长阶段，降雨量增大会对冬小麦的生长产生副作用，降低最终产量，比如扬花期阶段。
为了准确测定各个时期降雨量对冬小麦生长的重要性，我们首先根据当地农业部门工作人员的介绍对冬小麦生长周期划分阶段（如表1），根据作物的生长特性判断不同阶段降雨量对作物产量的影响，然后测算出各个阶段中单位降雨量的影响权重。
表1 冬小麦生长阶段划分和降雨量权重（三）权重计算对每一个生长周期经过加权后的有效降雨量为：1m t i i t i R r ω==∑ （1）式（1）中m 是划分出的阶段数，i ω是第i 阶段相应的权重，it r 是第i 阶段的有效降雨量。
其中，权重i ω通过使模型中的降雨量数据与冬小麦产量的相关性达到最高而得到，具体计算如下：令t Y 表示第t 年冬小麦的产量，R 表示平均降水，t Y 表示平均年产量。
则每阶段权重的计算方法用式（2）求得：201020001/21/2201020102220002000()()max (,)()()i t t t t t t t R R Y Y corr R Y R R Y Y ω===--=⎡⎤⎡⎤--⎣⎦⎣⎦∑∑∑ （2）具体数值如表1。
由计算所得的权重值可见，其符号与根据农业科学预测所得的降雨量对产量影响的符号基本一致，所以本文认为该计算有效。
（四）建立气象指数变动与产量（经济）损失的对应关系通过资料的调整和优化，加权降雨量和冬小麦产量的相关性提高到81%。
建立降雨量和冬小麦产量的一元线性回归模型并估计参数，得到：8.1723415.Y R=+ （3） 式（3）中Y 表示冬小麦产量（吨/每万亩）,R 表示调整后降雨量(mm)表2 单因素模型计量结果Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 05/01/11 Time: 22:59 Sample: 2000 2010 Included observations: 11 Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 3415.684 72.11379 47.36520 0.0000 R 8.172168 2.048727 3.988901 0.0032 R-squared 0.638719 Mean dependent var 3575.755 Adjusted R-squared 0.598576 S.D. dependent var 313.6504 S.E. of regression 198.7227 Akaike info criterion 13.58466 Sum squared resid 355416.3 Schwarz criterion 13.65701 Log likelihood -72.71565 F-statistic 15.91133 Durbin-Watson stat 1.788381 Prob(F-statistic) 0.003163式（3）表明，加权降雨量每波动1mm ，冬小麦产量的变化约为8.172吨/每万亩,即0.8172公斤/亩（或1.56902元/亩1）。
样本县统计局数据显示，2010年该县冬小麦种植面积约为39.6万亩，则每1mm 加权降雨量波动，会引起全县621333.5元经济波动。
（五）特定保险合同参数下的保险定价保险费率的确定需要计算一定条件下赔付额的对价。
农作物气象指数保险赔付额可用以式（4）计算得出：(1)*-=--降水指数退出点赔付额最大赔付额触发点退出点 （4）式（4）中包含了三个参数：退出点、触发点、最大赔付额度。
保险产品的赔付规则如下：降水指数低于退出点时表明降水量严重不足，保险公司将给予最大赔付；而当降水指数 1 根据样本县粮食局提供的物价信息，2010年小麦价格分布在1890-1950元/吨之间，本文取中间价格1920元/吨。
超过触发点时，保险公司不予赔付；当降水指数在退出点和触发点之间时，保险公司将按照既定的公式给予赔付。
样本县11年间的平均加权降雨量为15.59mm，本文设定加权降雨量11mm为触发点，加权降雨量5mm为退出点（实践中，保险公司可根据其风险承受能力设定具体数值）。
在此基础上，给定最大赔付额为300元/亩，使用式（4）计算出11年总赔付额应为141.81元/亩，每年每亩地平均赔付额为141.81元/11=12.89元。
即保险公司的预期损失约为12.89元/亩，此即为纯风险保费。
（六）理赔金额计算方法加权降雨量不直观，在理赔实践中不便于操作，所以在实际的理赔中，可将加权降雨量还原为实际降雨量。