發(fā)布時間：2018-06-26 21:03

  本文選題：非參數(shù)核密度 + 最小叉熵優(yōu)化模型�。� 參考：《系統(tǒng)工程》2013年04期

【摘要】：作物保險純費率的精確厘定依賴于單產(chǎn)分布的正確選擇。把非參數(shù)分布作為先驗分布,同時考慮影響單產(chǎn)分布的矩信息,應用最小叉熵優(yōu)化模型得到最小叉熵分布,基于最小叉熵分布厘定作物保險純費率,實現(xiàn)非參數(shù)純費率的調(diào)整。把這種方法應用到遼寧四種主要作物上,進行實證分析,得到結(jié)論:調(diào)整后的費率比未調(diào)整的非參數(shù)費率都低,解決了非參數(shù)費率偏高的問題。最小叉熵分布同時考慮了先驗分布和更多關于分布的矩信息,是更合理的作物單產(chǎn)分布,改進了作物保險純費率厘定的方法,提高了計算結(jié)果的合理性與準確性,可以為保險實踐提供更有價值的參考。
[Abstract]:The accurate determination of the net rate of crop insurance depends on the correct choice of the distribution of yield per unit yield. Taking the nonparametric distribution as the prior distribution and considering the moment information that affects the distribution of yield, the minimum cross-entropy distribution is obtained by using the minimum cross-entropy optimization model. Based on the minimum cross-entropy distribution, the pure rate of crop insurance is determined, and the adjustment of the non-parametric pure rate is realized. By applying this method to four main crops in Liaoning Province, the conclusion is drawn that the adjusted rate is lower than that of the unadjusted non-parametric rate, which solves the problem that the non-parametric rate is too high. The minimum cross-entropy distribution takes into account both the prior distribution and the moment information about the distribution, which is a more reasonable distribution of crop yield, improves the method of determining the net rate of crop insurance, and improves the rationality and accuracy of the calculation results. It can provide more valuable reference for insurance practice.
【作者單位】： 沈陽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院;沈陽農(nóng)業(yè)大學理學院;
【基金】：遼寧省重大重點軟科學研究計劃項目(2009401028)
【分類號】：F840;F326

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本文編號：2071398