全球變暖帶來的暴雨洪澇災(zāi)害頻發(fā),嚴(yán)重影響著世界各地民眾的日常生活以及國民經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展,而我國暴雨洪澇災(zāi)害災(zāi)后經(jīng)濟(jì)重建工作也主要由政府援助及社會捐獻(xiàn)承擔(dān),與眾多西方發(fā)達(dá)國家相比,我國目前保險業(yè)賠付率水平相對較低。我國巨型災(zāi)害風(fēng)險損失主要由國家財政補償,因而巨災(zāi)損失的波動會造成財政預(yù)算的不穩(wěn)定,損失補償也存在較大缺口。為此,科學(xué)評估巨災(zāi)風(fēng)險、合理分擔(dān)巨災(zāi)風(fēng)險損失、設(shè)立發(fā)行暴雨洪澇巨災(zāi)債券、建立健全暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險分散機(jī)制顯得尤為迫切。本文以暴雨洪澇災(zāi)害為研究對象,依據(jù)我國暴雨洪澇災(zāi)害的現(xiàn)狀,探討了我國現(xiàn)階段下暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險分擔(dān)體系構(gòu)建的必要性以及暴雨洪澇巨災(zāi)債券發(fā)行的迫切性。對基于不同邏輯起點的巨災(zāi)風(fēng)險評估理論與方法進(jìn)行了梳理、綜合及比較分析�；�2000年至2016年間我國暴雨洪澇災(zāi)害直接經(jīng)濟(jì)損失數(shù)據(jù),選取基于風(fēng)險損失的巨災(zāi)風(fēng)險評估模型,利用Box-Cox變換、Johnson變換這一類正態(tài)變換方法,并結(jié)合蒙特卡洛模擬,對暴雨洪澇災(zāi)害的直接經(jīng)濟(jì)損失進(jìn)行了評估,完成了暴雨洪澇災(zāi)害風(fēng)險分擔(dān)層次的初步設(shè)計。從觸發(fā)機(jī)制以及定價機(jī)理出發(fā),對巨災(zāi)債券的設(shè)計進(jìn)行了研究分析。從巨災(zāi)債券的發(fā)行方角度,分... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖I-11961-2017年全國年高溫日數(shù)歷年變化(單位:天)

〇??基于“風(fēng)險等級——損失”關(guān)系表達(dá)風(fēng)險??圖２－１基于風(fēng)險因子的巨災(zāi)風(fēng)險評估過程??２．１．２?基于風(fēng)險機(jī)理的巨災(zāi)風(fēng)險評估??基于風(fēng)險機(jī)理的巨災(zāi)風(fēng)險評估理論和方法是通過“風(fēng)險情景制作一致災(zāi)過程仿真一??巨災(zāi)損失計算一巨災(zāi)情景綜合”來實現(xiàn)巨災(zāi)風(fēng)險的有效評估。本文將以暴雨洪澇災(zāi)害巨??災(zāi)風(fēng)險評估為例闡述巨災(zāi)風(fēng)險評估的基本過程。①風(fēng)險情景制作一孕災(zāi)環(huán)境表達(dá)及致災(zāi)??因子分析。降水是暴雨洪澇災(zāi)害的主要致災(zāi)因子，為此收集研宄區(qū)域內(nèi)氣象站點上降水??量歷史數(shù)據(jù)，同時建立不同站點的“降水強(qiáng)度一持續(xù)時間一重現(xiàn)期’’模型，并設(shè)定不同重??現(xiàn)期來制作未來情景。②致災(zāi)過程仿真一致災(zāi)強(qiáng)度及致災(zāi)機(jī)制的模擬。通過建立“降水??一徑流一洪澇”分布式仿真模型（需要通過回溯檢驗法來檢驗仿真模型的精確性），基于??地理環(huán)境數(shù)據(jù)（土地利用、土壤質(zhì)量、河流等）的支持下，分別輸入不同情景下的降水??量進(jìn)行洪澇災(zāi)害的仿真演練，從而獲得不同情景下區(qū)域內(nèi)洪澇災(zāi)害場地致災(zāi)力的分布??（例如淹沒持續(xù)時間、淹沒的深度等）。③情景結(jié)局一巨災(zāi)損失計算。建立基于網(wǎng)格的??暴雨洪澇損失估算模型，即在受災(zāi)地區(qū)分布數(shù)據(jù)的支持下，輸入不同情景下研宄區(qū)域內(nèi)??暴雨洪澇災(zāi)害場地致災(zāi)力（例如淹沒持續(xù)時間、淹沒的深度等）后進(jìn)行不同情景（５０??年、１００年或１０００年一遇）下的經(jīng)濟(jì)損失值，然后以行政區(qū)劃為單元，統(tǒng)計行政單元??內(nèi)直接經(jīng)濟(jì)損失之和。④情景綜合一巨災(zāi)風(fēng)險量化。以研宄區(qū)域為單元

我們可從圖７中直觀地看出右側(cè)尾部比左側(cè)尾部要長；峰度系數(shù)為４．０２４６６，峰度系數(shù)??是反映峰部尖度的指標(biāo)，若峰度系數(shù)＞３，則表示該組數(shù)據(jù)分布整體較為陡峭，有較高的??集中度，呈尖頂峰。同時，結(jié)合圖２－５我們也可發(fā)現(xiàn)，該組數(shù)據(jù)呈明顯厚尾狀，且圖像??向左偏斜。??表２－２直接經(jīng)濟(jì)損失樣本描述性統(tǒng)計量??Ｎ?Ｎ＊?均值?標(biāo)準(zhǔn)差?中位數(shù)?最小值?最大值?偏度?峰度??１７?０?１４３８．９３?９１７．５９３?１０６５．１０?６８５．８２１?４１０２．６２?２．０３９８１?４．０２４６６??１４??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]2004—2013年中國氣象災(zāi)害損失特征分析[J]. 趙珊珊,高歌,黃大鵬,何文平.  氣象與環(huán)境學(xué)報. 2017(01)
[2]基于極值理論的廣東省臺風(fēng)災(zāi)害損失分布及其金融對策研究[J]. 吳亞玲,姜珊,吳先華,周蕾.  災(zāi)害學(xué). 2017(01)
[3]我國洪澇債券研究[J]. 李剛強(qiáng),王天奇.  財經(jīng)界(學(xué)術(shù)版). 2016(17)
[4]基于CVaR的地震巨災(zāi)保險基金規(guī)模測算[J]. 田玲,吳亞玲,沈祥成.  經(jīng)濟(jì)評論. 2016(04)
[5]中國巨災(zāi)債券定價策略與期限結(jié)構(gòu)研究——以地震債券為例[J]. 楊帆,周明.  金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究. 2016(03)
[6]Box-Cox正態(tài)分布及其在降雨極值分析中的應(yīng)用[J]. 崔玫意,張玉虎,陳秋華.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2017(01)
[7]基于POT-GPD模型的地震巨災(zāi)損失分布研究[J]. 耿貴珍,王慧彥.  自然災(zāi)害學(xué)報. 2016(03)
[8]我國農(nóng)業(yè)慈善巨災(zāi)債券定價研究——以河南省洪災(zāi)慈善巨災(zāi)債券為例[J]. 鄧國取,閆文收,朱選功.  金融理論與實踐. 2016(05)
[9]基于Wang雙因素變換的公私合作中國地震巨災(zāi)債券定價[J]. 韋勇鳳,翁成峰,李勇.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2015(03)
[10]基于信息擴(kuò)散與自助法的旱災(zāi)風(fēng)險評估模型──以安徽為例[J]. 歐陽蔚,于艷青,金菊良,周玉良,酈建強(qiáng),劉蘭芳.  災(zāi)害學(xué). 2015(01)

碩士論文
[1]基于Benchmark模型的巨災(zāi)債券定價研究[D]. 杜滔.東南大學(xué) 2016
[2]基于巨災(zāi)風(fēng)險度量的保險模式研究[D]. 郝軍章.北方工業(yè)大學(xué) 2015
[3]蘇皖地區(qū)洪澇災(zāi)害風(fēng)險證券化研究[D]. 范雪.南京信息工程大學(xué) 2014
[4]巨災(zāi)風(fēng)險分散模式及巨災(zāi)債券定價研究[D]. 李艫.云南大學(xué) 2012
[5]我國洪災(zāi)保險債券定價的蒙特卡洛仿真研究[D]. 庹旋.湖南大學(xué) 2012
[6]我國洪水巨災(zāi)風(fēng)險債券化研究[D]. 程婧蘭.湖南大學(xué) 2011
[7]我國巨災(zāi)經(jīng)濟(jì)損失補償方式研究[D]. 楊瑞潔.東南大學(xué) 2004



本文編號：3490167