暴雨洪澇災害風險評估及債券設計
發(fā)布時間:2021-11-12 04:28
全球變暖帶來的暴雨洪澇災害頻發(fā),嚴重影響著世界各地民眾的日常生活以及國民經濟的健康發(fā)展,而我國暴雨洪澇災害災后經濟重建工作也主要由政府援助及社會捐獻承擔,與眾多西方發(fā)達國家相比,我國目前保險業(yè)賠付率水平相對較低。我國巨型災害風險損失主要由國家財政補償,因而巨災損失的波動會造成財政預算的不穩(wěn)定,損失補償也存在較大缺口。為此,科學評估巨災風險、合理分擔巨災風險損失、設立發(fā)行暴雨洪澇巨災債券、建立健全暴雨洪澇災害風險分散機制顯得尤為迫切。本文以暴雨洪澇災害為研究對象,依據(jù)我國暴雨洪澇災害的現(xiàn)狀,探討了我國現(xiàn)階段下暴雨洪澇災害風險分擔體系構建的必要性以及暴雨洪澇巨災債券發(fā)行的迫切性。對基于不同邏輯起點的巨災風險評估理論與方法進行了梳理、綜合及比較分析。基于2000年至2016年間我國暴雨洪澇災害直接經濟損失數(shù)據(jù),選取基于風險損失的巨災風險評估模型,利用Box-Cox變換、Johnson變換這一類正態(tài)變換方法,并結合蒙特卡洛模擬,對暴雨洪澇災害的直接經濟損失進行了評估,完成了暴雨洪澇災害風險分擔層次的初步設計。從觸發(fā)機制以及定價機理出發(fā),對巨災債券的設計進行了研究分析。從巨災債券的發(fā)行方角度,分...
【文章來源】:南京信息工程大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學位級別】: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“風險等級——損失”關系表達風險??圖2-1基于風險因子的巨災風險評估過程??2.1.2?基于風險機理的巨災風險評估??基于風險機理的巨災風險評估理論和方法是通過“風險情景制作一致災過程仿真一??巨災損失計算一巨災情景綜合”來實現(xiàn)巨災風險的有效評估。本文將以暴雨洪澇災害巨??災風險評估為例闡述巨災風險評估的基本過程。①風險情景制作一孕災環(huán)境表達及致災??因子分析。降水是暴雨洪澇災害的主要致災因子,為此收集研宄區(qū)域內氣象站點上降水??量歷史數(shù)據(jù),同時建立不同站點的“降水強度一持續(xù)時間一重現(xiàn)期’’模型,并設定不同重??現(xiàn)期來制作未來情景。②致災過程仿真一致災強度及致災機制的模擬。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、土壤質量、河流等)的支持下,分別輸入不同情景下的降水??量進行洪澇災害的仿真演練,從而獲得不同情景下區(qū)域內洪澇災害場地致災力的分布??(例如淹沒持續(xù)時間、淹沒的深度等)。③情景結局一巨災損失計算。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??暴雨洪澇災害場地致災力(例如淹沒持續(xù)時間、淹沒的深度等)后進行不同情景(50??年、100年或1000年一遇)下的經濟損失值,然后以行政區(qū)劃為單元,統(tǒng)計行政單元??內直接經濟損失之和。④情景綜合一巨災風險量化。以研宄區(qū)域為單元
我們可從圖7中直觀地看出右側尾部比左側尾部要長;峰度系數(shù)為4.02466,峰度系數(shù)??是反映峰部尖度的指標,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直接經濟損失樣本描述性統(tǒng)計量??N?N*?均值?標準差?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】:
期刊論文
[1]2004—2013年中國氣象災害損失特征分析[J]. 趙珊珊,高歌,黃大鵬,何文平. 氣象與環(huán)境學報. 2017(01)
[2]基于極值理論的廣東省臺風災害損失分布及其金融對策研究[J]. 吳亞玲,姜珊,吳先華,周蕾. 災害學. 2017(01)
[3]我國洪澇債券研究[J]. 李剛強,王天奇. 財經界(學術版). 2016(17)
[4]基于CVaR的地震巨災保險基金規(guī)模測算[J]. 田玲,吳亞玲,沈祥成. 經濟評論. 2016(04)
[5]中國巨災債券定價策略與期限結構研究——以地震債券為例[J]. 楊帆,周明. 金融經濟學研究. 2016(03)
[6]Box-Cox正態(tài)分布及其在降雨極值分析中的應用[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模型的地震巨災損失分布研究[J]. 耿貴珍,王慧彥. 自然災害學報. 2016(03)
[8]我國農業(yè)慈善巨災債券定價研究——以河南省洪災慈善巨災債券為例[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]基于信息擴散與自助法的旱災風險評估模型──以安徽為例[J]. 歐陽蔚,于艷青,金菊良,周玉良,酈建強,劉蘭芳. 災害學. 2015(01)
碩士論文
[1]基于Benchmark模型的巨災債券定價研究[D]. 杜滔.東南大學 2016
[2]基于巨災風險度量的保險模式研究[D]. 郝軍章.北方工業(yè)大學 2015
[3]蘇皖地區(qū)洪澇災害風險證券化研究[D]. 范雪.南京信息工程大學 2014
[4]巨災風險分散模式及巨災債券定價研究[D]. 李艫.云南大學 2012
[5]我國洪災保險債券定價的蒙特卡洛仿真研究[D]. 庹旋.湖南大學 2012
[6]我國洪水巨災風險債券化研究[D]. 程婧蘭.湖南大學 2011
[7]我國巨災經濟損失補償方式研究[D]. 楊瑞潔.東南大學 2004
本文編號:3490167
【文章來源】:南京信息工程大學江蘇省
【文章頁數(shù)】:78 頁
【學位級別】: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“風險等級——損失”關系表達風險??圖2-1基于風險因子的巨災風險評估過程??2.1.2?基于風險機理的巨災風險評估??基于風險機理的巨災風險評估理論和方法是通過“風險情景制作一致災過程仿真一??巨災損失計算一巨災情景綜合”來實現(xiàn)巨災風險的有效評估。本文將以暴雨洪澇災害巨??災風險評估為例闡述巨災風險評估的基本過程。①風險情景制作一孕災環(huán)境表達及致災??因子分析。降水是暴雨洪澇災害的主要致災因子,為此收集研宄區(qū)域內氣象站點上降水??量歷史數(shù)據(jù),同時建立不同站點的“降水強度一持續(xù)時間一重現(xiàn)期’’模型,并設定不同重??現(xiàn)期來制作未來情景。②致災過程仿真一致災強度及致災機制的模擬。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、土壤質量、河流等)的支持下,分別輸入不同情景下的降水??量進行洪澇災害的仿真演練,從而獲得不同情景下區(qū)域內洪澇災害場地致災力的分布??(例如淹沒持續(xù)時間、淹沒的深度等)。③情景結局一巨災損失計算。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??暴雨洪澇災害場地致災力(例如淹沒持續(xù)時間、淹沒的深度等)后進行不同情景(50??年、100年或1000年一遇)下的經濟損失值,然后以行政區(qū)劃為單元,統(tǒng)計行政單元??內直接經濟損失之和。④情景綜合一巨災風險量化。以研宄區(qū)域為單元
我們可從圖7中直觀地看出右側尾部比左側尾部要長;峰度系數(shù)為4.02466,峰度系數(shù)??是反映峰部尖度的指標,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直接經濟損失樣本描述性統(tǒng)計量??N?N*?均值?標準差?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】:
期刊論文
[1]2004—2013年中國氣象災害損失特征分析[J]. 趙珊珊,高歌,黃大鵬,何文平. 氣象與環(huán)境學報. 2017(01)
[2]基于極值理論的廣東省臺風災害損失分布及其金融對策研究[J]. 吳亞玲,姜珊,吳先華,周蕾. 災害學. 2017(01)
[3]我國洪澇債券研究[J]. 李剛強,王天奇. 財經界(學術版). 2016(17)
[4]基于CVaR的地震巨災保險基金規(guī)模測算[J]. 田玲,吳亞玲,沈祥成. 經濟評論. 2016(04)
[5]中國巨災債券定價策略與期限結構研究——以地震債券為例[J]. 楊帆,周明. 金融經濟學研究. 2016(03)
[6]Box-Cox正態(tài)分布及其在降雨極值分析中的應用[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模型的地震巨災損失分布研究[J]. 耿貴珍,王慧彥. 自然災害學報. 2016(03)
[8]我國農業(yè)慈善巨災債券定價研究——以河南省洪災慈善巨災債券為例[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]基于信息擴散與自助法的旱災風險評估模型──以安徽為例[J]. 歐陽蔚,于艷青,金菊良,周玉良,酈建強,劉蘭芳. 災害學. 2015(01)
碩士論文
[1]基于Benchmark模型的巨災債券定價研究[D]. 杜滔.東南大學 2016
[2]基于巨災風險度量的保險模式研究[D]. 郝軍章.北方工業(yè)大學 2015
[3]蘇皖地區(qū)洪澇災害風險證券化研究[D]. 范雪.南京信息工程大學 2014
[4]巨災風險分散模式及巨災債券定價研究[D]. 李艫.云南大學 2012
[5]我國洪災保險債券定價的蒙特卡洛仿真研究[D]. 庹旋.湖南大學 2012
[6]我國洪水巨災風險債券化研究[D]. 程婧蘭.湖南大學 2011
[7]我國巨災經濟損失補償方式研究[D]. 楊瑞潔.東南大學 2004
本文編號:3490167
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