郭哲琦，孟生旺

(中国人民大学统计学院，北京市，100872)

0 引言

区域产量保险是农业指数保险的一个重要组成部分，选取某地区的单位农作物产量作为保险标的，当产量低于保障水平时保险公司即对农户进行赔付[1-5]。相较于依据实际损失定损赔付的传统农业保险，具有操作简便、降低道德风险和逆向选择的优势。但由于其通过借助其他地区数据和天气等数据提高样本量，导致区域间农作物产量、农作物产量与天气变量间的相依关系复杂交错。

区域产量保险保费的厘定依赖于农作物区域产量的分布。考虑到农作物产量随时间变化的趋势及区域产量间的空间相依特征，常用建模方法有两步法和嵌入式模型法。两步法首先通过使用线性趋势模型、ARIMA模型、自适应局部参数趋势模型等方法建立趋势模型，随后进行去趋势处理，最后对去除趋势后的农作物产量数据进行拟合。嵌入式模型基于分层模型，假定农作物产量服从特定分布并在分布参数中引入时间解释变量、天气变量和空间相依的随机效应等，通过参数间的时空相依性反应产量间的时空相依性。现有文献中，对农作物产量分布建模时多仅考虑时间因素或空间因素，且选用的分布多为简单的正态分布、威布尔分布或逻辑斯特分布等，并且仅对均值参数引入相依性。Annan等[6]研究发现由于气候、地质特征等的相似性，给定县的农作物产量往往与附近县的产量相似。Park等研究发现使用广义帕累托分布对农作物产量进行拟合能更好地反映其尾部特征。……