（1）研究背景：

粮食安全是国家安全和国家自立的重要基础，是关系国民经济发展、社会稳定的全局性重大战略问题。项目要解决新时代背景下国家粮食安全、农业稳定、农民收入的保障问题，即广大农民迫切需要农业保险的保障而各商业保险公司却不愿涉足该领域的问题。本项目旨在先构建农作物产量风险系统，再研究在“保险+期货”模式下农作物收入保险费率的制定以及农作物风险评估与度量。本项目对于“保险+期货”模式下农作物收入保险的定价研究，为我国农业保险市场农作物收入保险产品定价的问题具有重要的理论价值，同时，对于有效的实现农业保险向农产品收入保障本质进化具有现实意义。此外，本项目利用金融产品保障农业风险，在国民经济层面上直接促进农业生产活动稳定发展，同时也间接保证整个国民的粮食安全。在农村经济上有助于稳定农业再生产，保障农业生产过程的持续性，维护了农民的切实利益。且农业保险有调节农村经济、稳定物价的作用。本项目也推动了农业体制改革，为农业生产的顺利进行提供了有效的保障。它对乡村振兴、农业现代化、农村贫困人口脱贫等战略具有积极效益，同时推进社会三农问题，不断创新实现现代化农业，为实现中华民族伟大复兴的中国梦奠定基础。

（2）研究内容：

本项目先是建立农作物的产量风险评估模型。通过文献资料查找农作物产量的影响因素，使用时间序列模型和因子分析法进行因素的筛选，最终构建农作物产量风险评估模型。

在“保险+期货”模式下的农作物收入保险的费率制定，通过Vine Copula方法建立农作物价格、产量之间的联合分布函数，更全面地研究分析变量之间的依赖结构，并采用蒙特卡洛法结合费率厘定公式模拟农作物收入保险费率计算。我们在研究农作物收入保险中的目标价格时需要对期货价格进行预测，采用一种基于文本的预测模型（TFB），该模型可以根据大量的网络新闻标题有效的识别和量化影响农产品期货的因素，尤其是天气、政策等重要的并且难以量化的因素。农作物预期收入中目标产量是通过长短期记忆网络模型（ELSTM）计算。

“保险+期货”模式下农作物收入保险运行机制如下：

在研究农作物风险时，通过把灾损概率和减产率进行加权乘积来度量产量风险；通过SPF径向基神经网络或带跳的Possion扩散过程（波动率）来测量价格风险；最后使用GARCH-M模型刻画收入风险，从而构建一个完整的农业风险系统，从而科学准确的评估出收入风险。

（3）研究目标：

本项目所构建的产量风险系统，能够通过对各种因素的考量最终得到某种农作物的精确产量值。完成“保险+期货”模式下农作物收入保险费率的计算，从而能够精确计算出某种农作物的保险费率。本项目所构建的农作物风险系统，能够科学准确的评估出某种农作物的价格风险和收入风险。