2007年以来,中国政府开始探索促进农业保险持续健康发展的长效机制,开始全国范围内实施中央财政农业保险保险费补贴政策。农业保险开始进入快速发展时期,政策性农业保险试点的范围包括种植业、畜牧业以及森林保险。畜产品如猪肉、牛奶等在我国的国民经济中具有重要地位。以猪肉为例,我国生猪生产和消费总量一直高居世界第一。畜牧业生产过程中所面临的风险分别为牲畜死亡损失风险和畜产品价格损失风险,其中,前者有可能在短期内造成牲畜供给及价格剧烈波动并对牲畜长期价格造成一定影响,如我国爆发于2019年的非洲猪瘟造成的生猪大量死亡及产量供给减少事件;后者,畜产品市场价格的波动可以直接影响畜产品供给的稳定性。畜牧业价格指数保险基于市场价格作为保险指数的形成机制对畜产品价格进行保障,保障牲畜养殖者的收入,稳定畜产品的生产。在保险实践中,合理的保单设计、费率厘定以及必要的政府支持政策,是具有系统性风险的畜牧业价格指数保险持续运行的重要条件。合理设计的保单及定价方式可以降低投保人的逆选择和道德风险,而政府的支持例如适度的保费补贴可以提高养殖者购买保险的效用。畜牧业利润保险则以牲畜养殖者在生产中的养殖利润为价格指数,这类保险可以将畜产品价格和饲料价格同时融入价格指数,实现同时考虑畜产品价格和饲料成本的双重保障,也是本文重点研究的内容。畜牧业价格指数保险可成功运行的另一基本条件是农业数据的收集整理和集成。多样化、海量农业数据是农业价格指数保险产品设计、费率厘定的重要基础,目前国内的相关农业数据的收集和管理需要对分散于不同网站和资料文本的数据源进行整理,这种分散阻碍了研究者、政府机构、保险公司以及农民获取数据并进行分析的能力。而一个安全的用于数据共享的农业保险数据库平台,可以令不同用户一起更好使用农业部、统计局和商品期货交易所等不同机构的数据资源,这种集成化的数据管理系统可以帮助用户对农业风险进行管理。目前,随着大数据及云计算等一系列数据获取与存储新技术在农业经济学方面的应用日渐成熟,探索建设和推行农业保险领域可以实现数据共享的数据库平台,并且基于数据库平台提供的农、畜产品价格及期货价格等农业数据,设计畜牧业利润保险产品和建立精算定价模型,已经成为可能。基于数据库的畜牧业利润保险模型设计在提高政府财政补贴的有效性,提高养殖者从事畜牧业生产的积极性,促进我国畜牧业健康发展以及保障国家食品安全方面具有可观的应用前景。本文在对国内外畜牧业利润保险中最具代表性的美国牛奶利润保险计划（The Margin Protection Program for Dairy,MPP-Dairy）、牲畜毛利润保险计划（The Livestock Gross Margin Insurance Plan,LGM）两大类保险,以及我国现行的生猪价格指数保险（Hog Price Index Insurance,PI-Hog）的产品结构和定价方法进行文献研究和模型分析的基础上,首先对MPP-Dairy建立基于预期保费的价值评估模型,建立起了一套基于copula方法及GOF检验的畜产品与饲料价格相依性评价方法,比较了MPP-Dairy静态保费与动态预期赔付的差别,总结了畜牧业利润保险采用类似MPP-Dairy的不同保障水平（保单触发值）以及现货市场价格进行保单赔付计算的优点;其次,简要介绍了开展我国畜牧业利润保险产品设计所需的数据及构建的农业保险数据库共享平台Agrisk-tools,并基于该数据库,在吸收MPP-Dairy及LGM两种经典的畜牧业利润保险产品的优点基础上,结合我国生猪养殖的现实情况系统的提出了我国生猪利润保险（Hog Margin Protection Insurance,MP-Hog）的产品结构和精算公平定价模型;最后,通过实证研究分析了MP-Hog套期保值的有效性。论文的主要结构如下:论文的第一章首先从畜牧业利润保险对牲畜养殖者收入保障的重要性、保险产品设计及精算定价模型对于畜牧业利润保险持续进行的支撑、数据库平台建设对于开展畜牧业利润保险的作用等方面阐述了本论文的立论依据及拟解决的问题;然后针对上述问题开展了畜牧业利润保险国内外研究进展调研及文献综述,其中着重调研研究了国内外畜牧业利润保险的发展历程和主要研究结果;通过对国内外研究进展、方法的调研与研究,梳理了本论文研究的目的和意义;并简要给出本论文研究思路和技术路线、研究所用的数据、方法和假设;归纳出了本论文研究的创新点与不足。论文的第二章对国内外代表性的畜牧业利润保险计划,即牛奶利润保险MPP-Dairy,生猪毛利润保险LGM-Swine,以及国内现行的生猪价格指数保险的产品结构进行了分析,并对其运营方式和效果进行介绍,指出不同保险计划产品结构的优缺点。论文的第三章建立了MPP-Dairy的价值评估模型,并利用该模型对MPPDairy保险的运行过程进行了详细分析。美国MPP-Dairy保险计划的保费为静态保费,因此首先对不同保障水平的静态保费进行分析,通过对不同保障水平的赔付进行预测,帮助奶牛养殖者对购买下一年MPP-Dairy保险的保障水平的选择方案进行决策;然后,考虑到牛奶收益与饲料成本差额由牛奶、玉米以及豆粕价格决定,采用copula函数考察三组价格之间的相关性,同时对3维copula函数的goodness-of-fit（GOF）检验的效力进行“全面测试（blanket test）”。论文的第四章首先简要介绍了进行畜牧业利润保险所需的畜产品及其饲料农产品的历史价格数据以及相应的期货价格数据来源、种类以及农业保险数据库平台Agrisk-tools的建设工作。然后着重介绍我国生猪利润保险MP-Hog的产品结构设计和定价工作。主要内容包括:生猪利润保险产品的指数的选择和制定,以及保险期限、保障水平,保单赔付机制等的构建;MP-Hog保险的精算公平定价模型的构建,包括模型的假设,模型的建立,copula函数对农产品价格相关性的衡量,精算公平定价保费的测算和比较。论文第五章专门开展了MP-Hog保险的效用分析。基于阈值半方差对MPHog在不同保险期间下的套期保值的有效性进行分析,并且得出了政府的保费补贴有助于该保险持续运行的结论。第六章给出了主要结论及政策建议。主要结论包括以下几方面:第一,美国畜牧业利润保险可以有效的对牲畜养殖过程中的收益与饲料成本差额（income-over-feed-cost,IOFC）利润进行保障,增加对牲畜养殖者的福利,而我国现行畜牧业价格指数保险无论从保单设计方案还是定价方式都不够合理,因此迫切需要进行相应的改进。第二,从国际经验来看,畜牧业利润保险与应用单一的价格指数（例如PIHog应用生猪玉米价格比例）进行保险的方法相比,更具优越性。畜牧业利润保险的合理设计保单必须考虑到其是否可以满足养殖者的需求,该保险是否可以持续的运行下去。畜产品（例如生猪、牛奶）出栏价格以及饲料（玉米和豆粕）的价格数据是一个根据市场环境变化的动态的时间序列,因此该保单的保障水平即触发值也应该是动态可变的,或者是可以进行调整的。通过对美国LGM和MPP-Dairy利润保险计划的保单设计以及IOFC利润公式进行分析,本研究认为我国的畜牧业价格指数保险在实践中也应该综合考虑畜产品价格以及相关的饲料价格,由政府和保险机构的研究人员制定出合理的IOFC利润公式,基于该公式制定的畜牧业利润保险方案对养殖户承保,可以更为有效的分散牲畜养殖过程中的市场风险,增强养殖户的投保积极性。第三,畜牧业利润保险计划的保费应该是动态可变的,建议基于Monte Carlo模拟方法对该类保险进行精算公平定价,以准确反映畜产品的市场价格风险。决定牲畜养殖过程中的毛利润的畜产品价格以及饲料成本价格是动态变化的,且价格的波动具有周期性。如果保费静止不变,会导致养殖者投保的逆选择与保险公司的巨额赔付风险。由于目前我国生猪期货刚被批准上市,还无法直接利用较为成熟和标准化的生猪期货工具或者LGM保险分散生猪利润风险。本文以生猪利润保险MP-Hog为例,建立了一个动态保费的畜牧业利润保险计划,该MPHog保险的定价方法类似于美国LGM保险。本文所提出的MP-Hog保险利用相对较为成熟和标准化的玉米期货价格,并考虑了期货与现货之间的价格基差,巧妙的规避了我国期货市场当前还没有标准化的生猪期货进行交易的难题,应用Monte Carlo模拟方法计算精算公平保费,这种动态的保费可以考虑实际农产品市场的供需关系以及风险预期,对利润保险的赔付可以进行预测,保险公司可以对承保风险进行更好的管理,同时也提高了政府保费补贴的效率。第四,通过对MP-Hog的有效性进行分析,发现当生猪养殖过程中的IOFC利润低于平均水平时,选择购买较高触发值的MP-Hog保险可以对生猪养殖者进行有效的套期保值。通过在两个不同情景下考察,发现衡量养殖者在短期（一份保单的有效保障期间）内的利润风险时。因为牲畜养殖的IOFC利润具有均值回归（mean reversion）的特征（Bozic等,2012）,当生猪养殖的IOFC利润高于利润平均值时,是否购买MP-Hog保险对养殖利润风险测度的半方差结果没有任何影响,当然此时MP-Hog保险的精算公平保费也非常低;当在IOFC利润低于平均水平时,选择较高的保障水平的MP-Hog保险则可以对养殖利润有效的套期保值;而选择较低的保障水平,如果实际的IOFC利润没有触发保险赔付,那么购买精算公平定价的MP-Hog保险并不会对养殖者进行有效的套期保值。如果政府可以对较低保障水平的保费给予较高的补贴,则可以增加该保险的可行性和持续性。第五,政府应该通过一定比例的保费补贴保障畜牧业利润保险的持续运行。保险产品要能持续运行,首先就是克服投保人的逆选择问题,其次就是投保人要愿意支付相应的保费（Arrow和Lind,1974）。政府如果在利润损失较大的年份给予养殖者补贴,使得他们能够获得基本的利润,继续从事牲畜养殖生产,可以稳定牲畜产量和价格的稳定。本文通过对MP-Hog保险套期保值有效性分析,发现在IOFC利润低于其平均值,且较低的保障水平不太可能被触发时,养殖者购买该保险的动力不大。此时政府的保费补贴就可以提高该保险的效用,增强其持续性。养殖者可以根据需求选择较高的保障水平,但是政府只对基本的保障水平给予较高比例的保费补贴。当牲畜养殖者选择较高的保障水平,则政府可以选择降低保费补贴比例,减轻财政压力。第六,在畜牧业利润保险精算公平定价的过程中应该仔细考察畜产品价格与饲料（玉米和豆粕）价格之间的相依性,相依性的拟合结果会对预期赔付产生影响。本文通过美国MPP-Dairy保险计划展示了在使用多变量copula函数对相依性进行拟合的过程中,copula的GOF检验效力的测试方法。根据GOF检验结果得出C-vine copula是最佳拟合的copula函数,并且三个基于实际数据的情景例子都揭示出牛奶、豆粕以及玉米期货价格之间存在尾部相依关系及其对于预期赔付金额的影响。奶牛养殖者应该根据所拟合的copula函数应于建立赔付预测模型。而本文在MP-Hog保险的定价中也运用copula函数衡量生猪、玉米以及豆粕价格之间的相依性,将其应用于相关市场价格的预测中。第七,数据库平台可以集成农业领域不同机构的数据,并提高农民、保险机构以及研究者们的数据使用效率,有益于农业保险发展。畜牧业利润保险在产品设计和定价的研究过程中需要考虑大量复杂且多样化的数据,同时也给相关工作的研究者带来了巨大的挑战。数据库平台可以将不同来源的大量数据转换为方便访问和分析的结构化的数据,研究者可以基于该数据库平台更有效率的进行农产品价格风险分析、保险产品设计和套期保值效用分析,数据库平台还可以帮助牲畜养殖者进行保险购买决策。而Agrisk-tools数据库平台目前的努力正是建设一个科学管理的数据库系统,不同来源的农业数据通过该系统转换为方便访问和分析的结构化的数据,同时该系统还可以通过计算模型生成新的数据。研究者和农民可以通过该数据库平台更为便捷的分析农业风险,设计农业保险产品方案以及选择是否购买农业保险。本文作者以Agrisk-tools平台为基础进行了大量的数据集成和分析工作,除了畜牧业利润保险,还开展了农作物收入保险的研究。本文的创新之处体现在以下几个方面:首先,在国内首次系统构建了MP-Hog保险的保单设计,精算定价模型和套期保值的有效性分析框架。本文从理论和实证应用的层面对MP-Hog保险的产品结构和作用方式进行了较为合理的设计,较为系统的构建了该保险的精算定价模型,并且进行套期保值的有效性分析,提出了根据精算公平定价的动态保费以及政府补贴程度的方式来减少逆选择,降低保险公司所面临的巨灾风险。这种精算公平定价的畜牧业利润保险思路,不仅夯实了国内对生猪利润保险产品设计的理论与实证研究,对其它畜牧业利润保险的保单设计和定价也具有一定的借鉴意义,具有一定的理论创新性。其次,国内首次构建了一个基于集成化的数据库平台Agrisk-tools进行精算公平定价的生猪利润保险产品MP-Hog。研究者们可以直接调用数据库平台中的数据进行保单设计及精算定价工作。农业数据的收集整理和集成是农业保险保单设计、费率厘定、以及效用评估的重要基础,以往国内的研究中大都是采用从各个单独的数据库下载的数据,这些农业数据的收集和管理是分散的,这种分散阻碍了保险公司、农民以及研究人员进行数据分析的能力。数据库平台的建设可以弥补传统的数据应用方式的缺陷,本文对Agrisk-tools农业保险数据库平台的建设方式与应用方向进行介绍,该数据库平台有效克服了传统数据获取困难、不透明、不可重复的缺点,研究者可以直接从该数据库获取数据进行畜牧业利润保险产品设计和定价研究,研究工作可以重复进行,具有较强的实践创新性。最后,国际上首次进行对3维copula函数的拟合优度（GOF）检验的效力进行“全面测试（blanket test）”,首次应用3维copula函数衡量IOFC公式中牛奶、玉米与豆粕价格之间的相关性。在美国MPP-Dairy保险计划的价值评估模型中,因为毛利润与牛奶价格和饲料价格的波动有关,因此对牛奶、玉米与豆粕价格之间的相依性进行衡量就非常重要,目前已有的研究使用IC方法或者2维empirical copula方法对多个变量之间的相关性进行俩俩衡量,这两种方法的有效性并不能被检验。因此,本文应用3维copula函数衡量3个变量之间的相依性,对所应用的copula函数的GOF检验的效力进行“全面测试”,然后通过GOF检验寻找出最佳拟合的copula函数,并将该copula函数对3组变量数据进行拟合的AIC值与应用Vine copula函数进行拟合的AIC值进行比较,认为Vine copula更适合用于拟合牛奶价格和饲料价格之间的相依性。