东北地区是我国最重要的玉米生产基地,种植玉米的相关收入在农户总收入中占据重要地位。玉米收入由产量与价格共同决定,剧烈波动的产量与价格均会给农户带来巨大经济损失。传统的产量保险,虽可以覆盖产量降低带来的收入损失,但对于“谷贱伤农”现象保障不足。玉米收入保险是一种较为新颖的农业保险,在保障产量同时还可以保障价格,在实现玉米产业可持续发展方面扮演者重要角色。作为玉米主要生产基地的东北地区,开展玉米收入保险的研究十分有必要,具有理论和现实的双重意义,且能稳定农户收入创新农业风险管理工具。本文在现有研究基础上,首先,分析了东北三省地区实施玉米收入保险的背景,来说明实施玉米收入保险的必要性与可行性。其次,基于H-P滤波模型对玉米单产进行实证分析,得出单产波动的特征与风险。再次,运用Beta-skew-t-EGARCH模型实证分析玉米价格,以探究玉米价格存在的风险以及特征。然后,探究玉米单产与价格的边缘分布,并选取多种Copula函数研究单产与价格的联合分布,根据最小欧式距离选择最符合实际的Copula函数。最后,采用蒙特卡洛模拟生成10000组单产与价格数据,在此基础上对三个省份玉米收入保险进行定价。案例部分,选取了辽宁与黑龙江省具有代表性的玉米收入保险运作模式。并梳理玉米收入保险财政补贴制度及困境,提出针对性建议。实证结果表明:（1）辽宁与吉林省玉米单产周期都是古典周期,呈现出强幅与扩张性特征。而黑龙江省玉米单产周期也是古典型,但波动幅度明显小于辽宁与吉林省,而且其周期呈现出收缩性。（2）价格波动方面,黑龙江省的持续性参数最大,表明面对外界冲击持续时间更长,价格风险高于其他两个省份。黑龙江省的ARCH参数绝对值也是最大的,表明抗风险能力较弱。（3）单位产量拟合分布上,辽宁与黑龙江省均服从Weibull（3p）分布,吉林服从Logistic分布。价格拟合分布上,辽宁与吉林省均服从Weibull（3p）分布,黑龙江省服从Logistic分布。辽宁、吉林与黑龙江省的最优Copula函数分别为Gaussian Copula、Gumbel Copula与t-Copula。（4）费率厘定结果表明:在100%保障水平下,辽宁省的纯费率为7.29%,毛费率为10.56%,吉林省的纯费率为8.40%,毛费率为12.17%,黑龙江省的纯费率为8.11%,毛费率为11.75%。无论是纯费率还是毛费率,都说明玉米收入保险费用较高,侧面印证了承保产量与价格存在的巨大风险。