中国台风灾害损失预测与分布及其应对策略研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 巨灾风险管理研究 | 第12-13页 |
| 1.2.2 巨灾保险研究 | 第13页 |
| 1.2.3 巨灾风险损失预测分布研究 | 第13-14页 |
| 1.2.4 实证研究综述 | 第14-15页 |
| 1.2.5 政府在巨灾风险管理中的作用 | 第15-16页 |
| 1.2.6 文献综述小结 | 第16页 |
| 1.3 研究思路及方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 论文的研究思路及方法 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的特色及拟解决的关键问题 | 第17-19页 |
| 2 巨灾风险管理及其现状 | 第19-30页 |
| 2.1 巨灾风险 | 第19-21页 |
| 2.1.1 巨灾事件概述 | 第20页 |
| 2.1.2 巨灾风险管理概况 | 第20-21页 |
| 2.2 国外巨灾风险管理管理模式 | 第21-23页 |
| 2.3 佛罗里达州的巨灾保险模式 | 第23-24页 |
| 2.4 我国的巨灾风险管理现状 | 第24-25页 |
| 2.5 我国台风巨灾风险概述 | 第25-27页 |
| 2.5.1 我国台风灾害的定义 | 第25-26页 |
| 2.5.2 我国台风灾害的特点 | 第26-27页 |
| 2.6 我国台风巨灾风险的地域分布 | 第27页 |
| 2.7 台风巨灾风险对我国的影响 | 第27-30页 |
| 3 我国台风损失预测的实证分析 | 第30-37页 |
| 3.1 人工神经网络介绍 | 第30-32页 |
| 3.2 BP神经网络的结构 | 第32-34页 |
| 3.3 我国台风损失的实证分析 | 第34-37页 |
| 4 我国台风损失分布的实证分析 | 第37-48页 |
| 4.1 极值理论概述 | 第37-41页 |
| 4.1.1 极限分布概述 | 第37-39页 |
| 4.1.2 广义极值分布 | 第39-40页 |
| 4.1.3 区间极大值模型 | 第40-41页 |
| 4.2 广义帕累托分布 | 第41-44页 |
| 4.2.1 广义帕累托分布定义 | 第41页 |
| 4.2.2 基于GPD的POT模型 | 第41-42页 |
| 4.2.3 厚尾性检验 | 第42-43页 |
| 4.2.4 门限值μ的选取 | 第43-44页 |
| 4.2.5 GPD的参数估计 | 第44页 |
| 4.3 我国台风损失的实证分析 | 第44-48页 |
| 4.3.1 数据来源 | 第44页 |
| 4.3.2 散点图 | 第44-45页 |
| 4.3.3 对数化数据的厚尾性检验 | 第45-47页 |
| 4.3.4 门限值及参数ε,σ估计 | 第47-48页 |
| 5 应对台风损失的对策及建议 | 第48-52页 |
| 5.1 依托金融市场,减少台风损失 | 第48-49页 |
| 5.2 充分发挥政府在台风灾害管理中的作用 | 第49-50页 |
| 5.3 建立台风灾害数据库 | 第50-51页 |
| 5.4 加强公众巨灾保险教育 | 第51-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 附录 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
