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        關(guān)于中國(guó)地震巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)建模的探討

        2015-02-18 04:58:36吳亞玲胡炳志
        統(tǒng)計(jì)與決策 2015年12期
        關(guān)鍵詞:巨災(zāi)易損性典型

        吳亞玲,胡炳志

        (武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,武漢 430072)

        0 引言

        由于巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)“厚尾”的概率分布特征,傳統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法運(yùn)用到巨災(zāi)損失評(píng)估時(shí)準(zhǔn)確度不高,地震巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)于洪水、冰雹等巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)說(shuō),具有難以預(yù)測(cè)、成災(zāi)廣泛、損失巨大的不可回避性、毀滅性的特征,這使得傳統(tǒng)的巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行地震巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估時(shí)偏差較大。巨災(zāi)模型整合多領(lǐng)域知識(shí),借助通訊技術(shù)來(lái)模擬巨災(zāi)損失,能有效的利用歷史數(shù)據(jù)和管理信息,提高巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)損失評(píng)估的準(zhǔn)確性。巨災(zāi)模型由多個(gè)模塊組成,不同模塊分別對(duì)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的密度和頻率、財(cái)產(chǎn)分布狀況進(jìn)行描述,關(guān)注巨災(zāi)損失災(zāi)前、災(zāi)后整個(gè)過(guò)程,因此,巨災(zāi)模型可以對(duì)巨災(zāi)損失進(jìn)行預(yù)測(cè)。在國(guó)外,巨災(zāi)模型已經(jīng)在巨災(zāi)損失評(píng)估、巨災(zāi)指數(shù)的構(gòu)建、巨災(zāi)期權(quán)定價(jià)以及災(zāi)后重建資金的安排等多個(gè)方面發(fā)揮著積極的作用,而國(guó)內(nèi)對(duì)于巨災(zāi)模型的理論研究剛剛起步。因此,借鑒國(guó)外巨災(zāi)建模技術(shù),提高我國(guó)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理水平有著重大的理論意義和實(shí)踐意義。

        1 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

        圖1為云南省范圍內(nèi)發(fā)生過(guò)地震的區(qū)域的散點(diǎn)圖,其中圓圈表示震級(jí)介于5級(jí)到6級(jí)之間的地震,叉代表震級(jí)介于6級(jí)到7級(jí)之間的地震,方塊代表震級(jí)大于7級(jí)的地震。

        圖1 云南地區(qū)地震散點(diǎn)圖

        圖2 地震活躍區(qū)域分布圖

        圖3 模糊C均值聚類算法計(jì)算結(jié)果

        2 EP曲線的實(shí)證分析

        2.1 運(yùn)用模糊C均值聚類算法估計(jì)地震源

        計(jì)算公式如式(1)所示。

        式中:b為隸屬度模糊矩陣U的指數(shù);cij(j=1,2,…,K)為所求聚類中心;dij為樣本數(shù)據(jù)與聚類中心之間的歐氏距離。

        聚類中心計(jì)算如式(2)所示。

        本文在用FCM算法分類地震數(shù)據(jù)時(shí),先要確定研究區(qū)域的數(shù)據(jù)對(duì)象,每一個(gè)發(fā)生過(guò)5級(jí)以上地震的區(qū)域可以看成一個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象,以該區(qū)域的經(jīng)緯度來(lái)區(qū)分每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象,以緯度為橫坐標(biāo),以經(jīng)度為縱坐標(biāo)。由經(jīng)緯度坐標(biāo)可以計(jì)算樣本與聚類中心之間的歐式距離,定義隸屬度模糊矩陣U的指數(shù)b等于2,最大迭代次數(shù)為100,隸屬度變化量小于10-5時(shí)停止聚類運(yùn)算。本文經(jīng)過(guò)篩選后的樣本數(shù)據(jù)量為106個(gè),運(yùn)算產(chǎn)生了新的類別中心,如表1所示。

        表1 FCM運(yùn)算結(jié)果

        從圖3可以對(duì)比新的計(jì)算結(jié)果所處的位置,圖中紅色實(shí)心圈是計(jì)算出來(lái)的聚類中心,該聚類中心正好在地震活躍區(qū)域,說(shuō)明該聚類算法的計(jì)算結(jié)果是合理的。

        2.2 運(yùn)用Gutenberg-Richter模型估計(jì)年地震發(fā)生頻率

        年發(fā)生頻率的計(jì)算公式為:

        年發(fā)生頻率的計(jì)算使用Gutenberg-Richter模型,M1為最小震級(jí),M2為最大震級(jí),a、b為相關(guān)參數(shù):

        假設(shè)Nm為一段時(shí)間內(nèi)(本文以一年為例)≥震級(jí)m的地震次數(shù),由式(4)可知,Nm=ea-bM。假設(shè)M1=4,M2=9,則年地震總次數(shù)N=N4-N9=ea-b×4-ea-b×9,

        因此:

        依據(jù)式(5),可以得出年地震頻率概率分布如表2所示。

        表2 年地震頻率估計(jì)結(jié)果

        2.3 運(yùn)用橢圓衰減關(guān)系模型估計(jì)地震動(dòng)加速度

        橢圓衰減關(guān)系模型表述式為:

        計(jì)算結(jié)果如下:

        2.4 根據(jù)地震動(dòng)參數(shù)和烈度關(guān)系式估計(jì)地震烈度

        根據(jù)地震動(dòng)參數(shù)和烈度關(guān)系式(詳見(jiàn)表3),可得到烈度衰減關(guān)系如圖4所示,藍(lán)色表示長(zhǎng)軸,紅色表示短軸方向,在烈度水平4左右的位置相交。

        表3 地震動(dòng)峰值加速度與地震基本烈度對(duì)照表

        從圖4中可以看出,烈度水平隨地震源距離的增加而下降。沿長(zhǎng)軸方向,烈度水平開(kāi)始時(shí)衰減得更快,后來(lái)則衰減的較慢,短軸方向剛好相反。

        圖4 地震列度衰減圖

        2.5 典型建筑物財(cái)產(chǎn)信息與易損性模塊數(shù)據(jù)

        選擇典型建筑物是易損性模塊的內(nèi)容,是進(jìn)行地震區(qū)域內(nèi)財(cái)產(chǎn)物理?yè)p失估計(jì)的第一步,其它建筑物的物理?yè)p失可以在此典型建筑物的物理?yè)p失的基礎(chǔ)上調(diào)整和對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)換。由于本文重點(diǎn)在于探索巨災(zāi)建模的方法與結(jié)構(gòu),因此,這里僅選取單個(gè)典型建筑物信息為例建立財(cái)產(chǎn)目錄模塊,在易損性模塊和損失估計(jì)模塊中均以該典型建筑物為例進(jìn)行巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)水平評(píng)估。云南省處于中國(guó)多條地震帶上,屬于地震高發(fā)地區(qū),這一地區(qū)建筑結(jié)構(gòu)主要以磚混結(jié)構(gòu)為代表,因此,本文選取磚混結(jié)構(gòu)的建筑為典型建筑物,此典型建筑物的詳細(xì)信息如表4所示。

        表4 典型建筑物的財(cái)產(chǎn)信息

        基于工程學(xué)科的易損性評(píng)價(jià)技術(shù)是目前最廣泛應(yīng)用到地震易損性分析的評(píng)估方法,該方法通過(guò)外部施加的不同強(qiáng)度巨災(zāi)對(duì)建筑物造成的損害程度來(lái)衡量、評(píng)估建筑物抗災(zāi)能力。對(duì)于地震災(zāi)害,通常運(yùn)用易損性曲線來(lái)描述上述關(guān)系,反映的是標(biāo)的地區(qū)地震動(dòng)強(qiáng)度變化引起的建筑物實(shí)際損害超出指定損害狀態(tài)的概率變化。本文的地震巨災(zāi)損失估計(jì)中,本文把地震源看作一個(gè)點(diǎn),假定典型建筑物離地震源的距離為10km,地震深度為10km,依據(jù)云南省易損性矩陣來(lái)描述建筑的物理受損程度,本文所選的典型建筑物易損性分析結(jié)果①如表5所示。其中,橫向?yàn)榱卸?,縱向?yàn)榻ㄖ锏膿p失率,縱橫交叉點(diǎn)表示在給定的地震烈度條件下建筑的損害程度。

        表5 云南省多層磚混結(jié)構(gòu)的地震易損性矩陣

        2.6 基于蒙特卡羅模擬的EP曲線

        EP(l)表示一年內(nèi)損失的總和超過(guò)l的概率,則有:

        本文中,取N=1000,即采用蒙特卡羅法模擬1000年的地震損失,巨災(zāi)損失直方圖如圖5所示。

        圖5 巨災(zāi)損失直方圖

        圖6 EP曲線圖

        表6 EP(l)的計(jì)算結(jié)果

        圖5中,縱坐標(biāo)代表了地震損失的頻數(shù),橫坐標(biāo)代表了發(fā)生地震的損失值。由圖5可以看出,云南省發(fā)生地震時(shí)損失值少于50萬(wàn)元時(shí),即低損失區(qū)域內(nèi)損失頻數(shù)較其他區(qū)域高。當(dāng)損失值升高,地震巨災(zāi)損失頻數(shù)下降,50萬(wàn)元~100萬(wàn)元間的損失頻數(shù)明顯低于50萬(wàn)元以下的損失頻數(shù),同時(shí),地震損失的頻數(shù)降低趨勢(shì)變緩,800萬(wàn)元以上損失之間,損失頻數(shù)幾乎沒(méi)有變化。與正態(tài)分布相比,巨災(zāi)損失值呈現(xiàn)較明顯的厚尾分布特征,符合現(xiàn)實(shí)中巨災(zāi)損失的規(guī)律,因此本文所做的模擬較為精確。

        現(xiàn)將損失值從0至1100萬(wàn)元時(shí)相應(yīng)的頻數(shù)和EP值列于表6中。將損失值與對(duì)應(yīng)的EP值繪制在二維坐標(biāo)中就可得EP曲線如圖6所示。

        本文的評(píng)估方法的局限性在于在模擬過(guò)程中要對(duì)地震場(chǎng)景做一些假設(shè)和主觀判斷,巨災(zāi)信息相關(guān)數(shù)據(jù)、資料的和主觀判斷的準(zhǔn)確性都會(huì)影響巨災(zāi)模型的輸出??紤]到論文的嚴(yán)謹(jǐn)性,對(duì)本文的結(jié)果特作如下說(shuō)明:(1)本文在進(jìn)行實(shí)證分析時(shí),以Gutenberg-Richter關(guān)系為基礎(chǔ)計(jì)算云南省地震發(fā)生頻率。本文計(jì)算云南省地震發(fā)生頻率中的參數(shù)a、b時(shí),直接使用以全國(guó)樣本數(shù)據(jù)計(jì)算出來(lái)的Gutenberg-Richter模型的結(jié)果,即 log(N)=10.403-1.308M,M∈[M1,M2],其中M1=4,M2=9。但考慮到云南省是中國(guó)地震高發(fā)頻發(fā)、損失嚴(yán)重的地區(qū),云南省在全國(guó)樣本數(shù)據(jù)庫(kù)中所占比重較大,因此,以全國(guó)的數(shù)據(jù)來(lái)估計(jì)云南省地震發(fā)生頻率不影響本文對(duì)巨災(zāi)建模方法的介紹,對(duì)模型的準(zhǔn)確性影響不大。(2)本文財(cái)產(chǎn)目錄模塊只選取了一種典型建筑物,這與實(shí)際情況存在較大的差別。本文之所以這樣做,原因有兩點(diǎn):首先,按巨災(zāi)模型的思路,由于地震風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域內(nèi)建筑物的多樣性,不可能一一進(jìn)行損失評(píng)估,因此,在地震巨災(zāi)損失評(píng)估中要按建筑物類型(如建筑結(jié)構(gòu))分類,每類選取典型建筑物作為代表,同類中其它類型的建筑物按典型建筑物的比例進(jìn)行轉(zhuǎn)換。因此,典型建筑物損失估計(jì)是其它建筑物損失估計(jì)和轉(zhuǎn)換的基礎(chǔ)。其次,本文通過(guò)查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料得知,磚混結(jié)構(gòu)的建筑占云南省建筑物的比重較高,因此,本文特意選擇磚混結(jié)構(gòu)的建筑來(lái)評(píng)估典型建筑物的遭遇地震巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)的物理?yè)p失。結(jié)合以上兩方面的考慮,本文只選取了云南省最有代表性的一種典型建筑物進(jìn)行地震巨災(zāi)損失的評(píng)估。(3)關(guān)于典型建筑物與地震源的距離的假定的說(shuō)明。本文在進(jìn)行地震巨災(zāi)損失的評(píng)估時(shí),是將地震源近似看作一個(gè)點(diǎn)的進(jìn)行的模糊聚類分析,同時(shí),本文假定地震深度為10km,同時(shí)假定典型建筑物距離地震源的距離為10km,這在一定程度上影響分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,但不影響本文對(duì)地震巨災(zāi)損失評(píng)估方法的探討。

        3 建議

        (1)建立巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)平臺(tái)

        對(duì)于任何模型而言,建模所用的技術(shù)和信息決定了模型的準(zhǔn)確度。巨災(zāi)模型不僅需要行業(yè)的內(nèi)部數(shù)據(jù),還需要大量其它行業(yè)的專業(yè)數(shù)據(jù)。過(guò)去我國(guó)的保險(xiǎn)公司由于缺少經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)積累和相關(guān)的精算技術(shù),對(duì)巨災(zāi)險(xiǎn)業(yè)務(wù)大多小心翼翼。因此,建設(shè)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)信息平臺(tái),提供準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息是發(fā)揮巨災(zāi)模型社會(huì)保障作用的前提。

        一是建立地震巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)采集標(biāo)準(zhǔn),二是建立積累、收集巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估基本數(shù)據(jù)的機(jī)構(gòu),三是建立數(shù)據(jù)共享平臺(tái)。

        (2)推動(dòng)巨災(zāi)模型中國(guó)的開(kāi)發(fā)與利用

        一是推動(dòng)巨災(zāi)模型市場(chǎng)化的運(yùn)作方式,二是建立通力合作的巨災(zāi)建模研發(fā)團(tuán)隊(duì)。三是加強(qiáng)保險(xiǎn)監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)巨災(zāi)模型的認(rèn)識(shí)。

        [1]Aase K.A Markov Model For The Pricing Of Catastrophe Insurance Futures and Spreads[J].Journal of Risk and Insurance,2001,(68).

        [2]Bakshi G,Madan D.Spanning and Derivative-Security Valuation[J].Journal of Financial Econometrics,2002,(55).

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        [5]晁毅.基于巨災(zāi)建模的地震風(fēng)險(xiǎn)水平研究[D].成都:西南財(cái)經(jīng)大學(xué),2011.

        [6]彭康.談巨災(zāi)模型對(duì)巨災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)管理的影響[J].黑龍江科技信息,2008,(8).

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