[谢远涛]对外经济贸易大学保险学院教授、博导谢远涛在线访谈汇总

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个人简介

谢远涛，男，对外经济贸易大学保险学院教授，博导，副院长，主要研究领域是非寿险精算学与统计模型；美国风险与保险协会会员，中华预防医学会健康保险专业委员会委员，中国工业与应用数学学会金融数学与金融工程专委会精算与保险青年委员、注册金融风险管理师协会学术委员会专家委员。美国Boston University联合培养博士(国家公派)，获CAPP博士后证书，先后任美国退役军人管理局 (VA) Bedford医学中心研究人员、美国波士顿Shriners儿童烧伤医院研究人员；北京保险行业协会北京健康保险信息平台建设项目专家顾问。在IME、JCP、RCR等SSCI、SCI杂志发表论文近二十篇，在《统计研究》、《北京大学学报》、《金融研究》等CSSCI杂志发表论文近四十篇。

主要研究方向:

精算与风险管理：非寿险精算学、健康保险精算、风险模型、量化风险管理

统计分析：广义线性混合模型、生存分析、纵向(面板)数据分析、数据挖掘

科研:

主持国家社科基金项目“发挥社会保障制度的再分配功能研究” (18BJY212) (2018)

主持对外经济贸易大学“风险依赖与精算费率厘定系统研究创新团队”(CXTD9-04) (2018).

子项目负责人，北京社科重大项目《北京市金融风险预警与防范研究》(18PY66-17ZDA26)(2017).

参与国家社科基金重大项目《基于保险精算的精准扶贫研究》(17ZDA090)(2017).

参与国家社科基金重大项目《巨灾保险的精算统计模型及其应用研究》(16ZDA052)(2016).

参与教育部人文社科重点研究基地重大项目《流行病学中APC模型的识别问题研究》(2011-2014).

子项目负责人，教育部教育教学改革专项《精算实验班拔尖创新人才培养》(项目号：74055807) (2017).

对外经济贸易大学“优秀青年学者培育计划”，(项目编号：15YQ09)(2015).

主持国家自科基金项目《风险信息共享背景下的个体风险评估研究》(项目编号: 71303045, 后评估为优秀)(2014-2016).

子项目负责人，教育教学改革专项《保险学院英国精算师考试面试认证课程建设项目》中的CT6模块建设(项目编号：74054308)(2015).

主持教育部人文社会科学研究一般项目《基于广义线性混合模型和信度的费率厘定研究》(项目编号:10YJC790303)(2011-2013).

参与中国海关总署进出口预警系统指数子系统《中国对外贸易指数(1982-1992)》、《中国对外贸易指数(1993-2004)》编制工作.

论文:

会议论文:

[1] Xie, Y.T., Yang, J., Lei, X. The Fertility Policy, Ageing Population and the Actuarial Balance of Urban Employees Basic Medical Insurance Fund. Submitted to 2018 CES Annual China Conference.

[2] Xie, Y.T., Lei, X, Lu, Y.X. The impact of trust on public participation in the sharing economy. Submitted to 2018 JMS Conference.

英文杂志:

[1] Xie, Y.T., Cui, J.H. and Hao, F.J..(2019).Rating for vehicle extended warranty contracts based on the first failure time and the first failure mileage. Journal of Nonlinear and Convex Analysis, 2019,20(5): p. 923-935. (JCR三区, IF=0.560).

[2] Alexandru V. Asimit，Junlei Hu，Yuantao Xie.(2019). Optimal Robust Insurance with a Finite Uncertainty Set. Insurance: Mathematics and Economics, 2019(87): p.67-81. (JCR 一区, IF=1.265).

[3] Xie, Y.T., Yang, J. and Munir, F..(2019). Overflow effect of credit rating announcements on stock exchange based on event study. Applied Economics Letters, 2019, 26(17): p.1452-1462. ( JCR三区, IF=0.504).

[4] Xie, Y.T.,Wang, W., Guo, Y.B., & Yang, J.(2019). Study on the country risk rating with distributed crawling system. Journal of Supercomputing. Vol. 75 (10), 6159–6177. ( JCR二区, IF=2.157) .

[5] Li, H., Xie, Y., Yang, J. & Wang, D.(2018). Semiparametric Estimation and Panel Data Clustering Analysis Based on D-Vine and C-Vine. Mathematical Problems in Engineering, Volume 2018, Article ID 5840296, p.1-10. (JCR二区、三区,  IF=1.145) .

[6] Xie, Y.T., Yang, J.，et al.(2018). Incidence, Dependence Structure of Disease, and Rate Making for Health Insurance. Mathematical Problems in Engineering,  Volume 2018, Article ID 4265801, p.1-13. ( JCR二区、三区, IF=1.145).

[7] Li, H., Xiong, Z., Xie, Y.T. (2018).Resource tax reform and economic structure transition of resource-based economies. Resources, Conservation & Recycling. Vol. 136,289-398.( JCR一区, IF=5.120) .

[8] Xie, Y.T., Lv, H.J., Sun, X.K., Mao, Y., & Yang, J. (2018). Study on the transform method of estimating discrete frequency from continuous variable: ratemaking for car repair insurance based on SAS system coding. Cluster Computing, Vol 22(S6):1-11. (JCR二区,IF=1.601).

[9] Xie, Y.T., Li, Z.X., & Parsa, R.(2018). Extension and Application of Credibility Models in Predicting Claim Frequency. Mathematical Problems in Engineering,  Volume 2018, Article ID 6250686,p.1-8. (JCR二区、三区, IF=1.145)

[10] Yang, J.,Xie, Y.T., & Guo, Y.B. (2018). Panel Data Clustering Analysis based on Composite PCC: a Parametric Approach. Cluster Computing, Vol 22(S4):1-11. (JCR二区,IF=1.601).

[11] Li, H., Bao, Q., Ren, X., Xie, Y., Ren, J., & Yang, Y. (2017). Reducing rebound effect through fossil subsidies reform: a comprehensive evaluation in china. Journal of Cleaner Production, 141, 305-314. (JCR一区,IF=5.651).

[12] Rehman,Z., & Xie, Y.T. (2017). Reply to "Comment: Estimating abundance: a non parametric mark recapture approach for open and closed systems". Environmental and ecological statistics,24(4):595-598.( JCR三区, IF=0.829).

[13] Li, H., Zhang, H. M., Xie, Y. T., & Wang, D. (2017). Analysis of factors influencing the henry hub natural gas price based on factor analysis. Petroleum Science, 14(4), 822-830. (JCR一区,IF=1.624).

[14] Li, H.,Liang, D., Xie, Y.T., & Fang, M. (2017). Low-carbon benefit of industrial symbiosis from a Scope-3 perspective: a case study in China. Applied Ecology and Environmental Research, 15(3): 135-153. (JCR三区, IF=0.721)

[15] Li, H., Xie, Y., & Yang, J. (2017). Medical assessment based on generalized gamma distribution generalized linear mixed models. Studies on Ethno-Medicine, 11(2) ,146-157. (IF=0.59)

[16] Li, H., Yu,Y., Xie, Y.T., & Zhang, J. (2016). Could Wind and PV Energies Achieve the Grid Parity in China until 2020? FILOMAT, 30(15): 4173–4189. (JCR三区, IF=0.635)

[17] Xie, Y., & Yang, J. (2010). Improved meta-analysis for truncated data. International Conference on Biomedical Engineering and Informatics,Vol.7,3050-3054. (EI)

中文核心期刊:

[1] 何小伟,庹国柱,谢远涛.农业保险保费补贴的央地责任分担:基于区域公平的视角[J].保险研究, 2019,04:3-14.

[2] 谢远涛,李政宵.健康保险精算理论与方法体系[J]. 山东大学学报(医学版),2019,08:20-38.

[3] 谢远涛,杨娟. 医疗保险全覆盖对抑制因病致贫返贫的政策效应[J]. 北京师范大学学报(社会科学版),2018,04: 141-156.

[4] 谢远涛,罗润方,杨娟.基于修正的KMV模型的信用风险度量[J].统计与决策,2018(15):169-173.

[5] 崔景华,李万甫,谢远涛. 基层财政支出配置模式有利于农户脱贫吗——来自中国农村家庭追踪调查的证据[J]. 财贸经济, 2018,39(02):21-35. 【全文载于】人大复印资料《农业经济研究》2018第06期

[6] 谢远涛,毛羽. 基于Gamma随机效应分层贝叶斯模型的汽车延保定价[J]. 统计与信息论坛,2018,33(1) :79-85.【全文载于】人大复印资料F104《统计与精算》 2018第03期

[7]  谢远涛、李虹、邹庆.我国资源型城市创新指数研究——以116个地级城市为例[J]. 北京大学学报(哲学社会科学版), 2017, 54(5):146-158.

[8] 崔景华, 谢远涛. 城镇居民区域收入流动、税收负担及收入分配动态均衡[J]. 财经研究, 2017, 43(8): 43-55.

[9] 崔景华,谢远涛. 农村居民多维收入流动、税费负担及政策效应——基于面板数据PSM-DID方法的研究[J]. 南方经济,2017,(10):59-74.

[10] 谢远涛,杨娟,刘皓宇.基于改进的自适应传播模型的农业风险区划分析[J]. 统计与信息论坛,2017, (1):33-40.【全文载于】人大复印资料F104《统计与精算》 2017第03期

[11] 谢远涛,毛羽.基于进展时间和操作时间的两步广义线性混合模型非寿险准备金估计[J].保险研究,2016,(11):68-77.

[12] 张冀,谢远涛,杨娟. 风险依赖、一致性风险度量与投资组合——基于Mean-Copula-CVaR的投资组合研究[J]. 金融研究,2016,10:159-173.

[13] 谢远涛,孙晓珂,孙航.非上市保险公司信用风险动态度量[J]. 保险研究,2016, Vol. (7): 4-4.

[14] 荆涛,张一帆,谢远涛,寇琳. 老龄化、延迟退休与“统账结合养老模式”分析[J]. 社会保障研究,2016,01:13-25.

[15] 李政宵,谢远涛,蒋涛. 基于线性混合模型的风险相依信度模型构建[J]. 统计与决策,2015,11:31-34.

[16] 王稳,王东,谢远涛. 风险治理机制对公司价值的影响效应分析[J]. 保险研究,2015, 10:3-22.

[17] 谢远涛,李政宵. 基于联合定价模型的奖惩因子的扩展与比较[J]. 统计与信息论坛,2015,06:33-39.

[18] 谭英平,杜展斌,谢远涛. 寿险企业市场风险相关性实证研究[J]. 金融发展研究,2015,06:10-17.

[19] 谢远涛,杨娟. 广义Gamma分布簇线性混合模型的收缩估计[J]. 统计与决策,2015,05:37-40.

[20] 谢远涛,蒋涛,杨娟. 基于尾部依赖的保险业系统性风险度量[J]. 系统工程理论与实践,2014,08:1921-1931. (EI,DOI: 1000-6788(2014)34:8<1921:JYWBYL>2.0.TX;2-W)( 入藏号:CSCD:5240187)

[21] 张冀,王稳,谢远涛. 强制责任保险福利研究:制度安排、市场化与舆论——以交强险为例[J]. 金融研究,2014,08:192-206.【全文载于】人大复印资料《金融与保险》2014第12期

[22] 荆涛,谢远涛. 我国长期护理保险制度运行模式的微观分析[J]. 保险研究,2014,05:60-66. 【全文载于】人大复印资料C41《社会保障制度》 2014第08期

[23] 彭非,杨娟,谢远涛. 面板数据聚类的有监督学习算法探讨[J]. 统计与决策,2014,06:4-7 .

[24] 谢远涛,杨娟. 基于操作时间和广义线性混合模型的准备金评估技术研究[J]. 保险研究,2014,03:54-62. 【全文载于】人大复印资料F104《统计与精算》 2014第04期

[25] 杨娟,谢远涛. 基于密度的面板数据聚类分析[J]. 统计与信息论坛,2014,02:23-28.

[26] 《中国保险公司信用评价体系研究》课题组,谢远涛,孙红艳,白荣霞. 中国非寿险公司信用评级研究——基于2012年公开披露数据的实证分析[J]. 保险研究,2014,01:46-53.

[27] 方黎明,谢远涛. 人力资本、社会资本与农村已婚男女非农就业[J]. 财经研究,2013,08:122-132.

[28] 何小伟,谢远涛. 我国合资寿险公司效率的实证研究——基于Tobit广义线性模型[J]. 财经理论与实践,2013,01:16-20.

[29] 杨娟,谢远涛. 基于过度离散广义线性模型的来电量预测[J]. 统计与决策,2013,06:33-36.

[30] 谢远涛,杨娟,徐梅笛. 广义Gamma分布簇广义线性混合模型的参数估计[J]. 统计与决策,2013,05:14-17.

[31] 李长安,苏丽锋,谢远涛. 影响城市创业活跃度的成本因素分析[J]. 山西财经大学学报,2012,10:10-18.

[32] 何小伟,谢远涛. 外资保险进入中国的“溢出效应”研究:来自寿险市场的证据[J]. 经济科学,2012,04:117-128.

[33] 李长安,谢远涛. 影响创业带动就业的宏观因素分析[J]. 国际商务(对外经济贸易大学学报),2012,05:66-71.

[34] 谢远涛,王稳,谭英平,杨娟. 广义线性混合模型框架下的信度模型分析[J]. 统计与信息论坛,2012,10:3-8.

[35] 李长安,谢远涛. 收入分配差距扩大加剧了社会不稳定吗?——基于1990～2010年的时间序列分析[J]. 宁夏社会科学,2012,04:30-36.

[36] 李长安,谢远涛. 经济增长、要素价格对创业带动就业效应的影响研究[J]. 北京师范大学学报(社会科学版),2012,01:132-139.

[37] 谢远涛,杨娟,王稳. Logistic与分类树模型变量筛选的比较——基于信用卡邮寄业务响应率分析[J]. 统计与信息论坛,2011, 26 (6):96-101.

[38] 谢远涛,杨娟. 广义Gamma分布簇广义线性混合模型的构建[J]. 统计研究,2010,10:75-80.

[39] 谢远涛,高晓斐,杨娟. 有显式解的养老金动态资产负债管理模型[J]. 统计与信息论坛,2008,03:38-42.

[40] 谢远涛. 人工神经网络变量选取与隐藏单元数的确定[J]. 统计与信息论坛,2007,06:9-15.

[41] 谢远涛. 我国证券市场的非对称动态性分析[J]. 统计与决策,2007,24:121-124.

[42] 谢远涛,杨娟,杜英. 基于带常数项与趋势项的O-U过程的权证定价[J]. 南方经济,2007,02:19-27.

专著和译著:

对外经济贸易大学保险学院编著，孙健、谢远涛.中国精算与风险管理研究报告(2016).中国金融出版社, 2017.1(ISBN：978-7-5049-9092-1).

杨娟、谢远涛著.面板数据聚类的复合方法与应用.对外经济贸易大学出版社, 2016年8月出版. (ISBN：978-7-5663-1659-2).

王稳、申河、谢远涛、熊微观著.中国寿险公司信用评级研究. 中国金融出版社，2016年9月出版.(ISBN：978-7-5049-8633-7).

对外经济贸易大学保险学院编著，孙健、谢远涛.中国精算与风险管理研究报告(2015).中国金融出版社, 2016.1(ISBN：978-7-5049-8415-9).

谢远涛、蒋涛、陆小丽编.外汇交易与管理.清华大学出版社,2015年1月出版. (ISBN：978-7-302-38667-4).

谢远涛、杨娟、夏孟余著.基于COPULA—CVaR风险度量的投资组合分析.对外经济贸易大学出版社，2014年1月出版. (ISBN：978-7-5663-0939-6).

谢远涛、杨娟著.广义Gamma分布簇广义线性混合模型方法与应用.对外经济贸易大学出版社，2014年4月出版.(ISBN：978-7-5663-1008-8).

谢远涛译.统计学—在经济中的应用.中国人民大学出版社，2014年5月出版.(ISBN：978-7-300-19082-2).

王稳、刘铁岩、马志刚、谢远涛等著.中国非寿险公司信用评级研究. 中国金融出版社，2013年09月出版. (ISBN：978-7-5049-7105-0).

谢远涛译.经济数学与金融数学.中国人民大学出版社，2012年12月出版.(ISBN：978-7-3001-6689-6).

海关总署综合统计司编.中国对外贸易指数1993-2004年[M]. 北京: 《中国海关》杂志社 , 2011年10月出版. (ISBN：978-7-8016-5557-8)

海关总署综合统计司编.中国对外贸易指数(1983-1992 ) [M]. 北京: 《中国海关》杂志社 , 2008年9月出版. (ISBN：978-7-8016-5557-8)

荣誉:

对外经济贸易大学校级教学成果奖一等奖，精算学专业国际化人才培养模式探索与实践，(2016.12)

对外经济贸易大学第一届人才培养委员会委员(2015.6.15-2019.6.14)

对外经济贸易大学“2016年度校级教学标兵” (2016.8)

“2016年度优秀科研管理工作者”荣誉称号，2016年度科研组织服务奖三等奖(2017.4)

“2014年度优秀科研管理工作者”荣誉称号，2014年度科研组织服务奖三等奖(2015.4)

对外经济贸易大学“2012-2013年度校级优秀班主任”(2013.9)

《中国非寿险公司信用评级研究》获中国保险学会著作类优秀成果奖，第二作者(2014.12)

《外资保险进入中国的“溢出效应”研究:来自寿险市场的证据》获“中国保险学会第六届保险优秀成果评选”论文类二等奖，第二作者(2014.12)

2016年本科教学工作审核评估先进个人荣誉称号(2016.12)

审稿

Economics 编辑委员会(Editor Board of Economics)

中国管理科学、统计与信息论坛、保险研究、管理科学学报

北京师范大学学报、系统工程理论与实践、应用数学学报、人口与经济、金融论坛、南方经济、数量经济与技术经济研究、数学的实践与认识、海南师范大学学报(自科版)

Studies on Ethno-Medicine、Asia-Pacific Journal of Risk and Insurance、International Journal of Health Economics and Management、Mathematical Problems in Engineering

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----------------------------------------------- 问答汇总 --------------------------------------------------

Q1坛友Ipub：

谢老师您好，请问您现在做统计分析时，常用的统计软件是什么？现在几种主流的统计软件，您能否简要给我们介绍一下它们的优缺点。另，去年今年以来，python已经逐步成了很多人的首选，您对python了解吗？您对python如何看待？

A1：Hi，我也蛮喜欢各种统计软件。关于你提到的常用的统计软件，我的回答可能有点和稀泥。事实就是这样的，个人为例，如果是做课题，基本上是用SAS做数据处理和分析，SAS的数据管理很强大，特别是日期处理，有自己的编码系统，完全数值化，可以加减日期，而且对硬盘等存储要求高，内存要求低，别的软件都是吃内存的，Matlab启动慢就是因为要先对内存进行管理，没准踢出几个不常用的进程；上课的时候，需要考虑软件的正版以及可获得性，讲R软件；写经济学论文的时候，还需要用STATA，毕竟反事实研究，断点回归，合成控制分析，用STATA可能更方便。时间序列，特别是VARECM，可能Eviews更简单。如果是问卷调查，包括医学数据分析，可能SPSS更合适，一个简单的例子，信度和效度分析，多重响应集分析，还是这家方便。我以前写论文用时变COPULA，那时只有MATLAB有，那就用这个软件。如果做机器学习，例如ANN，你会发现，MATLAB两步就收敛了，但是我用SAS可能要十几步，说明它的算法很好。再举一个例子，为了防止收敛到局部最优解，MATLAB可以给一个冲量，看看能否冲出局部最优解，这套算法要比其他软件方便。现在做vine Copula，又是R方便。 再举个例子，如果是文本挖掘，如果用SAS挖掘，速度快，但是不能伪装表头，这样爬数据有风险，可能会被封IP，R就可以伪装成拿一个手机浏览某购物网站，但是R的正则性条件语句相对没有Python强大，但是Python的统计分析函数相对于SAS和R还是弱了很多。另一个问题是，一个好朋友用WINDOWS部署和用Linlux部署，跑出来的结果不太一样，也可能是我们配置问题，不排除是个案。当然，以上只是我个人日常操作的感悟，有些可能太片面，很多软件也在进行日新月异的迭代。简单例子，R也能跑SAS代码，SAS也可以运行R，SPSS可以运行Python等等。那时我觉得困难的，可能现在早就解决了。总体上看，什么软件都要会一些，但一定以一门软件精通。具体应用中，需要什么就使用什么。

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Q2坛友堂堂Sugar:

谢老师，您好，请问有什么途径可以了解到国外保险市场的产品，例如新型的保险产品呢？能想到的办法只有是从国外保险公司的官网上一个个翻，但是这样会耗费大量精力并且效率也不高。

A2：如果是想了解国内产品，可以直接去银保监官网查一下产品报备，就知道各种产品信息。当然，也可以去银保监会，甚至是保险经纪公司，他们要同时销售和管理各种产品，就必须对各种产品进行分类归纳整理，甚至保单条款分拆，形成自己的体系。如果是国外产品，也是一样的，我不知道你具体对哪个领域感兴趣，一个典型的例子就是ISO，美国保险服务局，有大量的产品，甚至有完整的产品销售方案和定价方案，非常适合大家参考借鉴。网址为;www.iso.com

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Q3坛友小小小庄：

谢老师，您好，最近正在准备硕士论文，想研究保险公司的效率问题，选取SFA方法研究，不知这个选题怎么样？老师能否评价一下？

A3:谢谢信任。对于效率问题，无论是做DEA,SDEA，malmquist指数分解, 还是SFA，工具本身相对成熟，看你的思路，可能重点在分析对象，研究的是什么问题，一般来说，我们希望研究问题是真问题，也就是说，既能辩真，又能辩伪，才是真的选题。这种选题既要顶天，又要立地。怎么说呢，既要有普适性，又要接地气解决具体问题。既有抽象，又要有具体。写的东西不能只用于一个问题或者一个数据，必须能抽象出来，用于其他学科领域。个人理解，工具只是给了一套厨具和灶、烤箱之类。大家平时的积累相当于有了各种食材，如何把这些食材组织起来，考虑各种先后顺序，各种加工处理工艺，各种组合方式，而不是一锅炖，就是具体的写作技巧了。

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Q4坛友escaflowne1985：

这种研究是不是为保险公司算计老百姓干活的？

A4：这个值得商榷。精算之于保险，类似金融工程至于金融。只是设计产品，合理定价和风险管控。对于民众而言，也不希望能便宜或者怎样，只是期望公平，公平的费率，公平的对待。精算刚好可以合理规避各种道德风险，防止出现保费补贴，给大家公平、合理的费率。

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Q5 坛友badjack:

请问谢老师，科研或者论文的选题你一般怎么选择？

A5：谢谢，关于选题，个人有点不成熟的建议：

1.     最好能结合个人研究强项。例如，如果个人对实证感兴趣，可以多看一些偏文字叙述，观点性的文章，把作者主要观点验证一下。

2.     有些杂志，会定期发布学界或者业界比较感兴趣的选题，例如，《保险研究》； 有些选题直接来自课题发布方，例如，国家社科基金委、北京社科基金委会发布选题指南，本身就是很好的选题。国家自科基金委也有类似的方向指导性建议。这些都是专家学者提炼出来的，一般来说，容易设立选题。

3.     结合既有研究来扩展，很多论文后面都有进一步研究的建议，大家可以直接按照思路进行扩展。 当然如果能直接看出本论文的改进之处，那就更容易选题了。

4.通过替换假设甚至移除部分假设来推广模型。通过替换模型来完成自己的论文。对于不同的观点，通过找出两种观点的延长相交，或者支持一方观点来形成自己的论文选题。养成多思考，多质疑，多提问的习惯。很多论文，多想想，这样做是否有问题，这种假设是否合实际，能否替换自己的东西，很容易找到选题。

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Q6坛友小瓶九阳丹：

谢老师您好，请问统计分析中，最先分析的是样本的可决系数和调整后的可决系数，数值越大，模型的拟合优度越高，在平常的练习中，可决系数往往高达0.9以上，在有些论文中，数值在0.4或0.5左右甚至更低的时候，研究者依然可以展开研究，请问老师在实际研究中可决系数和调整后的可决系数的数值达到什么值才能展开研究，是否有规定的数值界限呢？在其他变量处于适当范围的情况下，样本的可决系数和调整后的可决系数最少达到什么值才能展开研究？谢谢老师！

A6：Hi, 可决系数只是y到解释变量空间的夹脚余弦，本身只是参考统计量，本身不是显著性检验，因此，没有说需要多大才合适。如果是时间序列回归，往往存在伪回归spurious regression效应，往往都很大，0.98是常态，一旦差分，可能0.5就不到了。这很正常，毕竟很多重要的因素我们都放进残差了，不用太在意这个系数。简单例子，单变量分析，即使是R平方0.5，那么相关系数也在0.7了，也很可观了。再例如Prescottt的校准理论，做到0.1都很不错了。 正如相关系数检验，多大都没有用，仅供参考，需要提供相关系数检验才合理。对于可决系数，如果需要进行检验，如果模型设定正确，可以转化为F检验，或者LR,LM检验问题，那么就可以提供对应的伴随概率（p-value），只要通过了显著性检验，哪怕R方只有0.1，模型整体都是可以用的。

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Q7坛友愫音丶：

谢老师，您好，我国农业保险发展比较滞后，而且存在农民不愿投保，保险公司赔不起的问题，之前看到有文章建议农业保险可以证券化发展来转移风险，对这一问题谢老师您有什么看法？

A7：这个话题很好。个人理解主要有两个原因：

1.     信息不对称。农业保险是政策性保险，不以盈利为目的，国家还给了那么多补贴，肯定是好事情，也是贸易中的绿箱政策，本质上不应该出现大家不愿投保的现象，可能只是大家的保险意识还没有跟上来，另一方面，存在一些壁垒，我曾去一些地方调研，ZF财力有限，农业保险补贴，在早期只是部分村试点，其他村还没有实行，因此无法购买。既然卖农业保险无利可图，保险公司销售方面推动力度当然也不会太大，有时候，会提出一些条件捆绑，某些方面也制约了信息的通畅。

2.农业保险本身不确定性很大，区块因子影响很大，国内配套的定价策略相对落后。以陕西杨凌为例，区域风调雨顺，没有什么风险，但是有些地方，可能年成好，可能遭遇自然灾害。如果保费区域定价因子没有成熟应用，大家可能觉得保费偏贵，或者出现灾害年后才重点投保的现象。真如你所言，农业风险不确定性强，更具有巨灾风险特征，因此，通过资本市场运作，例如巨灾风险证券化，让所有投资人分散风险，无疑是个很好的措施。

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Q8坛友18249079690:

谢老师，您好，看到您负责《金融论坛》的审稿，最近准备投稿，想问一下老师有什么投稿的建议，可以增加过审的概率？

A8：《金融论坛》还是很规范的研究，无论是选题，还是分析论证过程都很严谨，建议谈不上，可能论文的选题和形式逻辑都需要看重。

从事金融行业，能会个python不错了，从实用性上来说

很好的文章

谢谢分享。

谢谢 分享   脉

谢谢

好的~~~~~~~~~~~~~

谢谢分享。