The payout and price of a rainfall-

The payout and price of a rainfall-based index insurance contract are both functions of rainfall, which is
a random process. In order to design and price these contracts, therefore, the buyers and the sellers of
the contracts must both have a satisfactory understanding of the rainfall process, and must be able to
communicate their beliefs to each other in order to negotiate the design and price of the contract. Rather
than base a contract design on the empirical (historical) distributions of various rainfall statistics, such as
the 10th percentile of seasonal rainfall, or the length of the longest dry spell in the season, which can be
sensitive to individual, unusual historical events and further limited by sparse or missing data, the designers
of insurance contracts can use statistical models trained on historical data to more accurately estimate
the distributions of various rainfall-based statistics. A statistical model for rainfall has at least two useful
properties: (1) it can describe the relationship between rainfall at a given location and other weather-related
variables, such as large-scale climate variables and rainfall observed at other nearby locations, in order to
reduce the unexplained variation in rainfall amounts, and (2) it provides a principled way to quantify the
uncertainty that accompanies rainfall processes, which is crucial to the efficient design of insurance contracts.
This document will review and discuss different statistical models used for rainfall, and different strategies
for evaluating these models and simulating rainfall from them. We pay particular attention to the way in
which low-rainfall events are modeled, because the main purpose of these contracts is to allow farmers to
hedge their risk of poor yields due to drought. Many of the models we discuss, though, could also be used to
investigate properties of floods, or be used to simulate rainfall time series as inputs to crop growth models.
We believe that there is currently a gap in the knowledge between how rainfall simulators generally work,
and how they work specifically in the context of index insurance. We recommend that further research be
focused on filling in this knowledge gap, and we provide some guidelines in Section 3 for how this can be
done.

Kết quả (Việt) 1:

Thanh toán và giá cả của một hợp đồng bảo hiểm chỉ số dựa trên lượng mưa là cả hai chức năng của lượng mưa, mà làmột quá trình ngẫu nhiên. Để thiết kế và giá các hợp đồng, do đó, những người mua và người bán củaCác hợp đồng phải cả hai đều có một sự hiểu biết khả quan của quá trình lượng mưa, và phải có khả nănggiao tiếp tín ngưỡng của họ với nhau để thương lượng việc thiết kế và giá của hợp đồng. Thay vào đóhơn cơ sở hợp đồng thiết kế trên thực nghiệm phân phối (lịch sử) số liệu thống kê lượng mưa khác nhau, chẳng hạn nhưpercentile 10 của lượng mưa theo mùa, hoặc chiều dài của chính tả khô dài nhất trong mùa giải, mà có thểnhạy cảm với sự kiện lịch sử cá nhân, không bình thường và tiếp tục bị giới hạn bởi thưa thớt hoặc mất dữ liệu, các nhà thiết kếhợp đồng bảo hiểm có thể sử dụng mô hình thống kê được đào tạo về dữ liệu lịch sử để ước tính chính xác hơnbản phân phối khác nhau thống kê dựa trên lượng mưa. Một mô hình thống kê cho lượng mưa có ít nhất hai hữu íchthuộc tính: (1) nó có thể mô tả mối quan hệ giữa lượng mưa tại một điểm nhất định và khác thời tiết liên quan đếnbiến, chẳng hạn như quy mô lớn khí hậu biến và lượng mưa quan sát thấy ở khác gần đó vị trí, đểgiảm các biến thể không giải thích được trong một lượng mưa, và (2) nó cung cấp một cách nguyên tắc để định lượng cáckhông chắc chắn đi kèm với lượng mưa quy trình, mà là rất quan trọng để thiết kế hiệu quả của hợp đồng bảo hiểm.Tài liệu này sẽ xem xét và thảo luận về mô hình thống kê khác nhau được sử dụng cho lượng mưa, và chiến lược khác nhaucho việc đánh giá các mô hình và mô phỏng các lượng mưa từ họ. Chúng tôi chú ý đặc biệt đến cách thứcnhững sự kiện lượng mưa thấp được mô hình hóa, vì mục đích chính của các hợp đồng này là để cho phép người nông dân đểHedge nguy cơ các sản lượng nghèo do hạn hán. Nhiều người trong số các mô hình chúng tôi thảo luận về, Tuy nhiên, cũng có thể được sử dụng đểđiều tra các thuộc tính của lũ lụt, hoặc được sử dụng để mô phỏng lượng mưa chuỗi thời gian như là đầu vào để cắt mô hình tăng trưởng.Chúng tôi tin rằng hiện nay là một khoảng cách trong những kiến thức giữa cách mô phỏng lượng mưa thường làm việc,và làm thế nào họ làm việc cụ thể trong bối cảnh bảo hiểm chỉ số. Chúng tôi khuyên bạn nên tiếp tục nghiên cứutập trung vào điền vào khoảng cách kiến thức này, và chúng tôi cung cấp một số hướng dẫn trong phần 3 làm thế nào điều này có thểthực hiện.

Kết quả (Việt) 2:

Các thanh toán và giá cả của hợp đồng bảo hiểm chỉ số lượng mưa trên cả hai chức năng của lượng mưa, mà là
một quá trình ngẫu nhiên. Để thiết kế và định giá các hợp đồng này, do đó, những người mua và người bán
trong hợp đồng cần cả hai đều có một sự hiểu biết đạt yêu cầu của quá trình mưa, và phải có khả năng
giao tiếp niềm tin của họ với nhau để đàm phán việc thiết kế và giá cả của hợp đồng. Thay
vì dựa vào một thiết kế hợp đồng trên thực nghiệm (lịch sử) phân bố của các số liệu thống kê lượng mưa khác nhau, chẳng hạn như
nhóm thứ 10 của lượng mưa theo mùa, hoặc chiều dài của các đợt khô dài nhất trong mùa giải, mà có thể là
nhạy cảm với các sự kiện lịch sử khác thường của cá nhân và tiếp tục bị hạn chế bởi dữ liệu thưa thớt hoặc mất tích, các nhà thiết kế
của hợp đồng bảo hiểm có thể sử dụng mô hình thống kê được đào tạo về dữ liệu lịch sử để ước lượng chính xác hơn
các bản phân phối khác nhau của số liệu thống kê dựa trên lượng mưa. Một mô hình thống kê cho lượng mưa có ít nhất hai hữu ích
đặc tính: (1) nó có thể mô tả mối quan hệ giữa lượng mưa tại một địa điểm nhất định và thời tiết khác liên quan đến
các biến, chẳng hạn như các biến khí hậu quy mô lớn và lượng mưa quan sát tại các địa điểm khác gần đó, để để
làm giảm các biến thể giải thích được trong lượng mưa, và (2) nó cung cấp một cách có nguyên tắc để xác định số lượng
không chắc chắn đi kèm với quá trình mưa, mà là rất quan trọng để thiết kế hiệu quả của hợp đồng bảo hiểm.
Tài liệu này sẽ xem xét và thảo luận về mô hình thống kê khác nhau được sử dụng cho lượng mưa , và các chiến lược khác nhau
để đánh giá các mô hình và mô phỏng lượng mưa từ họ. Chúng tôi đặc biệt chú ý đến cách thức
mà các sự kiện có lượng mưa thấp được mô hình hóa, vì mục đích chính của các hợp đồng này là để cho phép người dân
tự bảo hiểm rủi ro của họ về sản lượng kém do hạn hán. Nhiều mô hình chúng ta thảo luận, tuy nhiên, cũng có thể được sử dụng để
điều tra thuộc tính của lũ lụt, hoặc được sử dụng để mô phỏng chuỗi thời gian mưa như đầu vào để cắt mô hình tăng trưởng.
Chúng tôi tin rằng hiện nay là một khoảng trống trong kiến thức giữa thế lượng mưa mô phỏng nói chung làm việc,
và làm thế nào họ làm việc đặc biệt trong bối cảnh chỉ số bảo hiểm. Chúng tôi đề nghị nghiên cứu thêm được
tập trung vào việc điền vào khoảng trống kiến thức này, và chúng tôi cung cấp một số hướng dẫn tại mục 3 để làm thế nào điều này có thể được
thực hiện.