2026年7月5日—6日，由中央财经大学中国精算研究院、保险学院主办的第四届精算、量化金融与风险管理国际会议“保险设计与定价”平行论坛在中央财经大学学术会堂成功举办。本次论坛分设两场，汇集了国内外知名高校、研究机构和业界的专家学者，围绕保险合约设计、产品定价、政府补贴、定价公平与算法治理等前沿问题展开深入交流。

第一场平行论坛由西南财经大学蒲明教授主持，论坛聚焦保险设计。中南财经政法大学胡祥教授、南方科技大学助理教授张艺赢博士以及香港大学博士研究生张靖分别就各自研究领域的最新成果作了专题报告。

胡祥教授以“From Administrative Boundaries toPhenologicalZones: Reducing Basis Risk in Weather Index Insurance”为题，突破按行政区划与固定时间窗口设计天气指数保险的传统做法，提出基于物候分区和多气象因子的合约框架。研究利用黄淮地区冬小麦县域数据，结合植被观测、聚类分析、LASSO与机器学习方法识别关键风险因子。结果表明，该设计可显著降低有损无赔等下行基差风险，并改善农户损失平滑效果，为提升农业指数保险精准理赔和产品适配性提供新路径。

张艺赢助理教授以“Preference Robust Insurance Design”为题，针对投保人偏好难以准确识别的问题，构建偏好稳健型最优保险设计框架。研究以扭曲风险度量刻画偏好不确定性，通过极小极大交换、逐点优化与线性规划，在单调、凹性及S形等约束下求解最坏情形偏好和最优赔付。结果表明，问卷信息增加可使估计偏好逐步逼近真实偏好，为偏好不完备条件下的保险产品设计与风险管理提供可计算工具。

张靖博士以“Optimal Government-Subsidized Public-Private Partnership Insurance Design”为题，构建政府补贴型公私合作保险框架，协调投保人、保险机构与政府利益。研究面向异质群体，以社会福利最大化为目标，研究比较了单一保单方案与双保单组合的设计效果，并结合解析推导和差分进化算法求解。结果表明，双保单设计可扩大参保范围、提升社会福利，为农业、巨灾和医疗保险的财政补贴与产品分层提供依据。

第一场平行论坛现场

第二场平行论坛由苏州大学姚经教授主持，论坛聚焦保险定价。香港大学Tim Boonen副教授、威斯康星大学麦迪逊分校史鹏教授、新南威尔士大学黄斐副教授分别就各自研究领域的最新成果作了专题报告。

Tim Boonen副教授以“Monopoly Pricing of Weather Index Insurance”为题分享。研究基于序贯博弈刻画天气指数保险垄断定价，构建保险公司与农户的双层决策模型，结合多种定价规则与神经网络设计赔付方案，通过双层规划算法求解均衡。实证表明，卷积神经网络能有效降低基差风险，提升保险公司均衡利润。研究创新了指数保险定价建模方法，为保险产品精细化定价提供了技术支撑。

史鹏教授以“α-Fair Insurance Pricing”为题分享。保险定价长期存在精算公平与互助公平的核心矛盾，精细化数据强化风险区分，进一步加剧了定价与监管的平衡难题。对此，研究构建兼顾双重公平、同时满足保险公司偿付能力要求的新型定价框架。经理论推导与数值检验，该模型运算可行、适配差异化监管规则，为保险定价公平治理与风险均衡定价研究提供了新的理论支撑。

黄斐副教授以“Fairness Testing for Algorithmic Pricing”为题分享。现行算法定价合规审计的普通最小二乘方法存在根本性缺陷。研究推导适用于确定性算法的修正方差估计量与检验公式，以伊利诺伊车险数据实证，传统方法无法识别歧视，修正模型可精准检出违规机构。该研究为算法公平性回归审计提供了严谨有效的统计工具，完善了金融算法监管检验体系。

第二场平行论坛现场

本次平行论坛围绕保险产品设计与定价中的风险识别、利益协调、公平治理和技术应用等问题，形成了从天气指数保险、偏好稳健设计和政府补贴机制，到公平定价与算法审计的多层次研究议题。与会专家通过理论建模、数值计算、机器学习与实证检验等方法，展示了精算学、金融学、统计学和人工智能交叉融合的最新成果。

（撰稿：裴一凡，张可鑫；审稿：韦晓；编辑：薛丽娜；审核：郑苏晋）