农业对于每个国家而言都占据着举足轻重的地位,我国更是农业大国,然而,在城市化进程加快、农业效益相对低下的大环境下,耕地面积逐年减少,农民生产积极性逐年降低。此外,近些年自然灾害频繁发生,如何保护农民利益,提高农民种植积极性成为了农业发展的一个重点问题。笔者认为,推出天气指数保险可以很好地解决这一问题,相比于我国传统的农业保险,天气指数保险具有降低逆向选择、降低道德风险以及降低保险公司实地勘察成本等优点。黑龙江省有肥力充足的黑土层,丰富的耕地资源,是全国粮食总产量和商品量双第一的唯一省份,为保障国家粮食安全做出了不可忽视的贡献。玉米作为黑龙江省最主要的粮食作物,现有的天气指数保险往往只关注了降雨量这一个因素对其产量的影响,存在较大的基差风险。而且黑龙江省地处中国北部,在玉米对温度极为敏感的生长初期极易受到低温冷害的威胁,在针对黑龙江省境内种植的玉米天气指数保险中加入温度因素极为必要,本文以黑龙江省玉米作为研究天气指数保险的标的物,具有十分重大的研究价值。本文先是选取1986-2018年这33年间黑龙江省七个玉米生产地区（哈尔滨市、齐齐哈尔市、牡丹江市、绥化市、黑河市、佳木斯市、鸡西市）的玉米单产数据,并利用HP滤波法去除其中因生产技术进步以及玉米品种改良的产量上升趋势,得到减产率序列。再采集降雨量数据,用降水距平百分率构造出干旱指数。随后,将玉米生长关键期的干旱指数与玉米生长非关键期的干旱指数分别与减产率序列进行回归并得到相关系数,之后再利用相关系数作为权重对两个时期的玉米干旱指数进行加权最终得到加权干旱指数,再将其与玉米减产率进行回归分析得到回归方程。回归结果表明,干旱程度越高,玉米的减产率越大,与实际生产现象相符,且干旱指数每增加一个百分点,减产率就会增加0.236个百分点。此外,回归结果还显示,干旱最高可造成玉米减产约为28.2%,在正常亩产值1210元的情况下,干旱最高可造成的玉米减产损失就约为341.22元,也就是说在设定赔付标准时,应将干旱指数等于100%的时候的赔付金额设定为341.22元。在进行费率的厘定时,设定加权干旱指数的触发值为0.02,再根据天气指数保险的定价理论得到黑龙江省玉米干旱指数保险的纯费率约为6.7%,再利用致灾因子危险系数的方法对不同城市的费率进行区分,使保险费更加符合区域的实际风险,实现不同城市的差异费率。研究结果显示,黑龙江省北部的干旱风险更为严重,且干旱风险最为严重的是齐齐哈尔市,干旱风险最不严重的是牡丹江市。在前面章节的基础上,本文进一步对包含降水量以及温度的双因素天气指数保险进行了研究,由于玉米是喜温作物,尤其是在播种至出苗期（4-5月份）对低温及其敏感,再加上黑龙江地处中国北部,在此处播种的玉米极易受到低温冷害的威胁,所以本文主要关注低温冷害对玉米产量的影响。首先,收集七个地区4-5月份的平均温度,并以总的平均温度为依据,计算出低温指数,再对低温指数与加权干旱指数进行相关性检验,并计算方差膨胀因子VIF,检验结果表明两者之间不存在严重的多重共线性,可以共同作为自变量与减产率进行回归。随后,将低温指数与加权干旱指数作为两个自变量共同对减产率进行回归,并引入两者的交叉项,回归结果显示,低温指数与加权干旱指数前的系数都显著为正,也就是干旱程度越严重,低温情况越严重,减产率就会越高。并且,在仅发生低温冷害的情况下,低温指数每上升1℃,减产率平均升高0.05个百分点,而在仅发生干旱的情况下,加权干旱指数每增加1个百分点,减产率约上升0.35个百分点。根据回归结果,以及加权干旱指数和低温指数的分布拟合,本文对双因素玉米天气指数保险的纯费率进行了估算,约为7.3%。此外,将仅包含降水量一个因素的玉米天气指数保险与同时包含降水量、温度两个气象因素的玉米天气指数保险进行对比发现,虽然后者的费率较前者高,但其包含了两个气象因素,所以费率升高是合理的,且后者回归方程中的AIC值小于前者,说明后者的模型解释力度更强,能更好的解释减产率的变化,有效降低天气指数保险中的基差风险,使天气指数保险的赔付更为精准。本文的创新点主要有两个。首先,本文在玉米干旱指数保险的研究上将玉米整个全育期的降雨量数据分为玉米生长关键期与其他时期,并将这两个时期的降雨量数据分别与减产率序列进行回归得到相关系数,再根据相关系数通过加权的方式构建干旱指数,为干旱指数的构建提供了一种新思路。其次,本文还对包含气温、降水量的双因素天气指数保险提出了新思路,即根据黑龙江省的地理环境特征,重点关注低温冷害对玉米产量的影响,而不是直接将温度指数与减产率进行回归。本文也有一些不足之处,例如,同实地调查相比,本文的玉米产量数据均来自于统计年鉴,可能准确性稍低,对最终的统计结果有所影响。