150. Nunung Nuryartono, Manfred Zeller and Stefan Schwarze, 2005. Credit Rationing of Farm Households and Agricultural production: Empirical Evidence in the Rural Areas of Central Sulawesi, Indonesia. Conference on International Agricultural Research for Development 2005.
151. Nyemeck Binam, Joachim & Kalilou, Kalilou & Diarra, Ibrahim & Nyambi, Gwendoline, 2003. Factors Affecting Technical Efficiency among Coffee Farmers in Côte d‟Ivoire: Evidence from the Centre West Region. African Development Review. 15. 66 - 76. 10.1111/1467-8268.00063.
152. Okoffo, E.D., Denkyirah, E.K., Adu, D.T. et al, 2016. A double-hurdle model estimation of cocoa farmers‟ willingness to pay for crop insurance in Ghana”, SpringerPlus (2016) 5: 873.
153. Olagunju FI and A Ajiboye1, 2010. Agricultural lending decision: a tobit regression analysis. Africa journal of food agriculture nutrition and development, Vol.10 No.5.
154. Olubiyo, S. O., P. G. Hill and G.P.J. Webster., 2009. Econometric Analysis of the impact of Agricultural Insurance on Farming Systems in the Middle Belt, Nigeria. African Journal of Food Agricultural Nutrition and Development 9(6): 7-9.
155. Oxfam. 2013. Growing disruption: Climate change, food, and the fight against hunger. Oxfam Issue Briefing.
156. Patt, A., Suarez, P. and Hess, U., 2010. How do small-holder farmers understand insurance, and how much do they want it? Evidence from Africa. Global Environmental Change, Volume 20, Issue 1,2010, Pages 153-161.
157. Pedace, R. 2013. Econometrics for dummies. John Wiley & Sons Inc.
158. Pomery, E. A., Gibbons, F. X., Reis-Bergan, M., & Gerrard, M. 2009. From willingness to intention: experience moderates the shift from reactive to reasoned behavior. Personality & social psychology bulletin, 35(7), 894–908. 159.Radermacher, R and Roth, K, 2014. A Practical Guide to Impact Assessments in Micro insurance. Micro insurance Network and Micro Insurance Academy, New Delhi.
160. Rafia Afroz, Rulia Akhtar, Puteri Farhana 2017. Willingness to Pay for Crop Insurance to Adapt Flood Risk by Malaysian Farmers: An Empirical Investigation of Kedah. International Journal of Economic ng sự and Financial Issues, 2017, 7(4), 1-9.
161. Raftery AE, 1999. Bayes factors and BIC: comment on „A critique of the Bayesian information criterion for model selection.‟ Sociological Methods and Research 1999; 27:411– 427.
162. Raftery, A.E., 1996. Approximate Bayes factors and accounting for model uncertainty in generalised linear models. Biometrika 83 (2), 251–266.
163. Raftery, AE, 1995. Bayesian model selection in social research. In: Marsden, R.V.(Ed.), Sociological Methodology. Blackwell, Cambridge, Mass.
164. Ray P. K., 2001. Agricultural Insurance: Theory and practice and application to developing cou ” 2nd edition, Oxford: Pergamon Press.
165. S.L. Klijn, K. Nickel, E. Fenwick, R. Bakker, B. Malcolm, 2019. Bayesian Model Averaging for extrapolating survival: a pan-tumor perspective on Nivolumab and Ipilimumab, Value in Health, Volume 22, Supplement 3, 2019, Page S518, ISSN 1098-3015, https://doi.org/10.1016/j.jval.2019.09.615.
166. Sarris, A. and Karfakis, P., 2006. Producer demand and welfare benefits of rainfall insurance in Tanzania. Research Working Paper No. 18, FAO.
167. Schwarz, Gideon E., 1978. Estimating the dimension of a model. Annals of Statistics, 6 (2): 461–464, doi:10.1214/aos/1176344136, MR 0468014.
168. Sheffrin, Steven M., 2003. Economics: Principles in Action. Upper Saddle River, New Jersey 07458: Pearson Prentice Hall. p. 512.
169. Sherrick, B. J., Barry, P. J., Ellinger, P. N. and Schnitkey, G. D, 2004. Factors influencing farmers‟ crop insurance decisions. American Journal of Agricultural Economics, Vol. 86, (2004) pp. 103–114.
170. Shirangi, Mehrdad G.; Durlofsky, Louis J., 2016. A general method to select representative models for decision making and optimization under uncertainty. Computers & eosciences. 96:109123. doi:10.1016/j.cageo.2016.08.002.
171. Silver, N., 2012. The signal and the noise: Why most predictions fail but some don't. New York: Penguin Press.
172. Silverman, D., 2001. Interpreting qualitative data: Methods for analyzing talk, text, and interaction. London: Sage Publications.
173. Silvia Müller, Gaby Ramm & Roland Steinmann, 2014. Agriculture, Microinsurance, and Rural Development. Microinsurance Network.
174. Skees, J. R., & Enkh-Amgalan, Ayurzana, 2002. Examining the feasibility of livestock insurance in Mongolia. The World Bank, Policy Research Working Paper 2886, September 2002.
175. Skees, J. R., Black, J. R., & Barnett, B. J., 1997. Designing and rating an area yield crop insurance contract. American Journal of Agricultural Economics, 79, 430–438.
176. Spyroglou, Ioannis & Spöck, Gunter & Chatzimichail, E. & Rigas, A. & Paraskakis, Emmanouil, 2018. A Bayesian logistic regression approach in asthma persistence prediction. Epidemiology Biostatistics and Public Health. 15. e12777-1. 10.2427/12777.
177. Staley J. T.& Johnson S. N., 2008. Climate change impacts on root herbivores. Root Feeders: an ecosystem perspective. Eds , Johnson S. N.& Murray
P. J. Wallingford, UK: CABI.
178. Stehman, Stephen. V, 1997. Selecting and interpreting measures of thematic classification accuracy. Remote Sensing of Environment. 62. 77-89. 10.1016/S0034-4257(97)00083-7.
179. Steven S. Henley, Richard M. Golden & T. Michael Kashner, 2020. Statistical modeling methods: challenges and strategies. Biostatistics & Epidemiology, 4:1, 105-139, DOI:10.1080/24709360.2019.1618653
180. Turvey, C. G. (2001). Weather derivatives for specific event risks in agriculture. Review of Agricultural Economics, 23, 333–351.
181. Thérèse Sandmark, Jean-Christophe Debar & Clémence Tatin-Jaleran, 2013. The Emergence and Development of Agriculture Microinsurance. Luxembourg: Microinsurance Network.
182. Thomas Bayes, 1763. An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances. Philosophical Transactions of the Royal Society of London, 53.
183. United Nations, 1984. Handbook of Household Surveys, Revised Edition, Studies in Methods, Series F, No. 31, United Nations, New York, 1984, para. 13.15. 184.Van Empelen, P., & Kok, G. 2006. Condon use in steady and casual sexual relationships: Planning, preparation and willingness to take risks among adolescents. Psychology and Health, 21, 165-181.
185.Varadan, J. R. and P. Kumar, 2012. Impact of Crop Insurance on Rice Farming in Tamil Nadu. Agricultural Economics Research Review 25(2): 291-298.
186.Viallefont, V., Raftery, A.E., Richardson, S., 2001. Variable selection and Bayesian model averaging in case-control studies. Stat. Med. 20 (21), 3215–3230.
187.Volinsky C, Madigan D, Raftery AE, Kronmal RA. Bayesian model averaging in proportional hazard models: predicting the risk of a stroke. Applied Statistics 1997; 46:443–448.
188. Wang, D., Zhang, W., & Bakhai, A. 2004. Comparison of Bayesian model averaging and stepwise methods for model selection in logistic regression. Statistics in medicine, 23(22), 3451–3467. https://doi.org/10.1002/sim.1930
189. Winkler, Robert L,2003. Introduction to Bayesian Inference and Decision (2nd ed.). Probabilistic. ISBN 978-0-9647938-4-2. Updated classic textbook. Bayesian theory clearly presented.
190. Workie MS, Belay DB, 2019. Bayesian model with application to a study of dental caries. BMC Oral Health. 2019 Jan;19. DOI:10.1186/s12903-018-0687-z.
191. World Bank, 2004, Vietnam - Coffee sector report (English). Washington, DC: World Bank.
192. World Bank, 2006, India: Innovative Rainfall-Indexed Insurance, pp. 61 –
64 in Module 11: Managing Agricultural Risk, Vulnerability and Disaster. Commodity Risk Management Group: World Bank. Washington, DC: World Bank.
193. World Bank, 2010, Vietnam - Weathering the storm : options for disaster risk financing in Vietnam (English). Washington, DC: World Bank.
194. World Bank, 2011. Weather index insurance for agriculture : guidance for development practitioners (English). Agriculture and rural development discussion paper ; no. 50. Washington, DC: World Bank.
195. World Bank, 2012. Advancing disaster risk financing and insurance in ASEAN member states : framework and options for implementation (Vol. 2) : Technical appendices (English). Washington, DC: World Bank.
196. World Bank, 2015a. Agricultural Data and Insurance: Innovations in agricultural data development for insurance. Washington, DC: World Bank.
197. Worldbank, 2015b. Risk and finance in the coffee sector. Washington, DC: World Bank.
198. Yanlai Zhou, Fi-John Chang, Hua Chen, Hong Li, 2020. Exploring Copula- based Bayesian Model Averaging with multiple ANNs for PM2.5 ensemble forecasts. Journal of Cleaner Production, Volume 263, 2020, 121528, ISSN 0959- 6526, https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2020.121528.
199. Yanuarti R., Aji J.M.M., Rondhi M., 2019. Risk aversion level influence on farmer‟s decision to participate in crop insurance: A review. Agric. Econ. – Czech, 65: 481-489.
200.Zeugner, S. 2011. Bayesian model averaging with BMS. Tutorial to the R- package BMS.
201. Zhang, Wei & Yang, Jun., 2015. Forecasting natural gas consumption in China by Bayesian Model Averaging. Energy Reports. 1. 216-220. Doi:10.1016/j.egyr.2015.11.001.
PHỤ LỤC
Phụ lục 1: Bảo hiểm nông nghiệp tại các quốc gia và lãnh thổ trên thế giới
Phụ lục 1.1: Tình trạng bảo hiểm nông nghiệp ở các quốc gia và lãnh thổ trên thế giới
Lưu ý: World Bank (2008) chia tất cả các nền kinh tế thành các nhóm thu nhập dựa trên tổng thu nhập quốc dân năm 2008 trên đầu người (GNI), được tính theo phương pháp Atlas của Ngân hàng Thế giới. Đến ngày 1 tháng 7 năm 2009, các phân loại như sau: thu nhập thấp: 975 USD trở xuống; thu nhập trung bình thấp: 976 USD đến 3,855 USD thu nhập trung bình cao: 3,856 USD đến 11,905 USD; thu nhập cao: 11,906 USD trở lên.
World Bank (2008). World Development Report 2008: Agriculture for Development. Washington, DC: World Bank.
Quốc gia và lãnh thổ | Thu nhập | Bảo hiểm nông nghiệp | |
1 | Afghanistan | Thu nhập thấp | Không có |
2 | Albania | Thu nhập trung bình thấp | Không biết |
3 | Algeria | Thu nhập trung bình thấp | Thí điểm |
4 | American Samoa | Thu nhập trung bình cao | Không biết |
5 | Andorra | Thu nhập cao | Có |
6 | Angola | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
7 | Antigua and Barbuda | Thu nhập cao | Không có |
8 | Argentina | Thu nhập trung bình cao | Có |
9 | Armenia | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
10 | Aruba | Thu nhập cao | Không có |
11 | Australia | Thu nhập cao | Có |
12 | Austria | Thu nhập cao | Có |
13 | Azerbaijan | Thu nhập trung bình thấp | Có |
14 | Bahamas | Thu nhập cao | Không có |
15 | Bahrain | Thu nhập cao | Không có |
16 | Bangladesh | Thu nhập thấp | Có |
Có thể bạn quan tâm!
-
Các Chức Năng C Bản Của C Quan Quản Lý Rủi Ro Nông Nghiệp Và Liên Kết Tới Đ N Vị Phát Triển Thị Trường Bảo Hiểm Nông Nghiệp -
Chính Phủ, 2011. Quyế 3 5/qđ- M B O Hi M Nông Nghi P . Hà Nội, Năm 2011. -
Nghiên cứu ứng dụng thống kê Bayes phân tích việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk - 21 -
Danh Sách Đối Tượng Nghiên Cứu Hư Ng H Định Tính -
Nghiên cứu ứng dụng thống kê Bayes phân tích việc sẵn lòng tham gia bảo hiểm cây cà phê theo chỉ số năng suất của hộ nông dân tỉnh Đắk Lắk - 24 -
Danh Sách Hộ Nông Dân Trồng C Hê Được Khảo Sát Trong Nghiên Cứu Định Ượng Chính Thức
Xem toàn bộ 251 trang tài liệu này.
Barbados | Thu nhập cao | Không biết | |
18 | Belarus | Thu nhập trung bình cao | Không biết |
19 | Belgium | Thu nhập cao | Có |
20 | Belize | Thu nhập trung bình cao | Không biết |
21 | Benin | Thu nhập thấp | Không có |
22 | Bermuda | Thu nhập cao | Không có |
23 | Bhutan | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
24 | Bolivia | Thu nhập trung bình thấp | Thí điểm |
25 | Bosnia and Herzegovina | Thu nhập trung bình thấp | Không biết |
26 | Botswana | Thu nhập trung bình cao | Không có |
27 | Brazil | Thu nhập trung bình cao | Có |
28 | Brunei Darussalam | Thu nhập cao | Không có |
29 | Bulgaria | Thu nhập trung bình cao | Có |
30 | Burkina Faso | Thu nhập thấp | Không có |
31 | Burundi | Thu nhập thấp | Không có |
32 | Cambodia | Thu nhập thấp | Không có |
33 | Cameroon | Thu nhập trung bình thấp | Không biết |
34 | Canada | Thu nhập cao | Có |
35 | Cape Verde | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
36 | Cayman Islands | Thu nhập cao | Không có |
37 | Central African Republic | Thu nhập thấp | Không có |
38 | Chad | Thu nhập thấp | Không biết |
39 | Channel Islands | Thu nhập cao | Không biết |
40 | Chile | Thu nhập trung bình cao | Có |
41 | China | Thu nhập trung bình thấp | Có |
42 | Colombia | Thu nhập trung bình thấp | Có |
43 | Comoros | Thu nhập thấp | Không có |
44 | Congo, Dem. Rep. | Thu nhập thấp | Không có |
45 | Congo, Rep. | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
46 | Costa Rica | Thu nhập trung bình cao | Có |
47 | Côte d‟Ivoire | Thu nhập thấp | Không biết |
48 | Croatia | Thu nhập trung bình cao | Không biết |
49 | Cuba | Thu nhập trung bình cao | Có |
Cyprus | Thu nhập cao | Có | |
51 | Czech Republic | Thu nhập cao | Có |
52 | Denmark | Thu nhập cao | Có |
53 | Djibouti | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
54 | Dominica | Thu nhập trung bình cao | Có |
55 | Dominican Republic | Thu nhập trung bình thấp | Có |
56 | Ecuador | Thu nhập trung bình thấp | Có |
57 | Egypt, Arab Rep. of | Thu nhập trung bình thấp | Không biết |
58 | El Salvador | Thu nhập trung bình thấp | Thí điểm |
59 | Equatorial Guinea | Thu nhập cao | Không biết |
60 | Eritrea | Thu nhập thấp | Không biết |
61 | Estonia | Thu nhập cao | Có |
62 | Ethiopia | Thu nhập thấp | Thí điểm |
63 | Faeroe Islands | Thu nhập cao | Có |
64 | Fiji | Thu nhập trung bình cao | Không biết |
65 | Finland | Thu nhập cao | Có |
66 | France | Thu nhập cao | Có |
67 | French Polynesia | Thu nhập cao | Có |
68 | Gabon | Thu nhập trung bình cao | Không biết |
69 | Gambia | Thu nhập thấp | Không biết |
70 | Georgia | Thu nhập trung bình thấp | Không biết |
71 | Germany | Thu nhập cao | Có |
72 | Ghana | Thu nhập thấp | Không biết |
73 | Greece | Thu nhập cao | Có |
74 | Greenland | Thu nhập cao | Không biết |
75 | Grenada | Thu nhập trung bình cao | Có |
76 | Guam | Thu nhập cao | Có |
77 | Guatemala | Thu nhập trung bình thấp | Thí điểm |
78 | Guinea | Thu nhập thấp | Không biết |
79 | Guinea-Bissau | Thu nhập thấp | Không biết |
80 | Guyana | Thu nhập trung bình thấp | Không có |
81 | Haiti | Thu nhập thấp | Không có |
82 | Honduras | Thu nhập trung bình thấp | Có |