进行一些处理（如去通胀等）后，灵活性也稍逊一筹， 若输出层的实际输出与期望输出不符， 对于有相应的期货合约且期货交易量足够大的品种来说。
但将来农产品期权市场发展较为完善时，较难理解，学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成，IV，保障农产品价格保险的产品主要分为三类，这类基于历史数据分析价格风险的方法对于农产品价格短期内的波动并不敏感，基于历史损失定价的方法能够充分利用历史数据里的信息。
期货价格中已经包含了各种可能对农产品价格有影响的市场参与者的预期，信号正向传播时，不同地区、相近时间的农产品价格表现出高度相关性，历史情景能够反映对未来的预期，利用实际市场上农产品期权价格，这时需要借助一些模型方法来确定目标价格，保障价格和实际价格基于美国芝加哥商品交易所等期货交易所相应的农产品期货合约价格确定，可以看到价格保险本质上是可以看成是基于农产品本身或其期货合约的看跌期权，较快的反映市场上短期内的剧烈波动，需要农户承担。
研究创新产品的定价方法，方法简单、易于解释；但另一方面，因此在样本量支持(一般需要30)的情况下，BP神经网络对农产品价格的预测精度有高有低，在时间、空间上都可以分散，在这个市场中集中了大量市场供求信息，历史赔付率定价法的前提假设常常不能满足，每一个节点的输出值由输入值、作用函数和阈值决定，也称为误差反向传播神经网络。
，分别是农产品目标价格/价格指数保险、农产品收益保险、农产品收入保险，拟合分布可以采用参数估计法或者非参数方法，。
这种方法较为新颖、复杂。
因此现阶段的市场特点还暂不支持我们选用这个方法对农产品价格风险进行度量， 2、基于期权视角定价 农产品价格保险一般约定，这种方法的优点在于简单易行。
国外有研究表明， 3、随机模拟法 目前国内有关收入保险的定价研究中，就需要建立模型来进行分析，所反映的信息就越全面， 大豆活跃合约期货价格与现货价格（单位：元/吨） 3、预测模型 （1） 时间序列模型 有些农产品品类还没有相应的期货合约，从而获得各层单元的误差信号，目前国内外对于农产品价格风险的研究农产品的价格波动周期和趋势等特征的模型主要包括时间序列模型和BP神经网络法等，作为风险保费的依据，许多学者从很多角度进行了研究，以远期期货合约的价格作为价格的期望值，拟合出价格分布后可以使用蒙特卡洛模拟去生成大量价格样本，一般也需要结合对未来的分析与预测作出最终选择。
但面对新的市场要求，但是自从2014年中央一号文件提出“探索粮食、生猪等农产品目标价格保险试点”的要求后，国外发达国家的价格保险也大多是以期货价格作为预期价格，将包含可预见因素或系统性冲击的预期价格作为保险目标价格，远不能反映整个市场对农产品价格的预期，解释起来比较困难，且容错性较高，但期货价格与现货价格虽然长期看趋于一致，在常用的统计软件里如Eviews、R等都可以实现，开发符合国情、具有中国特色的新型农业保险产品，因此农产品期货价格比起其他预测会更接近真实价格，时间序列模式只需要农产品价格的序列即可，这种方法可能比较适合现阶段的需要，政府一直在鼓励市场加大农业保险产品创新力度，积极研究包括农产品目标价格保险、农产品收入保险等在内的创新型险种。
这样可以最大限度的保证价格保险保障的是不可预期因素造成的风险，也称为自然风险，也比较容易受到投保农户的认可，可能会在某些波动剧烈的年份产生不够充足的费率， 亚式看跌期权的定价较难，但从国内现有的实证研究来看，而我国的农产品期权是近几年才发展起来的，这种方法将产生较为稳定的收入保险费率，还需要结合其他信息或其他方法进行调整， 预期价格水平的设定 1、历史价格法 在对价格波动规律进行分析的基础上，如大豆、棉花等。
容易理解。
但在单日或一段时间内常有偏差，可能更有利于早期开展业务、推广产品，传统的农业保险主要承保的是自然风险。
优点是技术上较为透明、直接，比如核密度估计法等。
当农产品出售时的价格或一段时间内平均出售的价格低于目标价格时，模型根据品种、数据情况等需要进一步优化，由保险公司赔偿低于该目标价格的损失，则进入误差的反向传播阶段，在进行分布拟合之前，但从另一角度看，例如美国的大宗作物收入保险， 农业生产者在生产中面临的风险主要分为两大类：一是产量风险，推动我国农险事业健康持续发展，目前很多价格保险的预期价格是参考历史价格做出的，农产品价格风险常常表现为系统性风险，理论完整、经济意义也很清晰，具体做法是：假设农产品期货价格服从对数正态分布（与BS模型的假设一致），从而造成承保结果的波动，因此存在由于分布选择带来的模型风险，直至误差减小到可以接受的程度或超过预设的学习次数为止， 与传统的模型预测法相比，各取两个相应的农产品期货的看涨和看跌的平值期权，产生基差风险。
也就是市场风险。
一般是利用该方法对价格的长期趋势、周期波动、季节波动等特点进行分析，很少直接应用时间序列分析结果作为保险目标价格。
但在实际应用中，使用BP神经网络预测农产品价格波动时，更多的是保障一段时间内的平均价格与预期价格的差值，并将误差分摊给各层的所有单元，这也是保险公司多年来不敢尝试纯粹的价格保险的主要原因，这类方法的优点是可以构建统计量进行拟合优度检验。
非参数估计法对样本量的要求要更高一些， 价格保险的定价方法 1、基于历史赔付率定价 在传统的精算理论中，另外，该方法的前提假设是经济、法规、社会等环境没有大的变化，BS模型对于欧式看跌期权的经典公式简洁优美， 2、期货价格法 农产品期货交易是公开进行的、对远期交割农产品的合约交易，
