长期的林业生产过程中，森林可能会被各种自然灾害破坏，林业经营者持续经受着巨大的经济损失。目前中国保险定价机制仍然处于不够完善、不够科学的阶段，没有实现分类的级差费率。森林保险市场中，显著出现“供需双冷”的现象。巨额补贴给各级财政带来了不同程度的负担，也给森林保险市场长期、健康的发展增加了一些新的难题。
　　基于森林保险的现状，本文试图通过大数据的方式，对森林保险的费率厘定、保险补贴等环节，进行精细化地计算和分析。在使用先进手段获取更精确的数据的基础上，也将更多维度的数据纳入模型的考虑范畴。具体工作内容包括：根据森林火灾的特点，考虑风险附加成本进行火灾费率厘定，使用地理信息系统技术收集较为精准的森林数据，充分利用森林火灾的风险因子进行差异化的费率厘定；提出一个针对不同森林树种的差异化保费补贴模型，该模型综合考虑森林保险的费率、森林价值等因素，在补贴预算一定的情况下，最大化总的森林保险投保面积；通过分析森林保险行业的信息不对称性及面临问题，提出针对森林保险运行效率的优化设想，包括建立级差费率的思路、降低道德风险及降低保险人与投保人的信息不对称性的具体操作设想等。