论文题目: 一类组合养老保险模式及其风险管理控制
论文类型: 博士论文
论文专业: 控制理论与控制工程
作者: 梁晓蓓
导师: 汤兵勇
关键词: 组合养老保险,风险管理控制,模糊自适应控制,大系统协调控制
文献来源: 东华大学
发表年度: 2005
论文摘要: 老年保障是社会保障制度中最重要的组成部分,养老保险制度是大多数国家老年保障的基本形式,其功能就在于保障老年人退休后的基本生活需要。当前,养老保险制度的改革和完善已经成为全世界学者争论的焦点,同时也是各国政府关注的重要问题。 本文在国内外已有的养老保险模式研究成果的基础上,把老年保障体系作为复杂大系统,综合运用养老保险经济学、组合投资理论、风险管理理论、市场经济控制论等,结合我国养老保险制度改革实际,通过理论研究与大系统建模,认真探讨适合我国国情的一类组合养老保险模式,以及相应的大系统数学模型体系;较系统地研究组合养老保险模式的风险管理控制优化模型与方法,得出一系列创新性的研究成果;具有较大的理论意义与实用价值,将有利于推动我国养老保险制度改革的顺利发展。 本论文主要在以下几个方面展开了研究工作: (1) 总结概述了世界各国养老保险制度的类型,主要有传统型、福利型、国家保障型和公积金型等,分析了其优越性与不足;探讨了养老保险模式的风险管理基本原理、风险的类型以及相应的管理控制策略。 (2) 介绍了一种新型的住房养老保险模式及其运行机制、微观经济效应分析与风险分析,提出了进一步开展相关定量分析与管理控制的思路。 (3) 从对未来养老保险效果进行精算分析与预测的角度出发,在理论上提出了组合养老保险模式的创意;给出了三种具体的组合养老保险模式,即加权平均模式,最小二乘模式和多层递阶模式,并对其性质进行分析。 (4) 运用大系统的理论和方法,按照组合养老保险模式协调发展总体目标要求,从宏观总体角度出发,探讨了组合养老保险模式风险管理的大系统控制途径,建立一系列相应的数学模型,对风险管理的现状和将来进行定量评价、预测与控制。
论文目录:
第一章 绪论
1．1 养老保险概述
1．1．1 生命周期模型
1．1．2 养老金制度的基本结构
1．2 养老保险模式概述
1．2．1 传统型养老保险模式
1．2．2 高福利国家养老保险模式
1．2．3 前苏联和东欧国家计划经济下的养老保险模式
1．2．4 新加坡、智利等新兴市场经济国家的公积金模式
1．2．5 中国的养老保险模式
1．3 养老保险的风险管理控制
1．3．1 风险管理控制基本原理
1．3．2 养老保险的风险类型及其管理控制策略
1．4 国内外养老保险控制相关研究概述
1．4．1 养老金控制思想的历史回顾
1．4．2 国际理论界近期研究成果
1．4．3 我国理论界近期研究成果
1．5 本文的内容安排
第二章 组合养老保险模式
2．1 加权平均的组合养老保险模式
2．1．1 基本概念
2．1．2 加权平均组合模式
2．2 最小二乘组合养老保险模式
2．2．1 第一种情形
2．2．2 第二种情形
2．3 多层递阶组合养老保险模式
2．4 本章小结
第三章 组合养老保险风险管理的大系统模型体系
3．1 经济大系统及其控制方式
3．1．1 经济大系统的特点
3．1．2 经济大系统的控制方式
3．2 多级递阶控制的内容、特征及应用
3．2．1 多级递阶控制的主要内容
3．2．2 多级递阶控制在经济管理中的应用
3．3 组合养老保险风险管理的大系统递阶结构
3．4 组合养老风险管理大系统的各级模型简介
3．4．1 最低级：组合养老综合服务应用系统模型
3．4．2 中间级：组合养老风险管理协调预测与控制模型
3．4．3 最高级：组合养老风险管理评价调控模型
3．5 本章小结
第四章 组合养老保险模式的智能信息处理模糊模型
4．1 思维过程的输入输出信息
4．1．1 判断型思维过程
4．1．2 决策型思维过程
4．2 抽象思维的模糊逻辑推理模型
4．3 形象思维的模糊模式识别模型
4．4 直觉思维的模糊状态方程模型
4．5 组合养老保险思维过程的少数派博弈智能体模型
4．5．1 少数派博弈基本模型
4．5．2 拥挤现象和市场波动
4．5．3 加速进化的少数派博弈
4．6 本章小结
第五章 组合养老保险L-R模糊数自适应控制模型
5．1 L-R型模糊数
5．1．1 参考函数
5．1．2 L-R型模糊数定义
5．1．3 L-R型模糊数运算
5．2 基于L-R模糊数的模糊状态方程
5．2．1 线性情形
5．2．2 非线性情形
5．3 模糊状态方程的参数辩识
5．3．1 时变参数估计算法
5．3．2 时变参数预报算法
5．4 与参数估计对偶的模糊自适应控制
5．5 在组合养老保险中的应用实例
5．6 本章小结
第六章 组合养老保险T-S模糊自适应控制模型
6．1 T-S模糊模型
6．2 T-S模型的参数辨识
6．2．1 结论参数的辨识
6．2．2 前提参数的辨识
6．3 T-S模型的结构辨识
6．3．1 前提变量的选择
6．3．2 前提结构的辨识
6．3．3 结论结构的辨识
6．4 基于T-S模型的自适应控制算法
6．4．1 模型转换与参数辨识
6．4．2 一般情形的自适应控制
6．4．3 给定前提条件情形的自适应控制
6．5 应用仿真实例
6．6 本章小结
第七章 组合养老保险风险管理的综合协调预测模型
7．1 组合养老保险风险管理的模型族
7．1．1 线性模型
7．1．2 非线性模型
7．2 组合养老保险风险管理的算法族
7．2．1 时变参数估计算法族
7．2．2 时变参数估值序列的预测算法族
7．3 模型、算法的最佳匹配准则
7．3．1 预测准确度辨别法
7．3．2 F-检验法
7．4 组合养老保险的综合预测方法
7．5 组合养老保险市场的模糊协调预测方法
7．5．1 市场需求的模糊协调预测模型
7．5．2 应用仿真实例
7．6 本章小结
第八章 组合养老保险风险管理的协调控制模型
8．1 动态大系统的协调控制模型及其辨识
8．1．1 模型结构的确定
8．1．2 模型结构形式的简化
8．1．3 模型时变参数的辨识
8．2 动态大系统的自适应协调控制算法
8．2．1 自适应预测与控制算法
8．2．2 自适应协调控制算法
8．3 组合养老保险大系统的无模型控制
8．3．1 拟优势控制变量
8．3．2 关φ(k)的估计
8．3．3 无模型控制律的推导
8．3．4 控制律的跟踪性能
8．4 本章小结
第九章 组合养老保险风险管理的综合协调评价模型
9．1 组合养老保险的协调评价指数模型
9．1．1 历史数据的预处理
9．1．2 模型构成的要素与基本形式
9．1．3 评价测算方法
9．1．4 自适应预测与控制算法
9．2 组合养老保险的模糊变系数线性规划模型
9．2．1 变系数线性规划模型
9．2．2 模糊变系数线性规划问题及求解
9．3 模糊多目标保险公司评价模型
9．3．1 评价模型的分析与推导
9．3．2 评价模型的应用实例
9．4 本章小结
第十章 总结与展望
10．1 本文的总结
10．1．1 本文的研究背景
10．1．2 本文采用的研究方法
10．1．3 本文研究的主要工作
10．1．4 本文的创新点
10．2 研究展望
10．2．1 本文研究存在的不足
10．2．2 进一步研究方向
参考文献
研究项目和发表论著
致谢
发布时间: 2006-05-09
参考文献
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