论文摘要
不同于社会保险体制中的其它险种,可持续性是基本养老保险制度的核心课题之一,关系到社会经济的稳定与发展。目前,对我国基本养老保险制度可持续能力的相关研究主要是采用精算的方法,从整体角度以统计性数据作为数据基础进行相应的分析,由于缺乏真实数据的验证,所给出的分析模型往往很片面,其准确性也有待商榷。针对以上情况,本文以国发2005[38]号文为基准,结合一些实际情况,分别从微观角度和宏观角度给出了基本养老保险可持续性分析模型。在进行宏观分析时,需要大量的宏观分析数据作为支持,但在实际工作中发现,由于种种原因,各地社保信息系统并未统一,导致现有的系统结构无法满足宏观分析的要求,因此需要从宏观分析角度出发构建基本养老保险审计数据仓库。虽然运用分析模型结合真实数据及一定的假设条件可以对基本养老保险基金的可持续性变化趋势有一个较好的把握,但是由于在分析过程中存在一定的假设条件,所得到的分析结果往往不够精确,因此,本文给出一种有效的预测模型来对分析模型中的各项指标的变化趋势进行有效预测,消除分析过程中的假设条件,从而使得分析过程完全结合真实数据。最后,设计出基本养老保险预测系统。预测模型的好坏直接影响到基本养老保险宏观分析的质量,本文在研究各类定量预测分析方法的基础上,借鉴神经网络集成以及选择性集成理论,建立了一种更加适合于基本养老保险领域的预测模型,并将其应用于基本养老保险领域的预测实践中,通过各类模型的预测结果比较分析,可以看出该预测模型对基本养老保险真实数据有更好的拟合能力。
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标签:基本养老保险可持续性论文; 分析模型论文; 数据仓库论文; 预测模型论文;