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面向领域的预测分析方法及应用研究

作　者: 宁丽丽
导　师: 黄少滨
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 基本养老保险可持续性分析模型数据仓库预测模型
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 24次
引　用: 0次
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内容摘要

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。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章绪论  9-14
  1.1 研究背景及意义  9
  1.2 国内外研究现状及评述  9-12
    1.2.1 基本养老保险可持续能力的研究现状  9-10
    1.2.2 预测方法的研究现状  10-12
  1.3 论文主要研究内容  12
  1.4 论文组织结构  12-14
第2章相关概念和理论  14-22
  2.1 常用的定量预测方法  14-20
    2.1.1 回归预测分析法  14
    2.1.2 时间序列预测分析法  14-15
    2.1.3 马尔可夫预测分析法  15
    2.1.4 灰色预测分析法  15
    2.1.5 人工神经网络预测法  15-20
    2.1.6 组合预测分析法  20
  2.2 选择性集成理论  20-21
  2.3 BP 神经网络  21
  2.4 本章小结  21-22
第3章基本养老保险制度可持续性分析模型  22-28
  3.1 微观分析模型  22-26
  3.2 宏观分析模型  26-27
  3.3 本章小结  27-28
第4章基本养老保险审计数据仓库的构建  28-38
  4.1 基本养老保险审计数据仓库的总体架构  28-29
  4.2 基本养老保险审计数据仓库主题的划分  29-31
  4.3 基本养老保险审计数据仓库事实数据表及维表  31-33
  4.4 数据的处理  33-37
  4.5 本章小节  37-38
第5章预测模型的构建及应用  38-65
  5.1 基于选择性集成理论及 BP 神经网络集成的预测模型构建  38-55
    5.1.1 预测模型的构建  38-43
    5.1.2 预测模型的有效性检验  43-55
  5.2 基本养老保险预测系统的设计  55-57
  5.3 基本养老保险制度可持续性分析  57-64
    5.3.1 微观角度  57-61
    5.3.2 宏观角度  61-64
  5.4 本章小结  64-65
结论  65-66
参考文献  66-69
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  69-70
致谢  70

面向领域的预测分析方法及应用研究

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