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面向領域的預測分析方法及應用研究

發(fā)布時間:2022-01-14 01:08
  不同于社會保險體制中的其它險種,可持續(xù)性是基本養(yǎng)老保險制度的核心課題之一,關系到社會經(jīng)濟的穩(wěn)定與發(fā)展。目前,對我國基本養(yǎng)老保險制度可持續(xù)能力的相關研究主要是采用精算的方法,從整體角度以統(tǒng)計性數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)基礎進行相應的分析,由于缺乏真實數(shù)據(jù)的驗證,所給出的分析模型往往很片面,其準確性也有待商榷。針對以上情況,本文以國發(fā)2005[38]號文為基準,結(jié)合一些實際情況,分別從微觀角度和宏觀角度給出了基本養(yǎng)老保險可持續(xù)性分析模型。在進行宏觀分析時,需要大量的宏觀分析數(shù)據(jù)作為支持,但在實際工作中發(fā)現(xiàn),由于種種原因,各地社保信息系統(tǒng)并未統(tǒng)一,導致現(xiàn)有的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)無法滿足宏觀分析的要求,因此需要從宏觀分析角度出發(fā)構(gòu)建基本養(yǎng)老保險審計數(shù)據(jù)倉庫。雖然運用分析模型結(jié)合真實數(shù)據(jù)及一定的假設條件可以對基本養(yǎng)老保險基金的可持續(xù)性變化趨勢有一個較好的把握,但是由于在分析過程中存在一定的假設條件,所得到的分析結(jié)果往往不夠精確,因此,本文給出一種有效的預測模型來對分析模型中的各項指標的變化趨勢進行有效預測,消除分析過程中的假設條件,從而使得分析過程完全結(jié)合真實數(shù)據(jù)。最后,設計出基本養(yǎng)老保險預測系統(tǒng)。預測模型的好壞直接影響... 

【文章來源】:哈爾濱工程大學黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

面向領域的預測分析方法及應用研究


帶反饋的三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡,三層,層內(nèi),神經(jīng)元節(jié)點


圖2.4層內(nèi)互聯(lián)的三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)

前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡,三層,神經(jīng)元節(jié)點,隱含層


圖 2.5 局部互聯(lián)的三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡的計算原理及學習過程圖 2.2 所示的三層前向人工神經(jīng)網(wǎng)絡為例,介紹神經(jīng)網(wǎng)絡的計算的輸入向量為 { }1 2, ,nX =x x xK,則隱含層各個神經(jīng)元節(jié)點的輸入1( 1, 2, , )nj ij i jiI w x θj m== ∑+ =KjI 為隱含層神經(jīng)元節(jié)點 j 的輸入;ijw 為輸入層神經(jīng)元節(jié)點 i 與隱接權(quán)值;jθ 為隱含層神經(jīng)元節(jié)點 j 的閾值;m 為隱含層神經(jīng)元節(jié)層神經(jīng)元節(jié)點的激勵函數(shù)為 f (x),則隱含層神經(jīng)元的輸出為:( ) ( 1, 2, , )j jO = f I j =mK 各神經(jīng)元的輸入為:

【參考文獻】:
期刊論文
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[10]中國社會養(yǎng)老保險的替代率及其敏感性分析[J]. 鄧大松,李琳.  武漢大學學報(哲學社會科學版). 2009(01)



本文編號:3587499

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