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可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    本人女,毕业于内蒙古科技大学,担任文职专业,毕业专业英语。

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    发表于 2019-10-7 12:02 |只看该作者 |倒序浏览
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    可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究

    $ f/ y3 X! P: T# x
    ' H6 U( a4 x5 d
    7 e$ h' ~/ X% @1 \/ ]) ]3 O: e) K0 D本文针对中国城乡居民养老保险体系的数学建模问题,从养老保险体系发7 K' I' R- m/ N* ^6 b- u' M+ k
    展现状出发,运用真实数据主要完成了以下几方面的工作:
    : x8 r. W2 K: T+ J2 W6 V对于问题 1,本文从国情出发,建立了三大类模型:城镇居民养老金收入、. D7 w# r1 i7 D$ `$ E
    支出数学模型;新农保收入、支出数学模型;企业年金积累基金、个人储蓄养
    * o3 E- w0 l# V3 o: J老保险收入数学模型。具体建模过程基本如下:首先确定可能影响养老金收入、
    3 t# [9 r4 f: g5 T$ c/ Q支出(包括城镇居民、新农保、企业年金、个人储蓄养老保险等)的备选指标
    ; N# s8 ^3 u  p/ Y% F6 R$ h并查找相关原始数据;随后综合运用相关分析和灰色关联分析筛选所有备选指
    - g% s! k+ ?) T# b3 _标,确定若干指标作为自变量(各类模型不尽相同);接着对自变量进行多重共
    # X+ {  _8 C2 J6 a2 }6 Q线性诊断,建立基于主成分回归的模型;此外又建立了基于多重线性回归与支  h  O2 @' p" J" ], ]& l
    持向量机的数学模型。各模型充分考虑现实影响因子,较好地体现了多个层次
    ( `% O* @% Z$ }3 }) L1 y在养老保险体系中的地位以及“多缴多得,长缴多得”的准则。模型拟合度与1 E$ U& S4 y! O/ X: f2 E3 ]
    显著性均较高。
    3 ?- M2 s! V3 ]对于问题 2,首先对养老金缺口定义进行诠释;然后根据本题涉及到的长
    * {0 d1 c5 `) W: k期预测背景,对已建的多重线性回归模型与支持向量机模型进行改进,改进后
    4 C8 }8 ~7 ^# E. v3 F+ N模型拟合度与显著性均较好,并利用改进后模型对从今年至 2035 年我国养老金
    # m! |3 i# Q/ J7 L0 F$ w5 O+ j缺口进行估计,估计过程中充分考虑其他可能产生影响的变量;对养老保险收
    ( G1 }. o& H2 }/ \( z; R5 q) h支矛盾最尖锐情况即当年结余由正转负的年份作出预测,两个模型分别预测为
    # a* O( f3 `( I+ q$ T9 T- ?2017 年与 2019 年;最后考虑收入倍增计划,对数学模型需要调整的部分进行
      a4 J6 V0 d; R0 Q1 w* n* [5 t了阐释说明。8 _' D/ h1 W# ]$ z' U/ G7 X5 U
    对于问题 3 与问题 4,本文出于模型陈述方便与问题连续性考虑,将这两
    $ K; I7 Y7 L. t+ b- \道题目在同一章内加以解决。首先总结归纳了当今世界各国 5 种主要养老模式,
    4 a9 R+ V" x$ V2 w2 d4 ^简要分析其优缺点及值得我国借鉴之处;之后利用已建立的多重线性回归模型
    3 C1 L, m5 w  b- v对替代率与缴费率合理区间进行优化选取,选取[0.45,0.65]为替代率合理区间,[0.15,0.25]为缴费率合理区间;进而以替代率与缴费率为可调节变量建立优化的: H( P  N- k7 J4 ~' |
    多重线性回归数学模型与支持向量机-精算解析模型,并再次利用新建立的支持
    + ]: s' B  e; Q( r4 R! Z! K7 B6 W向量机-精算解析模型探讨替代率与缴费率合理区间,从另一个角度出发,选取
    ) R$ x2 ^& S: l/ \5 k. x+ H[0.3,0.45]为替代率合理区间,[0.15,0.3]为缴费率合理区间;最后针对可能出现* _2 X! J* X+ H- `$ E/ H1 Y# g8 k
    的收支矛盾提出了一些政策措施建议,并对政策效果进行了仿真预测。! ]. ^# p/ A+ l, F. D9 S
    9 k9 s6 z+ a; k1 w
    + E) _; m( q+ X# e# m) j

    F题同济大学10247084队.pdf

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