- 在线时间
- 1630 小时
- 最后登录
- 2024-1-29
- 注册时间
- 2017-5-16
- 听众数
- 82
- 收听数
- 1
- 能力
- 120 分
- 体力
- 564465 点
- 威望
- 12 点
- 阅读权限
- 255
- 积分
- 174562
- 相册
- 1
- 日志
- 0
- 记录
- 0
- 帖子
- 5313
- 主题
- 5273
- 精华
- 3
- 分享
- 0
- 好友
- 163
TA的每日心情 | 开心 2021-8-11 17:59 |
|---|
签到天数: 17 天 [LV.4]偶尔看看III 网络挑战赛参赛者 网络挑战赛参赛者 - 自我介绍
- 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。
 群组: 2018美赛大象算法课程 群组: 2018美赛护航培训课程 群组: 2019年 数学中国站长建 群组: 2019年数据分析师课程 群组: 2018年大象老师国赛优 |
|
可持续的中国城乡居民养老保险体系的数学模型研究
2 c2 Q) Q1 j7 A2 h
) J b# i7 b5 i: @3 w
/ _' a3 R7 H% `8 _6 s0 t% @4 l# g. V4 V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
6 g( T5 W; i' S @% B. L展现状出发,运用真实数据主要完成了以下几方面的工作:, X' H' P" F6 h8 [& h( z, u! ~
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、
% j9 F/ [! n5 i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
& y9 z0 q. c0 M, {# o$ G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、
% e0 `# J- E& P! b$ a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
3 b: f1 i# _ s: s3 W9 R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+ r* K; y$ p; ?1 w* m
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
/ o3 X8 p9 V, ^# I K, T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
0 C6 i+ F4 Z# Z* c9 z" x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( I* C7 E9 \3 w) ^
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
& ~. y0 H, Q! x2 \显著性均较高。
( y4 l5 q* N# s( _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
$ S$ w6 S) O1 u" n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
Y" X4 d4 o Z$ g9 ]$ q) m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
, r6 I- c! c6 g( [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- b3 J; O8 t# a8 F8 G- Y
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
, [/ a1 g9 e4 g2 u- I; N$ D2 Z$ ?, i2017 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8 M# B3 Z$ z' P& R
了阐释说明。8 ?9 T; Z2 C: _
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,将这两0 w9 B( u. X" s
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," \* K6 R9 g5 }" d/ u8 l
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
9 K, }: ?- w v( a6 `" I* j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
( `& ]; L- N* r4 e. c0 D! X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
" ]6 m3 J( H. h+ _$ H/ y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
& e% O1 D P h1 q[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 Z) A5 L8 V) x! ~0 B% h% r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。
0 X% s3 k7 U" P8 K4 Z9 E2 P2 x6 I5 {
( W$ u5 g4 R- g4 H! p+ [2 R$ T) g C
|
zan
|