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人工神经网络是探索人类智能奥秘的强有力工具.它是一种处理复杂资料的方法,包含了一组运算单元以及将这些单元连结在一起的计算路径.它是一个非线性的动态系统,可以在任意精度内实现变量间非线性关系的映射,揭示数据样本中所蕴涵的非线性关系.当前,人工神经网络主要应用于函数逼近、模式识别和数据压缩等方面.人们也将人工神经网络广泛地用于经济系统的建模与变量预测,并取得了满意的效果.养老保险基金的运营受到许多因素的影响,这些因素相互联系,养老保险基金系统内部存在着非线性特征和不确定性关系.可以用神经网络模型来解决养老保险基金余额(缺口)的预测问题.该文首次利用BP神经网络,通过深入分析影响养老保险基金收支的各个因素,分别建立了养老保险基金收入和支出的神经网络模型并利用其进行了历史模拟和预测.模型通过MATLAB 6.1的支持实现.从结果看,模型的历史模拟结果很好,预测也具有稳定性.经过预测,养老保险基金的缺口在一段时期内还将存在,并且保持在一定的水平之上.在未来的一段时期内,如果不设法筹集资金,财政就必须背起养老保险基金收支缺口这个大包袱.每年的补贴不会少于400亿.调整养老保险的相关政策将有助于弥补这一资金缺口.然而,政府向养老保险基金注资才是解决这一问题的根本方剂.当然,还有一些问题在文中未能涉及,比如说数据样本较小、未能考虑提前退休对养老保险基金支出的影响、离退休人数的预测不够精确等.该文将它们作为进一步研究的方向.从结构上看,该文分为七章.第一章绪论.主要探讨研究背景、研究目的及研究的内容和方法.第二章社会保险与养老保险概述.主要介绍有关养老保险基金的基本概念和范畴,包括养老保险基金的筹资及给付模式;中国的养老保险制度等.对社会保险中一些常用的概念也做了一些介绍.第三章主要讨论中国养老保险基金所面对的问题与挑战.第四章为文献综述.介绍学术界在养老保险基金测算方面的研究成果.第五章人工神经网络与BP神经网络.重点介绍了BP神经网络的概念、结构和算法等.第六章养老保险基金测算的神经网络模型.这一章是该文的重点.该章建立了养老保险基金收支的神经网络模型并利用模型进行了历史模拟和预测.第七章总结了该文所作的工作并明确了未来的研究方向.