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摘要:本文以杭州市为例,利用BP神经网络进行基本养老保险基金支付风险的预警。选取退休人口增长率、保险覆盖率、赡养率等10个指标作为警兆指标,选取年末结余基金支付能力作为警情指标,构建了养老保险基金的预警指标体系。然后采集2000年至2015年杭州市基本养老保险基金的原始数据,利用灰色预测模型对缺失数据进行处理后,利用BP神经网络对数据进行训练和学习,取得了误差率为7.62%的预测结果,说明该模型具有很好的准确性。最后,将警情预测结果与支付能力警度输出区间进行比对,从而确定风险类别。
关键词:BP神经网络;基本养老保险基金;警情指标;警兆指标
目录 摘要 Abstract 1 绪论1 1.1 研究背景及意义1 1.2 研究现状2 1.3 研究内容3 2 预警指标体系构建3 3 BP神经网络介绍5 3.1 BP神经网络的基本理论5 3.2 常用激励函数6 4 模型的建立与求解6 4.1 数据的选取与处理7 4.1.1 缺失数据处理8 4.1.2 数据归一化处理11 4.2 预警模型的建立12 4.2.1 配置阶段12 4.2.2 警度区间的设定12 4.2.3 预警模型的学习13 4.3 BP神经网络训练与验证15 4.4 模型结果17 5 总结17 5.1 模型评价17 5.2 神经网络的特点18 参考文献20 附录22 |