人口老龄化下我国城镇居民养老保险参保率的预测

发布时间：2021-01-13 10:52

　　养老保险的发展关系到社会保障体系的建设,对其的预测有利于推动我国养老产业的发展。为了预测我国城镇居民养老保险参保率的变化,基于2000年到2018年我国养老保险参保率的数据,利用MATLAB、EVIEWS等软件,建立GM（1:1）模型和ARIMA模型对我国2019年到2023年的养老保险参保率进行预测,并对所建立的模型进行检验和与预测的相对误差进行对比。根据预测的结果发现,利用GM（1:1）预测模型预测的参保率的上升趋势要快于ARIMA模型的预测结果,并根据预测结果对我国养老保险发展提出相关建议。 

【文章来源】：长沙大学学报. 2020,34(01)

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

2000—2023年我国参保率的发展变化

表4 不同模型的信息准则 模型 AIC SC HQ ARIMA(1,1,0) 2.193115 2.292046 2.206757 ARIMA(0,1,1) 2.250301 2.349231 2.263942 ARIMA(1,1,1) 2.266028 2.414423 2.2864893.模型的检验

表5 拉格朗日乘数检验结果 延迟阶数 P值 结论 2 0.3813 拟合模型显著性通过 7 0.2682 10 0.4007 14 0.24064.模型的预测

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ARIMA和BP神经网络对人民币汇率预测的比较分析——以美元人民币汇率为例[J]. 朱家明,胡玲燕.  重庆理工大学学报(自然科学). 2019(05)
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[3]基于灰色GM（1,1）模型的商品房销售价格预测[J]. 崔庆岳,赵国瑞.  哈尔滨商业大学学报(自然科学版). 2019(02)
[4]基于Holt线性趋势和ARIMA模型对安徽省能源消费的预测[J]. 汪京徽,谷月,徐子媛,朱家明.  齐齐哈尔大学学报(自然科学版). 2019(02)
[5]福建省基本养老保险基金收支平衡现状、预测及影响因素分析[J]. 徐婷婷.  社会保障研究. 2018(01)
[6]我国城镇养老保险基金收支平衡的预测分析[J]. 岳公正,王俊停.  统计与决策. 2016(20)
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[8]新型农村养老保险参保决策影响因素研究[J]. 穆怀中,闫琳琳.  人口研究. 2012(01)

硕士论文
[1]保险行业保费收入预测及发展趋势实证分析[D]. 张志浩.黑龙江大学 2017



本文编号：2974745