模糊测度下养老保险基金组合预测模型构建

本文主要探讨了基本养老保险基金的组合预测方法构建，作者杨飞和黄健元分别来自河海大学理学院和公共管理学院，他们关注的是在老龄化社会背景下中国养老保险制度的稳健运行。基本养老保险基金的安全性和可持续性对于社会保障政策的制定至关重要，准确预测基金的收支情况是确保制度稳定的重要手段。 研究者们采用了一种创新的方法，即基于模糊测度的理论，构建了组合预测模型。这种模型通过幂集上的λ-模糊测度，结合Choquet模糊积分作为组合算子，目的是找到最优的模型权重，以最小化拟合误差平方和。这种方法强调了模型间的互补性和相对重要性，确保了预测结果的综合性与精度。 以1995年至2004年间的我国基本养老保险基金收支数据为基础，研究者构建的模型在实际应用中展现出了良好的效果。具体的数据分析和预测结果被记录在表1和图1中，这些数据展示了基金的历年收支动态，为评估模型的有效性提供了实证支持。 文章指出，传统的预测方法如回归分析、指数平滑、趋势外推和灰色系统预测虽然广泛应用，但组合预测模型由于能更好地捕捉多维度信息，因此在处理复杂的社会保障问题时更具优势。通过对基本养老保险基金的收入、支出和年度结余进行组合预测，该模型在提高预测精度方面显示出显著的优势。 这篇首发论文提供了一种新颖且实用的工具，帮助社会保障部门优化决策，确保基本养老保险基金的健康运作，对于社会保障体系的长远规划具有重要的理论价值和实践指导意义。