养老保险预测分析：灰色GM(1,1)与组合模型

"这篇文章主要探讨了在解决基本养老保险问题中，如何通过建立预测模型来提高预测精度。作者楚燕臣和印凡成介绍了灰色GM(1,1)模型、二次指数平滑预测以及Logistic曲线方程这三种预测方法，并在此基础上引入最优加权组合建模理论，以降低单一模型预测的误差。他们通过对2004年至2010年徐州市基本养老保险基金数据的分析，验证了组合预测模型的高精确度和实用性。文章最后利用构建的预测模型对2011年至2020年徐州市的基本养老保险状况进行了预测。" 这篇论文属于自然科学领域，特别关注于社会科学中的经济与管理部分，即社会保障系统。作者首先讨论了预测模型在养老保险问题中的重要性，特别是在面对单一模型预测误差较大时的挑战。灰色GM(1,1)模型是一种广泛应用的非线性时间序列预测模型，它能处理含有不确定性和不完全信息的数据。二次指数平滑法则是一种时间序列分析技术，适合处理趋势变化的数据。Logistic曲线方程则常用于描述事物增长到饱和状态的过程，如人口增长或养老保险参保人数的增长。 为了提高预测的准确性，论文提出了最优加权组合建模理论，通过将上述三种模型进行加权组合，以均方误差平方和作为最小化目标，确定各模型的权重系数。这种方法旨在结合各个模型的优点，减少单一模型的不足，从而提升整体预测效果。 在实际应用中，作者使用2004年至2010年的徐州市养老保险基金数据，对组合预测模型进行验证，结果显示模型的平均精确度很高，证明了该模型的可靠性和实用性。最后，论文利用这个模型对2011年至2020年徐州市的养老保险情况进行预测，为政策制定者提供了科学的依据，有助于更好地规划和管理养老保险体系。 关键词涉及的基本养老保险、灰色GM(1,1)模型、二次指数平滑、Logistic曲线方程和组合预测，都是本文的核心概念，它们在社会保障领域的数据分析和预测中发挥着关键作用。这篇论文对于理解和改进养老保险制度的预测方法，以及应对老龄化社会带来的挑战具有重要意义。