基于BP神经网络的上海城镇养老保险基金支付风险预警  

作　　者：叶茂春[1] 李红艳[1] 任慧霞[1] 

机构地区：[1]上海工程技术大学管理学院,上海201620

出　　处：《中国老年学杂志》2018年第15期3827-3832,共6页Chinese Journal of Gerontology

基　　金：教育部人文社会科学研究青年项目(16YJCZH043);上海市自然科学基金(16ZR1414000);上海市教委科研创新重点项目(14ZZ157);上海工程技术大学内涵建设项目(020505)

摘　　要：城镇基本养老保险基金是社会成员按照国家规定的比例共同缴纳，为维持城镇户籍人口养老而形成的专项基金，城镇老年人口每月领取的养老金即来源于该专项基金。随着人口红利的消失，代之而来的是人口老龄化程度的不断加深，加上提前退休观念的冲击及养老保险覆盖面的不断扩大，养老保险基金支付存在巨大的风险。《中国社会保障发展报告2016}中指出，城镇企业职工养老保险基金在2014年支付月数低于5个月的地区包括新疆生产建设兵团和黑龙江，这两个地区分别可支付3个月和3．5个月。报告认为，未来基金缺口的风险增大。养老保险基金的支付安全问题备受政府和社会的关注。预警是指在灾难或灾害来临之前，根据经验和规律来给出危险警告，以期最大程度地降低危险带来的损失。为了保证养老金持续、准确、按时发放，需要对养老保险基金支付风险进行预警。养老保险基金在支付过程中会受到很多因素的影响，具有很高的不确定性，同时这些因素之间大多是非线性的，BP神经网络可以对具有干扰性的因素进行分析，有很强的学习和纠错能力，并且对各要素的线性关系要求不强。本文创新之处在于运用定性定量相结合的方法，在前人学者的经验基础之上，归纳整理了支付风险指标体系，运用BP神经网络来对未来上海市养老保险支付能力进行仿真预测，并提出预警性的对策建议。

关 键 词：BP神经网络 城镇养老保险基金 支付风险 预警 

分 类 号：F840.67[经济管理—保险]