養(yǎng)老保險的發(fā)展關(guān)系到社會保障體系的建設(shè),對其的預(yù)測有利于推動我國養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。為了預(yù)測我國城鎮(zhèn)居民養(yǎng)老保險參保率的變化,基于2000年到2018年我國養(yǎng)老保險參保率的數(shù)據(jù),利用MATLAB、EVIEWS等軟件,建立GM（1:1）模型和ARIMA模型對我國2019年到2023年的養(yǎng)老保險參保率進行預(yù)測,并對所建立的模型進行檢驗和與預(yù)測的相對誤差進行對比。根據(jù)預(yù)測的結(jié)果發(fā)現(xiàn),利用GM（1:1）預(yù)測模型預(yù)測的參保率的上升趨勢要快于ARIMA模型的預(yù)測結(jié)果,并根據(jù)預(yù)測結(jié)果對我國養(yǎng)老保險發(fā)展提出相關(guān)建議。 

【文章來源】：長沙大學(xué)學(xué)報. 2020,34(01)

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

2000—2023年我國參保率的發(fā)展變化

表4 不同模型的信息準(zhǔn)則 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.模型的檢驗

表5 拉格朗日乘數(shù)檢驗結(jié)果 延遲階數(shù) P值 結(jié)論 2 0.3813 擬合模型顯著性通過 7 0.2682 10 0.4007 14 0.24064.模型的預(yù)測

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：2974745