對社會養老保險制度運行情況進行評估是社會保障制度改革創新的基礎,本文將粗糙集與支持向量機相結合,應用于我國社會養老保險制度績效評價中。二者的結合不僅可以發揮各自的優點,而且還具有很強的互補性,可以很好地解決社會養老保險制度績效評價中的諸多不足。本文主要內容如下:(1)從基金收支水平、基金管理水平、養老保險與經濟社會三層面,對我國社會養老保險制度的運行現狀進行評估,對每一層面進行細化,以此選取14個社會養老保險制度績效評價指標。(2)在簡單介紹粗糙集、支持向量機基本理論的基礎上,分析兩種方法相結合的優越性,提出將RS-SVM運用到社會養老保險制度績效評價模型中。首先采用粗糙集計算各項指標對總體決策的相對重要度及權重,在確保無差別的前提下刪除重要度為零的指標,建立新決策表;其次將新決策表中的樣本數平均分為五組,選取四組作為訓練集,采用網格法尋找最優參數,建立預測模型,最終以測試集擬合效果最佳的模型為最優模型。(3)在《中國統計年鑒》收集社會養老保險制度績效評價指標的相關數據,即為條件屬性值;采用專家打分法收集決策屬性值,建立決策表。先采用粗糙集計算各評價指標相對重要度和權重,并刪除冗余指標精簡決策表;然后采用支持向量機建立社會養老保險制度績效評價預測模型,采用五折交叉驗證法檢驗模型的有效性。由此得出結論:農村養老保險覆蓋率、城鎮登記失業率和農村參保人員繳費率對社會養老保險制度績效評估的影響可忽略不計;構建了社會養老保險制度績效評價預測模型:(?)
【學位單位】：重慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：F842.67
【部分圖文】：

SPSS可視化等距離離散

等距離離散化結果

網格法參數尋優3D視圖
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本文編號：2885774