[发明专利]养老保险基金收支数据精准预测方法、装置、介质及设备

权利要求书

1.一种养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于：包括

结合Leslie模型预测人口数据与GM(1,1)灰色模型预测性别比例，以获取在职参保人口数据和退休参保人口数据；

基于所述在职参保人口数据、社平工资数据与养老保险缴费比率数据预测基金收入数据；基于ARIMA时间序列模型预测基金增益数据；基于所述退休参保人口数据、社平工资数据与养老保险替代率预测基金支出数据。

2.根据权利要求1所述的养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于，

基于Leslie模型预测女性人口数据包括以下步骤：

划分m个年龄组，其中m为大于1的自然数；

测算每个所述年龄组的生育率；

测算每个所述年龄组的存活率；

根据各年龄组的生育率和存活率建立Leslie矩阵；

根据所述Leslie矩阵预测女性人口数据。

3.根据权利要求2所述的养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于：

根据女性人口数据预测结果，采用GM(1,1)灰色模型进行时间序列预测性别比例包括

设置时序性别比数据，并求数据级比；

根据所述数据级比构造原始序列的一次累加序列；

通过所述原始序列的一次累加序列构造微分方程矩阵；

反解所述原始序列的拟合值预测性别比例。

4.根据权利要求3所述的养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于：基于所述预测女性人口数据，结合GM(1,1)灰色模型预测性别比例，计算男性人口数据及总人口数据；

设置男性退休年龄Y，和女性退休年龄X，基于男性人口数据和女性人口数据，分别统计当期男女劳动人口数据和男女退休人口数据，以获取所述在职参保人口数据和所述退休参保人口数据。

5.根据权利要求4所述的养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于：

所述在职参保人口数据为在职参保人数＝Leslie人口模型[适龄劳动人口]*性别比*参保覆盖率A；

所述退休参保人口数据为退休参保人数＝Leslie人口模型[适龄退休人口]*性别比*参保覆盖率B。

6.根据权利要求1所述的养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于，根据ARIMA时间序列模型预测社平工资数据或GDP数据，包括以下步骤，

对时间序列数据进行ADF检验；

根据MSE准则、AIC准则或BIC准则中的一种对ARIMA模型中参数定阶，以拟合预测模型；

采用迭代训练与滚动预测的形式处理所述时间序列数据，以将预测值添加回训练数据重新拟合预测模型。

7.根据权利要求6所述的养老保险基金收支数据精准预测方法，其特征在于：基于社平工资增长率时间序列历史数据，采用ARIMA模型进行预测相应时间期别的社平工资增长率，结合初始社平工资数据预测目标时间期的社平工资数据；

基于GDP时间序列历史数据，采用ARIMA模型进行预测相应时间期别的GDP增长率，结合初始GDP数据预测目标时间期的GDP数据。

8.一种养老保险基金收支数据精准预测装置，其特征在于：包括

获取模块，用于结合GM(1,1)灰色模型预测性别比例，基于Leslie模型预测人口数据，以获取在职参保人口数据和退休参保人口数据；

预测模块，用于基于所述在职参保人口数据、社平工资数据与养老保险缴费比率数据预测基金收入数据；基于ARIMA时间序列模型预测基金增益数据；基于所述退休参保人口数据、社平工资数据与养老保险替代率预测基金支出数据。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于：所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的养老保险基金收支数据精准预测方法。

10.一种电子设备，其特征在于：包括至少一个处理器、及与所述处理器通信连接的存储器，其中所述存储器存储可被至少一个处理器执行的指令，所述指令被至少一个处理器执行，以使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的养老保险基金收支数据精准预测方法。