摘要：本文以杭州市为例，利用BP神经网络进行基本养老保险基金支付风险的预警。选取退休人口增长率、保险覆盖率、赡养率等10个指标作为警兆指标，选取年末结余基金支付能力作为警情指标，构建了养老保险基金的预警指标体系。然后采集2000年至2015年杭州市基本养老保险基金的原始数据，利用灰色预测模型对缺失数据进行处理后，利用BP神经网络对数据进行训练和学习，取得了误差率为7.62%的预测结果，说明该模型具有很好的准确性。最后，将警情预测结果与支付能力警度输出区间进行比对，从而确定风险类别。

关键词：BP神经网络；基本养老保险基金；警情指标；警兆指标

目录

摘要

Abstract

1  绪论1

 1.1  研究背景及意义1

 1.2  研究现状2

1.3  研究内容3

2  预警指标体系构建3

3  BP神经网络介绍5

 3.1  BP神经网络的基本理论5

 3.2  常用激励函数6

4  模型的建立与求解6

 4.1  数据的选取与处理7

4.1.1  缺失数据处理8

4.1.2  数据归一化处理11

 4.2  预警模型的建立12

4.2.1  配置阶段12

4.2.2  警度区间的设定12

4.2.3  预警模型的学习13

 4.3  BP神经网络训练与验证15

 4.4  模型结果17

5  总结17

 5.1  模型评价17

 5.2  神经网络的特点18

参考文献20

附录22