社会保障基金长期财务随机预测模型的比较与选择

为了测算分析社会保障制度的可持续发展,世界上不少国家建立了社会保障基金长期财务预测模型。与确定性财务预测模型相比,随机预测模型有利于阐明预测结果所面临的不确定。美国在运用随机预测模型对社会保障基金的财务状况进行预测方面走在世界最前端,我国对社会保障基金随机预测模型的研究基本处于空白。本文对美国社会保障署和国会预算办公室采用的社会保障基金长期随机预测模型进行了比较分析,对两种模型的选择给出了建议,最后提出了我国建立社会保障基金长期预测模型的建议。

基于小波支持向量机的企业财务长期预测算法

为了提高企业财务长期预测算法的准确度,提出采用基于小波支持向量机的策略来完成财务预测。将基本小波变换与神经网络相结合,完成财务预测指标特征向量的提取,借助支持向量机的方法对特征向量进行有效降维并得到最优解,再通过最优解来完成分类,从而预测企业财务运行情况。通过将预测结果与样本实际数据对比,证明提出的算法预测准确度高,在企业财务长期预测方面有较强的适用性。