| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 导论 | 第8-15页 |
| ·问题提出及选题意义 | 第8-9页 |
| ·问题提出 | 第8页 |
| ·选题意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究综述 | 第9-12页 |
| ·国内研究综述 | 第9-11页 |
| ·国外研究综述 | 第11-12页 |
| ·研究方法与逻辑框架 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第12页 |
| ·研究框架 | 第12-13页 |
| ·创新点与不足 | 第13-15页 |
| ·论文创新之处 | 第13-14页 |
| ·论文不足之处 | 第14-15页 |
| 第2章 养老保险基金风险预警相关理论 | 第15-20页 |
| ·社会养老保险基金理论 | 第15-16页 |
| ·社会养老保险基金的概念 | 第15页 |
| ·社会养老保险基金的运行 | 第15-16页 |
| ·风险预警相关理论 | 第16-20页 |
| ·风险的内涵 | 第16-17页 |
| ·风险预警的含义 | 第17页 |
| ·风险预警的方法 | 第17-20页 |
| 第3章 城镇职工基本养老保险基金风险预警指标体系设计 | 第20-25页 |
| ·基金风险预警指标体系构建的原则及步骤 | 第20-21页 |
| ·基金风险预警指标体系构建的原则 | 第20-21页 |
| ·基金风险预警指标体系构建的步骤 | 第21页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险预警指标体系的构建 | 第21-25页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险的成因 | 第21-23页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险预警指标体系的确定 | 第23-25页 |
| 第4章 城镇职工基本养老保险基金风险预警模型构建 | 第25-36页 |
| ·人工神经网络基本原理及其可行性分析 | 第25-28页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第25-26页 |
| ·人工神经网络用于基金风险预警的可行性分析 | 第26-28页 |
| ·BP 人工神经网络基金风险预警模型构建 | 第28-33页 |
| ·指标数据预处理 | 第28-29页 |
| ·节点数的选择和处理 | 第29-33页 |
| ·BP 网络模型隐层节点的选择 | 第33页 |
| ·BP 人工神经网络模型的训练与检测 | 第33-36页 |
| ·BP 人工神经网络模型的训练 | 第33-34页 |
| ·BP 人工神经网络模型的检测 | 第34-36页 |
| 第5章 城镇职工基本养老保险基金风险预警系统的运用 | 第36-42页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险预警系统的运用 | 第36-38页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险程度 | 第36页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险来源 | 第36-38页 |
| ·城镇职工基本养老保险基金风险控制与防范 | 第38-42页 |
| ·完善养老保险相关法律法规，规范相关权利义务 | 第38页 |
| ·建立养老保险财政拨付机制，明确基金收入来源 | 第38-39页 |
| ·完善高效的基金运营管理体制，确保基金保值增值 | 第39-40页 |
| ·加强养老保险基金监管，保障基金平稳运行 | 第40-42页 |
| 结语 | 第42-43页 |
| 参考文献 | 第43-46页 |
| 致谢 | 第46-47页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第47-48页 |
| 附录 A 城镇职工基本养老保险基金风险预警指标数据 | 第48-49页 |
| 附录 B 城镇职工基本养老保险基金风险预警指标数据一致性处理 | 第49页 |
