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        基本養(yǎng)老保險基金償付能力風險定量分析

        2018-05-14 08:55:57王皓
        財訊 2018年22期
        關鍵詞:基金模型

        王皓

        隨著我國人口老齡化的加劇。本文基于我國基本養(yǎng)老保險基金牧入與支出數(shù)據(jù),建立ARIMA模型,對我國的基本養(yǎng)老保險基金收入和支出進行分析和預測;其次,運用一定的指標進行評價。最后得出相關的結論和建議。

        基本養(yǎng)老保險 償付能力 風險

        基本養(yǎng)老保險償付能力的界定

        基本養(yǎng)老保險基金的償付能力是基本養(yǎng)老保險基金歷經(jīng)了一定時間的積累,基本養(yǎng)老保險基金中總收入與總支出之間的關系,所積累的基金收入是否能有效地應對當前的養(yǎng)老保險支出。本文選取了五個指標來進行度量包括了養(yǎng)老保險基金保障倍數(shù)、支付率、結余率、累計結余率。

        基本養(yǎng)老保險基金償付能力的實證分析

        (1)收人數(shù)據(jù)分析

        基本養(yǎng)老保險基金收入存在明顯的單位根,得出此序列不是平穩(wěn)的時間序列,ADF檢驗統(tǒng)計量為14.04674大于1%level(-3.711457).且P值為1.000。對BPIFRt序列進行取對數(shù),記為InBPIFRt。其次,一階差分后序列△InBPIFRt,二階差分后的序列為△21nBPIFRt。最后,對一階差分和二階差分后的序列進行單位限檢驗?!?1nBPIFRt序列的單位根檢驗1:值達到-7.583696,在1%的程度上顯著(-3.752946),且P值小于0.001拒絕原假設。

        對原來的序列進行二階差分得到一個平穩(wěn)的時間序列,新的序列由△2lnBPIFRt表示。接著,由ACF和PACF來確定模型的階數(shù)。通過觀察△2lnBPIFRt序列的自相關系數(shù)和偏自相系數(shù)。ACF只有l(wèi)期的ACF值大于臨界值,PACF有1期和6期的PACFA值大于臨界值。綜合比較各個模型中的t值,F(xiàn)值,DW,R2,最終選取ARIMA(0,2,1)模型,所估計的結果為△21nBPIFRt=εt-0.744058£t-l。對上述結果進行白噪聲檢驗,結果表明殘差無自相關,滿足要求。最后,ARIMA(0,2,1)模型可以表示為:

        (1-L)2BPIFRt=εt-0.7440855εt-l。利用ARIMA模型進行預測,得出了△2lnBPIFRt的預測值,再把它還原為InBPIFRt序列的預測值,最終還原為BPIFRt的預測值,把BPIFRt真實值與預測值進行比較,發(fā)現(xiàn)各年度的擬合值與真實值之間的差距不是很大,擬合的程度較好。計算出序列的預測值與真實值得誤差百分比,其絕對值都在百分之五左右。2016至2020年的BPIFRt序列預測值分別為(單位:億元):33318.87、37439.17、41723.86、46168.09、50771.62.

        (2)支出數(shù)據(jù)分析

        對支出數(shù)據(jù)進行單位根檢驗,顯示出基金支出明顯存在單位根,得出此序列不是平穩(wěn)的時間序列。ADF檢驗統(tǒng)計量為3.020229大于1% level( -3.724070),且P值為1.000。對BPIFEt序列進行取對數(shù),記為InBPIFEt。其次,一階差分后序列為△InBPIFEt,二階差分后的序列為△21nBPIFEt。最后,對一階差分和二階差分后的序列進行單位根檢驗?!?1nBPIFEt序列的單位根檢驗t值達到-7.540636.在1%的程度上顯著(-3.737853),且P值小于0.0001拒絕原假設。

        對原來的序列進行二階差分得到一個平穩(wěn)的時間序列,新的序列由△21nBPIFEt表示。接著,由ACF和PACF來確定模型的階數(shù)。觀察△21nBPIFRt序列的自相關系數(shù)和偏自相系數(shù)。ACF圖只有1期的ACF值大于臨界值,PACFA圖有1期的PACFA值大于臨界值,由此可以建立ARIMA(1.2,0),ARIMA(0,2,1),ARIMA(1,2,1)。綜合比較各個模型中的t值,F(xiàn)值,DW,R2。最終選取ARIMA(0.2,1)模型,所估 計 的 結 果 如 下 :A21nBPIEt=εt-0.691044εt-l,對上述結果進行白噪聲檢驗,結果表明殘差無自相關,滿足要求。最后,ARIMA(0,2,1)模型表示為 : ( 1-L )2BPIFEt=εt--0.691044εt-l。利用ARIMA模型進行預測,得出了△21nBPIFEt的預測值,再把它還原為InBPIFEt序列的預測值,最終還原為BPIFEt的預測值,把BPIFEt真實值與預測值進行比較,發(fā)現(xiàn)各年度的擬合值與真實值之間的差距不是很大,擬合的程度較好。計算出序列的預測值與真實值得誤差百分比,其絕對值都在百分之五左右甚至小于百分之五。2016至2020年的BPIFEt序列預測分別為(單位為:億元):29999.09、34297.36、3 8426.31、42233.25、45513.07。

        (3)償付能力分析

        1989年至2015年我國基本養(yǎng)老保險基金的本期收支差額總體上(除1998年)都是有結余的。在預測期內(nèi),我國基本養(yǎng)老保險基金的結余都是正值且逐年增加。我國基本養(yǎng)老保險基金的結余額的不斷地增長。2015年至2020年的保障倍數(shù)分別為:1.14、1.11、1.09、1.09、1.09、1.12,本期支付率分別為:87.98%、90.40%、91.61%、92.10%、91.48%、89.64%,本期結余率分別為:12.02%、9 .96%、8.39%、7.9%、8.52%、10.36,累積結余率為:54.64%、53..71%、52.76%、51.95%、51.51%、51.68 %。從保障的倍數(shù)來看,2018年的保障倍數(shù)已經(jīng)接近于1,情況變得不容樂觀,需要對基本養(yǎng)老保險基金及其制度進行一定的改革和管理。從結余率來看,從2011年至2020年我國基本養(yǎng)老保險基金的累積結余率從54.8%降到了51.68%。本期結余率在2018年已經(jīng)小于了百分之八,說明我國的基本養(yǎng)老保險基金的償付能力風險會增加。

        研究的結論和建議

        本文使用的ARIMA模型對基本養(yǎng)老保險基金的測算結果,在2020年我國的基本養(yǎng)老保險基金面對老齡化社會承擔較大的挑戰(zhàn)。提出下列幾點建議:保持基本養(yǎng)老保險基金收入的可持續(xù)性,全面提高基本養(yǎng)老保險參與的覆蓋面,建立面對人口老齡化的可持續(xù)的財務機制;降低基本養(yǎng)老保險支付的壓力,建立良好的延遲退休政策,確?;攫B(yǎng)老保險基金支出在一定時期內(nèi)得到有效的緩解;提高基本養(yǎng)老保險基金的管理效率。

        [1]殷俊、黃蓉,人口老齡化、退休年齡與基礎養(yǎng)老金長期償付能力研究[J],理論與改革2012( 04)

        [2]王曉軍、任文東,我國養(yǎng)老保險的財務可持續(xù)性研究[J],保險研究2013( 04)

        [3]粟芳,中國非壽險保險公司的償付能力研究[M],復旦大學出版社, 2002

        [4]殷俊,社會保障制度的償付能力與可持續(xù)發(fā)展[J],中央財經(jīng)大學學報2002( 05)

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