關(guān)于延遲我國退休年齡問題的探析和前瞻-資料下載頁
2025-03-27 01:00本頁面
【正文】 次分析法把研究對象作為一個(gè)系統(tǒng)，按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進(jìn)行決策，是系統(tǒng)分析的重要工具。 簡潔性：具有中等文化程度的人即可了解層次分析得基本原理和掌握它的基本步驟，計(jì)算簡便，所得結(jié)果簡單明確，容易為決策者了解和掌握。 統(tǒng)計(jì)回歸分析法在分析多因素模型時(shí)更加簡便。 回歸分析可以確切的計(jì)量各個(gè)因素之間的相關(guān)程度與回歸擬合程度的高低，提高預(yù)測方程式的效果。 它只能從原有方案中選優(yōu)，不能生成新方案。 它的比較、判斷知道結(jié)果都是粗糙的，不適于精度要求很高的問題。 從建立層次結(jié)構(gòu)模型到給出成對比較矩陣，人的主觀因素作用很大，使得決策結(jié)果可能難以被眾人接受。 在回歸分析中，選用何種因子和該因子采用何種表達(dá)式只是一種推測。增加了某些因子的不可測性。參考文獻(xiàn)[1] 李珍，關(guān)于中國退休年齡的實(shí)證分析，大觀周刊，（38）：2012，59.[2] 項(xiàng)懷誠，養(yǎng)老儲(chǔ)備基金管理，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，（1）：2005，17.[3] 陳青山，王鋒，簡明壽命表Excel程序的編制及在居民健康狀況評價(jià)中的應(yīng)用，南 方醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào)，32（5）：2012,627630.[4] 孫萍，程銘東，基于Verhulst發(fā)展方程的人口系統(tǒng)預(yù)測和分析，黃石理工學(xué)院學(xué)報(bào)，28（3）：2012,4247.[5] 鄭春榮，劉慧倩,我國彈性退休年齡制度設(shè)計(jì)——基于美國相關(guān)制度的實(shí)踐，人口學(xué) 刊，（3）：2011,6169.[6] 鄧先鳳,董登新，中美延長退休年齡的比較，科技創(chuàng)業(yè)月刊，26（8）：2013，8387.[7] 金剛，中國退休年限的現(xiàn)狀、問題及實(shí)施延遲退休的必要性分析，（2）：2010,3238.[8] 呂志勇，韓鑫，姜英霞，延遲退休對我國就業(yè)影響的計(jì)量模型研究，（2）：2012，4450.[9] 袁銘陽，延長退休年齡對我國就業(yè)機(jī)制的影響及對策建議，人才資源開發(fā)，（11）： 2013，2022.[10] .羅倩妮，老齡化背景下延長法定退休年齡的思考，順德職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào)，09 （2）：2011，6973 .[11] 李慧，各國退休年齡，美國實(shí)行彈性退休制度， ，（2013年5月2日）.[12] 陳航，關(guān)于人口老齡化問題的研究，（2013年5月3日）.附錄程序運(yùn)行環(huán)境：本問題的解決主要在Matlab中完成代碼的編程和編譯。計(jì)算機(jī)操作系統(tǒng)：32位Win7操作系統(tǒng)。% x=[1980,1990,2000,2010,2020,2030]。x=[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]。y=[,,,]plot(x,y,39。.39。)。a = polyfit(x,y,2)。x1=linspace(0,9,10)。y1=polyval(a,x1)。plot(x,y,39。ko39。,x1,y1,39。k39。,39。linewidth39。,2)。xlabel(39。x軸39。)。ylabel(39。y軸39。)。syms x yy=a(1)*x*x+a(2)*x+a(3)：a=[1,3,1/7。1/3,1,1/5。7,5,1]。[x,y]=eig(a)。eigenvalue=diag(y)。lamda1=max(eigenvalue)。CI1=(lamda13)/2。CR1=CI1/。num1=find(diag(y)==lamda1)。ww1=x(:,num1)/sum(x(:,num1))b1=[1,2,1,1/5,1/7。1/2,1,2,1/3,1/4。1,1/2,1,1/5,1/7。5,3,5,1,1/3。7,4,7,3,1]。[x,y]=eig(b1)。eigenvalue=diag(y)。lamda21=max(eigenvalue)。num21=find(diag(y)==lamda21)。ww21=x(:,num21)/sum(x(:,num21))CI21=(lamda215)/4。CR21=CI21/。b2=[1,1/3,2,3,5。3,1,5,6,7。1/2,1/5,1,2,3。1/3,1/6,1/2,1,2。1/5,1/7,1/3,1/2,1]。[x,y]=eig(b2)。eigenvalue=diag(y)。lamda22=max(eigenvalue)。num22=find(diag(y)==lamda22)。ww22=x(:,num22)/sum(x(:,num22))CI22=(lamda225)/4。CR22=CI22/。b3=[1,3,1/2,1/3,1/5。1/3,1,1/4,1/5,1/7。2,4,1,1/2,1/4。3,5,2,1,1/3。5,7,4,3,1]。[x,y]=eig(b3)。eigenvalue=diag(y)。lamda23=max(eigenvalue)。num23=find(diag(y)==lamda23)。ww23=x(:,num23)/sum(x(:,num23))CI23=(lamda235)/4。CR23=CI23/。:data=[67 66 65 65 65 ]y=data(:,1)。x=[ones(5,1),data(:,2:end)]。[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,)s=[1 ]。w=sum(s.*b39。)。14
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