基本养老保险是一种为保障离退休人民生活基本需求的在国家政策下强制实施的社会保险制度.基本养老保险是中国社会保障体系中最重要的保险制度之一,有利于社会和谐、稳定发展.目前中国老龄化人口数量增速较快,已经是世界上人口老龄化最严重的国家之一,这对中国的经济发展带来的影响日益明显.老龄化问题直接导致了我国基本养老保险的收支现状,基金支出增速较快但征缴收入增速缓慢,多地区基金结余情况不容乐观.吉林省作为老龄化代表省份,面临的基本养老保险收支问题尤为严重.本文则着重分析企业职工基本养老保险的征缴收入和支出.2020年吉林省的企业职工基本养老保险收入为669.2亿元,其中包括征缴保费收入359.7亿元、财政补贴收入287.7亿元和利息收入10.6亿元.而2020年吉林省的企业职工基本养老保险支出为978.2亿元,远超出同年的征缴收入.所以明晰吉林省养老保险收支的变化趋势、预测短期养老保险收支数额是紧迫且重要的.本文基于吉林省统计年鉴、中国人力资源和社会保障年鉴以及中国统计年鉴的收集数据,主要使用Matlab2020软件,建立神经网络模型,并应用构建的神经网络对未来五年的吉林省基本养老保险企业口径征缴收入和支出做出预测.首先分别选择征缴收入和基金支出神经网络的输入指标,本文选用在职参保人数、单位费率、在职职工平均工资、生产总值指数、赡养率5项影响基本养老保险收入的因素作为网络的输入信息,选用离退休参保人数、平均替代率、在职职工平均工资、生产总值指数、赡养率5项影响基本养老保险支出的因素作为网络的输入信息;其次对网络的输入数据进行预处理以保证网络的准确性;然后分别建立征缴收入和支出的神经网络,设定学习率、隐藏层节点数、激活函数等网络相关超参数,并将预处理的2005到2018年样本信息输入网络进行训练.用2019和2020年的数据作为测试样本对训练好的神经网络进行检验,实证表明神经网络对于吉林省企业口径基本养老保险的收支有较好的预测能力.最后结合GM（1,1）模型预测网络的相关输入信息,再用神经网络预测未来五年的基本养老保险收支数据.