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    现金流量预测 地方国库现金流量预测初探

    时间:2019-07-09 06:40:00 来源:星星阅读网 本文已影响 星星阅读网手机站

      摘要:本文以许昌市为例,通过分析地方级国库现金流的特点,选择时间序列预测法,利用ARIMA模型对2010年1-9月数据进行了预测,并提出了进一步提高预测精度的途径。   关键词:国库现金流量;国际现金管理;预算支出;预算收入
      文章编号:1003-4625(2011)02-0077-03 中图分类号:F830.43 文献标识码:A
      
      一、引言
      
      国库现金管理是在确保财政支付需要,避免对货币政策冲击的前提下,以实现国库现金余额和国库现金持有成本最小化为目的的一系列国库资金管理活动。准确预测国库现金流是国库现金管理的基本要求,是国库现金管理决策的依据。国库现金流量预测主要包括国库现金流入量、流出量以及存量的预测,即预算收入、预算支出、库存的预测。通过对国库现金流的动态分析,准确、及时地对国库现金流入量、流出量以及存量进行预测,监控目前和未来一段时间的现金流状况,为国库现金管理提供可量化信息,为国库现金管理决策服务。本文以许昌市为例,探讨地方级国库现金流量预测的实现方法。
      
      二、国库现金流量预测模型选择
      
      (一)预测期与预测周期
      预测期为2010年1月至2010年9月,预测周期为一个月。
      
      (二)预测对象及数据
      预测对象为许昌市地方级收、支、存国库现金流量。许昌市地方级国库现金流量包括地方级国库收入、地方级国库收入、地方级国库库存三个变量。地方级国库现金流量数据来源于国库统计分析系统,并与国库会计核算系统做了核对,真实反映了地方级国库现金流量。我们选取2003年1月至2009年12月许昌市地方级收入、地方级支出、地方级库存的月度数据为样本进行预测。
      
      
      (三)国库现金流量的统计特征
      从许昌市地方级国库现金流量图(图1)可以看出:地方级国库收入、地方级国库收入、地方级国库库存曲线底部逐年抬高,都存在明显的趋势性和季节性特征。收入、支出在每年11月达到峰值,在每年1月或2月出现全年最低点;库存在每年9月份达到峰值,2007年以前,在每年11度出现全年最低点,2008年以后谷值分布不规律。
      
      (四)预测方法选择
      在预测方法选择上,大致可分为回归预测法和时间序列预测法两类。回归分析预测法是分析预测变量与其他经济变量的内在关系,选取解释变量,建立线性或非线性回归模型进行拟合和预测,但目前对于地(市)级国库来说,国库现金流量的解释变量选择较为困难。时间序列预测法是分析时间序列前后各期数据的内在关系,利用序列本身的变化规律和变化趋势对其未来值进行外推预测,“让数据自己说话”,在短期预测方面精确度较高。根据许昌市地方级国库现金流量的统计特征,时间序列预测法是较好的选择。常用的模型有ARIMA模型、季节模型、指数平滑法等,本文选择ARIMA模型进行预测,软件应用EVIEWS5.1版本。
      
      三、国库现金流量预测模型建立及预测结果
      
      (一)收入预测
      1. 收入特征分析
      地方级收入序列(SR)呈现出明显趋势性、季节性波动(图2),从序列SR的ADF检验结果表(表1)可知,ADF=-0.259764大于不同检验水平的临界值,结合序列SR自相关及偏自相关图(图3),可看出此时间序列为非平稳的。为消除趋势性,对SR进行一价逐级差分,得到DSR序列,经观察序列的趋势基本消除(图4),但K=12,24时,自相关取值仍较为明显(图5),说明序列仍存在明显的以12个月为周期的季节性。进一步对序列DSR进行季节差分得到序列SDSR(图6、图7),季节性已明显改善。对其进行单位根检验(表2),检验t统计量小于其临界值,拒绝原假设,即序列不存在单位根,为平稳序列。
      
      
      
      
      
      2. 模型识别
      根据平稳序列SDSR的自相关和偏相关图(图9)可以看出,样本的自相关函数和偏相关函数表现都是拖尾的,经过一阶逐级差分,序列趋势消除,故d=1,经过一阶季节差分,季节性基本消除,故D=1,所以判定适合选用ARIMA(p,d,q)×(P,D,Q)12阶季节时间序列模型,且p=1或2,3,q=1或2,4,6,P=Q=0。
      3. 模型选择
      利用EVIEWS软件对其进行多次拟合,确定模型为ARIMA(1,1,4)×(0,1,0)12。
      由表3、图8可以看出,各滞后多项式的倒数根都在单位圆以内,说明过程既是平稳的,也是可逆的。最终选择模型如下:D(SR,1,12)=342.0763702+[AR(1)=-0.8846155988,MA(2)=-1.361947506,MA(4)=0.4053724672,BACK―CAST=2004M03]
      
      
      4. 模型检验
      参数估计后,对SARIMA模型的残差序列进行白噪声检验,从残差序列的自相关图及偏自相关图(图9)可以看出,残差序列的自相关系数都落入随机区间,是白噪声序列。
      5. 预测
      利用模型对2010年1月至9月地方级收入进行预测(结果见表4),9个月的平均预测误差为12.92%,近3个月误差在10%之内,短期预测精度较高。
      
      
      
      
      (二)支出预测
      与地方级收入预测模型建立方法类似,建立支出预测模型。经多次拟合,确定模型为ARIMA(0,1,1)×(0,1,1)12,即D(ZC,1,12)=283.5767569+[MA(1)=-0.9666586502,SMA(12)=-0.823336359]。
      利用模型对2010年1月至9月地方级支出进行预测(结果见表5),9个月的平均预测误差为15.81%,近4个月误差在10%之内。
      
      (三)库存预测
      与地方级收入预测模型建立方法类似,建立库存预测模型。经多次拟合,确定模型为ARIMA(1,1,0)×(0,1,1)12,即D(KC,1,12)=0+[AR(1)=-0.4437294287,MA(12)=-0.813167227]
      利用模型对2010年1月至9月地方级库存进行预测(结果见表6),9个月的平均预测误差为22.53%,有3个月误差在10%之内。
      
      五、结论
      
      (一)从上述预测结果可以看出,ARIME模型对收入、支出的预测效果优于库存预测,原因是收入、支出所受的不确定因素会综合反映在库存上,产生累积效应;短期预测优于中、长期预测,这是由ARI-MA模型的自身特点决定的。
      
      (二)时间序列预测法因突出时间序列暂不考虑外界因素的影响,因而存在预测误差的缺陷,当遇到外界发生较大变化时,往往会有较大偏差。国家宏观调控政策、财税管理体制改革、自然灾害和突发事件、地方产业扶持政策等外在因素,都会对国库现金流产生影响。这时仅仅使用数学模型进行预测,就会使预测结果严重偏离实际值,需要我们对预测模型或结果进行及时修正。
      
      (三)地方财政预算编制粗放、预算执行软约束、预算政策多变等问题也是影响预测精度的重要因素。如果地方财政部门能够建立大额支出报备制度,各政府部门能够提供更加详细、准确的用款计划,地方人民银行国库、财政部门能够建立起有效的国库现金管理预测沟通机制,将会有效提升国库现金流量预测精度。
      
      参考文献:
      [1]易丹辉,数据分析与EVIEWS应用[M],北京:中国统计出版社,2002.
      [2]中国人民银行国库局2009年全国国库现金流预测报告集[R].
      [3]李海,王奇,加拿大国库现金管理经验介绍及启示[J],国库研究,2009,(5):1-18.
      
      (责任编辑:张艳峰)

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