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地方國庫現(xiàn)金流量預(yù)測
地方國庫現(xiàn)金流量預(yù)測
摘要：本文以許昌市為例，通過分析地方級國庫現(xiàn)金流的特點，選擇時間序列預(yù)測法，利用ARIMA模型對2010年1-9月數(shù)據(jù)進行了預(yù)測，并提出了進一步提高預(yù)測精度的途徑。
關(guān)鍵詞：國庫現(xiàn)金流量;國際現(xiàn)金管理;預(yù)算支出;預(yù)算收入
一、引言
國庫現(xiàn)金管理是在確保財政支付需要，避免對貨幣政策沖擊的前提下，以實現(xiàn)國庫現(xiàn)金余額和國庫現(xiàn)金持有成本最小化為目的的一系列國庫資金管理活動。
準確預(yù)測國庫現(xiàn)金流是國庫現(xiàn)金管理的基本要求，是國庫現(xiàn)金管理決策的依據(jù)。
國庫現(xiàn)金流量預(yù)測主要包括國庫現(xiàn)金流入量、流出量以及存量的預(yù)測，即預(yù)算收入、預(yù)算支出、庫存的預(yù)測。
通過對國庫現(xiàn)金流的動態(tài)分析，準確、及時地對國庫現(xiàn)金流入量、流出量以及存量進行預(yù)測，監(jiān)控目前和未來一段時間的現(xiàn)金流狀況，為國庫現(xiàn)金管理提供可量化信息，為國庫現(xiàn)金管理決策服務(wù)。
本文以許昌市為例，探討地方級國庫現(xiàn)金流量預(yù)測的實現(xiàn)方法。
二、國庫現(xiàn)金流量預(yù)測模型選擇
(一)預(yù)測期與預(yù)測周期
預(yù)測期為2010年1月至2010年9月，預(yù)測周期為一個月。
(二)預(yù)測對象及數(shù)據(jù)
預(yù)測對象為許昌市地方級收、支、存國庫現(xiàn)金流量。
許昌市地方級國庫現(xiàn)金流量包括地方級國庫收入、地方級國庫收入、地方級國庫庫存三個變量。
地方級國庫現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)來源于國庫統(tǒng)計分析系統(tǒng)，并與國庫會計核算系統(tǒng)做了核對，真實反映了地方級國庫現(xiàn)金流量。
我們選取2003年1月至2009年12月許昌市地方級收入、地方級支出、地方級庫存的月度數(shù)據(jù)為樣本進行預(yù)測。
(三)國庫現(xiàn)金流量的統(tǒng)計特征
從許昌市地方級國庫現(xiàn)金流量圖(圖1)可以看出：地方級國庫收入、地方級國庫收入、地方級國庫庫存曲線底部逐年抬高，都存在明顯的趨勢性和季節(jié)性特征。
收入、支出在每年11月達到峰值，在每年1月或2月出現(xiàn)全年最低點;庫存在每年9月份達到峰值，2007年以前，在每年11度出現(xiàn)全年最低點，2008年以后谷值分布不規(guī)律。
(四)預(yù)測方法選擇
在預(yù)測方法選擇上，大致可分為回歸預(yù)測法和時間序列預(yù)測法兩類。
回歸分析預(yù)測法是分析預(yù)測變量與其他經(jīng)濟變量的內(nèi)在關(guān)系，選取解釋變量，建立線性或非線性回歸模型進行擬合和預(yù)測，但目前對于地(市)級國庫來說，國庫現(xiàn)金流量的解釋變量選擇較為困難。
時間序列預(yù)測法是分析時間序列前后各期數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系，利用序列本身的變化規(guī)律和變化趨勢對其未來值進行外推預(yù)測，“讓數(shù)據(jù)自己說話”，在短期預(yù)測方面精確度較高。
根據(jù)許昌市地方級國庫現(xiàn)金流量的統(tǒng)計特征，時間序列預(yù)測法是較好的選擇。
常用的模型有ARIMA模型、季節(jié)模型、指數(shù)平滑法等，本文選擇ARIMA模型進行預(yù)測，軟件應(yīng)用EVIEWS5.1版本。
三、國庫現(xiàn)金流量預(yù)測模型建立及預(yù)測結(jié)果
(一)收入預(yù)測
1. 收入特征分析
地方級收入序列(SR)呈現(xiàn)出明顯趨勢性、季節(jié)性波動(圖2)，從序列SR的ADF檢驗結(jié)果表(表1)可知，ADF=-0.259764大于不同檢驗水平的臨界值，結(jié)合序列SR自相關(guān)及偏自相關(guān)圖(圖3)，可看出此時間序列為非平穩(wěn)的。
為消除趨勢性，對SR進行一價逐級差分，得到DSR序列，經(jīng)觀察序列的趨勢基本消除(圖4)，但K=12，24時，自相關(guān)取值仍較為明顯(圖5)，說明序列仍存在明顯的以12個月為周期的季節(jié)性。
進一步對序列DSR進行季節(jié)差分得到序列SDSR(圖6、圖7)，季節(jié)性已明顯改善。
對其進行單位根檢驗(表2)，檢驗t統(tǒng)計量小于其臨界值，拒絕原假設(shè)，即序列不存在單位根，為平穩(wěn)序列。
2. 模型識別
根據(jù)平穩(wěn)序列SDSR的自相關(guān)和偏相關(guān)圖(圖9)可以看出，樣本的自相關(guān)函數(shù)和偏相關(guān)函數(shù)表現(xiàn)都是拖尾的，經(jīng)過一階逐級差分，序列趨勢消除，故d=1，經(jīng)過一階季節(jié)差分，季節(jié)性基本消除，故D=1，所以判定適合選用ARIMA(p，d，q)×(P，D，Q)12階季節(jié)時間序列模型，且p=1或2，3，q=1或2，4，6，P=Q=0。
3. 模型選擇
利用EVIEWS軟件對其進行多次擬合，確定模型為ARIMA(1，1，4)×(0，1，0)12。
由表3、圖8可以看出，各滯后多項式的倒數(shù)根都在單位圓以內(nèi)，說明過程既是平穩(wěn)的，也是可逆的。
最終選擇模型如下：D(SR，1，12)=342.0763702+[AR(1)=-0.8846155988，MA(2)=-1.361947506，MA(4)=0.4053724672，BACK―CAST=2004M03]
4. 模型檢驗
參數(shù)估計后，對SARIMA模型的殘差序列進行白噪聲檢驗，從殘差序列的自相關(guān)圖及偏自相關(guān)圖(圖9)可以看出，殘差序列的自相關(guān)系數(shù)都落入隨機區(qū)間，是白噪聲序列。
5. 預(yù)測
利用模型對2010年1月至9月地方級收入進行預(yù)測(結(jié)果見表4)，9個月的平均預(yù)測誤差為12.92%，近3個月誤差在10%之內(nèi)，短期預(yù)測精度較高。
(二)支出預(yù)測
與地方級收入預(yù)測模型建立方法類似，建立支出預(yù)測模型。
經(jīng)多次擬合，確定模型為ARIMA(0，1，1)×(0，1，1)12，即D(ZC，1，12)=283.5767569+[MA(1)=-0.9666586502，SMA(12)=-0.823336359]。
利用模型對2010年1月至9月地方級支出進行預(yù)測(結(jié)果見表5)，9個月的平均預(yù)測誤差為15.81%，近4個月誤差在10%之內(nèi)。
(三)庫存預(yù)測
與地方級收入預(yù)測模型建立方法類似，建立庫存預(yù)測模型。
經(jīng)多次擬合，確定模型為ARIMA(1，1，0)×(0，1，1)12，即D(KC，1，12)=0+[AR(1)=-0.4437294287，MA(12)=-0.813167227]
利用模型對2010年1月至9月地方級庫存進行預(yù)測(結(jié)果見表6)，9個月的平均預(yù)測誤差為22.53%，有3個月誤差在10%之內(nèi)。
五、結(jié)論
(一)從上述預(yù)測結(jié)果可以看出，ARIME模型對收入、支出的預(yù)測效果優(yōu)于庫存預(yù)測，原因是收入、支出所受的不確定因素會綜合反映在庫存上，產(chǎn)生累積效應(yīng);短期預(yù)測優(yōu)于中、長期預(yù)測，這是由ARI-MA模型的自身特點決定的。
(二)時間序列預(yù)測法因突出時間序列暫不考慮外界因素的影響，因而存在預(yù)測誤差的缺陷，當(dāng)遇到外界發(fā)生較大變化時，往往會有較大偏差。
國家宏觀調(diào)控政策、財稅管理體制改革、自然災(zāi)害和突發(fā)事件、地方產(chǎn)業(yè)扶持政策等外在因素，都會對國庫現(xiàn)金流產(chǎn)生影響。
這時僅僅使用數(shù)學(xué)模型進行預(yù)測，就會使預(yù)測結(jié)果嚴重偏離實際值，需要我們對預(yù)測模型或結(jié)果進行及時修正。
(三)地方財政預(yù)算編制粗放、預(yù)算執(zhí)行軟約束、預(yù)算政策多變等問題也是影響預(yù)測精度的重要因素。
如果地方財政部門能夠建立大額支出報備制度，各政府部門能夠提供更加詳細、準確的用款計劃，地方人民銀行國庫、財政部門能夠建立起有效的國庫現(xiàn)金管理預(yù)測溝通機制，將會有效提升國庫現(xiàn)金流量預(yù)測精度。
參考文獻：
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