地方国库库存预测模型研究*--基于数据拆分与人工神经网络建模的方法

摘要：

随着地方国库现金管理试点工作在北京、上海等城市的逐步推开，如何及时、准确地预测国库现金流成为地方财政、人民银行分支机构等相关管理部门亟待解决的问题。本文通过构建包含结构、季节和异常值因素的非线性趋势模型，将上海市市级国库库存余额拆分为确定性部分和随机性部分，对后者建立人工神经网络模型，并将两者结合预测样本外国库库存余额。在此基础上，对比分析非线性趋势模型和人工神经网络模型联合预测、基准模型预测、非线性趋势模型和季节自回归移动平均模型联合预测的预测精度。研究发现基于数据拆分和人工神经网络建模的方法预测偏差小、精度高，对于地方国库现金管理操作具有一定的参考价值。

关键词：国库库存、非线性趋势、人工神经网络

分类号：F832(金融、银行)

在线出版日期：2015-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：107-110