地方国库现金流量预测初探——以许昌市为例

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。

我国地方国库现金流量预测研究

本文利用2013年1月至2015年12月的湖北省国库现金收入和国库现金支出数据,建立SARIMA模型和BP神经网络模型,对湖北省国库现金收入和国库现金支出进行预测。结果表明:湖北省国库现金收入和国库现金支出的实际值与预测值有一定的差距,总的来说,采用SARIMA模型对湖北省国库现金流量进行预测得出的结果要优于BP神经网络模型的预测结果。

关于对国库现金流量预测的思考

准确的国库现金流量预测工作,依赖于对国内外经济发展环境的研判,依赖于对当地经济发展形势和阶段中心工作的研究,依赖于对国库现金历史性数据的运用,依赖于对国库现金流量预测制度建设,依赖于对国库现金流入流出因素的分析,依赖于对科学预测方法的探索等。

基于ARMA模型的地方国库现金流预测——以甘肃省庆阳市为例

2014年8月31日,有"经济宪法"之称的新《预算法》修改决定意见正式审议通过,并于2015年1月1日起施行。新《预算法》的施行,对规范政府收支行为,强化预算约束,促进国家预算向全面规范、公开透明方向迈进提出了更高更严的标准和要求。本文利用ARMA模型,应用时间序列预测方法,通过对甘肃省庆阳市2009—2015年市本级月度国库现金流预测,对比该期间现金流实际数据,探讨误差产生的原因,并提出相应修正对策,以提高预测精准度,进而探寻提高地方国库现金管理水平和预算执行能力的方法途径。