银行资金的规模制约着银行业务的扩张和利润的增加,而对公存款由于其较低的融资成本,是商业银行主要的资金来源。研究银行对公存款的变化规律,预测其发展趋势,有利于银行加强信贷资金管理,分析存款的构成,提前把握未来趋势,从而妥善安排和运用资产,做到资产和负债的匹配。本文以中国邮政储蓄银行青岛分行的对公存款为研究对象,选取了2011-2012年公司业务部的公司账户明细数据,采用了马氏链、灰色系统、ARMA模型和BP神经网络模型为研究方法。首先,运用马氏链进行状态转移的分析和预测,发现对公存款变化的特点：即稳定中存在上升趋势,每天的状态转移幅度很小,但是向处于较高状态转移的可能性大于向较低状态转移的可能性。然后,运用灰色系统分别进行季度数据预测、下灾变预测和改进的灰色马氏链预测,结果不仅能够给银行以警醒,而且发现改进的灰色马氏链大大地提高了精度。最后,运用ARMA模型和BP神经网络模型预测未来一周内的对公存款,精度都很高,但是后者相对更高。预测不是最终的目的,而是要通过预测的结果,为银行的经营管理提供决策的依据,因此建议银行管理部门根据所处环境选用不同模型进行分析预测,时刻关注形势变化,平衡盈利性与流动性；另外,预测结果还反映出了青岛邮政储蓄银行的对公存款规模增长较为缓慢,在业务规模扩张方面需要加快速度。所以,银行应该在业务扩张方面做更多的努力,以应对激烈的竞争。