【摘 要】
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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
【机 构】
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南京大学经济学院,中国人民银行上海总部
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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
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