【摘 要】
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【摘 要】 文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要，分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型，并对两种预测方法进行了对比分析，最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段，有效地提高了电费现金流的预测精度，增强了供电企业的现金流管理水平。 【关键词】 现金流预测; 差分自回归移动平均模型; BP神经网络模型 中图分类号：F275 文献标识码：A
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【摘 要】 文章基于供电企业对电费现金流入预测的现实需要，分别建立了基于时间序列的ARIMA模型和BP神经网络预测模型，并对两种预测方法进行了对比分析，最终确定了以ARIMA模型为主、BP神经网络为辅的综合预测手段，有效地提高了电费现金流的预测精度，增强了供电企业的现金流管理水平。
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从经济含义来看，供电企业的电费现金流入是全社会范围内大量个体自发性的综合结果，与前人研究过程中涉及的对象，如股指、电力负荷、交通流量等具有内在的一致性，很难进行人为调节和事先管控，是在全社会层面上的综合反映，因此，探寻数据本身蕴含的信息和规律并据其进行预测便是可行的方法。在这些研究结论中，比较统一的结论是ARIMA要优于指数平滑法，BP神经网络要优于多元回归方法，但是ARIMA和BP神经网络这两种方法的比较，却鲜有涉及。因此，本文便主要以供电企业电费现金流入为预测对象，对这两种方法进行比较。
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