国库现金流预测途径与方法探究

国库现金流预测途径与方法探究

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1、国库现金流预测途径与方法探究摘要:随着中央国库有序推进国库现金管理,但地方国库现金管理相对滞后。如何分析地方国库库存资金运动规律,有效实施预算,控制支出总量,促进地方国库现金管理的有效管理,已成为各级国库研究的课题。为此,笔者对地方国库现金流预测的途径和方法进行梳理,对国库现金流预测口径、关键词:地方国库;现金流预测中图分类号:F20文献标识码:A文章编号:1001-828X(2013)12-0-01国库现金流预测是国库现金管理的基础,通过对国库现金流的动态分析,准确、及时的对国库现金流入量、流出量及存量进行预测,监控目前和未

2、来一段时间的现金流状况,把库存现金控制在一个最佳水平范围内,可以为国库现金管理提供可量化信息,合理做出国库现金管理决策,对国库现金管理发挥支持作用。一、国库现金流预测对象口径的确定预测对象的选择是国库现金流预测的基础,做好国库管理工作的基础在于对国库现金流的准确预测,一般来说在必需对国库现金收入、支出以及库存进行有效预测,确定适当的收入、支出和库存的预测口径,就显得尤其重要。(一)国库现金流入与国库收入的区别联系。国库收入的概念限定在财政预算收入、转移性收入两部分,其中,预算收入主要包括稅收收入和一些非稅收入,预算外收入包括社

3、会保险基金收入,转移性收入包括两税返还收入、中央补助收入和其他调拨收入。在预算收入中,税收收入主要包括增值稅、营业稅、消费稅、土地增值稅、个人所得稅、企业所得税、关税等等;社会保险基金收入包括养老保险、失业保险、医疗保险等等,这些保险基金收入与工资相关,一般于工资增长同步增长;非税收入包括一些专项收入,例如征收排污费收入、征收城市水资源费收入、教育费附加收入等,还包括其他一些收入,例如基本建设贷款归还收入、基本建设收入、捐赠收入等。国库现金流入不但包括国库收入,还包括预算外财政收入。预算外收入的内容主要有各项税收附加、工费经费

4、,城市公用事业收入,文化、体育、卫生及农、林、牧、水等事业单位的事业收入,市场管理收入及物资变价收入等。这部分资金的支配权并不一定属于财政部门,所以不体现在国库收入中,但是也是国库现金流入一个重要组成部分。而且在国库系统中,经常会发生一些差错性业务,例如信息错误导致的拨款或退税资金被退回等,这些资金的流入并不反映在国库收入中,但在国库现金流入报表中,却有体现。在国库现金流预测中,要以国库收入为口径,考虑政府性基金收支、调拨收支偶然性和不确定性,在预测样本的选取时候,要将由于转移性收入导致的特殊的异常情况剔除。(二)国库现金流出

5、与国库支出的区别联系。国库支出包括预算支出和转移性支出,其中预算支出包括一般预算支出、基金预算支出和社会保险基金预算支出,转移性支出包括省级转移支出和其他转移性支出。非预算支出的现金流出,如财政部门对某些政策性企业或项目资金需求的临时借款,限期内必须归还,这部分支出并不是真实的财政支出,不体现在国库支出中,但是反映在国库现金流出中,一些差错性业务,例如信息错误导致的拨款或退税资金被退回等,虽然资金被退回,可是在报表上却仍然是国库支出的一部分,但有可能于现金流出的时间统计上出现不一致。加之一部分财政资金以普通活期存款的形式存放于

6、各家商业银行,加剧了现金流出的波动性,这部分资金的流出,反映在国库资金流出中。在国库现金流预测中,要以国库支出为预测口径。二、现有国库现金流预测的不足之处1.受实际经济环境和数据条件限制。各个地方国库现金流受国家政策影响不同,转移收入不确定性,受到外部经济环境变化的影响,使得国库现金数据波动性大,对预测工作提出严峻挑战。而数据是预测的基础,不完整的数据导致国库现金流预测准确性有待加强。2.国库现金流预测方法单一,难以建立精确的计量模型。(1)建立传统的回归模型,寻找预测变量与其他经济变量的内在关系,选取先于预测变量变化的其他已

7、知变量作为解释变量,建立线性或者非线性回归模型进行拟合和预测,常用模型有多元线性回归、Logistic模型、对数模型以及其他非线性模型。但是影响国库收支的因素很多,无法一一找出并有合适的数据统计表达,且数据的收集整理困难重重。(1)建立时间时间序列模型,忽略其他经济变量的影响,在现金流数据时间数列中寻找自身规律。通过分析前后期数据内在关系,利用序列本身的变化规律和变化趋势对其来值进行外推预测,着重分析数据序列本身的概率和随机性质,常用的模型有ARIMA模型,指数平滑模型,时间序列分解,人工神经网络模型等,时间序列模型预测成为国

8、库现金流预测的主流,但是这种预测方法不注重一些基本的经济理论,而是让“数据自己说话”,这种情况下预测的数据更多的是依照往年规律结果导出,如果预测年度的经济形势出现较大波动,或者国外经济形势影响严重。3•对预测方法的经济内涵理解有待进一步提高。在分库预测过程中,由于经验不足,往

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