企业传统资金需要量预测方法改进及组合预测法研究

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1、分类号:F23010710-2009123086硕士学位论文企业传统资金需要量预测方法改进及组合预测法研究李淼导师姓名职称丁岳维教授申请学位级别硕士学科专业名称会计学论文提交日期2012年4月24日论文答辩日期2012年5月24日学位授予单位长安大学TheimprovementoftraditionalmethodsofCapitalrequirementsforecastsandCombinationforecastmethodresearchADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiMiaoSup

2、ervisor：Prof.DingYueweiChang’anUniversity,Xi’an,ChinaI摘要本文系统阐述了资金需要量预测及组合预测法的研究方法及预测的由来与发展，就目前常用的几种资金需要量预测方法:销售百分比法、因素分析法、资金习性预测法、最佳现金持有量成本模型和随机模型进行分析研究，针对各个传统的资金需要量预测方法存在的缺陷，提出详细的改进意见。考虑了传统资金需要量预测时未考虑到的几种影响因素：企业生命周期不同对资金需求的不同、通货膨胀等经济环境状况下资金需要量差异、传统预测方法忽略了价格变动等进行了充分的定量分析与定性分析。本文对预测时采取的

3、业务量提出了改进意见的同时，考虑了经济处于发展时期国家一直处于温和通货膨胀必须应考虑到的通货膨胀因素的处理，对资金需求量的影响，对业务量折现的影响及对随机模型的影响的处理方法。在充分考虑上述因素的情况下，在改进传统预测方法的基础上，对各个单项预测结果即传统预测方法的预测结果进行组合研究，在优化了各个单项预测模型的基础上建立了资金需要量组合预测模型，并运用有关统计分析方法（如一元回归法、二次曲线法、时间权重回归预测模型等）确定组合预测模型中的权重参数及误差，对于抽样误差等因素进行误差分析及估计并对模型进行假设检验，以使对资金需要量的预测能够更为准确。在建立的组合预测模

4、型中，对权重及误差的确定进行了详细的论述，列示了最优权重的确定方法、一元线性回归的确定方法、非线性回归的确定方法以及考虑了时间权重建立的预测回归模型的确定方法，以使组合预测模型更为完善。本文对资金需要量经过组合预测得出更为可靠的预测数据。从优化后的传统预测方法得出的各个预测点，到进行组合预测后得出的预测区间，使企业得到更为可靠的预测值，以安排筹资计划和管理，为企业进行有效管理资金及资金筹资活动奠定基础。关键词：资金需要量预测,传统预测方法改进,组合预测法ABSTRACTThispaperintroducedthecapitalrequirementsforecast

5、andthecombinationforecastmethodandtheoriginandthedevelopmentoftheprediction,itshowcommonlyusedcapitalrequirementspredictionmethod:salespercentagesmethod,factoranalysis,theforecastmethod,thebestcapitalhabitscashholdingscostmodelandthestochasticmodel,whichisstudiedandanalyzed,andwiththef

6、lawsofthetraditionalcapitalrequirementsmethod,putforwardthedetailedimprovements.Improvethetraditionalcapitalrequirementstoconsiderfactors:enterpriselifecycletothedifferentneedsofdifferentfunds,inflationeconomicconditionsandthetraditionalfundsdifferencesforecastmethodignorepricechangefa

7、ctor,usingquantitativeanalysisandqualitativeanalysismethods.Inthispaper,thepredictionsputforwardthevolumeofbusinessandconsideringtheeconomicdevelopmentintheperiodhasbeeninthemildinflationcountries,thepredictionsshouldconsideredtohavetodealwithinflationfactors,theeffectofcapitaldemand