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1、灰色系统模型在现金流量预测中的应用在本节我们选取伊利集团的2000-2007年财务报表的现金流量表中的“经营活动产生的净现金流”作为分析预测的对彖。伊利集团是我国著名的奶业生产集团，知名度较高，11长期以來生产经营较为规范，其报表可信度较高，所以，用该公司的财务报表的数据，可以较好的反映实际情况，有利于我们进行分析和验证。而2008年出现的儿童奶粉事件，给乳制品产业带来了致命的打击,所以不采用2008年的财务报表。在使用GM（1,1）时，首先要对实际的原始数据进行一定的处理或假设：1.企业在长期来看，不存在负现金流。尽管企业在短期，例如月现金流无法避免存在负现
2、金流，但对于一个持续经营的企业來说，尽量保持正的现金流，是大多数的企业理财所应达到的目标。当然，当企业的实际数据出现负现金流时，也可用适当的办法进行处理。2.企业在一定时期内的经营条件和外部环境不存在大的波动。即企业在相似的外部环境和促销手段下进行。这种假设避免了现金流大的波动，从而避免预测失真。由于对于一般的销售型企业来说，经营活动的现金流量是主要的资金来源，筹资活动和投资活动并不是经常发生的项冃。而口，经营活动产生的现金流量通常情况下较稳定，不会产生大的波动，也很少有负值的出现，即使在短时期内可能出现应收账款较多，资金周转不开的情况，但从一年时间来看，在一
3、年内的现金收入通常会大于现金流出。对于一个健康的正在成长的企业来说,经营活动现金流量应该是正数。所以，以下选择的伊利集团现金流量表中2000-2007的数据符合前述假设和模型的耍求，见下表：表3.1.1伊利集团2000年至2007年的现金流量年份现金流量（单位：十万）年份现金流量（单位：十万）2000915.3120013067.0320024211.8120035099.520041261&0120056700.0120064953.7520077781.31经观察，我们发现2000年和2004年的数据与其他数据相差得太大，将它们作为异常数据，剔除掉，再得到
4、原始序列：X(0)=(x(0)(1),x(0)(2)••-x(0)(6))=(3067.03,4211.81,5099.5,6700.01,4953.75,7781.31)首先应用原來未改进的方法进行预测，X的1-AG0为：X(1)=(x(,)(1),兀⑴(2),兀⑴(3),x(1)(4),兀⑴(5),兀⑴(6))=(3067.03,7278.84,12378.34,19078.35,24032.1,31813.41)对X⑴作紧邻均值生成z⑴伙)=丄(兀⑴伙)+兀⑴伙-1))R=2,3…6构造B矩阵和Y矩阵。采用matlab编程完成解答:程序：clearclc
5、x二[3067.03,727&84,12378.34,19078.35,24032.1,31813.41];z(l)=x(l);fori=2:6z(i)=0.5*(x(i)+x(i-l));endformatlonggz结果：z=Columns1through33067.035172.9359828.59Columns4through615728.34521555.22527922.755得乙⑴=(5172.935,9828.59,1572&345,21555.225,27922.755)于是1_-5172.935f-_4211.81_1-9828.591x(
6、o)(2)5099.51=-15728.3451,Y=x(o>(3)=6700.01••-21555.2251•••4953.751-27922.75517781.31-I⑴⑴+兀⑴(2)]/2-"xu)(2)+x(,)(3)]/2(5)+兀⑴⑹]/2对参数&进行最小二乘估计，采用matlab编程完成解答如下:程序：clearclcB=[[-5172.935,-9828.59,-15728.345,-21555.225,-27922.755]ones(5,l)];Y=[4211.81,5099.5,6700.01,4953.75,7781.31]';form
7、atlongga=inv(B,*B)*B,*Y结果：a=-0.1224342920339383785.23力3393714则d=(BTBYiBTY=-0.1223785.238估计参数：d=-0.122,/?=3785.238卅)则GM(1,1)白化方程为—--0.122x(,)=3785.238dt响应时间式为:f⑴伙+1)=34093.57k0122'-31026.541x(Qk+1)=J?⑴伙+1)_£⑴仏)米用matlab编程完成解答程序：clearclcfori=l:6X(i)=34093.571*exp(0.122*(i-1))-31026.54
8、1;endformatlonggx(l
