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住房公积金资金流动分析预测系统的研究与应用

发布时间:2017-04-15 06:12

  本文关键词:住房公积金资金流动分析预测系统的研究与应用,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:住房公积金管理中心是住房公积金收缴、运营、发放的管理机构。中国的住房公积金制度起源于1991年,到今年2016年住房公积金中心已经累计归集了十分巨大的公积金金额,同时公积金中心也累计了历年来大量的原始数据。怎样能在国家政策规定的范围内,利用发展成熟的计算机科学技术对资金进行有效的运营并让其产生更大、更好的社会效应就成了住房公积金中心的高层所急于解决的。我国各个城市的住房公积金中心基本是同构的,所以如果能够解决这个问题,那么就可以把解决方案推广到全国的住房公积金中心使用。在公积金管理中心建立之初公积金中心是通过公积金中心高层手工计算和人为决策订下来的运营策略的,但是如今由于公积金归集资金的数量级变得十分巨大,显然在这么大的资金量之前,没有科学依据的人为决定法是非常危险的。如果发放贷款的规模过大很可能出现资金链的断裂,公积金中心的日常运作陷入停滞,如果发放的贷款规模太小,又会出现巨大的资金沉淀,因为通胀的存在,这部分沉淀的资金相当于不断贬值,让整个社会承但损失。住房公积金制度存在最大的意义在于归集和贷款发放,其运行中主要涉及的业务数据为公积金归集、公积金支取、个人贷款发放和个人贷款回收,公积金中心的其他数据都是通过这四条数据作为基础计算出来的。所以本文首先对目前经济领域常用的方法进行了研究,主要通过建立ARIMA模型对重庆市住房公积金的基础数据进行建模与预测,并在此基础上将整个预测的流程包装成一个完整的系统供重庆市住房公积金中心使用,希望能通过该系统的预测分析结果给予重庆市住房公积金中心一些辅助和指导,使公积金中心对于资金的运作更加科学化、安全化。同时对传统的ARIMA模型进行了研究,着重讨论了ARIMA模型中参数P和Q的定阶问题对于传统算法可能出现无依据定阶的情况提出了结合模型拟合准则基础进行剪枝的新算法,降低了算法的时间复杂度。最后利用住房公积金中心提供的真实数据对整个系统的有效性进行了验证,且该系统已经提交给重庆市住房公积金中心正式使用,得到良好的用户反馈情况。
【关键词】:住房公积金 预测 ARIMA 自回归 滑动平均
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:F299.23;F832.479;O211.61
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • 英文摘要4-7
  • 1 绪论7-13
  • 1.1 研究背景7-9
  • 1.2 国内外研究现状9-10
  • 1.3 本文的主要研究内容10-11
  • 1.4 文章结构11-13
  • 2 时间序列分析13-33
  • 2.1 时间序列分析概述13-15
  • 2.1.1 时间序列的概念13-14
  • 2.1.2 时间序列的种类14-15
  • 2.2 时间序列分析方法15-32
  • 2.2.1 确定型时间序列模型15-17
  • 2.2.2 非确定型时间序列模型17-18
  • 2.2.3 ARIMA模型18-28
  • 2.2.4 回归预测法28-29
  • 2.2.5 人工神经网络29-31
  • 2.2.6 支持向量机31-32
  • 2.3 本章小结32-33
  • 3 基于模型拟合准则的ARIMA剪枝定阶模型33-39
  • 3.1 模型选型33-34
  • 3.2 改进的ARIMA算法34-37
  • 3.2.1 改进的模型定阶方法34-36
  • 3.2.2 基于改进的ARIMA模型的时间序列预测流程36-37
  • 3.3 本章小结37-39
  • 4 实验结果分析39-52
  • 4.1 实验结果精度分析39-49
  • 4.2 实验时间复杂度改进49-51
  • 4.3 本章小结51-52
  • 5 系统实现52-64
  • 5.1 系统的结构52-54
  • 5.2 系统的主要功能模块设计54-63
  • 5.2.1 技术数据维护模块主要数据表简介54-59
  • 5.2.2 模型训练模块59
  • 5.2.3 预测分析模块59-63
  • 5.3 本章小结63-64
  • 6 总结与展望64-66
  • 6.1 本文总结64
  • 6.2 研究展望64-66
  • 致谢66-67
  • 参考文献67-69

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本文编号:307794

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