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第24卷 第2期 邮 政 研 究 VoI.24 No.2 2008年3月 Studies On Posts Mar.2008 文章编号:1007—5399 f2008)02—0006—03 居民储蓄季节变动预测方法在邮政储蓄中的应用探讨 谢 丁 (中国邮政储蓄银行河北省分行,河北 石家庄 050011) 摘 要:文章提出了符合中国特色的居民储蓄季节预测方法——增量预测法,该方法综合考虑了历史增 长、阴历节日、股票市场、利率调整等重要因素,对于邮政储蓄的经营管理和战略决策具有指导作用。 关键词:季节:增量预测法;储蓄 中圈分类号:F61 文献标识码:A 储蓄市场的季节性波动对于邮政储蓄的经营管理具有重 投资性储蓄动机虽然未占据主导地位,但其具有周期特 要意义。每年的一、四季度是储蓄旺季,二、三季度是储蓄 征,对预测的精度也会产生重要影响。在人口调查法Ⅱ中以 淡季。但在实际的经营管理过程中制定增长计划、把握奖励 周期指数作为总量词整系数,预测的误差会以乘数放大,难 政策、实施营销战略等,单靠经验是不够的,还需要科学合 以保证预测的精度。 理的预测。笔者总结近年来的预测经验,提出了符合中国特 2 居民储蓄季节预测新方法——增量预测法 色、能够指导邮政储蓄经营、综合考虑了各种重要影响因素 的居民储蓄季节变动预测方法。 算法上的局限性使人口调查法Ⅱ不能很好地适应我国居 民储蓄的季节变动规律。在我国特有的经济环境中。需要能 1 传统的分解预测法 够适应居民储蓄不断增长的、能够对阴历节日和投机性储蓄 传统的分解预测法是进行季节分析及预测的有力工具, 动机进行修正的预测方法,于是本文设计出 “增量预测法”, 主要方法有古典分解法、人口调查法Ⅱ等,其中,人口调查 为便于比较,依然采用2001~2005年数据,对2006年进行 法Ⅱ目前被广泛应用于宏观经济指标的短期预测。该方法能 预测,数据来源相同。基本预测思路如下: 够将原始数据中的季节成分、趋势成分和周期成分分解出 2.1 计算季节指数 - 来,据此分析宏观经济指标的变化特征,并对未来趋势进行 为解决人口调查法Ⅱ针对总量进行预测,忽略增量季节 预测。 变动的问题,采用针对增量的季节指数取代季节因子: 为便于和实际情况比较,利用人口调查法Ⅱ预测我国 季节指数=本月储蓄存款增长额/全年累计增长额×100 2006年居民储蓄季节变动。分析数据采用2001~2005年数 将比重作为季节指数。既能体现季节变动的规律,也能 据,数据来自 《中国统计年鉴》和人民银行官方网站 (测算 为预测提供量化指标,为分解预测结果提供依据。观察 方法略)。各月预测数据与2006年实际数据存在一定差距, 2001~2005年季节指数,发现每年的季节变动都有相似的 通过各月增长额的比较可以看出,全年累计标准残差 8 636 波动规律,季节性特征明显。 亿元,1、2月预测误差较大,从增量的角度看,预测的精 2.2 异常数据处理,计算综合季节指数 度还不能令人满意。预测精度低,是因为人口调查法Ⅱ有以 根据 2001~2005年各月季节指数的平均值和标准差, 下三个方面的缺点:
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