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央行支付系统资金流变动和区域经济关系实证分析 　　内容摘要：本文以中国人民银行鞍山中心支行支付清算系统资金流量变动与鞍山地区经济指标数据变动关系为研究对象，构建了央行支付清算系统资金流动与区域经济指标关系的数学模型。分析表明，央行支付清算系统的资金流动与区域经济指标之间存在高度的相关性。通过现代支付清算系统资金流变动与区域经济指标关系的分析，可实现金融监管部门与地方政府对区域经济运行的动态分析和超前预测，发挥现代支付清算系统对经济活动的有效监控与分析功能，为央行货币政策制定与调整提供有效支持。 　　关键词：现代支付系统 资金流量 区域经济 关系 　　 　　引言 　　社会资金流动可以影响和反映经济状况。区域经济的运行状况最终都会通过银行体系的资金流动反映出来，央行现代支付清算系统作为我国金融运行的核心业务系统，它所提供的资金运行数据真实地反映了一个地区的资金运行情况，也必然是对区域经济运行状况的真实反映。 　　通过对一个地区支付系统资金流量变动与区域经济运行关系的分析研究，可以找出二者内在规律性的联系，为研究支付系统资金流量的变动对区域经济运行状况和未来发展的影响提供分析依据，实现由央行支付系统对区域经济运行状况的动态监控、实时分析与超前预测的功能，为央行货币政策的制定、政策工具的选择提供前瞻性、预测性的决策依据。 　　经济变量指标与模型构建方法选择 　　（一）分析指标与数学模型构建方法选择 　　人民银行支付系统资金流量变动真实地反映一个地区资金运行和经济活动的状况，必然会在GDP、CPI等经济指标上得到反映。为寻找现代支付系统资金流量数据变动与区域经济运行状态之间的内在规律性的联系，本文以中国人民银行鞍山中心支行支付清算系统资金流量变动与鞍山地区经济指标数据变动关系为研究对象，选择反映鞍山地区消费、投资、服务等经济活动的主要经济指标GDP、全社会固定资产投资额、居民消费价格总指数（CPI）等主要指标，分别构建支付系统资金流量变动与区域GDP、CPI、固定资产投资额变动关系的数学模型。 　　分析认为，在较长的时期内，支付系统资金流量变动与GDP、CPI等经济指标的变动不可能存在直接的线性关系，即使存在线性关系，也仅可能存在于局部的时段之中。用线性回归方法分析支付系统资金流动与经济运行的变动关系，不会真正反映变量之间的趋势关系。为更好地体现支付系统资金流量变动与经济指标变动的趋势关系，在分析中选择非线性模型进行回归分析，以使分析的结果更符合实际情况，提高模型的预测精度和预测时限，使构建的模型更具有实际的应用价值。 　　（二）数学模型构建工具的选择 　　在变量关系分析的方法中，本文选择1stOpt（First Optimization）软件。在做回归分析时，该软件可以自动从其函数库中寻找最佳的回归函数，避免人为选择函数的缺陷。该软件在非线性回归、曲线拟合、非线性模型参数估算求解等方面功能强大，有智能拟合功能，并可根据问题的类型自动选择相应的算法。 　　在变量关系分析和回归数学模型建立后，应用1stOpt软件自动提供的相关统计检验数据，即可对模型可靠性进行判断。判定系数是回归的误差平方和与总误差平方和之比，是衡量拟合函数优劣的指标。通过检验变量之间的相关系数和判定系数等，可以分析模型中的变量关系，判断模型所提供的指标预测值与实际值的拟合优度，验证数学模型的客观性和可靠性。 　　央行支付系统资金流与区域经济关系分析 　　（一）支付系统资金流量与GDP的关系分析 　　本文选取鞍山地区2005-2010年各季度GDP和资金流入、流出数据，以资金流入为自变量 ，资金流出为自变量 ，GDP为因变量 ，分别建立GDP与资金流量关系的回归模型。综合考虑资金流入、资金流出与GDP之间的关系。以资金流入为自变量x，资金流出为自变量y，以GDP为因变量z，利用原始统计数据进行回归分析。过程如下： 　　1.建立回归函数（Function）。回归函数表达式如下： 　　 （1） 　　其中： 　　p1=-222885674.677786 　　p22325612 　　p3=-1529694 　　p4=2209361 　　p5=4596412 　　p6=-127078.913882198 　　p7=1.18673301994105 　　p8=-0.102129850103149 　　p9=0.491814043272979 　　2.模型检验。模型的相关检验指标值如下： 　　均方残差的平方根： 　　RMSE=381566.673597007 　　误差平方和：SSE=3203048780797.47 　　相关系数：R=0.925