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    企業(yè)集團(tuán)資金集中管控下的現(xiàn)金流預(yù)測

    2016-03-17 17:11:43陳昕
    西部金融 2015年12期
    關(guān)鍵詞:資金管理現(xiàn)金流

    陳昕

    摘 要:企業(yè)集團(tuán)在實(shí)行資金集中管控管理體系時(shí),作為集團(tuán)內(nèi)部運(yùn)營的資金管理中心需要時(shí)刻關(guān)注其面臨的日常現(xiàn)金流動(dòng)。為了保障集團(tuán)公司各單位的資金使用需求,同時(shí)降低現(xiàn)金持有成本,能夠有效預(yù)測資金管理中心面臨的現(xiàn)金需求量是十分必要的。本文使用某集團(tuán)資金管理中心每日資金需求量的時(shí)間序列數(shù)據(jù),采用了ARMA模型、GARCH(1, 1)模型和EGARCH(1, 1)模型等時(shí)間序列模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并對(duì)上述方法的預(yù)測效果進(jìn)行了比較。實(shí)證結(jié)果表明,EGARCH(1, 1)模型能較好地預(yù)測每日資金需求量,從而為資金管理中心進(jìn)行資金運(yùn)作規(guī)劃提供了有價(jià)值的參考意義。

    關(guān)鍵詞:資金管理;現(xiàn)金流;模型比較

    中圖分類號(hào):F830.31 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:B 文章編號(hào):1674-0017-2015(12)-0042-03

    一、研究背景及相關(guān)理論

    (一)研究背景

    現(xiàn)金流攸關(guān)企業(yè)的生存及發(fā)展,合理預(yù)測企業(yè)日?,F(xiàn)金流量,從而維持一個(gè)既能滿足企業(yè)資金流動(dòng)所需又不影響企業(yè)發(fā)展速度的現(xiàn)金持有量,是企業(yè)財(cái)務(wù)決策的重要問題。

    在實(shí)行資金集中管控的大型企業(yè)集團(tuán),集團(tuán)內(nèi)各單位的資金集中到了集團(tuán)總部承擔(dān)著資金管理職能的資金管理中心。作為發(fā)揮著集團(tuán)公司內(nèi)部銀行功能的機(jī)構(gòu),充分盤活集團(tuán)公司體內(nèi)現(xiàn)金資源,降低現(xiàn)金持有成本,同時(shí)滿足集團(tuán)公司各單位的資金使用需求,是資金管理中心日常工作的基本任務(wù)。

    從工作內(nèi)容上看,資金管理中心每日要將集團(tuán)內(nèi)各成員單位銀行賬戶中的閑置資金上劃至其自身的銀行賬戶;同時(shí)根據(jù)用款申請(qǐng),將資金從自身銀行賬戶下?lián)苤良瘓F(tuán)內(nèi)成員單位的銀行賬戶。在這一過程中,資金管理中心需要以銀行活期存款的形式持有一定量的資金,如果資金管理中心的現(xiàn)金持有不足,會(huì)導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營中斷、無法償還到期債務(wù)等風(fēng)險(xiǎn);現(xiàn)金持有過多,則造成企業(yè)資金閑置、財(cái)務(wù)費(fèi)用上升的問題。因此,維持合理的現(xiàn)金持有量,是資金管理中心的首要目標(biāo)之一,而實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的重要任務(wù)就是有效預(yù)測資金管理中心面臨的現(xiàn)金需求量。

    (二)理論綜述

    企業(yè)現(xiàn)金管理研究是財(cái)務(wù)管理領(lǐng)域的熱點(diǎn)問題之一。現(xiàn)金管理最優(yōu)化的成敗與否,取決于能否對(duì)現(xiàn)金需求量做出精準(zhǔn)的預(yù)測。在準(zhǔn)確預(yù)測現(xiàn)金流量的基礎(chǔ)上,企業(yè)確定最佳現(xiàn)金持有量、有效降低現(xiàn)金持有成本等財(cái)務(wù)管理需求才有可能實(shí)現(xiàn)。Simutis(2008)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量回歸等預(yù)測方法分析現(xiàn)金需求量,并對(duì)各個(gè)模型的預(yù)測效果進(jìn)行了對(duì)比。Castro(2009)在假設(shè)現(xiàn)金需求量不確定的前提下,使用隨機(jī)規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃方法考察了相關(guān)問題。

    考慮到可獲得的數(shù)據(jù)類型,本文通過對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)分析來預(yù)測資金管理中心面臨的日現(xiàn)金需求量,分別使用了ARMA模型、GARCH(1, 1)模型和EGARCH(1, 1)模型等時(shí)間序列模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,并對(duì)上述方法的預(yù)測效果進(jìn)行了比較。

    二、實(shí)施分析

    (一)擬解決的問題

    資金管理中心處理日?,F(xiàn)金管理業(yè)務(wù)時(shí)需要考慮三個(gè)因素:資金需求量,可通過短期信貸獲得的資金數(shù)量,管理制度規(guī)定或因業(yè)務(wù)慣例設(shè)定的計(jì)劃最大現(xiàn)金持有量。

    當(dāng)資金下?lián)軘?shù)大于資金上劃數(shù)時(shí),我們?cè)O(shè)定資金管理中心面臨的資金需求量為負(fù)值,此時(shí)其現(xiàn)金持有量下降;反之,當(dāng)資金下?lián)軘?shù)小于資金上劃數(shù)時(shí),則設(shè)定資金需求量為正值,此時(shí)實(shí)際現(xiàn)金持有量將超過計(jì)劃最大現(xiàn)金持有量。當(dāng)因現(xiàn)金持有量較小而使用信貸資金時(shí),企業(yè)的財(cái)務(wù)成本上升,現(xiàn)金持有量較大時(shí),機(jī)會(huì)成本較大,因此應(yīng)通過預(yù)測資金需求量而持有合理的現(xiàn)金量以最小化現(xiàn)金持有成本。本文使用時(shí)間序列方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,以預(yù)測資金管理中心的日資金需求量,我們各自使用不同的模型進(jìn)行對(duì)比,從而選擇出一個(gè)最優(yōu)的預(yù)測方法。

    (二)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    資金管理信息系統(tǒng)中的資金上劃及下?lián)軘?shù)據(jù)信息保存的是資金管理中心與多個(gè)單位的資金往來數(shù)據(jù),我們將這些數(shù)據(jù)按日周期進(jìn)行了匯總處理。對(duì)于年度內(nèi)個(gè)別發(fā)生的大額對(duì)外收付款業(yè)務(wù),由于事先均能知曉此類業(yè)務(wù)的發(fā)生時(shí)間及金額,我們將其資金往來數(shù)據(jù)進(jìn)行了剔除處理。

    本文使用了某集團(tuán)資金管理中心2014年內(nèi)249個(gè)工作日的資金上劃及下?lián)芰繑?shù)據(jù),處理得到日資金需求量的時(shí)間序列數(shù)據(jù),并將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練樣本與檢驗(yàn)樣本。

    三、結(jié)論

    使用時(shí)間序列分析方法預(yù)測現(xiàn)金流變化,可以使得資金管理中心更好地確定其現(xiàn)金持有量,同時(shí)也便于安排融資規(guī)劃業(yè)務(wù),及時(shí)提取或償還銀行貸款,保障企業(yè)營運(yùn)資金的正常周期,節(jié)約大量財(cái)務(wù)費(fèi)用。對(duì)現(xiàn)金流的數(shù)量化模型預(yù)測技術(shù)能夠通過信息化手段自動(dòng)實(shí)現(xiàn),從而可以替代管理人員基于自身經(jīng)驗(yàn)的主觀判斷。

    此項(xiàng)工作未來可以進(jìn)行更為深入的研究,從預(yù)測企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部資金管理中心的現(xiàn)金流量,推廣到對(duì)企業(yè)集團(tuán)各個(gè)成員公司其各自的現(xiàn)金流波動(dòng)性及相關(guān)性進(jìn)行分析預(yù)測,這一問題更為復(fù)雜,但是解決之后可以進(jìn)一步提升整個(gè)企業(yè)集團(tuán)的現(xiàn)金管理和使用效率。同時(shí),可以考慮將影響現(xiàn)金流的其他變量引入預(yù)測模型,比如企業(yè)集團(tuán)各個(gè)成員公司的生產(chǎn)、銷售模式等,分析這些因素能夠了解企業(yè)現(xiàn)金需求行為的更多信息。

    參考文獻(xiàn)

    [1]韓金紅.應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提升資金分析管理質(zhì)量[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2007,1(333):74-75。

    [2]張宇馳,郝洪.財(cái)務(wù)靈活性視角下公司治理與現(xiàn)金持有量關(guān)系[J].會(huì)計(jì)之友,2014,(5):44-47。

    [3]Simutis R, Dilijonas D, Bastina L (2008) Cash demand forecasting for ATM using neural networks and support vector

    regression algorithms. In: International conference 20th EURO miniconference “Continuous Optimization and

    Knowledge-Based Technologies”(EurOPT-2008) Neringa, LITHUANIA. ISBN 978-9955-28-283-9.

    [4]Castro J (2009) A stochastic programming approach to cash management in banking. Eur J Oper Res 192:963–974.

    [5]盧佩彤.企業(yè)集團(tuán)公司資金集中管理的利弊與對(duì)策分析[J].中國鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)會(huì)計(jì),2012,(7):80-81。

    The Forecast on the Cash Flow under the

    Centralized Control of Enterprise Group Capital

    ——Based on Time Series Analysis Method

    CHEN Xin 1, 2

    (1 Shanghai University of Finance and Economics, Shanghai 200433

    2 Shaanxi Electric Power (Group) Co. LTD., Xian Shaanxi 710061)

    Abstract:When the management system of the centralized control of the capital is applied in an enterprise group, the capital management center, as the groups internal operations, needs to focus on the daily cash flow. In order to meet the requirement of each unit of the group company for the capital and at the same time reduce the cost of holding cash, it is very necessary to effectively predict the demand for the amount of the cash. The paper uses the time series data of the amount of the daily capital demand of the capital management center of a group, and by means of ARMA model, GARCH (1, 1) model, EGARCH (1, 1) model and time series model sets up the model and compares the prediction effect of each method. The empirical results show that the EGARCH (1, 1) model can well predict the daily demand for the capital, which provides a valuable reference to planning the capital operations for the capital management center.

    Keywords: capital management; cash flow; model comparison

    責(zé)任編輯、校對(duì):苗文龍

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