本文關(guān)鍵詞：住房公積金資金流動(dòng)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：住房公積金管理中心是住房公積金收繳、運(yùn)營(yíng)、發(fā)放的管理機(jī)構(gòu)。中國(guó)的住房公積金制度起源于1991年,到今年2016年住房公積金中心已經(jīng)累計(jì)歸集了十分巨大的公積金金額,同時(shí)公積金中心也累計(jì)了歷年來(lái)大量的原始數(shù)據(jù)。怎樣能在國(guó)家政策規(guī)定的范圍內(nèi),利用發(fā)展成熟的計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)對(duì)資金進(jìn)行有效的運(yùn)營(yíng)并讓其產(chǎn)生更大、更好的社會(huì)效應(yīng)就成了住房公積金中心的高層所急于解決的。我國(guó)各個(gè)城市的住房公積金中心基本是同構(gòu)的,所以如果能夠解決這個(gè)問(wèn)題,那么就可以把解決方案推廣到全國(guó)的住房公積金中心使用。在公積金管理中心建立之初公積金中心是通過(guò)公積金中心高層手工計(jì)算和人為決策訂下來(lái)的運(yùn)營(yíng)策略的,但是如今由于公積金歸集資金的數(shù)量級(jí)變得十分巨大,顯然在這么大的資金量之前,沒(méi)有科學(xué)依據(jù)的人為決定法是非常危險(xiǎn)的。如果發(fā)放貸款的規(guī)模過(guò)大很可能出現(xiàn)資金鏈的斷裂,公積金中心的日常運(yùn)作陷入停滯,如果發(fā)放的貸款規(guī)模太小,又會(huì)出現(xiàn)巨大的資金沉淀,因?yàn)橥浀拇嬖?這部分沉淀的資金相當(dāng)于不斷貶值,讓整個(gè)社會(huì)承但損失。住房公積金制度存在最大的意義在于歸集和貸款發(fā)放,其運(yùn)行中主要涉及的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為公積金歸集、公積金支取、個(gè)人貸款發(fā)放和個(gè)人貸款回收,公積金中心的其他數(shù)據(jù)都是通過(guò)這四條數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)計(jì)算出來(lái)的。所以本文首先對(duì)目前經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域常用的方法進(jìn)行了研究,主要通過(guò)建立ARIMA模型對(duì)重慶市住房公積金的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行建模與預(yù)測(cè),并在此基礎(chǔ)上將整個(gè)預(yù)測(cè)的流程包裝成一個(gè)完整的系統(tǒng)供重慶市住房公積金中心使用,希望能通過(guò)該系統(tǒng)的預(yù)測(cè)分析結(jié)果給予重慶市住房公積金中心一些輔助和指導(dǎo),使公積金中心對(duì)于資金的運(yùn)作更加科學(xué)化、安全化。同時(shí)對(duì)傳統(tǒng)的ARIMA模型進(jìn)行了研究,著重討論了ARIMA模型中參數(shù)P和Q的定階問(wèn)題對(duì)于傳統(tǒng)算法可能出現(xiàn)無(wú)依據(jù)定階的情況提出了結(jié)合模型擬合準(zhǔn)則基礎(chǔ)進(jìn)行剪枝的新算法,降低了算法的時(shí)間復(fù)雜度。最后利用住房公積金中心提供的真實(shí)數(shù)據(jù)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證,且該系統(tǒng)已經(jīng)提交給重慶市住房公積金中心正式使用,得到良好的用戶(hù)反饋情況。
【關(guān)鍵詞】：住房公積金 預(yù)測(cè) ARIMA 自回歸 滑動(dòng)平均
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F299.23;F832.479;O211.61
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 緒論7-13
• 1.1 研究背景7-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要研究?jī)?nèi)容10-11
• 1.4 文章結(jié)構(gòu)11-13
• 2 時(shí)間序列分析13-33
• 2.1 時(shí)間序列分析概述13-15
• 2.1.1 時(shí)間序列的概念13-14
• 2.1.2 時(shí)間序列的種類(lèi)14-15
• 2.2 時(shí)間序列分析方法15-32
• 2.2.1 確定型時(shí)間序列模型15-17
• 2.2.2 非確定型時(shí)間序列模型17-18
• 2.2.3 ARIMA模型18-28
• 2.2.4 回歸預(yù)測(cè)法28-29
• 2.2.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)29-31
• 2.2.6 支持向量機(jī)31-32
• 2.3 本章小結(jié)32-33
• 3 基于模型擬合準(zhǔn)則的ARIMA剪枝定階模型33-39
• 3.1 模型選型33-34
• 3.2 改進(jìn)的ARIMA算法34-37
• 3.2.1 改進(jìn)的模型定階方法34-36
• 3.2.2 基于改進(jìn)的ARIMA模型的時(shí)間序列預(yù)測(cè)流程36-37
• 3.3 本章小結(jié)37-39
• 4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析39-52
• 4.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果精度分析39-49
• 4.2 實(shí)驗(yàn)時(shí)間復(fù)雜度改進(jìn)49-51
• 4.3 本章小結(jié)51-52
• 5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)52-64
• 5.1 系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)52-54
• 5.2 系統(tǒng)的主要功能模塊設(shè)計(jì)54-63
• 5.2.1 技術(shù)數(shù)據(jù)維護(hù)模塊主要數(shù)據(jù)表簡(jiǎn)介54-59
• 5.2.2 模型訓(xùn)練模塊59
• 5.2.3 預(yù)測(cè)分析模塊59-63
• 5.3 本章小結(jié)63-64
• 6 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 本文總結(jié)64
• 6.2 研究展望64-66
• 致謝66-67
• 參考文獻(xiàn)67-69

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：住房公積金資金流動(dòng)分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)的研究與應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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