论文陕西省发行基金投回趋势时间序列分析是关于对写作时间序列论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文时间序列模型论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要：准确把握区域现金运行规律是做好发行基金需求管理工作的前提.本文以陕西省2006年至2015年的季度发行基金投回数据为研究对象,运用时间序列分解法,从长期趋势、季节波动、循环变动和随机变动四个方面进行趋势分解,综合应用季节调整以及H-P滤波法,掌握发行基金投回运行规律,科学预测发行基金投回量,为做好现金供应工作提供依据.
关键词：时间序列；HP滤波法；周期波动
中图分类号：F830.92 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2016（11）-0085-05
现金是反映社会经济发展运行情况的重要指标之一,其在我国尤其是欠发达地区的经济中充当了重要角色,确保现金供应是事关经济和社会稳定的大事.人民银行货币金银部门通过发行基金投放和回笼来调节流通中的现金总量,确保社会经济健康发展是履行央行现金职责的重要手段.因此,如何科学发行货币、确保货币发行能充分反映经济运行情况是中央银行货币发行部门需要重点考虑的问题.而要达到上述目标,就必须对发行基金运行情况进行研究,充分掌握其运行规律,为正确制定现金发行计划提供科学依据.
一、陕西省发行基金投回基本情况
本文选择陕西省2006年至2015年的季度发行基金投放及回笼量作为原始数据,来代替金融机构现金投回情况,并用定基的方法（以2006年投回量为基数1）将各观测值转化为发行基金投放和回笼指数,将两种指数作为分析对象,经过分析,发现陕西省发行基金投放回笼趋势呈现如下特点.
（一）年度指数阶段性趋势较为显著.图1反映了2006至2015年陕西省发行基金投回指数年度趋势情况.从2006年开始,发行基金投回情况均出现了稳步增加态势,直到2013年达到近10年的最高值,然后呈现逐步下降趋势.由于现金投回情况反映着市场对现金的需求状况,而产生现金需求的根本原因是经济的增长情况,因此,经济增长情况对区域现金需求量有着重要的影响作用,最直接的反映就是发行基金的投回情况,二者之间的趋势变动应该是呈现同步趋势.从实际情况来看,2013年之前,全省经济保持快速增长态势,经济发展迅速,全省发行基金投回总量也呈现出向右上方倾斜的“波段式”增长态势.2013年之后,经济增速显著放缓,发行基金投回总量也随着出现了小幅调整态势,其中发行基金投放定基指数位于回笼定基指数之上,调整幅度较小,并且调整速度较快,在2014年,经过转折后的发行基金投回定基指数间差距最小,只有0.13.
（二）季度指数周期趋势显著.陕西省发行基金投放和回笼趋势基本保持同步,且呈现出显著的周期波动特征（图2）.具体来说或,每年2季度,回笼大于投放,其他季度则投放大于回笼,发行基金投回的季度趋势十分显著.从长期看,除2015年度外,发行基金投回总量呈现出整体不断增加的长期趋势,由此可见,陕西省发行基金投回呈现出长期趋势和周期波动共同作用的特征,符合时间序列趋势数据分析的前提条件.
二、陕西省发行基金投回趋势的时间序列分解
（一）时间序列分析法.时间序列数据在其變化的数值中包含了产生该序列历史行为的全部信息,但最终表现形式只是一种综合作用的结果,根据其特点和影响效果可将影响因素归为四类：（1）长期趋势Tt：时间序列数据在较长持续时间内展现出来的总态势；（2）季节波动St：时间序列数据由于受到自然季节因素或人文习惯季节因素影响而出现的周期性波动；（3）循环变动Ct：时间序列中出现的以若干年为周期、上升与下降交替出现的循环往复的波动；（4）随机变动It：由于偶然性因素的影响而表现出来的不规则波动.
时间序列数据可以表示为上述四个因素的函数,最常用的模型有加法模型：Y等于T+S+C+I,即时间序列各时期发展水平是各个构成因素的总和,这种模型假定四种变动因素互相独立；乘法模型：Y等于T·S·C·I,即时间序列各时期发展水平是各个因素的乘积,这种模型假定四种变动因素之间存在着交互作用.由于发行基金投回数据的影响因素具有多种交织的特征,因此,本文选择乘法模型来进行分析.
（二）分解模型.1.季节变动分析.由于发行基金投回数据运行具有较强的季节因素,因此,本文首先对两列数据进行季节变动分析.在此,采用的方法为季节指数调整法,具体结果如表1、表2所示.
在进行发行基金投放的季节变动分析时采用的季节调整系数为0.975755,回笼采用的季节调整系数为1.126378.通过调整我们发现,发行基金投放量和回笼量均显示出较强的季节变动趋势,1季度投放指数为130.13%,回笼指数为129.01%,均远高于其他季节,发行基金投放和回笼均为全年最高值,投放量季节指数最低的为2季度,仅有75.39%,回笼量季节指数最低的为3季度,为85.10%.
2.时间序列的趋势分解
（1）HP滤波法分解长期趋势
采用季节调整方法可以去掉季节影响因素,得到经过季节调整的发行基金投回序列,该序列包含趋势变动和周期性循环变动两方面因素.为了将趋势变量和循环因素进行分离,在此我们使用HP（Hodrick-Prescott）滤波法进行趋势分解.
HP滤波就是求解下列公式的最小值：
HP滤波取决于参数λ,当λ等于0时,符合最小化的趋势序列为Y■序列；当λ逐渐变大时,估计的趋势变得越来越光滑；当λ接近于∞时,估计的趋势接近于线性函数.
用EViews5.0软件中的HP滤波分析法分别对投放和回笼两个经过季节调整后的时间序列进行拟合,由于是季度数据,因此,λ取1600.结果图3所示：
如图所示,TF和HL表示原观测值,Trend表示长期趋势值,Cycle表示分离之后的循环序列值.从结果来看,经过HP滤波分离之后的发行基金投放和回笼都显示出了显著的趋势性和循环性特征：一是发行基金投放和回笼量的长期趋势表现十分显著,投放和回笼趋势不断上升；二是回笼指标的循环趋势表现更为显著,且循环幅度较大,投放指标相对而言较为温和.
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