計量經濟學視角下的高校新增設備價值的分析與預測

時間:2024-08-17 01:39:45 經濟畢業論文 我要投稿
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計量經濟學視角下的高校新增設備價值的分析與預測

  計量經濟學是以一定的經濟理論和統計資料為基礎,運用數學、統計學方法與電腦技術,以建立經濟計量模型為主要手段,定量分析研究具有隨機性特性的經濟變量關系的一門經濟學學科。主要內容包括理論計量經濟學和應用經濟計量學。理論經濟計量學主要研究如何運用、改造和發展數理統計的方法,使之成為隨機經濟關系測定的特殊方法。應用計量經濟學是在一定的經濟理論的指導下,以反映事實的統計數據為依據,用經濟計量方法研究經濟數學模型的實用化或探索實證經濟規律。

  摘要:高校作為以教學科研為主要任務的非營利性組織,開展日常運營活動需要大量的設備以維持正常運作。采用計量經濟學模型對每年新增的設備價值進行分析與預測,能夠有效幫助設備管理與財務部門合理安排預算,分配資金,提升高校資金運作效率。

  關鍵詞:計量經濟學 時間序列模型 高校設備管理

  一、引言

  高校進行教育、科研與管理等活動離不開各種儀器設備的支持。高校的設備形式多樣,種類繁多,價值不等。按照《高等學校財務制度》第42條的相關規定,單件價值1 500元以上(含1 500元),且在使用過程中能夠基本保持原有物質形態、使用期限超過一年的專用設備以及單件價值 1 000元以上(含1 000元),且在使用過程中能夠基本保持原有物質形態、使用期限超過一年的非專用設備及家具應當計入各類設備核算。劃歸為各類設備核算的設備的特點是金額較高(1 000元以上),使用期限較久(1年以上),一般而言,一所高校擁有的各類設備總額占高校資產總額的70%以上,而高校各類設備除房屋與土地之外,主要是各類設備。房屋及土地的特點是建設規劃性強,資金使用量可以準確估計,而各類設備的需求和開支則表現出需要量大且波動較大,其資金需要量較難估計,在進行資金管理時,合理預測設備的需求量將很大程度上影響高校的資金使用效率。合理估計高校設備占用的資金需求能夠有效避免在賬戶上留下過多閑置資金,從而能夠提高高校資金使用效率。

  隨著數學統計學的日趨完善,時間序列的線性模型相繼產生。高校購置、處置各類設備除了受到歷史數據的影響,也會隨著其他方面的因素而變動,通過對其進行時間序列的分析,能夠消除隨機波動的影響,同時能夠對未來的走向進行合理估計。

  常用的隨機時間序列分析方法分為平穩時間序列分析和非平穩時間序列分析兩類。平穩時間序列模型包括 AR模型、MA 模型、ARMA 模型,這些模型應用的前提是時間序列是平穩的,由于常常受到前期事項的影響,日常獲得的數據往往不是平穩的,不能直接應用上述模型。通過首先對非平穩時間序列模型取差分使其變為平穩序列模型,再應用上述模型進行分析,可以合理估計時間序列的走向。ARIMA模型是由 喬治・博克斯(George Box)和格威利姆・詹金斯(Gwilym Jenkins)創立,也稱為B-J方法,該方法不考慮以經濟理論為依據的解釋變量的作用,而是依據變量本身的變化規律,利用外推機制描述時間序列的變化,能達到最小方差意義下的最優預測,是一種精度較高的時序短期預測方法。

  二、 構建高校年新增設備價值時間序列模型

  (1)數據來源及分析

  在實證中,筆者所用數據為1999―2013年某大學新增各類設備賬面價值,采用了“固定資產”一級科目下除“房屋建筑物”及“土地”之外的二級科目各年度的余額作為數據來源。1999―2013年的數據用于模型分析,2014年的新增各類設備賬面價值用于檢驗模型的預測的準確性,為取得較好的效果,賬面價值的單位精確到分。年新增各類設備時間序列FA是不平穩的,具有較為明顯的上升趨勢,這也表明了隨著時間的推移,高校新增設備的價值總體處于不斷增加的狀態。若要應用計量經濟學模型對該時間序列進行分析,需要對原始數據進行平穩化處理。

  (2)數據平穩性檢查及處理

  為了更加準確地驗證原時間序列是否平穩,可以對該序列進行單位根檢驗,檢驗的結果如表1所示。

  由表1的結果可知,時間序列FA在ADF檢驗中t統計量大于10%的臨界值,即無法拒絕原假設H0:ρ=1,原序列FA存在單位根,即認為原序列是非平穩的,要使用ARMA(p,q)模型進行預測分析,需要對原序列進行平穩化處理。對原時間序列FA取一階差分后,新的序列DFA單位根檢驗及數據曲線圖如圖1所示。

  從圖1中可以看出經過一階差分,時間序列的上升趨勢已經消除,對DFA的單位根檢驗結果見表2。

  由表2可以看出,經過一階差分的時間序列DFA的t統計量為-7.19401,小于顯著性水平為1%的t統計量 -4.05791,因此,其在1%、5%和10%的顯著性水平下都是顯著的,DFA模型通過了單位根檢驗,拒絕原假設,可以認定該時間序列不存在單位根,是平穩的。

  (3)構建時間序列模型

  1、模型識別。該時間序列為一元時間序列模型。建模的目的是利用所能夠得到歷史數據和當前及過去的隨機誤差項對該時間序列的變化前景進行統計預測,而該預測通常假定不同時刻的隨機誤差項為統計獨立且正態分布的隨機變量。對于時間序列預測,首先要找到與數據擬合最好的預測模型,所以階數的確定和參數的估計是預測的關鍵。由于時間序列DFA是平穩的,可以運用ARMA模型進行考量。通過考察時間序列DFA的自相關圖和偏自相關圖,繪制DFA的相關圖和Q統計量,確定ARMA模型的階數p,q。

  通過對一階差分時間序列的觀察可以得出,一階差分后的時間序列DFA的自相關函數和偏自相關函數都具有拖尾的特征,適用于ARIMA(p,1,q)模型。同時,因自相關函數僅在滯后1階處超過95%的置信區域,而其他各階滯后的自相關函數都在 95%的置信區域內。而偏自相關函數比較明顯地看出屬于1階拖尾。因此,選擇ARIMA(1,1,1)模型進行預測是比較合理的。

  2、模型參數估計與建立。確定了模型后,運用ARIMA(1,1,1)對原序列進行參數估計,估計結果如表3所示。由表3計算結果可得到模型的估計結果:

  DFAt=5276410-0.386122DFAt-1+εt-0.920393εt-1

  模型參數估計后,應該對模型的適合性進行檢驗,即對模型的殘差序列進行自噪聲檢驗。若殘差序列不是白噪聲序列,意味著還存在有用信息沒被提取,需要進一步改進模型。根據前面估計的參數,得到新增各類設備時間序列模型殘差系列的相關圖和 Q 統計量。殘差系列的樣本自相關函數都在 95%的置信區域以內,從滯后 1―12 階的自相關函數相應的概率值P都大于檢驗水平 0.05,因此不能拒絕原假設,即可以認為模型 ARIMA(1,1,1)估計結果的殘差系列不存在自相關,同時,由于該時間序列模型的各項統計量也很好,模型通過檢驗,可以用于對未來的設備需求量的預測。

  三、模型短期預測及分析

  (1)模型短期預測

  模型的估計結果為:

  DFAt=5276410-0.386122DFAt-1+εt-0.920393εt-1

  該模型表述的含義是,當期DFA值和上一期的DFA值相關,同時呈現的是負相關關系。利用該模型對2014年新增各類設備數額進行預測,結果見圖2。

  利用2014年的數據驗證,該模型估計的誤差在1.56% 左右,預測的效果比較理想,可以進一步運用該模型對2015―2017年度新增各類設備總額進行估計。通過上一年度的DFAt-1推算本年度的DFAt,再通過本年度的DFAt結合上一年度的FAt-1推算出今年的FAt,依據此方法就可以對未來三年的設備新增額進行預測(見表4),從而估計出未來三年的設備占用資金的數額,以盡早制定資金需求預算。

  (2)研究結論及分析

  通過對上述時間序列進行一階差分求得平穩時間序列,利用ARMA模型對該平穩序列的走勢進行預測,并利用最新數據對預測結果進行檢驗,表明實證結果較為理想,可以利用該模型對未來可能新增各類設備數額進行分析和預測。

  通過上述分析可以看出,ARIMA法是計量經濟學中的一種常見方法,其模型比較簡單、對資料的要求比較單一、只需考慮變量本身的歷史數據,在實際中有著廣泛的適用性。在應用中應該根據所要解決的問題及問題的特點等方面來綜合考慮并選擇相對最優的模型。但由于其模型簡單,數據來源少,要想取得較好的預測效果,在實際應用中需要盡可能多的數據,以最大限度地反映出隱藏在數據背后的經濟現象。

  模型預測和實際值的差異較小,說明應用該模型對該現象的預測效果較好,可以使用這個模型對未來可能發生的新增各類設備支出進行合理預測。通過這種方法,可以優化高校資金配置,將更多的閑置資金應用于其他方面的支出,避免在銀行存款賬務上留下過多資金,從而提高資金的使用效率。但應用ARIMA模型存在一個缺陷,即該模型在短期內預測比較準確,隨著預測的延長,隨機擾動項的誤差會疊加,則有可能使得預測誤差逐漸增大。另外,該模型的預測只是針對正常情況下的理論走向,對于某一年發生的非正常波動則無法準確預測,因此,在應用該模型進行預算籌劃時,需要特別針對特殊情況留有足夠的預備金,如此方可在保障資金安全的情況下有效提升高校的資金使用效率。

  參考文獻:

  1.張勃,劉秀麗.基于ARIMA模型的生態足跡動態模擬和預測:以甘肅省為例[J].生態學報, 2011,31(20).

  2.袁國軍,謝長風.基于ARIMA模型的居民消費價格指數的建模與預測[J].齊齊哈爾大學學報,2011,(9).

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