国产日韩欧美一区二区三区三州_亚洲少妇熟女av_久久久久亚洲av国产精品_波多野结衣网站一区二区_亚洲欧美色片在线91_国产亚洲精品精品国产优播av_日本一区二区三区波多野结衣 _久久国产av不卡

?

A銀行2020年業(yè)務(wù)指標(biāo)趨勢預(yù)測與分析

2020-10-20 05:41:38黃海林
財經(jīng)界·下旬刊 2020年10期

黃海林

摘 要:本文根據(jù)A銀行2009-2019年44個季度主要業(yè)務(wù)指標(biāo)值(資產(chǎn)、存款、貸款、營業(yè)利潤)為樣本,采用二次移動平均法依次計算出一次移動平滑系數(shù)和二次移動平滑系數(shù),從而得出A銀行主要業(yè)務(wù)指標(biāo)趨勢預(yù)測模型,并根據(jù)趨勢預(yù)測模型對A銀行2020年第4季度末(年末)主要業(yè)務(wù)指標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測。

關(guān)鍵詞:業(yè)務(wù)指標(biāo)? 二次移動平均法? 趨勢預(yù)測

一、引言

A銀行成立的時間可以追溯到90年前——1929年,成立至今歷經(jīng)多輪改革,并于2005年7月改制成立省級農(nóng)商銀行。省級農(nóng)商行成立以來各項業(yè)務(wù)快速、穩(wěn)步發(fā)展,從省級農(nóng)商行成立初期至2019年末全省農(nóng)商資產(chǎn)總額由517億元上升至8866億元,存款總額由515億元上升至7026億元,貸款總額由368億元上升至4173億元,年營業(yè)利潤由2.23億元上升至147億元。A銀行“十三五”收官之年(2020年)主要業(yè)務(wù)指標(biāo)發(fā)展態(tài)勢如何?本文將采用二次移動平均法對A銀行2020年這4類指標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測和分析。

二、樣本數(shù)據(jù)分析

本文數(shù)據(jù)來源于A銀行財務(wù)管理系統(tǒng),樣本數(shù)據(jù)含A銀行2009年第1季度至2019年第4季度資產(chǎn)、存款、貸款、營業(yè)利潤指標(biāo)(詳見表1),采用二次移動平均法對A銀行2020年第4季度末四類業(yè)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)測。從表1樣本數(shù)據(jù)可以看出資產(chǎn)、存款、貸款三項指標(biāo)呈逐年穩(wěn)步增長趨勢,營業(yè)利潤指標(biāo)整體穩(wěn)步增長,但2014年第3季度營業(yè)利潤驟增,接近前一季度3倍,2014年第4季度營業(yè)利潤驟減,為負(fù)15億元。但2014年全年營業(yè)利潤介于2013年與2015年之間,年度之間平穩(wěn)增長。A銀行2011年10月新增外匯業(yè)務(wù),4類指標(biāo)存在部分外幣折算值,為統(tǒng)一計算標(biāo)準(zhǔn),本文對4類業(yè)務(wù)指標(biāo)外匯值進(jìn)行折本合計。從表1中可知各類指標(biāo)年均增長分別為:

資產(chǎn)=73億元;存款=56.7億元;貸款=33.9億元;營業(yè)利潤=12.6億元。

三、二次移動平均法指標(biāo)預(yù)測

二次移動平均法通過在excel表,對時間序列樣本數(shù)據(jù)y1、y2、y3、……yt計算移動平均數(shù)Mt,Mt=(yt-4+yt-3+yt-2+yt-1+yt)/N,N為平均項數(shù),即連續(xù)N個樣本指標(biāo)計算平均數(shù)。一次移動平均數(shù)為Mt(1),二次移動平均數(shù)為Mt(2),依據(jù)Mt(1)和Mt(2)計算平滑系數(shù)。平滑系數(shù)計算公式:截距at=2Mt(1)—Mt(2),斜率bt=2/(N-1)[Mt(1)—Mt(2)]。依據(jù)截距at和斜率bt,從而得出二次移動平均法直線趨勢預(yù)測模型:Yt+1=at+btT,以此根據(jù)模型得出t+1時期預(yù)測值。

根據(jù)二次移動平均法將2009年第1季度至2019年第4季度44個樣本數(shù)據(jù)依次導(dǎo)入excel表中,移動平均項數(shù)N設(shè)置為5,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。依據(jù)資產(chǎn)樣本數(shù)據(jù)開頭5個樣本指標(biāo)計算平均值得出資產(chǎn)類指標(biāo)一次移動平均值為1613億元,依次類推得出資產(chǎn)類指標(biāo)39個一次移動平均值;并依據(jù)資產(chǎn)一次移動平均值類推得出34個二次移動平均值。最終得出4類業(yè)務(wù)指標(biāo)一次移動平均值和二次移動平均值分別如下表2所示。

為直觀展示4類業(yè)務(wù)指標(biāo)本次二次移動平均值,并與樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,通過excel輸出各業(yè)務(wù)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)和二次移動平均值線性圖如下所示:

根據(jù)樣本數(shù)據(jù)y1、y2、y3、……yt,得出移動平均值M44=(yt-4+yt-3+yt-2+yt-1+yt)/5,依據(jù)移動平均值計算平滑系數(shù)截距at=2M44(1)—M44(2),斜率bt=2/(5-1)[M44(1)—M44(2)]=[M44(1)—M44(2)]/2,由此計算資產(chǎn)、存款、貸款、營業(yè)利潤二次移動平均指標(biāo)的平滑系數(shù)截距at和斜率bt如下表3所示:

表3:A銀行業(yè)務(wù)指標(biāo)平滑系數(shù)

[指標(biāo) 資產(chǎn) 存款 貸款 營業(yè)利潤 M44(1) 8454 6450 3688 36 M44(2) 8304 6172 3484 34 截距at 8604 6728 3892 38 斜率bt 75 139 102 1 ]

依據(jù)A銀行業(yè)務(wù)指標(biāo)平滑系數(shù),得出各業(yè)務(wù)指標(biāo)二次移動平均法直線趨勢預(yù)測模型公式分別為:Y資產(chǎn)=8604+75T;Y存款=6728+139T;Y貸款=3892+102T;Y營業(yè)利潤=38+T,T的時間周期為季度,本文預(yù)測2020年第4季度數(shù)值,T=4。因此,根據(jù)A銀行2009年至2019年44個季度資產(chǎn)、存款、貸款、營業(yè)利潤樣本數(shù)據(jù),采用二次移動平均法得出各業(yè)務(wù)指標(biāo)趨勢預(yù)測模型,并計算得出2020年第4季度(即2020年末)各業(yè)務(wù)指標(biāo)預(yù)測值分別為:Y資產(chǎn)=8604+75T=8604+75*4=8904億元;Y存款=6728+139T=6728+139*4=7284億元;Y貸款=3892+102T=4300億元;Y營業(yè)利潤=38+T=42億元(全年營業(yè)利潤=39+40+41+42=162億元)。

四、預(yù)測結(jié)果分析

通過建立A銀行主要業(yè)務(wù)指標(biāo)二次移動平均法趨勢預(yù)測模型,得出4類業(yè)務(wù)指標(biāo)2020年末(第4季末)分別為Y資產(chǎn)=8904億元;Y存款=7284億元;Y貸款=4300億元;Y營業(yè)利潤=162億元。從數(shù)值來看均大于上年末數(shù)值(y資產(chǎn)=8866億元;y存款=7026億元;y貸款=4173億元;y營業(yè)利潤=147億元),與A銀行這4類業(yè)務(wù)指標(biāo)穩(wěn)步上升趨勢相符。但從單個指標(biāo)來看,資產(chǎn)預(yù)測值Y資產(chǎn)=8904億元增幅緩慢,比上年末僅增38億元,明顯低于近10年年均增幅[Y-]資產(chǎn)=73億元。但從近三年每季度資產(chǎn)指標(biāo)樣本數(shù)據(jù)可以看出,該指標(biāo)處于波動上升態(tài)勢,如2017年第4季末低于第3季末,2019年第4季末低于第3季末。因此,雖然2020年末資產(chǎn)指標(biāo)預(yù)測值增幅緩慢,但與近年發(fā)展態(tài)勢相符。存款指標(biāo)Y存款=7284億元比上年末增加258億元;貸款指標(biāo)Y貸款=4300億元比上年末增加127億元;營業(yè)利潤Y營業(yè)利潤=162億元比上年末增加15億元,這3類指標(biāo)增長態(tài)勢與樣本數(shù)據(jù)相比較為吻合。

綜上所述,本文通過對A銀行2009年至2019年44個季度樣本指標(biāo)數(shù)據(jù)建立二次移動平均法預(yù)測模型,預(yù)計2020年A銀行資產(chǎn)指標(biāo)Y資產(chǎn)=8904億元;存款指標(biāo)Y存款=7284億元;貸款指標(biāo)Y貸款=4300億元;營業(yè)利潤Y營業(yè)利潤=162億元。

參考文獻(xiàn)

[1]王錦功.吉林省經(jīng)濟(jì)增長的趨勢分析與預(yù)測[J].吉林大學(xué)社會科學(xué)報,1998,(1).

[2]趙相東,相振宇.中國人民銀行個人信用報告臨柜查詢量趨勢分析[J].征信,2014,(6).

[3]宋禧瑞.基于ARIMA模型的山東省地區(qū)生產(chǎn)總值預(yù)測[J].區(qū)域經(jīng)濟(jì),2019,(10).

[4]彭嬋娟,徐學(xué)榮.我國牛肉價格的波動于預(yù)測研究[J].商業(yè)研究,2014,(5).

万州区| 中阳县| 茌平县| 邵阳市| 两当县| 尉犁县| 山丹县| 京山县| 隆子县| 闸北区| 屯留县| 上思县| 香港| 安顺市| 建始县| 榆中县| 鞍山市| 正定县| 盐山县| 辽阳市| 浦城县| 崇礼县| 阿克苏市| 朔州市| 格尔木市| 靖远县| 若羌县| 大埔县| 晴隆县| 玉环县| 化州市| 呼玛县| 龙州县| 金平| 淮安市| 会理县| 图片| 军事| 华坪县| 东源县| 光泽县|