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(金融参考)粮食收购非现金支付对现金流通的影响
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金融参考摇 2011年第12期
粮粮食收购非现金支付对现金流通的影响
———以吉林省四平市非现金结算工作试点经验为例
中国人民银行长春中心支行课题组*
(中国人民银行长春中心支行,吉林长春摇 130021)
为了深入研究和分析吉林省农村地区非现金支付环境的优化对现金流通的影响,我
们选取了吉林省四平市所辖的双辽市、梨树县、公主岭市1995年~2010 年的农副产品收
购现金支出和相关数据,运用ARIMA模型对收购资金非现金结算对现金流通影响进行计
量分析和研究。
一、ARIMA模型的建立
从四平市、双辽市、梨树县、公主岭市人民银行调查统计1995年1月到2008年12月
的月度农副产品采购支出数据可以看出,因农副产品采购支出存在着显著的季节性成
分,时间序列体现出不平稳性。 我们使用Census X12方法对农副产品采购支出时间序列
进行季节调整。 我们分别对四平市、公主岭、双辽以及梨树(县)的 年的时间
序列进行估计分析。 从单位根检验结果可以看出,对于ADF检验,所有序列的水平值均
不能在10% 的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设(对应的显著性概率均大于
10%),而差分序列则均能在1%的显著性水平下拒绝存在单位根的原假设,表明对应的
差分序列均是平稳过程。 利用P-P检验得到了与ADF检验相同的检验结果,所有水平
序列均是非平稳的,而其一阶差分序列则是平稳的。
二、ARIMA模型的检验
表1为利用极大似然法估计的四平市、公主岭市、双辽市以及梨树县的农产品采购
支出的ARIMA ,对于不同的序列,ARIMA模型中自回归和移动平均项滞后阶数的选取主
要是依据序列的自相关系数和偏自相关系数。 样本数据的起止时期为 1995 年 1月至
2008年12月 。 其中,依据自相关系数的截尾特性选择移动平均滞后项的阶数,依据偏
自相关系数的截尾特性选择自回归项的滞后阶数。 另外,本文ARIMA模型中自回归和移
* 课题主持人:王春生摇 林长杰
课题组成员:赵摇 延摇 王乙达
淤 之所以将样本数据的截止时期设定为2008年 12 月,是因为吉林省四平地区进行非现金支付
工具试点的时间为2009年,因此利用1995年1月至2008年12月的数据不受试点的影响,进而利用该
模型进行样本外预测可以得到未受试点影响的现金支出,进而与实际值进行对比(测度受非现金支付
工具影响的现金支出),可以分析非现金支付工具试点对现金支出的影响。
动平均项滞后阶数的选取还考虑到模型回归标准差、对数似然函数值以及 AIC信息准
则。 确定模型的自回归和移动平均项的滞后阶数后,我们利用极大似然法对相应的模型
进行估计。
表1摇 ARIMA 模型估计结果
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)是用于支付、便于商品流通的金融工具。A．股票B．债券C．各种票据D．期权
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