基于时间序列模型的市级供电公司电费收入预测

黄婷婷 孙亚军

【摘 要】市级供电公司在现金流预算管理中，现金流入主要为电费资金流入，而电费资金受到当地经济政策、天气、大用户以及节假日等多种因素影响，具有较大的不确定性。电费收入偏差大往往造成现金流量偏差率大，对电费收入的准确估测对现金流预算管理具有重要作用。本文通过建立ARIMA时间序列模型，对A市供电公司2015-2018年近4年电费收入进行分析，构建分析模型，精准到预测上旬、中旬、下旬电费资金流入量，改变以往采用同期、纵向电费收入进行预测及将电费收入集中到下旬填列的粗放模式，提高电费收入预算准确性，降低现金预算偏差率。

【关键词】时间序列模型;电费收入预测;市级供电公司

市级供电公司月度现金收入主要由电费收入、高可靠供电收入、省公司拨款及其他收入，电费收入由营销电费电价人员，综合用户抄表周期、用户交费周期、用户交费习惯、用户交费方式，本月预估抄表电量、抄表电费，本月预收电费及下月预计预收电费，去年同期电费收取情况科学测算下月电费流入情况，受预估人员主观影响较大，除电费收入以外的其他收入金额均能准确估测，电费收入预测是市级供电公司现金预算管理需要解决的主要难题。为提高电费资金到账预测的精准度，研究搭建电费收入预测模型，基于售电收入历史数据，构建模型测算，利用ARIMA时间序列模型预测月度电费资金流入。

1、选取时间序列，判斷平稳性

选取A市供电公司2015年1月至2018年6月共38个月的电费资金流入时间序列作为研究样本，其中，2015年1月至2018年3月的数据用于建模，记为序列A，2018年4月至6月的数据用于模型的拟合实验。

利用SPSS 19.0绘制2015年1月至2018年6月电费资金收入的序列图，如图1所示。ARIMA模型要求序列是平稳序列，因此要对数据进行平稳性分析。首先进行平稳性判断，从序列图来看：序列无明显趋势侧，因此可以认为序列是平稳的。通过平稳根检验，验证了序列是平稳的结果。

2、判断滞后阶数，得出最优预测模型

由序列A的自相关图（ACF）和偏自相关图（PACF）可以看出序列均是拖尾状态。另外，自相关图表中Box-Ljung 统计量均大于0.05，认为序列已经平稳。经过反复验证，得出最优的预测模型为ARIMA（0，0，0）。

3、数据检验，检测模型偏差率

利用ARIMA（0，0，0）模型对2018年4月至6月电费资金收入的月度数据进行检验。

从上表可以看出，平稳的R方与sig.值较大，拟合度较好（平稳的R方与sig.值最大值为1，值越大，拟合度越好）。

由ARIMA（0，0，0）模型得出2018年4-6月电费实收预测值，计算得出的偏差率4、6月较小，5月偏差率大是由于马钢月底多汇入电费5000万，剔除这一因素后偏差率为-2.06%。4-6月偏差率小于4%，数据检验效果良好。

4、数据预测，得出月度电费实际收入

由ARIMA（0，0，0）模型对A市供电公司2018年7-12月份电费实收进行预测，得出下表预测数据。在填报7月份月度现金流量报表时，将7月预测数据44988.33万元填入省内售电收入一栏，经统计分析上中下旬电费收入比例为8%、12%、80%，按照比例填报。查看7月电费网银数据，7月电费实际收入为45070.98万元，电费实收偏差率-0.18%。

5、实施效果

A市供电公司基于ARIMA时间序列模型对现金流预算实行精益化管理，在具体实践中得到验证，7月份A市供电公司现金预算偏差率3.22%，8月份A市供电公司现金预算偏差率1.53%，严格控制在4%以内，取得良好的管理效益和经济效益，为A市供电公司财务管理提供有力支撑。