劉書真 封惠子 袁錚
【摘要】余額寶作為互聯(lián)網(wǎng)金融線上融資模式的先行者,得到了強(qiáng)烈的市場(chǎng)反響,進(jìn)一步加快了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)金融市場(chǎng)的重構(gòu)步伐,也對(duì)商業(yè)銀行造成了一定的沖擊。然而,余額寶作為貨幣性基金,其收益率是否能一直穩(wěn)定在較高的收益水平上,具有非常大的不確定性。對(duì)余額寶的未來(lái)收益做出預(yù)測(cè),有利于各個(gè)市場(chǎng)參與方做出正確的行動(dòng)決策。本文應(yīng)用實(shí)踐序列的ARMA模型對(duì)余額寶自推出來(lái)每日的萬(wàn)份收益序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出回歸模型,通過(guò)了平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),平均預(yù)測(cè)誤差為2.147%,說(shuō)明預(yù)測(cè)精度較高,可在此基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)收益率做出預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】余額寶 互聯(lián)網(wǎng)金融 ARMA模型 收益率預(yù)測(cè)
一、引言
余額寶由第三方支付平臺(tái)支付寶打造的一項(xiàng)余額增值服務(wù),于2013年6月13日上線。通過(guò)余額寶,用戶不僅能夠得到較高的收益,還能隨時(shí)消費(fèi)支付和轉(zhuǎn)出,用戶在支付寶網(wǎng)站內(nèi)就可以直接購(gòu)買基金等理財(cái)產(chǎn)品,獲得相對(duì)較高的收益,同時(shí)余額寶內(nèi)的資金還能隨時(shí)用于網(wǎng)上購(gòu)物、支付寶轉(zhuǎn)賬等支付功能。上市不到5個(gè)月,余額寶規(guī)模已突破1000億元,成為中國(guó)基金史上首只規(guī)模突破千億的基金。與此同時(shí),關(guān)于余額寶的安全性和合法性的討論也不絕于耳。律姣(2013年)運(yùn)用SWOT分析工具,對(duì)余額寶的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、所面臨的機(jī)會(huì)和威脅做出了分析,認(rèn)為余額寶依托于支付寶強(qiáng)大的客戶資源,具有收益率高、使用便捷靈活的特點(diǎn),但對(duì)于關(guān)于貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)告知不足以及其政策擦邊球境地,又為其發(fā)展埋下隱患,最后對(duì)其戰(zhàn)略選擇提出了建設(shè)性意見。[1]
余額寶作為一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)造性嘗試,對(duì)理財(cái)市場(chǎng)發(fā)起了有力沖擊。截止到2014年2月28日,余額寶用戶突破8100萬(wàn),據(jù)估計(jì)其規(guī)模已超4000億元。余額寶為客戶的活期存款資產(chǎn)在?!盎睢钡那疤嵯?,提供了一條極低風(fēng)險(xiǎn)的增值渠道,分流了商業(yè)銀行的活期存款。作為傳統(tǒng)的國(guó)有股份制商業(yè)銀行,如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融變革浪潮所帶來(lái)的挑戰(zhàn),需要深入的思考,對(duì)此學(xué)者們從不同角度進(jìn)行了研究。邱勛(2013年)根據(jù)余額寶業(yè)務(wù)及其創(chuàng)新點(diǎn),分析了余額寶對(duì)商業(yè)銀行在金融市場(chǎng)地位、銀行活期存款、超短期理財(cái)產(chǎn)品和基金代銷業(yè)務(wù)四個(gè)方面造成的影響,探討了余額寶對(duì)商業(yè)銀行在重視互聯(lián)網(wǎng)“長(zhǎng)尾效應(yīng)”、挖掘互聯(lián)網(wǎng)渠道的潛力和制定大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略方面的三點(diǎn)啟示。[2]梁璋、沈凡(2013年)分析了互聯(lián)網(wǎng)金融模態(tài)中角色主體在商業(yè)模式創(chuàng)新、平臺(tái)渠道建設(shè)、金融服務(wù)體驗(yàn)和監(jiān)管政策導(dǎo)向等方面的舉措思路,揭示了線上金融的本質(zhì)和方向,探討了在新金融模式下銀行如何將資本、客戶和政策等方面的資源優(yōu)勢(shì),轉(zhuǎn)化成為其與新金融勢(shì)力或融合過(guò)程中的籌碼,從而共同推動(dòng)我國(guó)金融業(yè)的全面升級(jí)。[3]
余額寶作為互聯(lián)網(wǎng)金融的先行者,為廣大居民提供了一種新的閑散資金的理財(cái)渠道。但由于貨幣性基金的收益并不是固定的,余額寶也是如此。對(duì)余額寶的收益做出預(yù)測(cè),不僅有利于消費(fèi)者做出正確的投資決策,降低來(lái)自貨幣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn),也有利于商業(yè)銀行正確看待與余額寶的競(jìng)爭(zhēng),對(duì)其帶來(lái)的客戶流失、競(jìng)爭(zhēng)加劇等負(fù)面效應(yīng)采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。王瑩(2013年)運(yùn)用流動(dòng)性、收益性及風(fēng)險(xiǎn)性三個(gè)維度對(duì)余額寶進(jìn)行了綜合分析,認(rèn)為維持余額寶4%左右平穩(wěn)的收益率是余額寶發(fā)展的基礎(chǔ),并對(duì)投資者和余額寶提出相應(yīng)建議。[4]
從總體上看,在有關(guān)余額寶的研究中,大都集中在余額寶的金融產(chǎn)品模式、營(yíng)銷模式和技術(shù)應(yīng)用方面的創(chuàng)新,以及為商業(yè)銀行帶來(lái)的沖擊和啟示,且大都采用的是定性分析,而定量分析的卻很少。本文將借助自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)對(duì)余額寶每日的萬(wàn)份收益時(shí)間序列進(jìn)行建模分析,結(jié)果表明,采用ARMA模型進(jìn)行余額寶每日萬(wàn)份收益的分析與預(yù)測(cè),能較好地反映其動(dòng)態(tài)變化,對(duì)余額寶本身、投資者、商業(yè)銀行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的行動(dòng)策略具有重要的參考價(jià)值。
二、ARMA模型簡(jiǎn)介
ARMA模型由Box、Jenkins創(chuàng)立,亦稱B-J方法,是一種常用的隨機(jī)時(shí)序模型,王若羽(2011年)應(yīng)用ARMA模型對(duì)提出價(jià)格因素的我國(guó)歷年實(shí)際GDP序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出我國(guó)GDP模型的回歸模型,并依此預(yù)測(cè)我國(guó)2011年實(shí)際GDP和名義GDP。[5]馮盼、曹顯兵等人(2000年)則利用ARMA模型對(duì)招商銀行的股票開盤價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效預(yù)報(bào)。[6]羅永恒(2013年)采用ARMA模型對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行了建模分析,結(jié)果表明其預(yù)測(cè)能較好地反應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化。[7]
回歸結(jié)果的最后一部分表示該模型滯后多項(xiàng)式的反特征根,顯然各根的模均小于1,因此該模型是平穩(wěn)的。ARMA模型的檢驗(yàn)除了模型的平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),還包括白噪聲化檢驗(yàn)。由白噪聲化檢驗(yàn)看出,ACF和PACF都沒有顯著異于0,Q統(tǒng)計(jì)量的P值都大于0.05,因此可以認(rèn)為殘差序列為白噪聲序列,模型信息提取比較充分。由以上分析可得,模型效果比較好。
四、ARMA(p,q)的預(yù)測(cè)及分析
下面我們根據(jù)上面確定的ARMA(4,2)模型對(duì)余額寶的萬(wàn)分收益作出預(yù)測(cè),計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相對(duì)誤差。計(jì)算結(jié)果表明,雖然有時(shí)候預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相對(duì)誤差略高,但總體來(lái)看,預(yù)測(cè)相對(duì)誤差大多數(shù)在3%以下,平均相對(duì)誤差為2.147432%。任何模型都未必完美,而且余額寶是13年6月才推出的,個(gè)別數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值的現(xiàn)象可以理解。我們認(rèn)為該模型有效。將模型向外推,靜態(tài)預(yù)測(cè)下一期的數(shù)據(jù),即3月8日的萬(wàn)份收益為1.517326。依照此方法,可不斷預(yù)測(cè)下一期的萬(wàn)份收益。
預(yù)測(cè)余額寶的收益率,對(duì)于投資者來(lái)說(shuō),能直接根據(jù)收益率的大小及時(shí)調(diào)整投資決策;對(duì)于商業(yè)銀行等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手來(lái)說(shuō),能預(yù)測(cè)余額寶的未來(lái)收益和造成的沖擊,對(duì)制定正確的應(yīng)對(duì)策略非常有利;對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),可以縮短出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行調(diào)控的反應(yīng)周期,提早探究互聯(lián)網(wǎng)金融的內(nèi)在波動(dòng)規(guī)律,對(duì)各方行動(dòng)策略的時(shí)效性、科學(xué)性均有一定借鑒意義?;贏RMA模型對(duì)余額寶自推出來(lái)每日的萬(wàn)份收益序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出回歸模型,通過(guò)了平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),平均預(yù)測(cè)誤差為2.147%,說(shuō)明預(yù)測(cè)精度較高,可在此基礎(chǔ)上對(duì)每日的萬(wàn)份收益做出預(yù)測(cè)。
參考文獻(xiàn)
[1]律姣.《余額寶SWOT分析》[J].現(xiàn)代社會(huì),2014年1月.
[2]邱勛.《余額寶對(duì)商業(yè)銀行的影響和啟示》[J].金融創(chuàng)新,2013年9月,(295).
[3]梁璋,沈凡.《國(guó)有商業(yè)銀行如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融模式帶來(lái)的挑戰(zhàn)》[J].互聯(lián)網(wǎng)金融,2013年7月,(293).
[4]王瑩.《余額寶的流動(dòng)性、收益性及風(fēng)險(xiǎn)分析》[J].中國(guó)商貿(mào),2013年12月.
[5]王若羽.《基于ARMA模型的我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)研究》[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2011年6月,(649).
[6]馮盼,曹顯兵.《基于ARMA模型的估價(jià)分析與預(yù)測(cè)的實(shí)證研究》[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011年11月,41(22).
[7]羅永恒.《基于ARMA模型的中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的分析與預(yù)警》[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué),2013年3月,30(1).
[8]周世軍,岳朝龍.《基于ARMA模型的農(nóng)村金融缺口預(yù)測(cè)研究—以安徽為例》[J].統(tǒng)計(jì)教育,2009年11月.
作者簡(jiǎn)介:劉書真,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)閲?guó)際金融;封惠子,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;袁錚,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)檗r(nóng)村金融。
【摘要】余額寶作為互聯(lián)網(wǎng)金融線上融資模式的先行者,得到了強(qiáng)烈的市場(chǎng)反響,進(jìn)一步加快了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)金融市場(chǎng)的重構(gòu)步伐,也對(duì)商業(yè)銀行造成了一定的沖擊。然而,余額寶作為貨幣性基金,其收益率是否能一直穩(wěn)定在較高的收益水平上,具有非常大的不確定性。對(duì)余額寶的未來(lái)收益做出預(yù)測(cè),有利于各個(gè)市場(chǎng)參與方做出正確的行動(dòng)決策。本文應(yīng)用實(shí)踐序列的ARMA模型對(duì)余額寶自推出來(lái)每日的萬(wàn)份收益序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出回歸模型,通過(guò)了平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),平均預(yù)測(cè)誤差為2.147%,說(shuō)明預(yù)測(cè)精度較高,可在此基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)收益率做出預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】余額寶 互聯(lián)網(wǎng)金融 ARMA模型 收益率預(yù)測(cè)
一、引言
余額寶由第三方支付平臺(tái)支付寶打造的一項(xiàng)余額增值服務(wù),于2013年6月13日上線。通過(guò)余額寶,用戶不僅能夠得到較高的收益,還能隨時(shí)消費(fèi)支付和轉(zhuǎn)出,用戶在支付寶網(wǎng)站內(nèi)就可以直接購(gòu)買基金等理財(cái)產(chǎn)品,獲得相對(duì)較高的收益,同時(shí)余額寶內(nèi)的資金還能隨時(shí)用于網(wǎng)上購(gòu)物、支付寶轉(zhuǎn)賬等支付功能。上市不到5個(gè)月,余額寶規(guī)模已突破1000億元,成為中國(guó)基金史上首只規(guī)模突破千億的基金。與此同時(shí),關(guān)于余額寶的安全性和合法性的討論也不絕于耳。律姣(2013年)運(yùn)用SWOT分析工具,對(duì)余額寶的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、所面臨的機(jī)會(huì)和威脅做出了分析,認(rèn)為余額寶依托于支付寶強(qiáng)大的客戶資源,具有收益率高、使用便捷靈活的特點(diǎn),但對(duì)于關(guān)于貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)告知不足以及其政策擦邊球境地,又為其發(fā)展埋下隱患,最后對(duì)其戰(zhàn)略選擇提出了建設(shè)性意見。[1]
余額寶作為一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)造性嘗試,對(duì)理財(cái)市場(chǎng)發(fā)起了有力沖擊。截止到2014年2月28日,余額寶用戶突破8100萬(wàn),據(jù)估計(jì)其規(guī)模已超4000億元。余額寶為客戶的活期存款資產(chǎn)在保“活”的前提下,提供了一條極低風(fēng)險(xiǎn)的增值渠道,分流了商業(yè)銀行的活期存款。作為傳統(tǒng)的國(guó)有股份制商業(yè)銀行,如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融變革浪潮所帶來(lái)的挑戰(zhàn),需要深入的思考,對(duì)此學(xué)者們從不同角度進(jìn)行了研究。邱勛(2013年)根據(jù)余額寶業(yè)務(wù)及其創(chuàng)新點(diǎn),分析了余額寶對(duì)商業(yè)銀行在金融市場(chǎng)地位、銀行活期存款、超短期理財(cái)產(chǎn)品和基金代銷業(yè)務(wù)四個(gè)方面造成的影響,探討了余額寶對(duì)商業(yè)銀行在重視互聯(lián)網(wǎng)“長(zhǎng)尾效應(yīng)”、挖掘互聯(lián)網(wǎng)渠道的潛力和制定大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略方面的三點(diǎn)啟示。[2]梁璋、沈凡(2013年)分析了互聯(lián)網(wǎng)金融模態(tài)中角色主體在商業(yè)模式創(chuàng)新、平臺(tái)渠道建設(shè)、金融服務(wù)體驗(yàn)和監(jiān)管政策導(dǎo)向等方面的舉措思路,揭示了線上金融的本質(zhì)和方向,探討了在新金融模式下銀行如何將資本、客戶和政策等方面的資源優(yōu)勢(shì),轉(zhuǎn)化成為其與新金融勢(shì)力或融合過(guò)程中的籌碼,從而共同推動(dòng)我國(guó)金融業(yè)的全面升級(jí)。[3]
余額寶作為互聯(lián)網(wǎng)金融的先行者,為廣大居民提供了一種新的閑散資金的理財(cái)渠道。但由于貨幣性基金的收益并不是固定的,余額寶也是如此。對(duì)余額寶的收益做出預(yù)測(cè),不僅有利于消費(fèi)者做出正確的投資決策,降低來(lái)自貨幣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn),也有利于商業(yè)銀行正確看待與余額寶的競(jìng)爭(zhēng),對(duì)其帶來(lái)的客戶流失、競(jìng)爭(zhēng)加劇等負(fù)面效應(yīng)采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。王瑩(2013年)運(yùn)用流動(dòng)性、收益性及風(fēng)險(xiǎn)性三個(gè)維度對(duì)余額寶進(jìn)行了綜合分析,認(rèn)為維持余額寶4%左右平穩(wěn)的收益率是余額寶發(fā)展的基礎(chǔ),并對(duì)投資者和余額寶提出相應(yīng)建議。[4]
從總體上看,在有關(guān)余額寶的研究中,大都集中在余額寶的金融產(chǎn)品模式、營(yíng)銷模式和技術(shù)應(yīng)用方面的創(chuàng)新,以及為商業(yè)銀行帶來(lái)的沖擊和啟示,且大都采用的是定性分析,而定量分析的卻很少。本文將借助自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)對(duì)余額寶每日的萬(wàn)份收益時(shí)間序列進(jìn)行建模分析,結(jié)果表明,采用ARMA模型進(jìn)行余額寶每日萬(wàn)份收益的分析與預(yù)測(cè),能較好地反映其動(dòng)態(tài)變化,對(duì)余額寶本身、投資者、商業(yè)銀行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的行動(dòng)策略具有重要的參考價(jià)值。
二、ARMA模型簡(jiǎn)介
ARMA模型由Box、Jenkins創(chuàng)立,亦稱B-J方法,是一種常用的隨機(jī)時(shí)序模型,王若羽(2011年)應(yīng)用ARMA模型對(duì)提出價(jià)格因素的我國(guó)歷年實(shí)際GDP序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出我國(guó)GDP模型的回歸模型,并依此預(yù)測(cè)我國(guó)2011年實(shí)際GDP和名義GDP。[5]馮盼、曹顯兵等人(2000年)則利用ARMA模型對(duì)招商銀行的股票開盤價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效預(yù)報(bào)。[6]羅永恒(2013年)采用ARMA模型對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行了建模分析,結(jié)果表明其預(yù)測(cè)能較好地反應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化。[7]
回歸結(jié)果的最后一部分表示該模型滯后多項(xiàng)式的反特征根,顯然各根的模均小于1,因此該模型是平穩(wěn)的。ARMA模型的檢驗(yàn)除了模型的平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),還包括白噪聲化檢驗(yàn)。由白噪聲化檢驗(yàn)看出,ACF和PACF都沒有顯著異于0,Q統(tǒng)計(jì)量的P值都大于0.05,因此可以認(rèn)為殘差序列為白噪聲序列,模型信息提取比較充分。由以上分析可得,模型效果比較好。
四、ARMA(p,q)的預(yù)測(cè)及分析
下面我們根據(jù)上面確定的ARMA(4,2)模型對(duì)余額寶的萬(wàn)分收益作出預(yù)測(cè),計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相對(duì)誤差。計(jì)算結(jié)果表明,雖然有時(shí)候預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相對(duì)誤差略高,但總體來(lái)看,預(yù)測(cè)相對(duì)誤差大多數(shù)在3%以下,平均相對(duì)誤差為2.147432%。任何模型都未必完美,而且余額寶是13年6月才推出的,個(gè)別數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值的現(xiàn)象可以理解。我們認(rèn)為該模型有效。將模型向外推,靜態(tài)預(yù)測(cè)下一期的數(shù)據(jù),即3月8日的萬(wàn)份收益為1.517326。依照此方法,可不斷預(yù)測(cè)下一期的萬(wàn)份收益。
預(yù)測(cè)余額寶的收益率,對(duì)于投資者來(lái)說(shuō),能直接根據(jù)收益率的大小及時(shí)調(diào)整投資決策;對(duì)于商業(yè)銀行等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手來(lái)說(shuō),能預(yù)測(cè)余額寶的未來(lái)收益和造成的沖擊,對(duì)制定正確的應(yīng)對(duì)策略非常有利;對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),可以縮短出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行調(diào)控的反應(yīng)周期,提早探究互聯(lián)網(wǎng)金融的內(nèi)在波動(dòng)規(guī)律,對(duì)各方行動(dòng)策略的時(shí)效性、科學(xué)性均有一定借鑒意義。基于ARMA模型對(duì)余額寶自推出來(lái)每日的萬(wàn)份收益序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出回歸模型,通過(guò)了平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),平均預(yù)測(cè)誤差為2.147%,說(shuō)明預(yù)測(cè)精度較高,可在此基礎(chǔ)上對(duì)每日的萬(wàn)份收益做出預(yù)測(cè)。
參考文獻(xiàn)
[1]律姣.《余額寶SWOT分析》[J].現(xiàn)代社會(huì),2014年1月.
[2]邱勛.《余額寶對(duì)商業(yè)銀行的影響和啟示》[J].金融創(chuàng)新,2013年9月,(295).
[3]梁璋,沈凡.《國(guó)有商業(yè)銀行如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融模式帶來(lái)的挑戰(zhàn)》[J].互聯(lián)網(wǎng)金融,2013年7月,(293).
[4]王瑩.《余額寶的流動(dòng)性、收益性及風(fēng)險(xiǎn)分析》[J].中國(guó)商貿(mào),2013年12月.
[5]王若羽.《基于ARMA模型的我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)研究》[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2011年6月,(649).
[6]馮盼,曹顯兵.《基于ARMA模型的估價(jià)分析與預(yù)測(cè)的實(shí)證研究》[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011年11月,41(22).
[7]羅永恒.《基于ARMA模型的中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的分析與預(yù)警》[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué),2013年3月,30(1).
[8]周世軍,岳朝龍.《基于ARMA模型的農(nóng)村金融缺口預(yù)測(cè)研究—以安徽為例》[J].統(tǒng)計(jì)教育,2009年11月.
作者簡(jiǎn)介:劉書真,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)閲?guó)際金融;封惠子,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;袁錚,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)檗r(nóng)村金融。
【摘要】余額寶作為互聯(lián)網(wǎng)金融線上融資模式的先行者,得到了強(qiáng)烈的市場(chǎng)反響,進(jìn)一步加快了互聯(lián)網(wǎng)對(duì)金融市場(chǎng)的重構(gòu)步伐,也對(duì)商業(yè)銀行造成了一定的沖擊。然而,余額寶作為貨幣性基金,其收益率是否能一直穩(wěn)定在較高的收益水平上,具有非常大的不確定性。對(duì)余額寶的未來(lái)收益做出預(yù)測(cè),有利于各個(gè)市場(chǎng)參與方做出正確的行動(dòng)決策。本文應(yīng)用實(shí)踐序列的ARMA模型對(duì)余額寶自推出來(lái)每日的萬(wàn)份收益序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出回歸模型,通過(guò)了平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),平均預(yù)測(cè)誤差為2.147%,說(shuō)明預(yù)測(cè)精度較高,可在此基礎(chǔ)上對(duì)未來(lái)收益率做出預(yù)測(cè)。
【關(guān)鍵詞】余額寶 互聯(lián)網(wǎng)金融 ARMA模型 收益率預(yù)測(cè)
一、引言
余額寶由第三方支付平臺(tái)支付寶打造的一項(xiàng)余額增值服務(wù),于2013年6月13日上線。通過(guò)余額寶,用戶不僅能夠得到較高的收益,還能隨時(shí)消費(fèi)支付和轉(zhuǎn)出,用戶在支付寶網(wǎng)站內(nèi)就可以直接購(gòu)買基金等理財(cái)產(chǎn)品,獲得相對(duì)較高的收益,同時(shí)余額寶內(nèi)的資金還能隨時(shí)用于網(wǎng)上購(gòu)物、支付寶轉(zhuǎn)賬等支付功能。上市不到5個(gè)月,余額寶規(guī)模已突破1000億元,成為中國(guó)基金史上首只規(guī)模突破千億的基金。與此同時(shí),關(guān)于余額寶的安全性和合法性的討論也不絕于耳。律姣(2013年)運(yùn)用SWOT分析工具,對(duì)余額寶的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)、所面臨的機(jī)會(huì)和威脅做出了分析,認(rèn)為余額寶依托于支付寶強(qiáng)大的客戶資源,具有收益率高、使用便捷靈活的特點(diǎn),但對(duì)于關(guān)于貨幣基金的風(fēng)險(xiǎn)告知不足以及其政策擦邊球境地,又為其發(fā)展埋下隱患,最后對(duì)其戰(zhàn)略選擇提出了建設(shè)性意見。[1]
余額寶作為一個(gè)基于互聯(lián)網(wǎng)金融的創(chuàng)造性嘗試,對(duì)理財(cái)市場(chǎng)發(fā)起了有力沖擊。截止到2014年2月28日,余額寶用戶突破8100萬(wàn),據(jù)估計(jì)其規(guī)模已超4000億元。余額寶為客戶的活期存款資產(chǎn)在保“活”的前提下,提供了一條極低風(fēng)險(xiǎn)的增值渠道,分流了商業(yè)銀行的活期存款。作為傳統(tǒng)的國(guó)有股份制商業(yè)銀行,如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融變革浪潮所帶來(lái)的挑戰(zhàn),需要深入的思考,對(duì)此學(xué)者們從不同角度進(jìn)行了研究。邱勛(2013年)根據(jù)余額寶業(yè)務(wù)及其創(chuàng)新點(diǎn),分析了余額寶對(duì)商業(yè)銀行在金融市場(chǎng)地位、銀行活期存款、超短期理財(cái)產(chǎn)品和基金代銷業(yè)務(wù)四個(gè)方面造成的影響,探討了余額寶對(duì)商業(yè)銀行在重視互聯(lián)網(wǎng)“長(zhǎng)尾效應(yīng)”、挖掘互聯(lián)網(wǎng)渠道的潛力和制定大數(shù)據(jù)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略方面的三點(diǎn)啟示。[2]梁璋、沈凡(2013年)分析了互聯(lián)網(wǎng)金融模態(tài)中角色主體在商業(yè)模式創(chuàng)新、平臺(tái)渠道建設(shè)、金融服務(wù)體驗(yàn)和監(jiān)管政策導(dǎo)向等方面的舉措思路,揭示了線上金融的本質(zhì)和方向,探討了在新金融模式下銀行如何將資本、客戶和政策等方面的資源優(yōu)勢(shì),轉(zhuǎn)化成為其與新金融勢(shì)力或融合過(guò)程中的籌碼,從而共同推動(dòng)我國(guó)金融業(yè)的全面升級(jí)。[3]
余額寶作為互聯(lián)網(wǎng)金融的先行者,為廣大居民提供了一種新的閑散資金的理財(cái)渠道。但由于貨幣性基金的收益并不是固定的,余額寶也是如此。對(duì)余額寶的收益做出預(yù)測(cè),不僅有利于消費(fèi)者做出正確的投資決策,降低來(lái)自貨幣市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn),也有利于商業(yè)銀行正確看待與余額寶的競(jìng)爭(zhēng),對(duì)其帶來(lái)的客戶流失、競(jìng)爭(zhēng)加劇等負(fù)面效應(yīng)采取相應(yīng)的應(yīng)對(duì)策略。王瑩(2013年)運(yùn)用流動(dòng)性、收益性及風(fēng)險(xiǎn)性三個(gè)維度對(duì)余額寶進(jìn)行了綜合分析,認(rèn)為維持余額寶4%左右平穩(wěn)的收益率是余額寶發(fā)展的基礎(chǔ),并對(duì)投資者和余額寶提出相應(yīng)建議。[4]
從總體上看,在有關(guān)余額寶的研究中,大都集中在余額寶的金融產(chǎn)品模式、營(yíng)銷模式和技術(shù)應(yīng)用方面的創(chuàng)新,以及為商業(yè)銀行帶來(lái)的沖擊和啟示,且大都采用的是定性分析,而定量分析的卻很少。本文將借助自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA)對(duì)余額寶每日的萬(wàn)份收益時(shí)間序列進(jìn)行建模分析,結(jié)果表明,采用ARMA模型進(jìn)行余額寶每日萬(wàn)份收益的分析與預(yù)測(cè),能較好地反映其動(dòng)態(tài)變化,對(duì)余額寶本身、投資者、商業(yè)銀行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)的行動(dòng)策略具有重要的參考價(jià)值。
二、ARMA模型簡(jiǎn)介
ARMA模型由Box、Jenkins創(chuàng)立,亦稱B-J方法,是一種常用的隨機(jī)時(shí)序模型,王若羽(2011年)應(yīng)用ARMA模型對(duì)提出價(jià)格因素的我國(guó)歷年實(shí)際GDP序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出我國(guó)GDP模型的回歸模型,并依此預(yù)測(cè)我國(guó)2011年實(shí)際GDP和名義GDP。[5]馮盼、曹顯兵等人(2000年)則利用ARMA模型對(duì)招商銀行的股票開盤價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效預(yù)報(bào)。[6]羅永恒(2013年)采用ARMA模型對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行了建模分析,結(jié)果表明其預(yù)測(cè)能較好地反應(yīng)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)的動(dòng)態(tài)變化。[7]
回歸結(jié)果的最后一部分表示該模型滯后多項(xiàng)式的反特征根,顯然各根的模均小于1,因此該模型是平穩(wěn)的。ARMA模型的檢驗(yàn)除了模型的平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),還包括白噪聲化檢驗(yàn)。由白噪聲化檢驗(yàn)看出,ACF和PACF都沒有顯著異于0,Q統(tǒng)計(jì)量的P值都大于0.05,因此可以認(rèn)為殘差序列為白噪聲序列,模型信息提取比較充分。由以上分析可得,模型效果比較好。
四、ARMA(p,q)的預(yù)測(cè)及分析
下面我們根據(jù)上面確定的ARMA(4,2)模型對(duì)余額寶的萬(wàn)分收益作出預(yù)測(cè),計(jì)算預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的相對(duì)誤差。計(jì)算結(jié)果表明,雖然有時(shí)候預(yù)測(cè)值與真實(shí)值相對(duì)誤差略高,但總體來(lái)看,預(yù)測(cè)相對(duì)誤差大多數(shù)在3%以下,平均相對(duì)誤差為2.147432%。任何模型都未必完美,而且余額寶是13年6月才推出的,個(gè)別數(shù)據(jù)出現(xiàn)異常值的現(xiàn)象可以理解。我們認(rèn)為該模型有效。將模型向外推,靜態(tài)預(yù)測(cè)下一期的數(shù)據(jù),即3月8日的萬(wàn)份收益為1.517326。依照此方法,可不斷預(yù)測(cè)下一期的萬(wàn)份收益。
預(yù)測(cè)余額寶的收益率,對(duì)于投資者來(lái)說(shuō),能直接根據(jù)收益率的大小及時(shí)調(diào)整投資決策;對(duì)于商業(yè)銀行等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手來(lái)說(shuō),能預(yù)測(cè)余額寶的未來(lái)收益和造成的沖擊,對(duì)制定正確的應(yīng)對(duì)策略非常有利;對(duì)于監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō),可以縮短出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)進(jìn)行調(diào)控的反應(yīng)周期,提早探究互聯(lián)網(wǎng)金融的內(nèi)在波動(dòng)規(guī)律,對(duì)各方行動(dòng)策略的時(shí)效性、科學(xué)性均有一定借鑒意義?;贏RMA模型對(duì)余額寶自推出來(lái)每日的萬(wàn)份收益序列進(jìn)行實(shí)證研究,得出回歸模型,通過(guò)了平穩(wěn)性和可逆性檢驗(yàn),平均預(yù)測(cè)誤差為2.147%,說(shuō)明預(yù)測(cè)精度較高,可在此基礎(chǔ)上對(duì)每日的萬(wàn)份收益做出預(yù)測(cè)。
參考文獻(xiàn)
[1]律姣.《余額寶SWOT分析》[J].現(xiàn)代社會(huì),2014年1月.
[2]邱勛.《余額寶對(duì)商業(yè)銀行的影響和啟示》[J].金融創(chuàng)新,2013年9月,(295).
[3]梁璋,沈凡.《國(guó)有商業(yè)銀行如何應(yīng)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融模式帶來(lái)的挑戰(zhàn)》[J].互聯(lián)網(wǎng)金融,2013年7月,(293).
[4]王瑩.《余額寶的流動(dòng)性、收益性及風(fēng)險(xiǎn)分析》[J].中國(guó)商貿(mào),2013年12月.
[5]王若羽.《基于ARMA模型的我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)測(cè)研究》[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2011年6月,(649).
[6]馮盼,曹顯兵.《基于ARMA模型的估價(jià)分析與預(yù)測(cè)的實(shí)證研究》[J].數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí),2011年11月,41(22).
[7]羅永恒.《基于ARMA模型的中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的分析與預(yù)警》[J].經(jīng)濟(jì)數(shù)學(xué),2013年3月,30(1).
[8]周世軍,岳朝龍.《基于ARMA模型的農(nóng)村金融缺口預(yù)測(cè)研究—以安徽為例》[J].統(tǒng)計(jì)教育,2009年11月.
作者簡(jiǎn)介:劉書真,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)閲?guó)際金融;封惠子,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)閰^(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;袁錚,北京師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與資源管理研究院碩士生,研究方向?yàn)檗r(nóng)村金融。