電力企業(yè)開展電費收入資金預(yù)測的必要性及優(yōu)化

電費收入資金作為電力企業(yè)現(xiàn)金流收入中金額占比最主要的部分，在存量資金安排、融資決策等方面都對電費資金的精準(zhǔn)預(yù)測提出了更高的要求。本文從探討開展電費收入資金預(yù)測的必要性出發(fā)，分析了目前電費收入資金預(yù)測工作實際開展中存在的問題及困難，探討了開展電費收入資金預(yù)測的優(yōu)化措施，利用數(shù)學(xué)模型加分析預(yù)測偏差的方法，構(gòu)建起電費資金預(yù)測模型，以期壓降公司資金沉淀，提升資金安全、效率、效益水平。

一、開展電費收入資金預(yù)測的必要性

從內(nèi)部管理要求來看，近年來，公司持續(xù)深化“1233”新型資金管理體系建設(shè)，全面推廣收付款“省級集中”，加快構(gòu)建現(xiàn)金流“按日排程”常態(tài)化運行機(jī)制，充分發(fā)揮兩個結(jié)算池（收款結(jié)算池、付款結(jié)算池）管理效益，促進(jìn)存量資金高效運作、流量資金精益管理，加強(qiáng)資金按日預(yù)測能力和預(yù)測精準(zhǔn)性勢在必行。電費收入資金作為收入結(jié)算池主要資金來源，開展電費收入系統(tǒng)性分析，合理預(yù)測收款時序，實現(xiàn)資金精準(zhǔn)預(yù)測可以有效支撐預(yù)算決策，對電網(wǎng)企業(yè)的融資安排、結(jié)算計劃、經(jīng)營決策起著重要的作用。

從外部經(jīng)濟(jì)形勢來看，一方面國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)形勢持續(xù)波動，企業(yè)融資渠道收窄，融資壓力逐年增大，亟待提高電費資金的使用效率。另一方面面臨從嚴(yán)管控帶息負(fù)債規(guī)模和努力緩解公司電網(wǎng)投資壓力的矛盾，強(qiáng)化資金精準(zhǔn)預(yù)測把握資金缺口迫在眉睫。

作為資金需求量較大、流動性強(qiáng)的電力企業(yè)，更需要快速提升資金的統(tǒng)籌調(diào)控及運作能力，提高資金運作的計劃性和準(zhǔn)確性。為有力支撐融資需求安排決策、盤活公司自有資金，精準(zhǔn)預(yù)測公司電費收入資金顯得尤為重要。

二、目前資金預(yù)測工作中存在的問題

電網(wǎng)企業(yè)的資金管理工作圍繞“實時監(jiān)控、精益高效”的工作要求，以深化財務(wù)集約化應(yīng)用為主線，以資金專業(yè)信息化建設(shè)為支撐，對資金進(jìn)行全方位多方面的實施監(jiān)控管理，目前資金管理工作取得了很好的成效，但是還是存在一定的問題。

1.電費收入編制方法單一。預(yù)測偏差會對收入預(yù)算的準(zhǔn)確性和現(xiàn)金流“按日排程”工作產(chǎn)生較大影響。以某省級電力公司數(shù)據(jù)為例，其月度電費資金到賬金額穩(wěn)定在75-85億元之間，按1%偏差率計算，收入資金偏差將近1億元。電費收入資金預(yù)算的編制，目前沒有形成固定的科學(xué)預(yù)測方法，通常是根據(jù)歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)，手動調(diào)整節(jié)假日因素影響，計算得出的數(shù)據(jù)很大程度上受前期數(shù)據(jù)影響。

2.電費影響因素多。精準(zhǔn)預(yù)測每日電費流入情況，受政策性的電量波動、市場化交易定價、電費預(yù)收、業(yè)務(wù)費和積分返還等因素影響，具體可以分為四類：經(jīng)濟(jì)因素，如貨幣政策、電價政策、GDP；時間因素：季節(jié)變化、節(jié)假日影響；天氣因素：高溫天氣增多、降雨量增大等；不確定因素：突發(fā)事件、疫情影響等。例如售電量因素，在實際情況中，多方面的因素都會導(dǎo)致售電量具有較大的不確定性，且會有較大的變化幅度。

3.電費資金到賬經(jīng)過多個管理環(huán)節(jié)。從電量采集、電費發(fā)行、用戶繳費、資金到賬經(jīng)過多個管理環(huán)節(jié)，精準(zhǔn)預(yù)測必須研究各流程時間節(jié)點和影響程度。單靠財務(wù)數(shù)據(jù)難以取得突破，因此提升預(yù)測的準(zhǔn)確度還需財務(wù)部門與前端業(yè)務(wù)部門密切配合，發(fā)揮協(xié)同效益。

三、開展電費收入精準(zhǔn)預(yù)測的意義

1.精準(zhǔn)預(yù)測，支撐“按日排程”。從公司實際出發(fā)，創(chuàng)新利用資金流歷史數(shù)據(jù)及影響電費收入的因素分析，對電費收入變動進(jìn)行趨勢分析，通過建立模型，對電費收入在復(fù)雜經(jīng)濟(jì)與金融環(huán)境中的變動趨勢進(jìn)行預(yù)測，并通過因素分析法，提高資金流缺口的預(yù)測精準(zhǔn)度，支撐公司現(xiàn)金流“按日排程”。

2.動態(tài)調(diào)整，提升考核指標(biāo)。電量電費收入預(yù)測工作開展以來，嚴(yán)格按照電費收入按日預(yù)測方案實施，持續(xù)動態(tài)調(diào)整預(yù)測方法，對比實施前的財務(wù)業(yè)績考核指標(biāo)情況、資金專業(yè)指標(biāo)，按日精準(zhǔn)預(yù)測的日調(diào)度執(zhí)行偏差率穩(wěn)步降低，專業(yè)考核指標(biāo)得到明顯改善，現(xiàn)金流入月度偏差率降低至5%以內(nèi)，現(xiàn)金流入綜合日均偏差率降低至10%以內(nèi)。

3.實時監(jiān)控，化解資金風(fēng)險。在整理歷史到賬明細(xì)數(shù)據(jù)、處理異常清分、在線監(jiān)控第三方平臺資金及省級賬戶資金流水情況過程中，充分發(fā)揮支撐預(yù)測作用，深入分析關(guān)鍵環(huán)節(jié)問題，有效化解資金風(fēng)險，防范資金及財務(wù)風(fēng)險。一是及時處理電費收款未清分?jǐn)?shù)據(jù)，杜絕不明款。通過建立問題臺賬及營財溝通平臺，持續(xù)優(yōu)化電費收入清分對賬規(guī)則，規(guī)范客戶繳費渠道和方式，優(yōu)化銀行信息接入流程，提升電費收入業(yè)務(wù)管理水平。二是強(qiáng)化第三方平臺在途資金的監(jiān)控和核算，確保代收資金全流程清晰可控。三是實時監(jiān)控電費戶異常支出，嚴(yán)守資金安全防線。監(jiān)控銀行異?？劭?，及時溝通，確保電費戶不產(chǎn)生手續(xù)費或其他費用的支出，提升公司資金安全水平。

4.盤活資金，提高資金使用效率?？茖W(xué)籌劃資金上劃時間，有效消除月末資金沉淀。2022年1月電費戶銀行存款月末余額為25.46萬元，2月為24.94萬元，通過實時監(jiān)控月末余額、科學(xué)規(guī)劃資金上劃時間，月末資金余額持續(xù)下降，到5、6月末資金余額控制在10萬元以內(nèi)，分別降至5.50萬元、5.98萬元。從趨勢來看，本年末完全消除資金余額。在一定程度上盤活了資金，推動資金合理分配，提升歸集效率，降低了資金管理成本，提高了資金使用效率。

5.深挖數(shù)據(jù)價值，服務(wù)公司融資計劃。通過對電費收入資金流水大數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測，多角度、全方位分析，從各銀行、各地市及各收款渠道等多個維度深入研究，深挖數(shù)據(jù)價值，密切跟蹤省內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢發(fā)展變化。整體來看，區(qū)別于2021年全省經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到國內(nèi)外環(huán)境和新冠肺炎疫情的雙重影響，電費收入出現(xiàn)較大回落，2022年5月、6月分別同比增長6.9%、20.4%，電費資金收入量持續(xù)走高，反映出省內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展整體態(tài)勢良好，對預(yù)測及融資決策提供有力支撐。

從開展數(shù)據(jù)分析應(yīng)用實際效果來看，充分挖掘了現(xiàn)金流數(shù)據(jù)價值，推進(jìn)現(xiàn)金流“按日排程”與年度融資預(yù)算有效銜接，實現(xiàn)收支余曲線科學(xué)平滑、融資預(yù)算精準(zhǔn)管控。有利于現(xiàn)金流“按日排程”信息價值轉(zhuǎn)化應(yīng)用，對確定各單位融資需求，統(tǒng)籌開展融資工作提供數(shù)據(jù)支撐。

6.優(yōu)化知識架構(gòu)，提升員工綜合素質(zhì)。管理創(chuàng)新工作開展的過程，是充分發(fā)揮業(yè)財協(xié)同優(yōu)勢的過程，也是促進(jìn)員工知識儲備，完善知識結(jié)構(gòu)的過程。通過組織多次業(yè)務(wù)交流學(xué)習(xí)，一方面促進(jìn)了各業(yè)務(wù)部門高效協(xié)同、信息共享、數(shù)據(jù)集成和互聯(lián)互通；另一方面加強(qiáng)與財務(wù)前端業(yè)務(wù)溝通協(xié)作，融合好營銷、財務(wù)資源，通過學(xué)習(xí)促進(jìn)工作、通過工作推動學(xué)習(xí)、在學(xué)習(xí)中不斷優(yōu)化知識結(jié)構(gòu)，提升員工綜合素質(zhì)。持續(xù)推進(jìn)人才強(qiáng)企戰(zhàn)略和創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略落地，在創(chuàng)新事業(yè)中凝聚人才，在創(chuàng)新實踐中培育人才，開創(chuàng)人才輩出、各走其道、各盡其能、各展風(fēng)采的人才新局面。

四、開展電費收入資金預(yù)測的優(yōu)化措施

1.整理歷史數(shù)據(jù)，篩選預(yù)測模型。①收集近五年的電費資金收入數(shù)據(jù)、營銷側(cè)電費三方對賬數(shù)據(jù)和售電量報表數(shù)據(jù)等。②對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，包括重復(fù)數(shù)據(jù)處理、缺失數(shù)據(jù)處理、檢查數(shù)據(jù)邏輯錯誤、異常數(shù)據(jù)等。③對數(shù)據(jù)進(jìn)行分組分析，按售電類型將用戶分為大工業(yè)、一般工商業(yè)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、貧困縣農(nóng)業(yè)、居民、躉售和小水電及售陜西榆林七大類。利用分組分析法、對比分析法和交叉分析法，對七大類的歷史數(shù)據(jù)變化趨勢逐項分析，為預(yù)測工作奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。④篩選預(yù)測模型。目前國內(nèi)外有多種電量預(yù)測的理論及方法，包括回歸分析法、時間序列法、指數(shù)平滑法、灰色預(yù)測法等。在深入研究了國內(nèi)外電費收入預(yù)測方法相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，考慮目前現(xiàn)有數(shù)據(jù)適配情況，綜合分析時間序列模型具有以下優(yōu)點：可僅根據(jù)歷史數(shù)據(jù)的變化規(guī)律建模進(jìn)行預(yù)測，簡單易行、便于掌握、樣本需求量不大且精度較高。并且時間序列模型在電量電價預(yù)測領(lǐng)域已經(jīng)取得了諸多成效，故決定采用時間序列模型進(jìn)行趨勢預(yù)測。

2.運用數(shù)學(xué)模型，趨勢精準(zhǔn)預(yù)測。①時間序列法的基本內(nèi)涵。時間序列是指將同一統(tǒng)計指標(biāo)的數(shù)值按其先后發(fā)生的時間順序排列而成的數(shù)列。時間序列分析的主要目的是根據(jù)已有的歷史數(shù)據(jù)對未來進(jìn)行預(yù)測。本項目所選用的數(shù)據(jù)樣本為電費收入按月統(tǒng)計的歷史數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)類型符合時間序列特征。

ARIMA模型的基本思想是：將預(yù)測對象隨時間推移而形成的數(shù)據(jù)序列視為一個隨機(jī)序列，用一定的數(shù)學(xué)模型來近似描述這個序列。這個模型一旦被識別后就可以從時間序列的過去值及現(xiàn)在值來預(yù)測未來值?，F(xiàn)代統(tǒng)計方法、計量經(jīng)濟(jì)模型在某種程度上已經(jīng)能夠幫助企業(yè)對未來進(jìn)行預(yù)測。

②應(yīng)用步驟。a.時間序列的預(yù)處理。時間序列的預(yù)處理包括兩個方面的檢驗，平穩(wěn)性檢驗和白噪聲檢驗。能夠適用ARMA模型進(jìn)行分析預(yù)測的時間序列必須滿足的條件是平穩(wěn)非白噪聲序列。對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗是時間序列分析的重要步驟，一般通過時序圖和相關(guān)圖來檢驗時間序列的平穩(wěn)性。

b.模型識別。模型識別即從已知的模型中選擇一個與給出的時間序列過程相吻合的模型。模型識別的方法很多，例如Box-Jenkins模型識別方法等。

c.模型定階。在確定了模型的類型之后，還需要知道模型的階數(shù)，可使用BIC準(zhǔn)則法進(jìn)行定階。

d.參數(shù)估計。對模型的參數(shù)進(jìn)行估計的方法通常有相關(guān)矩估計法、最小二乘估計以及極大似然估計等。

e.模型檢驗。模型的驗證主要是驗證模型的擬合效果，模型完全或者基本解釋了系統(tǒng)數(shù)據(jù)的相關(guān)性，說明模型的噪聲序列為白噪聲序列，模型的驗證也就是噪聲序列的獨立性檢驗。貝體的檢驗方法可利用Barlett定理構(gòu)造檢驗統(tǒng)計量Q。要求的模型通不過檢驗，應(yīng)該重新擬合模型，直至模型能通過自噪聲檢驗。

f.模型預(yù)測。預(yù)測主要有兩個函數(shù)，一個是predict函數(shù)，一個是forecast函數(shù)，predict中進(jìn)行預(yù)測的時間段必須在訓(xùn)練ARIMA模型的數(shù)據(jù)中，forecast則是對訓(xùn)練數(shù)據(jù)集末尾下一個時間段的值進(jìn)行預(yù)估。

③模型預(yù)測過程。利用ARIMA時間序列模型對月度電費收入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。一方面以業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為抓手，以近五年的每月交費數(shù)據(jù)、資金到賬數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立電費收入預(yù)測模型，對電費月度收入進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測。另一方面運用數(shù)據(jù)樣本不斷修正模型參數(shù)。對于預(yù)測過程中發(fā)現(xiàn)的異常數(shù)據(jù)，進(jìn)行業(yè)務(wù)流程倒推，找出導(dǎo)致數(shù)據(jù)異常的異動因素，并分析其原因。a.1ADF檢驗。首先，通過整理月度電費收入數(shù)據(jù)，對月度電費收入數(shù)據(jù)進(jìn)行1階差分運算。對差分結(jié)果進(jìn)行ADF檢驗，從檢驗表中看出，結(jié)果呈現(xiàn)顯著性（plt;0.05或0.01），說明拒絕原假設(shè)，該序列為一個平穩(wěn)的時間序列，可以應(yīng)用ARIMA時間序列模型。

b.參數(shù)估計和模型驗證。根據(jù)自相關(guān)函數(shù)（ACF）圖和偏自相關(guān)函數(shù)PACF圖所示，首次選取p為2，q為2，但模型驗證結(jié)果不甚理想。通過選取多組參數(shù)進(jìn)行驗證，最終選取p為17，q為14。

根據(jù)ARIMA（17， 1， 14），基于字段：金額，從Q統(tǒng)計量結(jié)果分析可以得到：Q6在水平上不呈現(xiàn)顯著性，不能拒絕模型的殘差為白噪聲序列的假設(shè)；同時模型的擬合優(yōu)度R2為0.874，模型表現(xiàn)優(yōu)秀，模型基本滿足要求。

c.模型預(yù)測結(jié)果及趨勢驗證。ARIMA時間序列模型對現(xiàn)金流的趨勢預(yù)測與實際現(xiàn)金流的趨勢相一致，但精準(zhǔn)度有待提高。據(jù)分析，模型沒有綜合考慮一次性因素和重復(fù)性因素對現(xiàn)金流的影響，且模型無法對影響因素進(jìn)行量化。需整合營銷各專業(yè)處室資源優(yōu)勢，充分發(fā)揮專業(yè)特長，綜合考慮各種影響因素，借助因素分析方法進(jìn)行現(xiàn)金流的精準(zhǔn)預(yù)測。同時，針對電費收入全流程進(jìn)行分析，加強(qiáng)過程管控、貫通流程、數(shù)據(jù)共享，針對電費抄核、用戶交費、在途資金管理等關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行深入分析。

3.分析預(yù)測偏差，提高預(yù)測資金精度。①售電量預(yù)測及偏差分析。進(jìn)行售電量預(yù)測和偏差分析，密切跟進(jìn)國家產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整，對存量用戶季節(jié)性（周期性）、用電電壓等級調(diào)整、產(chǎn)業(yè)政策關(guān)停等變化分析，增量用戶報裝、負(fù)荷生成等情況。根據(jù)歷史數(shù)據(jù)和用戶市場因素等完成次月售電量預(yù)測。及時對國家和地方產(chǎn)業(yè)政策調(diào)整、重點用戶經(jīng)營和市場前景等分析，提出電費風(fēng)險防控建議。

②匹配分類電價。進(jìn)行電費發(fā)行收入預(yù)測和偏差分析，密切跟進(jìn)國家電價政策調(diào)整、市場化交易電價變化趨勢等。每月初，根據(jù)售電量預(yù)測結(jié)果，匹配相應(yīng)分類電價；并結(jié)合歷年電費發(fā)行數(shù)據(jù)，預(yù)測次月電費發(fā)行收入；及時對國家和地方電價政策調(diào)整、市場化交易電價波動趨勢預(yù)判，提出電價變動對售電量變動的分析意見。

③電費資金收入預(yù)測。在我國，由于電力商品并不像其他商品采取現(xiàn)場等價交易的方式，而是采用預(yù)付電費的方式，因此電費收入資金流入電力企業(yè)的金額及時間的預(yù)測，不僅受用戶用電量的影響，還受用戶繳費習(xí)慣及繳費方式的影響，隨機(jī)因素較多。進(jìn)行電費到賬資金預(yù)測和偏差分析，密切監(jiān)控電費回收風(fēng)險，研判政府和上級公司對預(yù)收電費政策意見，分析國家和地方政府有關(guān)業(yè)務(wù)費（高可靠費、違約使用費、滯納金等）執(zhí)行政策變化，分析各繳費渠道對電費資金回收的影響。

4.構(gòu)建電費資金預(yù)測模型。根據(jù)前端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，搭建“趨勢分析法+因素分析法+業(yè)務(wù)流程精準(zhǔn)管控”預(yù)測模型，持續(xù)優(yōu)化預(yù)測模型。每月末，根據(jù)各處室預(yù)測結(jié)果，對預(yù)測模型進(jìn)行修正、優(yōu)化，提高資金預(yù)測精度。按月形成分析報告。密切聯(lián)系其他省份工作進(jìn)展，確保公司在國網(wǎng)系統(tǒng)預(yù)測水平領(lǐng)先。

本文在梳理研究了電費收入資金預(yù)測的必要性及存在的問題的基礎(chǔ)上，提出了基于“趨勢分析法+因素分析法+業(yè)務(wù)流程精準(zhǔn)管控”預(yù)測模型。由于目前電力企業(yè)電費收入預(yù)測涉及技術(shù)、管理、經(jīng)驗等多方面因素影響，本文僅結(jié)合企業(yè)實際提供淺薄的建議，以期對電力企業(yè)電費收入預(yù)測及資金管理優(yōu)化研究的提供思路。