韦金香， 张建同

(同济大学 经济与管理学院，上海 200092)

银行ATM设备业务总量的时序特征分析及预测

韦金香， 张建同

(同济大学 经济与管理学院，上海 200092)

本文旨在分析银行ATM设备业务总量的时序特征，并据此对其进行预测。首先，本文以十分钟为间隔，绘制了银行ATM设备业务总量的30天趋势图，发现其以日为单位，呈现出显著的周期性、扰动性和多峰性，因此本文建立了以日为周期的ATM设备业务总量时序分布模型。在求解模型的过程中，本文利用模拟退火算法将每日银行系统ATM设备业务总量按其特征分为八段，消除了业务总量时间序列的多峰性。在此基础上，建立了Holt-Winters模型对业务总量进行预测，最后用第一时段进行验证，得到95%置信区间内的预测值。本文的研究结果为银行数据监控中心判断设备运行状态提供了依据。

时序分布模型；模拟退火；Holt-Winters模型；运行状态

关于时间序列应用问题，多用于以下方面：(1)降维，寻找序列特点；(2)聚类，在聚类结果上进行分析；(3)预测。银行ATM设备业务总量数据具有时间序列特点，序列形状复杂但具有规律，本文运用时间序列的思考方式对银行ATM设备业务总量的特征进行分析，并预测其正常状态下的数值，从而对各行自助设备运行情况进行判定。

1 ATM设备业务总量的时序建模

1.1 样本数据基本特征

因为银行ATM设备业务量是时间序列，因此，首先应判断该序列是否能够进行预测，才能够进一步通过建立模型判定设备运行状态。因此本文建立业务量的时间序列自回归方程，利用MATLAB进行平稳性检验，得到其显著水平为0.1%，因此通过5%的显著性水平检验，判定业务量时间序列符合平稳性的特征。……