我国大型石油集团预算管理的几个关键问题研究

论文摘要

本文在对集团公司预算管理的概念、目标、机制、功能与主要模式进行讨论的基础上,梳理了我国石油集团预算管理的主要内容与环节。结合我国石油集团预算管理的实际情况,针对预算管理部分环节中存在的一些关键问题,本文进行了研究并给出了解决方案。主要研究内容与成果如下:1.在市场预测阶段,对原油价格时间序列建模时,本文针对传统ARIMA-GARCH模型轻描述趋势、重刻画误差因而预测性不强的缺点,结合原油价格在高位时波动较大,低位时波动较小,且上期价格上涨或下跌对本期价格变动的作用不对称的特点,建立了含有非对称成分的ARIMA-GARCH模型。本文对1997.1～2009.7布伦特原油现货价格建立预测模型,显示出较好的预测性。2.在预算目标计划阶段,建立了油价波动条件下,基于石油集团内部供应链价值最大化的油品产、购、销量优化模型,模型可比较各油价下原油产量、销量、进口量、加工量,成品油进口量、销售量以及化工产品产销量,并制定出给定油价下的最优生产计划。此外,模型的对偶模型还可计算出各种产能的边际利润以及市场需求变化的边际利润,为产能调整决策及市场拓展决策提供支持。本文通过案例分析显示出了集团利润最大化与板块利润最大化两种策略存在冲突,并指出了企业内部供应链的风险对冲作用。3.在预算编制与分解阶段,需要对下属单位的盈利能力进行评价。为了构造更为合理的盈利能力评价模型,在SUR模型中加入了时间效应成分,构造了带有时间效应的变系数面板数据模型,并给出了参数估计的方法。该模型用于盈利能力评价与预测时,充分利用公司的财务历史信息,比传统方法更具先进性。通过案例分析,本文比较了某石油集团八个油田的盈利能力,并预测了新增投资的利润。4.在预算执行与控制阶段,将质量控制技术及可视化数据挖掘技术引入财务管理领域。针对财务管理中允许财务数据期望均值发生变化的特点,提出了变均值控制图技术用于预算执行的预警控制;提出新的差异分析技术,即先用“预算树结构”对预算数据进行格式化,在此基础应用“问题发现矩阵”技术查找预算执行异常的原因。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 选题背景与意义
• 1.2 研究内容与本文结构
• 1.3 本文创新点
• 第二章 集团公司预算管理基本理论
• 2.1 预算管理理论综述
• 2.1.1 国外预算管理理论综述
• 2.1.2 国内预算管理理论综述
• 2.1.3 预算管理的目标与机制
• 2.1.4 预算管理的功能
• 2.2 集团公司预算管理模式
• 2.2.1 集权型预算管理模式
• 2.2.2 分权型预算管理模式
• 2.2.3 折中型预算管理模式
• 2.3 石油集团预算管理的主要内容
• 2.3.1 市场预测
• 2.3.2 预算目标与计划
• 2.3.3 预算编制与分解
• 2.3.4 预算执行与控制
• 2.3.5 预算评价与考核
• 2.4 本章小结
• 第三章 原油价格预测模型
• 3.1 研究背景
• 3.2 文献综述
• 3.3 传统ARIMA-GARCH 模型
• 3.3.1 ARIMA 模型
• 3.3.2 GARCH 模型
• 3.4 非对称ARIMA-GARCH 模型
• 3.4.1 ARIMA-GARCH 模型存在的问题
• 3.4.2 AARIMA-GARCH 模型的构建
• 3.4.3 AARIMA-GARCH 模型的经济意义
• 3.5 国际原油市场价格预测案例分析
• 3.5.1 油价的季节效应分析
• 3.5.2 拟合AARIMA-GARCH 模型
• 3.5.3 残差白噪声检验
• 3.5.4 预测结果
• 3.6 本章小结
• 第四章 石油集团油品产、购、销计划研究
• 4.1 研究背景
• 4.2 文献综述
• 4.2.1 供应链与供应链管理
• 4.2.2 供应链计划
• 4.3 石油集团内部供应链
• 4.3.1 勘探板块
• 4.3.2 炼油板块
• 4.3.3 成品油销售板块
• 4.3.4 化工及销售板块
• 4.4 油品价格联动关系
• 4.4.1 国产原油接轨价格
• 4.4.2 成品油接轨价格
• 4.4.3 石脑油接轨价格
• 4.4.4 航空煤油接轨价格
• 4.4.5 石脑油、航空煤油与原油价格的协整关系
• 4.5 优化模型建立
• 4.5.1 勘探板块
• 4.5.2 炼油板块
• 4.5.3 成品油销售板块
• 4.5.4 化工及销售板块
• 4.5.5 集团利润优化模型
• 4.6 案例分析
• 4.6.1 数据及基本参数
• 4.6.2 集团最优方案
• 4.6.3 集团最优与板块最优方案比较
• 4.6.4 产能的边际利润
• 4.7 本章小结
• 第五章 集团下属单位盈利能力评价与利润预测
• 5.1 研究背景
• 5.2 文献综述
• 5.2.1 盈利能力评价方法研究综述
• 5.2.2 面板数据模型研究综述
• 5.3 面板数据模型
• 5.3.1 通用模型
• 5.3.2 特例模型
• 5.3.3 固定效应与随机效应
• 5.4 模型估计
• 5.4.1 LSDV 估计
• 5.4.2 GLS 估计
• 5.5 盈利能力评价模型
• 5.5.1 半相依回归模型SUR
• 5.5.2 SUR 模型的参数估计
• 5.5.3 带有时间效应的变系数模型及参数估计
• 5.6 盈利能力评价与利润预测案例分析
• 5.6.1 基础数据
• 5.6.2 模型建立
• 5.7 本章小结
• 第六章 预算的执行与控制预警分析
• 6.1 研究背景
• 6.2 文献综述
• 6.3 控制图理论
• 6.3.1 Shewhart 控制图
• 6.3.2 控制图的效能指标
• 6.3.3 CUSUM 控制图
• 6.3.4 EWMA 控制图
• 6.4 预算预警控制图
• 6.4.1 设计思路
• 6.4.2 变均值控制图
• 6.4.3 参数取值
• 6.5 预算异常寻因技术
• 6.5.1 设计思路
• 6.5.2 预算树
• 6.5.3 问题发现矩阵
• 6.6 案例分析
• 6.6.1 数据及基本参数
• 6.6.2 利润预警控制图
• 6.6.3 异常寻因
• 6.7 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文总结
• 7.2 研究展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢