典型文献
基于SARIMA模型的集中作业录入业务量预测实证研究
文献摘要：
21世纪初,大中型商业银行逐步采用前后台分离的集中作业模式,后台作业的集中和共享成为发展趋势.掌握集中作业业务量的变化规律,有助于提前做好人员规划和安排调度,充分利用人力资源,提升客户体验和降低运营成本,提高集约化运营管理的精细度.文章以某银行集中作业录入业务为研究对象,选取2016年1月-2021年4月1330个工作日的录入业务量数据进行分析建模,通过分析业务量变化规律,将数据分为春节前后、非春节前后两类.其中,非春节前后业务量变化表现出明显的季节性特征,运用季节时间序列SARIMA模型进行预测;春节前后业务量波动幅度较大,通过定义和计算录入业务量波动系数进行预测,取得了较好的效果.
文献关键词：
商业银行;集中作业;业务量预测;SARIMA模型;波动系数
中图分类号：
作者姓名：
于辉
作者机构：
上海浦东发展银行
文献出处：
引用格式：
[1]于辉-.基于SARIMA模型的集中作业录入业务量预测实证研究)[J].金融科技时代,2022(04):46-52
A类：
作业录入,后台作业
B类：
SARIMA,集中作业,业务量预测,大中型,商业银行,前后台,作业模式,好人,客户体验,降低运营成本,高集约,集约化运营,运营管理,精细度,工作日,春节,节前,季节性特征,节时,波动幅度,波动系数
AB值：
0.269321
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