【摘要】随着地方国库现金管理试点工作在北京、上海等城市的逐步推开,如何及时、准确地预测国库现金流成为地方财政、人民银行分支机构等相关管理部门亟待解决的问题。本文通过构建包含结构、季节和异常值因素的非线性趋势模型,将上海市市级国库库存余额拆分为确定性部分和随机性部分,对后者建立人工神经网络模型,并将两者结合预测样本外国库库存余额。在此基础上,对比分析非线性趋势模型和人工神经网络模型联合预测、基准模型预测、非线性趋势模型和季节自回归移动平均模型联合预测的预测精度。研究发现基于数据拆分和人工神经网络建模的方法预测偏差小、精度高,对于地方国库现金管理操作具有一定的参考价值。