آرشیو

آرشیو شماره ها:
۴۱

چکیده

از آنجا که وضعیت نقدینگی مبنای قضاوت بسیاری از اشخاص درباره موقعیت واحد اقتصادی است، این مطلب مورد توجه گروه های ذینفع از جمله اعتباردهندگان و سرمایه گذاران قرارگرفته است. هدف این پژوهش درک جدیدی از رفتار جریان نقد و پیش بینی مانده نقد است. جامعه آماری پژوهش حاضر  مانده نقد روزانه یکساله ۴۸ شعبه بانک معین است. برای این منظور مدل بهینه از بین 4 مدل؛ براونی هندسی، براونی حسابی، واسیسک و مدل ریشه مربعات اصلاح شده در سه سطح میکروسکوپی، مسسکوپی و ماکروسکوپی بررسی گردیده است و مدل براونی هندسی به عنوان مدل بهینه تایید شده است؛ سپس با استفاده از مدل بهینه مذکور پیش بینی مانده نقد در افق های زمانی متفاوتی صورت گرفته است. نتیجه نشان می دهد که قدرت مدلGBM  با افزایش طول افق زمانی پیش بینی ثابت نمی ماند و با افزایش افق زمانی پیش بینی، نتایج متفاوتی دارند صحت پیش بینی مدل با از معیار MAPEدر افق 14روزه در سطح مناسبی می باشد. 

Cash flow forecasting using Continuous-Time Stochastic Processes

Since the liquidity situation is the basis for many people to judge the position of the economic unit, this issue has been considered by stakeholders including creditors and investors.The purpose of this study is a new understanding of cash flow behavior and cash balance forecasting. The statistical population of the present study is the annual cash balance of 48 branches of a certain bank. For this purpose, the optimal model out of 4 models; Geometric Brownie, Arithmetic Brownie, Vasicek and Modified Square Root Model at three levels of microscopic, mesoscopic and macroscopic have been investigated and the geometric Brownie model has been approved as the optimal model; Then, using the mentioned optimal model, the cash balance is predicted in different time horizons. The result shows that the strength of the GBM model does not remain constant with increasing the length of the forecast time horizon and with increasing the forecast time horizon, they have different results. The accuracy of the model forecast with the MAPE criterion at the 14-day horizon is at an appropriate level.

تبلیغات