Publication:
Using artificial intelligence technologies to predict cash flow

Файлы
W3016315239.pdf(454.41 KB)
Дата
2020
Авторы
Dadteev, K.
Shchukin, B.
Nemeshaev, S.
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Издатель
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Выпуск журнала
Аннотация
© 2020 The Authors. Published by Elsevier B.V.Cash flow is one of the most important concepts of financial analysis at the moment. Cash flow forecasting is a key factor in the financial planning of large commercial banks. This paper describes methods of forecasting cash flow volumes using regression model, ARIMA model and MLP neural network model. As the practice has shown the use of classical models (regression and ARIMA) is preferable in the regions that are not subject to sharp economic changes, and MLP has shown greater efficiency in forecasting in large cities and regional centres, i.e. in places with greater economic activity, where the cash flow is affected by a greater number of factors.
Описание
Ключевые слова
Цитирование
Dadteev, K. Using artificial intelligence technologies to predict cash flow / Dadteev, K., Shchukin, B., Nemeshaev, S. // Procedia Computer Science. - 2020. - 169. - P. 264-268. - 10.1016/j.procs.2020.02.163
URI
https://www.doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.163
 https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85084499084&origin=resultslist
 https://openrepository.mephi.ru/handle/123456789/21701
Коллекции
Публикации