基于BP神经网络的建设项目资金流预测

本文构建了BP神经网络模型对某建设工程项目的资金流进行预测分析,结果与实际的资金流基本吻合。说明神经网络能够作为建设项目资金流预测的有效工具。

基于ARMA-GARCH模型的资金流预测方法

金融服务机构的资金流动具有非线性、周期特性和不稳定性等特点,对资金流的准确预测有助于提高资金利用率和抵御金融风险的能力。通过分析资金流的特点,使用差分方法将资金流转化成增益序列,在增益序列上构建ARMA-GARCH模型进行分析,并设计了一种确定模型参数的方法。结果显示,与简单ARMA-GARCH模型、GMAR模型和GM-SARIMA模型相比,该方法具有最小平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE),同时精确预测的点数也最多,因此能够较好地对资金流入流出情况进行预测。

基于用户分类的余额宝资金流预测研究

以余额宝为代表的互联网金融作为一种创新的金融服务模式对资金流的预测提出了新的要求。本文以余额宝资金流数据入手,把用户分类融入时间序列算法,提出了基于用户分类的资金流预测模型。通过实证分析,该模型与传统的时间序列模型相比提高了预测的准确性。

水电工程多项目资金流预测模型

多项目资金流预测对水电工程项目业主做出投资决策、安排进度计划具有重要意义，而资金流预测的关键问题是建立简单易用的资金流出计算方法。模型对水电工程进行项目划分，以单位工程和s曲线方程作为资金流预测的基础，利用历史相似工程的实际成本数据，采用回归分析的方法，估算在建工程的成本曲线；再考虑具体的合同条件、付款时间差等影响因素，得出实际的资金流出曲线。经算例验证，该方法可满足多项目资金流预测的要求。

基于时间序列算法的资金流入流出预测模型比较分析

商业公司的金融服务平台通常有着上亿的客户,庞大的用户群体使得其服务场景中每天都必然会触及大量资金的流入和流出,对资金的管控压力也越来越大。在当前的宏观经济环境和现实状况下,要确保资本管理在一个可控的范围内,对未来的资本流量规模做出预估十分必要。现有文献表明,在实际操作中有多种模型可以进行相关的预测。使用比较多的包括基于统计学方法来完成的ARIMA模型、周期因子时间序列预测模型以及基于神经网络的LSTM时间序列预测模型等。本文以余额宝平台用户资金流量为背景,通过比较以上三种不同资金流量预测模型的适用条件、优点及局限性,尝试对比分析出针对不同条件下更加准确有效的资金流入流出预测模型,最大程度贴近未来资金流量真实值,从而更好地进行企业的经营管理。

大宗商品贸易基于资金流预测的资金管理模式应用

开展大宗商品贸易的企业作为链接上游原材料企业和下游商品企业的纽带,发挥着推动商品市场发展的重要作用。然而,由于行业属性、企业规模及管理水平等因素影响,中小型贸易企业的风险抵御能力普遍较弱,往往深陷资金周转困境。本文以煤炭贸易为研究对象,提出基于资金流预测的资金管理模式,尝试在融资难、融资贵的现状下,为中小型贸易企业提供有效的内部管理方法,解决资金问题,助力企业发展。