التنبؤ بالتدفق النقدي باستعمال الشبكة الاحتمالية العصبية

Other Title(s)

Cash flow forecasting using probabilistic neural networks

Author

العبيدي، مروان عبد الحميد عاشور

Source

مجلة الجامعة العربية الأمريكية للبحوث

Issue

Vol. 5, Issue 1 (30 Jun. 2019), pp.1-14, 14 p.

Publisher

Arab American University Deanship of Scientific Research

Publication Date

2019-06-30

Country of Publication

Palestine (West Bank)

No. of Pages

14

Main Subjects

Mathematics

Topics

Abstract EN

This paper aimed to compare the modern methods of cash flow forecasting with the traditional ones.

In other words, the researcher compared between the Probabilistic Neural Networks and Transfer Function.

It is worth mentioning that cash flow forecasting , nowadays, is very important and helps the upper management plan, control, assess the performance and make decisions.

More specifically, in this paper, the Artificial Neural networks were used to diagnose the nature of the cash flow for the next period of time and then forecast the cash flow.

The experiment was conducted in The General company for Electricity Distribution in Baghdad.

The study found out that the best type of cash flow forecasting is the Probabilistic Neural Networks, which provide a robust and flexible tool for processing since they are characterized for being self-adaptive and qualitative.

American Psychological Association (APA)

العبيدي، مروان عبد الحميد عاشور. 2019. التنبؤ بالتدفق النقدي باستعمال الشبكة الاحتمالية العصبية. مجلة الجامعة العربية الأمريكية للبحوث،مج. 5، ع. 1، ص ص. 1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-888842

Modern Language Association (MLA)

العبيدي، مروان عبد الحميد عاشور. التنبؤ بالتدفق النقدي باستعمال الشبكة الاحتمالية العصبية. مجلة الجامعة العربية الأمريكية للبحوث مج. 5، ع. 1 (حزيران 2019)، ص ص. 1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-888842

American Medical Association (AMA)

العبيدي، مروان عبد الحميد عاشور. التنبؤ بالتدفق النقدي باستعمال الشبكة الاحتمالية العصبية. مجلة الجامعة العربية الأمريكية للبحوث. 2019. مج. 5، ع. 1، ص ص. 1-14.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-888842

Data Type

Journal Articles

Language

Arabic

Notes

يتضمن ملاحق : ص. 12-13

Record ID

BIM-888842