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
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