The liquidity management with application of artificial intelligence techniques

• Autorzy: Relich M.

Warianty tytułu

PL

Zarządzanie płynnością finansową z wykorzystaniem technik inteligentnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

This paper presents the liquidity management with the application the data mining techniques. In proposed approach used the neurofuzzy system, that seeks the relations in data base of enterprise. It is an alternative approach as compared to the ones that have been applied so far. The example presented in this paper relates the estimation a delay in accounts receivable payment. There was led to the comparison of the conventional approach results with the reverse approach results. Additional on the base the sought rules, there can try improve the liquidity level.

PL

W artykule przedstawiono wykorzystanie systemu rozmytoneuronowego do zarządzania płynnością finansową, obejmującego monitorowanie i sterowanie przepływami pieniężnymi. Zaproponowane podejście zostało oparte na systemie hybrydowym, łączącym techniki sztucznych sieci neuronowych z formalizmem zbiorów rozmytych. System ten wyszukuje zależności pomiędzy warunkami transakcji sprzedaży a długością okresu opóźnienia płatności należności przez klienta. Wyodrębnione zależności są przedstawione w postaci bazy reguł rozmytych, która jest podstawą planowania przepływów pieniężnych oraz sterowania płynnością finansową.

Słowa kluczowe

EN

financial liquidity; financial management

PL

płynność finansowa; zarządzanie finansami; system hybrydowy

• Wydawca: University of Zielona Góra, Faculty of Economics and Management
• Czasopismo: Management
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 12, no 2
• Strony: 176--184
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Relich M.

• Uniwersytet Zielonogórski, Wydział Ekonomnii i Zarządzania

Bibliografia

• 1. Badiru A.B., Cheung J.Y. (2002), Fuzzy engineering expert systems with neural network applications, John Wiley & Sons, New York.
• 2. Henderson J.W., Maness T.S. (1989), The Financial Analyst's Deskbook: A Cash Flow Approach to Liquidity, Van Nostrand Reihold, New York.
• 3. Mramor D., Valentincic A. (2003), Forecasting the liquidity of very small private companies, Journal of Business Venturing, vol. 18, no. 6, pp. 745-771.
• 4. Nelles O. (2001), Nonlinear system identification: from classical approaches to neural networks and fuzzy models, Springer- Verlag, Berlin.
• 5. Pal S., Mitra S. (1999), Neuro-Fuzzy Pattern Recognition, John Wiley & Sons, New York.
• 6. Relich M. (2006), Liquidity management in a small enterprise by the application of reverse approach. Management 2006, vol. 10. no. 2, pp. 129-137.
• 7. Relich M., Kluge P.O., Ważna L. (2007a), The application of data mining techniques to the cash flow planning in SME, Contemporary problems in enterprise management, ed. Lewandowski J., pp. 66-73, Media Press, Łódź.
• 8. Relich M., Witkowski K., Ważna L. (2007b), The application of constraint programming to building the tool of liquidity planning in enterprise, Management 2007, vol. 11. no. 1, pp. 121-130.
• 9. Relich M. (2008), The using of fuzzy-neural system to monitoring and control of liquidity in a small business, Management 2008, vol. 12. no. 1, pp. 295-305.