تحسين دقة التنبؤ بالتدفقات النقدية في البيئات التضخمية من خلال التحليلات التنبؤية

الملخص

غالبًا ما تواجه المؤسسات الصغيرة والمتوسطة نقصًا في السيولة النقدية خلال فترات ارتفاع الأسعار. ويؤدي التضخم إلى زيادة تكاليف المدخلات وإضعاف القيمة الحقيقية للمتحصلات النقدية المتوقعة. ولا تزال العديد من الشركات تستخدم جداول البيانات البسيطة وافتراضات النمو الثابتة، وهي أساليب قد لا تتمكن من رصد الأنماط الموسمية والتغيرات المفاجئة.
تختبر هذه الدراسة استخدام التحليلات التنبؤية بالاعتماد على بيانات معاملات التجزئة المتاحة للعامة وبيانات التضخم الرسمية. وتتكون عينة المعاملات من 790,717 سجلًا بعد تنظيف البيانات، مأخوذة من متجر تجزئة إلكتروني في المملكة المتحدة، وتغطي الفترة من ديسمبر 2009 إلى ديسمبر 2011. وتم استخدام سلاسل مؤشر أسعار المستهلك في المملكة المتحدة (CPI) لقياس التضخم. كما استُخدمت الإيرادات اليومية من المبيعات كمؤشر بديل للتدفقات النقدية الداخلة من النشاط التشغيلي.
وتقارن التجربة بين نماذج الأشجار العشوائية المعززة (Extra Trees)، والغابات العشوائية (Random Forests)، والتعزيز التدريجي (Gradient Boosting)، إلى جانب نماذج تنبؤ مرجعية بسيطة. وتستخدم النماذج مؤشرات التقويم، والقيم المتأخرة، والإحصاءات المتحركة. وتمتد فترة الاختبار من يوليو إلى نوفمبر 2011.
حقق نموذج Extra Trees أدنى قيمة لخطأ النسبة المئوية المطلقة الموزونة، بلغت 29.97%، محققًا تحسنًا بنسبة 20.83% مقارنةً بالنموذج المرجعي الموسمي لمدة سبعة أيام. ولم تؤدِ المدخلات المباشرة لمؤشر أسعار المستهلك إلى تحسين أفضل تنبؤ يومي نقطي. ومع ذلك، أسهم تعديل التنبؤات وفقًا للتضخم في تحسين دلالتها بالنسبة إلى تخطيط السيولة.
وعليه، يقترح النموذج فصل التنبؤ بالتدفقات النقدية عن اختبارات الضغط المرتبطة بالتضخم، من خلال الجمع بين المتحصلات المتوقعة، والمدفوعات المخططة، وهوامش خطأ التنبؤ، وسيناريوهات صدمات التكلفة. ويوفر النموذج للمؤسسات الصغيرة والمتوسطة إجراءات واضحة تتعلق بتحصيل المستحقات، والمشتريات، والاقتراض قصير الأجل، وتحديد الاحتياطيات النقدية. وتدعم النتائج استخدام التحليلات التنبؤية كأداة عملية مساندة لإدارة السيولة، دون أن تحل محل الحكم المحاسبي أو سجلات التدفقات النقدية على مستوى المدفوعات الفردية.