ارائه چارچوب هوشمندسازی مدیریت جریان نقدی شرکتها با استفاده از تحلیل پیشبینانه و الگوریتمهای بهینهسازی
کلمات کلیدی:
مدیریت جریان نقدی, هوشمندسازی مالی, تحلیل پیشبینانه, الگوریتمهای بهینهسازی, خزانهداری شرکتی, حکمرانی داده, سرمایه در گردشچکیده
هدف این پژوهش ارائه چارچوبی کیفی برای هوشمندسازی مدیریت جریان نقدی شرکتها با تمرکز بر تحلیل پیشبینانه، الگوریتمهای بهینهسازی، حکمرانی داده و تصمیمگیری مالی مبتنی بر شواهد است. این پژوهش با رویکرد کیفی و طراحی اکتشافی انجام شد. جامعه مشارکتکنندگان شامل مدیران مالی، مدیران خزانهداری، مدیران حسابداری، تحلیلگران داده مالی و مشاوران مالی شرکتهای مستقر در تهران بود. نمونهگیری بهصورت هدفمند و گلولهبرفی انجام شد و پس از انجام ۲۲ مصاحبه نیمهساختاریافته، اشباع نظری حاصل گردید. مصاحبهها بین ۴۵ تا ۷۵ دقیقه به طول انجامیدند و محورهای اصلی آنها شامل چالشهای مدیریت جریان نقدی، ظرفیت دادههای مالی، کاربرد مدلهای پیشبینی، نقش الگوریتمهای بهینهسازی و الزامات پیادهسازی سیستمهای هوشمند بود. دادهها پس از پیادهسازی کامل، با استفاده از نرمافزار NVivo و روش تحلیل مضمون کدگذاری و تحلیل شدند. برای افزایش اعتبار پژوهش از بازبینی مشارکتکنندگان، بازبینی همتایان، ثبت مسیر ممیزی و مقایسه مستمر کدها استفاده شد. تحلیل دادهها به استخراج پنج مقوله اصلی منجر شد: یکپارچهسازی و کیفیت دادههای جریان نقدی، تحلیل پیشبینانه و سناریونویسی نقدینگی، بهینهسازی تصمیمات خزانه و سرمایه در گردش، حکمرانی الگوریتمی و کنترلپذیری مدلها، و آمادگی سازمانی برای پذیرش سیستمهای هوشمند. مشارکتکنندگان تأکید داشتند که هوشمندسازی مدیریت جریان نقدی صرفاً به معنای استفاده از نرمافزار یا داشبورد نیست، بلکه مستلزم معماری داده منسجم، اتصال دادههای عملیاتی و مالی، تعریف قواعد تصمیمگیری، مدلهای توضیحپذیر و مشارکت فعال مدیران مالی در طراحی و ارزیابی خروجیهای الگوریتمی است. نتایج پژوهش نشان داد چارچوب هوشمندسازی مدیریت جریان نقدی زمانی اثربخش است که پیشبینی، بهینهسازی و حکمرانی داده بهصورت یکپارچه طراحی شوند. چارچوب پیشنهادی میتواند به شرکتها کمک کند تا کسری نقدینگی را زودتر شناسایی کنند، تصمیمات پرداخت و وصول را بهینه سازند، سطح مانده نقد بهینه را تعیین کنند و از طریق تصمیمگیری دادهمحور، تابآوری مالی خود را در شرایط عدمقطعیت افزایش دهند.
دانلودها
مراجع
Almeida, H., Campello, M., & Weisbach, M. S. (2004). The cash flow sensitivity of cash. The Journal of Finance, 59(4), 1777–1804. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2004.00679.x
Barth, M. E., Cram, D. P., & Nelson, K. K. (2001). Accruals and the prediction of future cash flows. The Accounting Review, 76(1), 27–58. https://doi.org/10.2308/accr.2001.76.1.27
Bates, T. W., Kahle, K. M., & Stulz, R. M. (2009). Why do U.S. firms hold so much more cash than they used to? The Journal of Finance, 64(5), 1985–2021. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.2009.01492.x
Baumol, W. J. (1952). The transactions demand for cash: An inventory theoretic approach. The Quarterly Journal of Economics, 66(4), 545–556. https://doi.org/10.2307/1882104
Braun, V., & Clarke, V. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3(2), 77–101. https://doi.org/10.1191/1478088706qp063oa
Breiman, L. (2001). Random forests. Machine Learning, 45, 5–32. https://doi.org/10.1023/A:1010933404324
Castro, J. (2009). A stochastic programming approach to cash management in banking. European Journal of Operational Research, 192(3), 963–974. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2007.10.015
Dechow, P. M., Kothari, S. P., & Watts, R. L. (1998). The relation between earnings and cash flows. Journal of Accounting and Economics, 25(2), 133–168. https://doi.org/10.1016/S0165-4101(98)00020-2
Farshadfar, S., & Monem, R. (2013). Further evidence on the usefulness of direct method cash flow components for forecasting future cash flows. The International Journal of Accounting, 48(1), 111–133. https://doi.org/10.1016/j.intacc.2012.12.001
Golden, B. L., Liberatore, M. J., & Lieberman, C. (1979). Models and solution techniques for cash flow management. Computers & Operations Research, 6(1), 13–20. https://doi.org/10.1016/0305-0548(79)90010-8
Guest, G., Bunce, A., & Johnson, L. (2006). How many interviews are enough? An experiment with data saturation and variability. Field Methods, 18(1), 59–82. https://doi.org/10.1177/1525822X05279903
Hennink, M. M., Kaiser, B. N., & Marconi, V. C. (2017). Code saturation versus meaning saturation: How many interviews are enough? Qualitative Health Research, 27(4), 591–608. https://doi.org/10.1177/1049732316665344
Hongjiu, L., Rieg, R., & Yanrong, H. (2012). Performance comparison of artificial intelligence methods for predicting cash flow. Neural Network World, 22(6), 549–564. https://doi.org/10.14311/NNW.2012.22.034
Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021). Forecasting: Principles and Practice (3rd ed.). OTexts.
Keynes, J. M. (1936). The General Theory of Employment, Interest and Money. Macmillan.
Lincoln, Y. S., & Guba, E. G. (1985). Naturalistic Inquiry. Sage.
Lundberg, S. M., & Lee, S. I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30, 4765–4774.
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLOS ONE, 13(3), e0194889. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889
Miller, M. H., & Orr, D. (1966). A model of the demand for money by firms. The Quarterly Journal of Economics, 80(3), 413–435. https://doi.org/10.2307/1880728
Opler, T., Pinkowitz, L., Stulz, R., & Williamson, R. (1999). The determinants and implications of corporate cash holdings. Journal of Financial Economics, 52(1), 3–46. https://doi.org/10.1016/S0304-405X(99)00003-3
Righetto, G. M., Morabito, R., & Alem, D. (2016). A robust optimization approach for cash flow management in stationery companies. Computers & Industrial Engineering, 99, 137–152. https://doi.org/10.1016/j.cie.2016.07.010
Salas-Molina, F. (2023). A multidimensional review of the cash management problem. Financial Innovation, 9, Article 42. https://doi.org/10.1186/s40854-023-00473-7
Salas-Molina, F., Martín, F. J., Rodríguez-Aguilar, J. A., Serrà, J., & Arcos, J. L. (2017). Empowering cash managers to achieve cost savings by improving predictive accuracy. International Journal of Forecasting, 33(2), 403–415. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2016.10.002
Salas-Molina, F., Rodríguez-Aguilar, J. A., Serrà, J., Guillén, M., & Martín, F. J. (2018). Empirical analysis of daily cash flow time-series and its implications for forecasting. SORT: Statistics and Operations Research Transactions, 42(1), 73–98. https://doi.org/10.2436/20.8080.02.70