Estimating cash in bank branches by time series and neural network approaches
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 226
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_BDCV-1-4_001
تاریخ نمایه سازی: 28 دی 1401
چکیده مقاله:
Providing efficient and powerful approach for liquidity management of bank branches has always been one of the most important and challenging issues for researchers and scholars in the banking field. In other words, estimating the amount of required cash in different branches of the bank is one of the basic and important questions for managers of the banking system. Because on the one hand, if the amount of cash is less than the required amount, the bank runs the default risk, and on the other hand, if the amount of cash is more than the required amount, the bank incurs opportunity costs. Therefore, the purpose of this study is to provide a practical approach to predict the optimal amount of required cash in bank branches. For this purpose, the concepts of time series, neural network approach and vector autoregressive model are used. The effectiveness of the proposed approach is also examined using real data.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Pejman Peykani
Department of Industrial Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran, Iran.
Farzad Eshghi
Department of Mathematics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
Alireza Jandaghian
Department of Industrial Engineering, K. N. Toosi University of Technology, Tehran, Iran.
Hamed Farrokhi-Asl
Sheldon B. Lubar School of Business, University of Wisconsin-Milwaukee, Milwaukee, Wisconsin, USA.
Farid Tondnevis
Department of Management, University of Tehran, Tehran, Iran.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :