增强现金管理人员的能力，通过提高预测能力实现成本节约

用于预测禽流感H5N1暴发的ARIMA和随机森林时间序列模型的比较。BMC生物信息学，15（1）：1。Kantz，H.和Schreiber，T.（2004）。非线性时间序列分析，第7卷。剑桥大学出版社。库马尔，M.和塞恩莫兹，M.（2006）。股票指数运动预测：支持向量机与随机森林的比较。印度资本市场研究所第九届资本市场会议论文。Laukaitis，A.（2008年）。使用希尔伯特值自回归过程进行现金流和交易强度连续时间预测的功能数据分析。《欧洲运筹学杂志》，185（3）：1607-1614。Liaw，A.和Wiener，M.（2002年）。按随机森林分类和回归。R新闻，2（3）：18-22。梅尔·S·F.、罗宾逊·D·W.、范德·魏德·J·H.（1981）。短期支出预测模型。财务管理，第9-20页。Mei，J.，He，D.，Harley，R.，Habetler，T.，和Qu，G.（2014）。纽约电力市场实时价格预测的随机方法。2014年IEEE大会和博览会，第1-5页。IEEE。米勒，M.H.和奥尔，D.（1966年）。企业对资金需求的模型。《经济学季刊》，第413-435页。米勒，T.W.和斯通，B.K.（1985）。每日现金预测和季节分辨率：使用分布方法的替代模型和技术。《金融与定量分析杂志》，20（03）：335-351。朴槿惠，H-S.和Jun，C-H.（2009）。一种简单快速的k-中值聚类算法。专家系统与应用，36（2）：3336-3341。彭蒂宁，M.J.（1991）。随机现金平衡问题的短视和平稳解。《欧洲运筹学杂志》，52（2）：155-166。R核心团队（2014年）。R：用于统计计算的语言和环境。R统计计算基金会，奥地利维也纳。N.萨兰蒂斯。

(2001). 股票市场的非线性、周期性行为和可预测性：国际证据。《国际预测杂志》，17（3）：459-482。斯莫尔，M.（2005）。应用非线性时间序列分析：物理、生理学和金融应用，第52卷。《世界科学》Srinivasan，V.和Kim，Y.H.（1986年）。确定性现金流管理：现状和研究方向。欧米茄，14（2）：145-166。斯通，B.K.（1972）。在现金管理的控制限额模型中使用预测和平滑。财务管理，第72-84页。斯通，B.K.（1976）。支付模式是预测和控制应收账款的一种方法。财务管理，第65-82页。斯通，B.K.和米勒，T.W.（1981）。每日现金预测：一个结构化框架。现金管理杂志，1:35-50。斯通，B.K.和米勒，T.W.（1987）。每日现金流模式的乘法模型预测。财务管理，第45-54页。斯通，B.K.和伍德，R.A.（1977）。每日现金预测：一种实施分配方法的简单方法。财务管理，第40-50页。特拉斯维塔，T.（2006）。用非线性模型预测经济变量。《经济预测手册》，1:413–457。魏根德，A.S.（1994）。时间序列预测：预测未来，了解过去。艾迪生·韦斯利。Zagorecki，A.（2015）。利用随机森林从多变量时间序列预测煤矿甲烷爆发。《粗糙集、模糊集、数据挖掘和粒度计算》第494-500页。斯普林格。