Cash flow modeling for construction projects
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – Construction projects are well known for their complexity and ambiguity. These projects carry out higher risk than traditional ones because they entail high capital outlays and intricate site conditions. Poor financial management of these projects may lead to bankruptcy; therefore, effective cash flow management is essential. Although the peculiar characteristics of construction projects, the accuracy of cash flow forecasting has been a long lasting problem. The paper aims to discuss these issues. Design/methodology/approach – Many unforeseen factors affect the cash flow forecasting of construction projects. Therefore, the objective of the presented research in this paper is to examine the impact of these factors on contractor's cash flow. A model has been established by integrating analytic hierarchy process and simulation to examine the impact of various factors on cash flow. Data on the selected factors have been collected through questionnaires from various agencies in North America and China. Findings – Results show that the most significant factors are: change of progress payment, payment duration, financial position of the contractor, project delays, and poor planning. It also shows that the effect of cash inflow factors varied approximately from 9.7 to 16.3 percent with a mean value of 12.4 percent. Research limitations/implications – The implementation of the developed models are limited to few case study projects in testing the models. However, the developed models and framework are sound for future improvement. They are considered as a major step toward a broader cash flow planning. Practical implications – The developed methodology and models play essential roles in decision-making process. Originality/value – The developed model is expected to help contractors realistically forecast project cash flow under uncertainty. This may lead to more dependable and professional cash flow management, which might substantially reduce failures in construction business.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle