Assessment of the Effect of Changing Activities' Start Times on Cash-flow Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Cash flow modeling is crucial to contractorsto sustain business. Contractors carry out multiple activities within a single project wherein the change of the start times of the activities have varying effect on the values of periodical negative cumulative balances and the other cash-flow parameters. Thus, changing the activities' start times leads consequently to changes in the value of the maximum negative cumulative balance and other cash-flow parameters as well. Schedule-driven cash flow models typically are generated to identify the effect of activities start times on projects' cash flow parameters. In this paper, Monte Carlo simulation technique has been employed to generate schedules and their associated cash flow parameters. The activities' start times are assumed to follow uniform discrete probability distributions with the minimum and maximum values representing the early and late start times respectively. Further, the proposed simulation model considered the stochastic nature of cash-in and cash-out transactions by incorporating the effect of 43 qualitative factors. Three scenarios are defined; each scenario incorporates a different number of qualitative factors. Advanced sensitivity analysis is performed to measure the effect of changing the start times on cash flow using the correlation coefficients. Finally, the proposed simulation model help practitioners identify the activities that highly affect the cash flow and provides a metric to measure the strength of their impact.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,011 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».