关于预测方法

预测方法是指得出现金预测的不同方法。

预测性现金预测支持对每个现金行项目使用各种预测方法，允许您灵活选择合适的方法。

您可以基于可用数据源、规划和预测的成熟度以及预测的时间范围，定义每个行项目和实体组合要使用的默认预测方法。还可以定义基于期间的预测方法，这样便可以对不同时间范围使用不同的预测方法。

管理员通常会定义要使用的预测方法，但现金管理人员可以根据需要随时更改对实体使用的方式。有关如何为行项目设置默认预测方法的信息，请参阅“设置预测方法”。

预测性现金预测支持以下预测方法，管理员可以为应用程序启用这些方法：

• 现金动因 - 该计算方法使用不同的动因来驱动特定行项目的现金预测。预测性现金预测提供了 11 种基于动因的方法，这些方法可用于不同的现金流入和流出。业务动因可以手动输入，也可以作为计算现金预测的运营假设（例如，平均 DSO 或费用的支付期限）进行加载。对于上述示例，系统会加载“销售收入”、“费用”、“薪金”或“资本性支出”现金动因，然后基于定义的支付期限假设来计算预测。有关现金动因的详细信息，请参阅“关于基于动因的预测方法”。
• 智能动因 - 适用于预计可从 ERP 获取的数据。这在每天模型中非常有用。在定期模型中，您可以对较早的期间使用智能动因，对以后的输入使用其他方法。

  智能动因是一种解决预测问题的方法，它将一般假设或规则应用于事务数据。例如：

  • 智能动因对应收帐款和/或应付帐款使用付款预定到期日。
  • 对所有事务应用法人实体的平均延迟。
  • 对销售订单或采购订单使用交付日期。

  Fusion ERP Cloud 集成将在未来的版本中提供。预测性现金预测将包含与 Fusion ERP 应收帐款、应付帐款和现金管理的预置集成。在过渡期内，您可以从 Oracle EBS、Peoplesoft 或 SAP 等其他数据源加载子分类帐汇总数据。

• 预测规划 - 您可以使用预测规划通过时间序列预测技术，基于行项目的历史数据进行现金预测。预测规划会选择要使用的最佳预测方法，它基于可用数据选择结果最准确的方法。例如，根据法人实体银行帐户余额的历史模式，使用基于聚合帐户余额的统计趋势进行现金预测。有关统计预测方法的详细信息，请参阅《使用 Planning》中的“Predictive Planning 预测和统计说明”。

  Note:

  对于交互式预测规划，应收帐款发票、逾期发票、应付帐款发票、应付帐款逾期发票不会提供任何结果，因为这些行中没有历史数据。不过，您可以使用自动预测功能，因为它允许您参考不同的行项目进行预测。

• 机器学习 - 预测性现金预测中集成的机器学习模型可以基于应收帐款数据准确预测现金流入。机器学习作为一种预测模型，最适合采用基于到期日的支付方式的客户。例如，基于各种输入变量（如与支付期限相关的现金收款延迟）的历史模式或关系，创建机器生成的预测。

  Note:

  未来的更新将支持机器学习。
• 手动输入 - 最基本的方法，适用于难以应用特定逻辑的行项目；您可以手动输入现金预测数字。例如，权益流入或税支付。
• 趋势 - 您可以将基于趋势的方法用于任何可根据历史趋势计算现金预测的行项目。基于趋势的方法只能用于定期预测。例如，人工费支付或租赁费支付。有关详细信息，请参阅“关于基于趋势的预测方法”。

此外，利用预测性现金预测，您可以对不同行项目使用不同预测方法、对不同期间范围使用不同预测方法，或者对不同实体使用不同预测方法，从而混合使用多种预测方法。还可以使用不同预测方法执行假设规划，然后选择要用于特定行项目、实体或期间范围的最佳预测方法。

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此视频重点介绍了预测性现金预测中的可用预测方法。	介绍：预测性现金预测中的预测方法