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欧米茄国际公司。管理科学杂志，第14卷，第2期。第145-166页，1986 0305-0483/86 0.00英国印刷。版权所有1986 Pergamon Press Ltd

确定性现金流管理：

技术和研究现状

方向

文卡特·斯里尼瓦桑

美国东北大学

金永和

美国辛辛那提大学

（1985年1月收到；修订版（1985年9月）

近年来，现金流管理越来越受到学术界和实务界的关注。现金管理作为一项重要的组织职能越来越受到重视，有证据表明，现金管理人员的作用和责任正在超越传统的界限。在之前的一篇文章中，Gregory对一类有限的现金管理模型进行了出色的回顾。本文试图回顾格雷戈里没有回顾过的大量确定性现金流模型。回顾通过确定潜在的决策过程，将这些模型放在适当的角度，并指出这些模型的关注点有点狭窄。提出了一种改进的现金管理决策分类法，作为未来研究的可能框架。该文件还认识到信息和计算机技术的巨大增长及其对现金管理规范建模工作的影响。

1导言

近年来，现金管理越来越受到学术界和实务界的关注。在学术方面，最近最重要的事件可能是建立了一个新的研究年度[45]，组织了一个研讨会[118]，出版了两个相当详细的文本[43，122]，消除了长期以来对这种统一和详细处理的需要。在实践方面，人们对现金管理重要性的兴趣和认识不断提高，导致1980年在美国成立了全国企业现金管理协会（NCCMA），据报道，该协会目前有2800多名成员，并赞助了一本广为阅读的杂志《现金管理杂志》。额外的证据表明，现金管理专业知识的需求已达到新的水平，在于事实上，NCCMA是赞助在该学科的认证计划的发展。

人们对这一领域的兴趣与日俱增，这可归因于近期短期利率、通货膨胀的波动，以及美国政府不断变化的法规，这些法规迫使管理层严格审查现金管理政策和责任。

回顾现金管理模型的过程可以从以下几个问题开始：现金经理做什么？文献表明现金经理参与了哪些决策？广义上说，现金管理职能部门有责任调动、控制和规划公司的现金资源。这些责任可以从战略、战术和/或行动的角度来看待。对确定性现金管理规范文献的研究表明，现金管理的职责已分解为以下主要决策过程：（i）现金余额管理(ii）现金收集(iii）现金调动和集中(iv）现金支付；以及（v）为信贷服务设计银行系统。

上述每个决策过程可由若干相互关联的决策类型组成，即子问题。已经为这些决策类型和过程提出了许多模型，本文的主要目的之一是回顾这些工作。然而，应该注意的是，为了避免重复，排除了Gregory[39]提出的库存理论模型。此外，本文提出的论点应该是普遍有效的，即使是在美国现金管理公司所面临的环境下进行的。由于现有的大多数模型关注的范围都很窄，因此本文试图对现金管理决策进行更为现实的分类，并以此作为未来研究的框架。

论文的其余部分组织如下。下一节将格雷戈里的早期工作与本文结合起来。随后的章节详细介绍了现金管理的每一个决策过程，如现有文献所示，并讨论了相关决策过程中的建模尝试。接下来，在对现金管理决策分类进行修订的基础上，指出了这些模型的局限性，并指出了一些可能的研究方向，特别是将规范模型与信息和计算机技术的爆炸性发展相结合。最后一节简要总结。

在另一篇优秀的论文中，Gregory[39]将他的评论局限于一类狭义的现金管理模型。几乎所有被审查的模型都只涉及现金余额管理过程的一个有限部分，并使用基本上基于库存控制理论的程序（见[20，23，26，64，66]）。其主要原因似乎是对现金管理职能采用了非常狭隘的定义。根据格雷戈里[39，p。643]，现金流管理关注的是公司持有的现金（即低利率或零利率形式但随时可用的现金）与短期投资（如国库券、商业票据）之间的平衡，存款账户等。假设短期投资带来一定的利息，可以很容易地转换成现金，而且双向转账需要钱。

Gregory审查的模型类型仅用于提供对使用标准库存控制理论建立现金余额或头寸管理模型的见解，因此范围非常有限(在本文中，我们将现金管理定义为涉及现金余额管理、现金收集、现金调动和集中、现金支付以及信贷和非信贷服务银行系统的设计。），我们完全同意格雷戈里在现金管理的各个决策领域中阐述和审查模型背后的基本精神，以期推进同样的精神，即保持模型对实际、现实和即时现金流问题的相关性。

三。现金余额管理

在这一决策过程中的各种决策类型可以确定如下：（i）现金头寸管理(ii）短期借款(iii）短期投资；现金预测。

3.1现金头寸管理、投资和借款

回顾这一领域的文献发现，大多数模型处理三种决策类型的组合：现金头寸管理、短期投资和短期借款。Robichek、Teichroew和Jones（RTJ）[76]将短期财务决策制定为一个线性规划问题，他们的工作形成了许多后续改进的基础。RTJ考虑的是一个财务经理所面临的问题，他有一个现金预算，其基本目标是在一定的经营限制下，以尽可能低的成本提供经营所需的资金。该模型考虑了两种类型的收据-AElig;收取应收账款和所有其他收据，包括现金销售和两种付款方式购买付款和其他付款方式，包括未偿债务付款。此外，该公司还有五种财务选择：（i）无担保信贷额度(ii）抵押

应收账款(iii）应付账款展期(iv）定期贷款；（五）超额现金投资。在公式中考虑的显式成本是贷款利息和损失的折扣以及多余资金的利息。

此外，假设应付账款和定期贷款的展期会产生定性影响，这些影响是通过按展期或借款金额的固定比例（视情况而定）计算的隐性成本来衡量的，隐含成本或信用也被分配在计划期结束时的余额和开始时的余额之间的差额上。因此，代表总成本的目标函数包括显性成本和隐性成本，如下所示：

TRC=D， Fm

式中，DJ表示第j个期间的显性成本，D*表示第j个期间的隐性成本，Fm表示隐性成本或信贷，表示计划期结束时的余额变化相对于期初余额的调整系数。

这个公式作了几个假设。假设除应收账款的收款外，所有交易都发生在一个时期的开始，或相当于上一个时期的结束。借入资金的利息在下一期初加入现金需求，各期费用不作明确折现，而是通过将利息费用纳入资金需求进行调整。虽然这些假设主要是为了便于说明，但模型的另外两个假设可能被认为是永久性的。该模型假设各种备选方案的成本与借款金额成比例相关，不提供固定成本，例如启动贷款的固定成本。这不一定是一个严重的缺陷，因为它可以通过整数约束得到充分的处理。第二个永久性假设是将隐性成本分配给定性因素。从概念上讲，使用纯粹的任意费率来分配隐含成本是值得怀疑的。使用多属性评估程序评估定性因素，并将结果与线性规划结合起来分析定性数据，可能更容易被接受。

R-TJ模型基本上只考虑奥美优化短期融资决策，不涉及短期投资交易和最小现金余额的考虑。Orgler[71，72]还将现金管理问题描述为一个多周期线性规划模型，并试图克服这些不足。该模型考虑了四类决策变量：付款计划、短期融资、证券交易和最小现金余额。该模型的目的是在给定的计划期内，使现金预算的净成本最小化，并受计划期内决策变量的约束。因此，该模型捕捉了跨时间的影响以及决策变量之间的相互关系。

奥格勒公式的独特之处在于考虑了规划期内的不平等运营期。这样做显然是为了考虑现金资源的日常管理，同时将问题的规模保持在合理的范围内。因此，在Orgler的不等周期模型下，决策区间可以从日区间开始，分解为周区间，并以指定区间上的月决策点结束。在第一阶段结束时，重新计算模型，以便只实际执行第一阶段的决定，同时还考虑了订正估计数的长期影响。不等周期模型还通过在未来逐渐延长的时期内汇总预测来减少不确定性的影响。

Mao[60]和Pogue and Bussard[75]进一步修改和扩展了短期财务规划问题的线性规划公式，以包括额外的确定性约束和机会约束。Srinivasan[88，89]将现金管理问题描述为一个转运问题。由于转运问题是一类具有特殊结构的线性规划问题，因此可以利用Hatch[40]和Barr等人[5]等开发的专用代码来有效地求解。虽然Srinivasan使用的方法与Orgler[71，72]的方法基本相同，但他的模型声称其计算能力优于传统的线性规划公式。事实上，Srinivasan说明了转运模型比比较线性规划具有30比1的计算优势[89，p。1350]. 当然，提高计算效率的另一个好处是，对不确定的参数进行详细的敏感性分析。此外，网络优化方法被认为是相对简单和直观的吸引力，因此，它比传统的线性规划的美学优势。

Golden、Libertore和Lieberman（GLL）[37]对Srinivasan模型进行了改进，认识到它不考虑利息复利和回报的再投资。有人认为，这导致低估了目标函数的最大值，随着规划期限的增加，这种差距也确实存在。更重要的是，即使在某些可行的情况下，斯里尼瓦桑模型也可能表明不可行。GLL用一个有得失的网络来描述这个问题。具有增益和损耗的网络允许网络中的弧具有特定的乘数，其作用是增加或减少弧上的流量，具体取决于乘数是大于还是小于1。因此，通过为每个弧指定适当的乘数，可以明确考虑回报、利息和转换成本的复合。他们考虑了一个双资产（x，y）模型，其中一个资产（x）被假定为比另一个资产（y）更具流动性。只有流动性更强的资产x才能满足所有需求，并且资产x的单位持有成本或机会成本超过了资产y的机会成本。假设y的供给、需求和初始持有量已知。两种资产之间的转换被认为是瞬时的，该模型假设转换成本与转换金额成比例。该模型是建立在最大限度的现金余额

^我有关详细信息，请参阅[93]。有关使用网络优化方法的最新研究，请参阅[91，921]。本文引用的未发表的参考文献可从相应的作者处获得。

²具体地说，这可以通过修改等式（9）来实现，

（13） 和（16）的建议模型（参考定理一）[381如下：

（9） 最大gamp;apos;（n，z）-gamp;apos;（i，z） （i

可以看出，随着这些变化，修订后的模型将与最低现金结余要求不同的网络相对应。

包括规划期结束时的投资。然后将这个基本模型扩展到包括最低现金余额要求和确认信贷额度的可用性。

GLL还代表了对信贷额度利率的一些敏感性分析。然而，他们不能正确解释敏感性分析的结果。他们没有认识到，该模型本质上是在评估从信贷额度借款的成本和转换短期投资的成本之间的权衡。随着信贷额度成本的增加，对转换的依赖性显然应该加大。事实上，会有一个盈亏平衡点，超过这个平衡点，信贷额度的成本优势将完全丧失，这种模式首先将短期投资转化为满足资金需求，然后再诉诸信贷额度借款。在随后的努力中，Golden和Keating（GK）[381]提出了一种改进的网络公式，旨在简化GLL建议的模型。GK建议，通过认识到实施此类要求的影响类似于从现金流入中扣除第一期的固定金额，并在规划期结束时添加相同的固定金额，可以消除最低现金余额限制。这是通过将最低现金余额要求添加到第一期的现金流出中，并相应地将相同金额添加到目标函数中来实现的。最低现金余额所赚取的利息是通过减少中间期间的现金流出，并将最后期间赚取的利息加入目标函数来处理的。然而，上述简化非常重要有限使用。GK没有明确说明简化一般有效的关键假设。该模型假设最低现金余额要求在整个规划期内保持不变。然而，这与企业在规划期内保持平均平衡的主要安排形成鲜明对比，是相当不现实的。可以验证修改的不同的现金余额要求的公式，但这个修改的公式是否比原来的模型简单，这是一个没有争议的问题。2此外，不可能在净值中设定平均余额约束-

不借助分解技术的工作模型。

Maier和Vander Weide（MV）[56]指出了网络方法在适应各种约束方面的不灵活性。因此，mv选择使用一个标准的线性规划公式，但是使用一个矩阵生成器，这样可以节省大量的计算机存储空间。他们的模型寻求短期投资组合的水平价值最大化，类似于GLL，但受到总现金来源等于总现金使用量的限制以及与投资组合相关的有限数量的额外限制。该模型要求用户指定计划期内进行分析的时间段的长度和数量。

MV认识到，由于公司可以选择多种金融工具，因此可能并不总是能够确保所有工具的到期日与决策点一致(很明显，只有当决策点以一天以外的时间间隔出现时，这个问题才会出现。）他们通过做出两个假设来克服这个问题。首先，假设在两个决策点之间到期的任何投资将按每日回购协议（repo）利率进行再投资，直至达到下一个决策点。同样，该模式要求在到期日当天或之前提供资金。因此，将偿还债务所需的金额添加到上述决策点的要求中，并假设以日回购利率进行投资，直到实际需要为止。MV模型的一个优点是它面向用户，并提供“假设”功能。此外，通过使用矩阵生成器，MV模型可以将面向用户的形式的输入转换为模型所需的公式，反之，通过报表生成器，可以创建用户可读的输出。

许多研究都说明了模拟在财务规划中的应用。具体来说，Lerner[48]和Stone[110]将模拟应用于现金预算。在勒纳的模型[48]中，通过使用现金预算中各要素的期望值和它们的标准差，财务经理被提倡模拟公司的现金预算。这将产生

有关使用PP方法处理一些经济计量问题和实证结果的信息，请参阅Shim[88]。

每月现金的预期变化和预期价值的变化。Stone模型[110]本质上是一个财务报表模拟器，它依赖于决策变量之间定义的关系来产生信贷额度要求和短期投资的时间表。该模型具有内置的缓冲参数，使企业能够满足不确定性。对模型施加了一致性和可行性约束，以确保符合某些特定的策略和要求。在实际实现中，Stone发现该模型效率高，收敛速度快。此外，敏感性分析有助于经理对公司的现金状况有更多的了解。

3.2现金预测

现金预测的方法可分为两类：传统方法，基于位置估计的聚合，或统计方法，基于试图推断数

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