问题
许多意大利中小企业维持高于必要水平的流动性储备，这不是因为战略选择，而是因为缺乏能够严格评估替代方案的工具。
投资企业资本需要对风险、时间范围和市场情景进行分析，而内部财务办公室很少能够持续进行这些分析。最常见的结果是不采取行动，即使存在明显的改进空间。休眠资本不是管理错误：它是从未做出的决策的隐性成本。
它是如何运作的
该系统不会生成孤立的预测。每个建议都会经过历史数据的建模阶段和验证阶段，并由客户记录和咨询。
该算法分析市场时间序列、企业现金流和宏观经济指标，以生成概率流动性分配场景。每个预测都伴随着一个置信区间，而不是一个孤立的数字。
对每种型号超过 15 年的市场数据进行分析
在提出之前，每种策略都会在过去的市场时期（包括收缩阶段）进行测试，以验证其在不利条件下的弹性。回溯测试的结果被记录下来并与建议一起提供给客户。
跨多个市场周期进行测试，而不是单一的好时期方法论
每个候选策略都追溯应用于不同的历史时间窗口，包括经济低迷和高波动阶段。目标不是展示持续的绩效，而是衡量该策略在真实和不同条件下的绩效。
多时间窗口测试结构的说明性表示。实际值取决于风险状况和考虑的资本，并在单独分析期间共享。
按时间范围划分的多元化流动性根据所需的可用性进行划分，将短期储备与可长期配置的资本分开。
不利场景压力测试每个策略都会受到模拟的不利市场条件的影响，而不仅仅是平均或乐观的情况。
规定的暴露限值为每个单独的策略建立了最大分配限制，以遏制意外事件的影响。
定期审查模型当市场状况显着偏离初始假设时，预测模型就会重新校准。
具体应用
收集集中在一年中某些月份的公司维持高额储备，以应对活动较低的时期，通常高于实际需求。
预期结果：根据季节周期分配超额配额。
由于缺乏明确的标准来确定在不影响其可用性的情况下可以投资多少资金，用于突发事件的基金通常留在账户中而没有回报。
预期成果：分层流动性结构，部分资金在不失去立即使用权的情况下获得报酬。
留出等待再投资或分配决定的利润往往没有明确的中间目的地。
预期结果：临时分配与公司的决策范围一致，如果优先级发生变化，则可逆转。
常见问题
我们如何评估预测随时间的稳定性。
公司的财务数据是如何处理的。
每个模型的评估都是通过将生成的预测与测试后期间实际观察到的数据进行比较，而不仅仅是用于构建模型的数据。记录差异并用于重新校准模型。
不会。回溯测试检查策略在已知历史条件下的表现。它并不构成对未来结果的保证，但降低了在不利情况下依赖未经测试的策略的风险。
模型生成的建议在提交给客户之前由分析师进行审查，特别注意风险敞口限制以及与声明的流动性状况的一致性。
数据根据通用数据保护条例 (GDPR) 的原则进行处理，并存储在访问受限且可跟踪的基础设施上。技术细节可根据要求提供。
用于分析的数据不会出于商业目的与第三方共享。在合同规定的范围内，任何技术供应商都充当数据控制者。
是的。客户可以根据隐私政策中指定的方法随时请求访问、更正或删除其数据。
合规说明：数据处理遵循适用于在意大利运营的企业的 GDPR 原则。合同和安全措施的具体细节在单独分析阶段提供。