APPLICAZIONE DI UN MODELLO DI TIME SERIES FORECASTING BASATO SU PROPHET AD UNO SCENARIO BANCARIO.

Managing cash flows for Automated Tellers Machines (ATMs) is one of the crucial tasks for banking systems: banks must guarantee that there always is available cash money in order to ensure the execution of the withdrawal operations. This requisite can be modeled as a Time Series Forecasting problem. In this work of thesis we developed a Prophet-based model and compared it to the most known statistical methods available in literature, using data coming from a Belgian bank group. Our findings show that the proposed Prophet-based model is capable of achieving higher-accuracy predictions with several different forecast horizons.

La gestione dei flussi di denaro negli ATM è una delle attività principali per i sistemi bancari: le banche, infatti, devono garantire che all’interno delle macchine sia sempre presente una quantità di denaro contante che permetta l’esecuzione delle operazioni di prelievo. Questo requisito può essere modellato come un problema di Time Series Forecasting. In questo lavoro di tesi è stato sviluppato un modello basato su Prophet e comparato ai principali metodi statistici presenti in letteratura, utilizzando un set di dati proveniente da un consorzio bancario belga. I risultati trovati mostrano che il modello proposto, basato su Prophet, è in grado di produrre predizioni più accurate per diversi orizzonti temporali considerati.