Nakit bütçeleri de nakit yönetiminde kullanılan en önemli araçlardan biridir. Bir planlama aracı olarak nakit bütçeleri oluşturulurken tek bir faaliyet hacmine bağlı kalınması, nakit bütçelerine değişimlerin yansıtılmamasına neden olarak işletmenin gelecekteki nakit akışları hakkında doğru ve güvenilir bilgiler sunmayacaktır. Belirsizlik ve rassallığın ön planda olduğu durumlarda, hazırlanacak olan nakit bütçelerinin mevcut koşulların dışında karşılaşılabilecek tüm değişimleri içerir bir yapıya sahip olması gereklidir. Hazırlanacak nakit bütçeleri yönetime, nakit bütçesi değişkenlerinin aralarındaki ilişki veya değişkenlerin işletmenin nakit dengesi üzerindeki etkisini görebilme diğer bir ifadeyle yönetime farklı senaryolar sunarak bu senaryolara göre gelecekte karşılaşabilecekleri durumu öngörebilme ve bu doğrultuda geleceklerini planlayabilme imkânı vermelidir. Bu amaçla işletmelere önerilecek tekniklerden biri simülasyondur.

Bu doğrultuda çalışmanın amacı, deterministik simülasyon tekniğini kullanarak nakit bütçesi üzerinde senaryo analizi yapmak ve Monte Carlo simülasyonu tekniğini kullanmak suretiyle işletmelerin geleceğe yönelik nakit akışlarının planlanmasına ilişkin bir yapı sunmaktır.

Bu amaçla çalışmada, nakit bütçesi ve simülasyon tekniği anlatılarak, bir üretim işletmesinin verilerinden faydalanmak suretiyle simülasyon tekniği ile nakit bütçeleri oluşturulup işletmelere farklı koşullar altındaki nakit durumlarını görmelerine ve risk değerlendirmesi yapabilmelerine olanak verecek bir yaklaşım ortaya konulmuştur. Sonrasında Monte Carlo simülasyon tekniğinin uygulanması suretiyle nakit bütçesinin temel dinamikliklerindeki değişiklikleri öngörmek suretiyle gelecek faaliyet dönemine ilişkin nakit açık ve fazlasının ne kadar olacağının öngörülmesine ilişkin bir yapı sunulmuştur.

Understanding the behavior of asset prices is essential in evaluating investment decisions so that practitioners and academics have been investigating what assets are worth and whether asset prices are predictable. The degree of stock return predictability is a statistical concept and totally an empirical issue. In this study, we conduct an empirical application on the equity premium forecastability concept. We consider both macroeconomic and technical indicators in order to predict the equity risk premiums of selected thirteen stock markets including Belgium, Greece, Malaysia, Mexico, Portugal, Spain, Taiwan, Turkey, Brazil, Hong-Kong, India, Russia, and South Africa. Incorporating information from all indicators including domestic and foreign macroeconomic indicators, oil price changes, and technical indicators provides in-sample fitting gains. Out-of-sample forecasting results show that the strategy of combining forecasts provides out-of-sample gains. Portfolio performance analyses suggests following the forecasts generated by the proposed models to obtain positive returns over the buy-and-hold strategy.