Определение объема инкассации необходимого для оптимального функционирования сети банкоматов в течение определенного периода опирается на прогнозирование среднедневного снятия наличности из банкомата. Цель исследования – определение персистентности ряда снятий наличности. Прогнозирование снятия денег через банкоматы должно учитывать, что ряд среднедневных снятий наличности является случайным временным рядом. Математическая модель прогнозирования временного ряда среднедневных снятий зависит от персистентности или антиперсистентности исходного ряда. Модель определения персистентности временного ряда опирается на проведение RS анализа по методу Хёрста. Расчет показателя Хёрста для временного ряда среднедневных снятий наличности из банкоматов выполнялся средствами MicrosoftExcel. Выполненные расчёты показали отличие временного ряда от случайных блужданий. Использование показателей Хёрста позволит качественнее построить модель прогнозирования среднедневного снятия наличности.

Scoping of collection necessary for optimum performance of a network of ATMs during the particular period relies on prediction of daily average removal of cash from the ATM. Research objective - determination of persistence of a number of removals of cash. Prediction of removal of money via ATMs, has to consider that a number of daily average removals of cash is a random time series. The mathematical model of prediction of a time series of daily average removals depends on persistence or anti-persistence of an initial row. The model of determination of persistence of a time series relies on carrying out RS of the analysis on Hurst´s method. Calculation of Hurst exponent for a time series of daily average removals of cash from банкоматов was carried out by means of Microsoft Excel. The executed calculations showed difference of a time series from random walks. Use of Hurst exponents will allow to construct more qualitatively model of prediction of daily average removal of cash.