Prognozowanie szeregów czasowych w ekonomii i finansach z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego

Skuteczne prognozowanie procesów ekonomicznych i finansowych ma fundamentalne znaczenie dla uczestników i analityków życia gospodarczego. Jednocześnie jednak można wskazać wiele obszarów, w których wciąż brakuje narzędzi prognostycznych, dających wyniki o zadowalającej trafności. Z tego względu trwają nieustanne prace nad nowymi koncepcjami metodologicznymi oraz udoskonalaniem istniejących już narzędzi prognozowania. W ostatnich latach zauważono potencjał algorytmów uczenia maszynowego, czego wyrazem jest ich rosnąca popularność zarówno w środowisku naukowym, jak i wśród praktyków ze świata biznesu.

Monografia poświęcona jest zastosowaniu nowatorskich metod uczenia maszynowego do prognozowania finansowych i ekonomicznych szeregów czasowych. Przedstawia wybrane algorytmy predykcyjne, kładąc nacisk na ich możliwości aplikacyjne. Rezultaty zaprezentowanych w niniejszej monografii badań potwierdzają zalety uczenia maszynowego, w szczególności fakt, że omówione w niej algorytmy mogą być efektywnym narzędziem prognozowania ekonomicznych i finansowych szeregów czasowych.