ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ТРАДИЦІЙНИХ СТАТИСТИЧНИХ МЕТОДІВ ТА НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ МОДЕЛІ LSTM

Анотація

У статті здійснено порівняльний аналіз традиційних статистичних методів (ARIMA, SARIMA) та сучасного підходу на основі глибокого навчання (LSTM) для прогнозування часових рядів на фінансових ринках. Аналіз зосереджено на дослідженні ефективності кожної моделі у прогнозуванні ціни закриття акцій компанії Apple (NASDAQ: AAPL). Вибір моделей обумовлений їх широким застосуванням у фінансовому аналізі: ARIMA добре підходить для стаціонарних часових рядів, SARIMA дозволяє враховувати сезонні коливання, а LSTM здатна розпізнавати нелінійні залежності та довготривалі тренди. Для дослідження використано історичні дані про ціну закриття акцій AAPL за період із 01.01.2023 по 20.01.2025, отримані через сервіс yfinance. Експериментальне моделю-вання проводилося з метою порівняння точності прогнозування на основі таких мет-рик, як середня абсолютна похибка (MAE), середньоквадратична похибка (MSE), корінь середньоквадратичної похибки (RMSE) та середня абсолютна відносна похибка (MAPE). Результати аналізу показали, що модель LSTM забезпечує найкращу точність прогно-зування завдяки здатності продуктивно моделювати складні патерни у часових рядах. SARIMA також продемонструвала високу ефективність у прогнозуванні, особливо для даних із вираженою сезонною складовою, перевершуючи ARIMA за точністю. Водночас ARIMA продемонструвала найгірші результати через обмежену здатність адаптува-тися до сезонності та нелінійних залежностей. Одержані висновки можуть бути корисними для аналітиків, інвесторів та до-слідників, що займаються фінансовим прогнозуванням. Робота містить практичні ре-комендації щодо вибору моделі залежно від характеристик даних і потреб прогнозу-вання, а також висвітлює сильні та слабкі сторони кожного підходу.