ПРОГНОЗУВАННЯ ВАЛЮТНИХ КУРСІВ ЗА ДОПОМОГОЮ МОДЕЛЕЙ ARIMA ТА LSTM

Анотація

У статті здійснено комплексне дослідження теоретичних та практичних аспектів прогнозування валютного курсу EUR/USD із використанням класичних економетричних моделей ARIMA та нейронної мережі LSTM, що належить до класу рекурентних мереж глибинного навчання. На основі реальних даних валютного ряду проведено поетапну обробку інформації, виконано сезонну декомпозицію, перевірено стаціонарність, здійснено первинний економіко-статистичний аналіз та побудовано моделі різної природи для оцінки прогнозної точності. Досліджено поведінку ряду під впливом глобальних економічних подій, визначено трендові коливання та випадкові збурення. Модель ARIMA продемонструвала типову для лінійних методів схильність до згладження, тоді як LSTM виявила здатність точніше відтворювати локальні піки та нелінійні відхилення. Здійснено порівняння моделей за допомогою статистичних тестів та аналізу похибок. Визначено економічну значущість прогнозів для фінансової системи України, включно з аналізом ризиків, впливом на імпорт, експорт, боргове навантаження та інвестиційні потоки. Результати дослідження підтверджують важливість інтегрованих підходів до прогнозування та окреслюють перспективи розвитку аналітичних інструментів у галузі фінансово-економічного моделювання.