Дисертаційна робота присвячена розробці елементів математичного забезпечення дилінгових інформаційних систем, що реалізують процедуру побудови моделей прогнозування на основі аналізу статистичних властивостей динамічних рядів.
У роботі вперше отримана математична модель прогнозування стохастичних динамічних рядів з урахуванням помилки прогнозу, синтезованої на підставі досліджень методів експонентного згладжування та їх модифікацій, авторегресії і проінтегрованого ковзного середнього в умовах впливу збурюючих факторів.
Вперше отримані математичні моделі прогнозування курсу валют для зростаючих і подавальних частин часового ряду за допомогою нейронних мереж, що разом з результатами технічного аналізу зменшили величину ринкових ризиків.