Авторегрессионные модели применяются в финансовом прогнозировании для прогнозирования будущих значений на основе прошлых данных. 25

Например, с помощью авторегрессионной модели можно прогнозировать будущие цены акций на основе их прошлых значений. 2

Также в финансовом прогнозировании используется авторегрессионная интегрированная скользящая средняя (ARIMA) — сложная авторегрессионная модель, которая может учитывать тенденции, циклы, сезонность, ошибки и другие нестатистические типы данных при составлении прогнозов. 5

Однако стоит учитывать, что авторегрессионные модели могут быть неточными в периоды значительной волатильности рынка или быстрых изменений, поскольку исторические данные могут неточно предсказывать будущие тенденции. 5

Для принятия инвестиционных решений рекомендуется обратиться к финансовому специалисту.