Некоторые преимущества стохастических моделей прогнозирования:

• Возможность учитывать неопределённость. 2 Стохастические модели позволяют анализировать и прогнозировать различные явления, например финансовые рынки, погоду, заболеваемость. 2
• Адаптивность. 3 Стохастические модели могут приспосабливаться к изменениям в системе, в которой они применяются. 3 Это важно при решении проблем с выбором наилучшего решения в условиях неопределённости. 3
• Оптимизация и улучшенное обучение. 3 Случайные процессы, например стохастический градиентный спуск или моделирование методом Монте-Карло, способствуют оптимизации и улучшению обучения моделей. 3

Некоторые недостатки стохастических моделей прогнозирования:

• Сложность интерпретации. 1 Стохастический анализ может быть сложным для понимания. 1
• Необходимость больших объёмов данных. 1 Для построения прогноза с помощью стохастического моделирования и технического анализа требуются значительные объёмы статистической информации. 4

Выбор между стохастическими и другими моделями прогнозирования зависит от конкретной задачи. 2