Преимущества использования нелинейных моделей для прогнозирования временных рядов:

• Улавливание сложных взаимосвязей в данных, которые линейные модели не могут адекватно описать. 5 Это позволяет делать более точные прогнозы и получать более глубокое представление о процессах, лежащих в основе временных рядов. 5
• Адаптивность. 13 Модель адаптируется и меняется вместе с рынком, что имеет значение для современных высокодинамичных финансовых рынков. 3
• Масштабируемость. 13 Параллельная структура нейросетевых моделей ускоряет вычисления. 1
• Отсутствие требований к вероятностным предпосылкам для значений ряда. 4 Это достоинство нейросетевых методов прогнозирования. 4