Skuteczne prognozowanie procesów ekonomicznych i finansowych ma fundamentalne znaczenie dla uczestników i analityków życia gospodarczego. Jednocześnie jednak można wskazać niemało obszarów, w których wciąż brakuje narzędzi prognostycznych, dających wyniki o zadowalającej trafności.
Z tego względu trwają nieprzerwane prace nad nowymi koncepcjami metodologicznymi i udoskonalaniem istniejących już narzędzi prognozowania. W ostatnich latach zauważono potencjał algorytmów uczenia maszynowego, czego wyrazem jest ich rosnąca popularność równocześnie w środowisku naukowym, jak i wśród praktyków ze świata biznesu.
Monografia poświęcona jest zastosowaniu prekursorskich metod uczenia maszynowego do prognozowania finansowych i ekonomicznych szeregów czasowych. Demonstruje wybrane algorytmy predykcyjne, kładąc nacisk na ich możliwości aplikacyjne.
Rezultaty zaprezentowanych w niniejszej monografii badań potwierdzają mocne strony uczenia maszynowego, w szczególności fakt, iż omówione w niej algorytmy mogą być wydajnym narzędziem prognozowania ekonomicznych i finansowych szeregów czasowych.
