Дана кваліфікаційна робота присвячена порівнянню моделі авторегресії інтегрованого ковзного середнього (ARIMA) та моделі довгострокової короткочасної пам’яті (LSTM) для різних часових рядів. У рамках написання роботи, створено узагальнені функції, які можуть швидко тестувати, повторювати та оптимізувати моделі ARIMA та LSTM для заданих вхідних даних часового ряду. Моделі ARIMA та LSTM використано для прогнозування семи наборів даних.