Гібридні та ансамблеві методи та моделі машинного навчання прогнозування фінансових часових рядів
Короткий опис(реферат)
Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 113 – Прикладна математика. Дисертаційна робота присвячена побудові гібридних алгоритмів на основі методів та моделей машинного навчання та класичних алгоритмів часових рядів. Результати дисертаційної роботи є підґрунтям для подальших теоретичних і практичних наукових розробок у дослідженні гібридних алгоритмів побудови прогнозу для фінансових часових рядів.