Цель работы – разработка системы краткосрочного прогнозирования для отраслевых индексов на основе комплекснозначной авторегрессионной модели. Задачи работы: - Проведение анализа состояния фондового рынка; - оценка влияния цифровой экономики на рынок; - описание видов анализа конъюнктуры рынка; - описание свойств современных моделей краткосрочного прогнозирования и их сравнение; - выбор наиболее точной модели на основе показателей СКО и BIC; - анализ отраслевых индексов Московской Биржи и их взаимного влияния; - постановка задачи на разработку системы; - оценка преимуществ комплекснозначной модели. Использованные методы: поиск информации, сравнительный анализ, математическое моделирование. Результаты работы: - Проведен анализ фондового рынка; - проведен анализ современных моделей краткосрочного прогнозирования; - подобраны модели оптимальной сложности; - проведен анализ отраслевых индексов; - разработана система краткосрочного прогнозирования.

The aim of the graduate qualification work is to develop a system of short-term economic forecasting of sector indices based on complex-valued autoregressive. Tasks of the graduate qualification work: - Analysis of the state of the stock market; - assessment of the impact of the digital economy on the market; - description of the types of analysis market conditions’ analysis; - description of modern models of short-term forecasting and their comparison; - selection of the most accurate model based on RMS and BIC indicators; - analysis of the sector indices of the Moscow Exchange and their mutual influence; - setting a task for the development of a system; - assessment of the advantages of a complex-valued model. Methods: information search, comparative analysis, mathematical modeling. The main results of the graduate qualification work: - The analysis of the stock market; - analysis of modern models of short-term forecasting; - selected models of optimal complexity; - analysis of industry indices; - system of short-term forecasting of sector indices.