Прогнозирование значений биржевых индексов является актуальной задачей управления экономикой. Получаемые прогнозные значения служат основой для принятия различных управленческих решений. Целью данной работы является сравнение погрешности прогноза реальных данных биржевых индексов Dow Jones и Hang Seng. Для получения прогноза использовали методы экспоненциального сглаживания и нейросетевую модель многослойного персептрона. Анализ погрешности использованных методов показал более высокую эффективность модели многослойного персептрона по сравнению с традиционными методами экспоненциального сглаживания. Ключевые слова: прогнозирование биржевых индексов, экспоненциальное сглаживание, нейросетевое моделирование, многослойный персептрон.
