Дипломна робота: 106 сторінок, 23 рисунки, 8 таблиць, 2 додатки і 24 джерела. Метою роботи є порівняння методів та моделей для моделювання та прогнозування нестаціонарного часового ряду цін на акції на фондовому ринку. Для дослідження обрано історичні дані про ціни акцій компанії Nvidia за період з 1 березня 2016 року по 1 червня 2020 року. Також для підвищення якості прогнозування були залучені екзогенні змінні, які мають вплив на цільову змінну. У якості методів моделювання і прогнозування використовувались модель ARX з включенням трендової складової, модель SARIMAX та мережу LSTM. Для моделювання волатильності часового ряду використовувалась модель GARCH з використанням різних розподілів з метою врахування особливостей даних. Програмна реалізація здійснювалася за допомогою мови програмування Python. Проведено попередню обробку вхідних даних, а також проаналізовано основні властивості часових рядів. У роботі детально описано побудову моделей та короткострокове прогнозування цінового часового ряду акцій. Здійснено порівняння обраних методів.