В современных условиях принятие управленческих решений вызывает необходимость прогнозирования (с применением соответствующих методов) для достижения прибыльности и стабильного функционирования малых и средних компаний или фирм. Модель Холта — это метод, который может быть применен для прогнозирования биржевых котировок. Он основывается на значениях двух переменных, которые отражают ожидаемое значение и его тенденцию. Для создания динамической модели прогнозирования необходимо применение адаптивных правил уточнения переменных. Рассматривается применимость иммунной парадигмы на примере адаптивной модели Холта. Представленные результаты расчетов с применением составленного алгоритма подтверждают, что иммунную парадигму можно рассматривать как перспективный способ повышения надежности (точности) результатов прогнозирования. Они незначительно превосходят результаты, полученные с применением классического метода Холта, с учетом некоторых факторов, таких как интервал исходных данных, характеристика метода и построение алгоритма, которые все еще находятся в стадии разработки.

In modern management, decision making necessitates forecasting (using appropriate methods) to achieve profitable and smooth functioning of both companies and SMEs. The Holt model is a method that can be used to forecast stock exchange quotes. It is based on the values of two parameters estimating the expected value and its trend. To build a dynamic forecasting model, it is necessary to apply adaptive rules for adjusting the parameters. The paper shows the applicability of the immune paradigm on the example of Holt's adaptive model. Preliminary results of calculations using the constructed algorithm show that the immune paradigm can be considered as a promising way to improve the results (accuracy) of forecasting. They are not absolutely better than the results obtained with the classical Holt method due to a number of factors such as the length of input data, the peculiarity of the method and the design of the algorithm, which is still in the development stage.