В работе рассматривается метод анализа и прогнозирования временных рядов SSA (Singular Spectrum Analysis). Представлена реализация данного метода с использованием языка программирования Python и пакетa NumPy. Рассмотрены аналитическая и прогностическая точность метода на синтетических и реальных данных. Рассмотрены различные исследования оптимального выбора экзогенного параметра данного метода - ширины окна. Разработан алгоритм прогнозирования временного ряда, повышающий точность прогнозирования на некоторых наборах данных в несколько раз, по сравнению со стандартным алгоритмом, приведенном в работах Голяндиной Н.Э.
