Peramalan adalah prediksi nilai-nilai variabel diketahui dari variabeltersebut atau variabel terkait lainnya. Peramalan juga dapat didasarkan pada penilaian ahli, yang berpedoman pada data dan pengalaman historis. Buku ini menyajikan mengenai peramalan data time series serta aplikasinya menggunakan software Eviews10 dan Matlab R2016a. Buku ini dilengkapi dengan teori dan langkah-langkah praktis dalam pengaplikasian model-model time series yang terdiri dari model GARCH, Artifial Neural Network (ANN), dan Neuro-GARCH. Buku ini dipersembahkan kepada seluruh mahasiswa serta para pembaca pada umumnya yang ingin mempelajari dan mengembangkan pengetahuan dan keterampilan dalam peramalan data time series. Bagi para mahasiswa S1 dan S2 yang sedang menyusun tugas akhir atau tesis kehadiran buku ini diharapkan dapat membantu kelancaran penulisan karena minimnya buku referensi sejenis. Runtun waktu (time series) merupakan suatu kumpulan pengamatan yang diukur secara berurutan melalui waktu (Chatfield, 2000). Sedangkan analisis runtun waktu merupakan salah satu prosedur statistika yang diterapkan untuk meramalkan struktur probabilistik keadaan yang akan terjadi di masa yang akan datang. Dasar pemikiran time series adalah pengamatan sekarang tergantung pada satu atau beberapa pengamatan sebelumnya. Buku MODERN FORECASTING (GARCH, Artificial Neural Network, Neuro-Garch) Teori dan Aplikasi ini terdiri dari tujuh Bab. Pada Bab pertama hingga ketiga dipaparkan mengenai peramalan, analisis time series, dan ARIMA. Pada Bab keempat hingga keenam dipaparkan mengenai ARCH-GARCH, ANN dan NEURO-GARCH. Pada Bab terakhir dipaparkan mengenai ilustrasi model.