Детально исследуются характеристики временных рядов, представленных моделями AR, MA, ARMA, ARIMA и уравнениями в терминах стохастического вектора состояния. Систематизированы и развиты методы структурной и параметрической идентификации моделей, включая проблему TS- и DS-рядов. Построены алгоритмы прогнозирования, основанные на винеровском, байесовском и калмановском подходах к проблеме. Приводятся многочисленные примеры, выполненные в среде Mathcad. Для студентов экономических специальностей вузов и аспирантов, выполняющих научные исследования в области математических методов. .