Рассматривается метод анализа и прогнозирования социально-экономических данных на базе динамической модели в виде набора обеляющих фильтров порядка с 1 по Q включительно на основе построения динамической функции прогноза. Описан алгоритм обработки данных, его возможности и анализ эффективности применения. Приведены результаты практического применения предложенной модели при прогнозировании динамики цены акций ОАО "Газпром". Ключевые слова: авторегрессионная модель наблюдений, обеляющий фильтр, обеляющий фильтр переменного порядка, динамическая функция прогноза, однородность данных, дерево прогнозов
