Пропонується докладне висвітлення сучасних методів математичного моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів, представлених часовими рядами. Розглянуто теорію стаціонарних і нестаціонарних процесів, методику моделювання процесів довільної структури, представлених рядами статистичних даних, а також методи знаходження повних розв'язків рівнянь авторегресії з ковзним середнім. Наведено методику застосування розв'язків дискретних рівнянь до асимптотичного аналізу поведінки процесів та обчислення оцінок коротко- і середньострокових прогнозів динаміки їх розвитку. Приділено чималу увагу аналізу нестаціонарних процесів із трендами та змінною в часі дисперсією (гетероскедастичні процеси). Окремий розділ присвячено оптимальному оцінюванню станів динамічних систем за допомогою фільтра Калмана з використанням дискретних моделей, представлених у просторі станів. Також розглянуто алгоритми чіткого та нечіткого методу групового врахування аргументів, який широко застосовується для побудови поліноміальних моделей та оцінювання прогнозів завдяки автоматичному оцінюванню структури моделі.
Розглянуто методи оцінювання параметрів математичних і статистичних моделей, наведено приклади застосування методів прогнозування до реальних фінансово-економічних процесів. Також запропоновано методику проектування і реалізації систем підтримки прийняття рішень - ефективного інструменту для розв'язання задач математичного моделювання і прогнозування на основі статистичних даних.
Рекомендується як навчальний посібник для студентів, аспірантів і викладачів, а також інженерів, які спеціалізуються в галузі розв'язання задач математичного моделювання та прогнозування динаміки фінансово-економічних та іншої природи процесів, представлених часовими рядами даних.
