Посвящено построению статистических моделей с переменными параметрами для прогнозирования нестационарных временных рядов Рассмотрены адаптивные модели полиномиальных и стохастических трендов, сезонных и циклиамьелческих колебаний, гистограмм, модели семейства ARIMA, ARCH Приводятся примеры прогнозирования курсов акций, валют, цен на золото Материалы пособия апробированы на занятиях в МЭСИ, МИРБИС и других вузах Для студентов, аспирантов, преподавателей экономических вузов, аяиргменеджеров и финансовых аналитиков Автор Юрий Лукашин.