Библиогр.: с. 151-154 (51 назв.)

Авторегрессионные модели активно используются в моделировании стохастических стационарных процессов и в краткосрочном экономическом прогнозировании. Для моделирования и прогнозирования разнообразных процессов учёные предлагают различные модификации моделей авторегрессий. В монографии рассматривается новый класс авторегрессий, значительно расширяющий инструментальную базу моделей авторегрессий, а именно комплекснозначные авторегрессии. В основе этих моделей лежат комплексные случайные переменные, оказывающие взаимное влияние друг на друга либо взаимодополняющие друг друга. Монография предназначена для специалистов, занимающихся моделированием стохастических процессов и их краткосрочным прогнозированием. Она может быть полезна не только экономистам, но и учёным и практикам других наук, использующим в своей работе модели авторегрессии