Большое внимание уделено классической парной и множественной регрессии, классическому и обобщенному методам наименьших квадратов. Даны основы эконометрики и статистического анализа одномерных временных рядов. Приведены анализ одномерных временных рядов и их компонентного состава, а также способы подбора модели поведения. Подробно рассмотрены проблемы, возникающие при построении многомерной регрессии: мультиколлинеарность, фиктивные переменные, гетероскедастичность модели. Изучение представленного материала предполагает широкое использование техники расчетов в пакете прикладных программ STATISTICA. Описаны адаптивные методы в экономическом прогнозировании, методы одновременных уравнений, модели авторегрессии - скользящего среднего и модели с гетероскедастичностью дисперсии. 2013. Для студентов экономических специальностей всех форм обучения, а также аспирантов, преподавателей высших учебных заведений и специалистов.