Авторегрессионные модели активно используются в моделировании стохастических стационарных процессов и в краткосрочном экономическом прогнозировании. Для моделирования и прогнозирования разнообразных процессов ученые 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.