Для прогнозирования можно использовать методы, рассмотренные нами для сглаживания.
1. Метод скользящего среднего для прогнозирования значений, выходящих за ВДР из 
чисел, например для 
:
2. Метод взвешенного скользящего среднего
3. Экспоненциальное прогнозирование
.
.
4. Метод Бокса-Дженкинса (процедура ARIMA) (АРПСС).
Зависимость прогнозируемых значений рассматривается в виде составляющей из двух переменных.
AR – авторегрессионный процесс – т. е. зависимость 
от своих прошлых значений.
MA – как скользящее среднее текущего и предыдущих значений случайных членов.
ARIMA 
процесс,
- порядок AR-части;
- порядок MA-части;
- порядок разностей, взятых из исходного ряда для достижения его стационарности.
ARIMA по Боровикову В.
- регулярный параметр авторегрессии;
- сезонный параметр авторегрессии;
- регулярный параметр скользящего среднего;
- сезонный параметр скользящего среднего.
лать заключение о его успешном функционировании.
