В книге излагаются методы построения математических моделей процессов, сложным вероятностным образом изменяющихся во времени, по результатам наблюдений за этими процессами. Подробно описаны основные классы динамических стохастических моделей временных рядов. В каждом классе даны методы оценки параметров и выбора модели, наиболее соответствующей имеющимся наблюдениям. Приводятся методы выбора наиболее подходящего класса и проверки адекватности модели результатам наблюдений для одномерного и многомерного случаев. Полученные модели предназначены для прогнозирования, выявления причинных связей, выделения детерминированных и случайных составляющих процессов. Изложение иллюстрируется примерами построения моделей речных потоков, динамики биологических популяций, солнечных пятен и др.