Рассмотрены компьютерные модели прогнозирования временных рядов. Модели прогнозирования реализованы в виде программ для ЭВМ. Приведены результаты вычислительных экспериментов по оценке ошибки краткосрочного прогнозирования временных рядов. Рассмотрены математические модели, используемые для решения задач прогнозирования, в том числе самоорганизующиеся модели, модели в виде систем нечеткого вывода, модели многослойных нейронных сетей прямого распространения, модели адаптивного прогнозирования и модели кусочно-полиномиальной аппроксимации. Основное внимание уделено краткосрочному прогнозированию временных рядов, при котором прогнозирование осуществляется на один интервал времени вперед. В качестве компьютерных моделей краткосрочного прогнозирования подробно рассмотрены модель искусственной многослойной нейронной сети без обратных связей с линейной активационной функцией, модель экспоненциального сглаживания с адаптацией на каждом шаге по времени к данным временного ряда и модель кусочно-полиномиальной аппроксимации, при которой аппроксимирующая функция составляется из отдельных многочленов одинаковой небольшой степени (третьей степени – кубические сплайны). Каждая компьютерная модель реализована в виде программы для ЭВМ, для которой приведены блок-схема и интерфейс программы.