Планирование запасов, оптимизация производственных расписаний и управление транспортными потоками невозможны без качественного предвидения будущего. В исследовании операций и эконометрике для предсказания случайных процессов используется анализ временных рядов (Time Series Analysis). Это мощнейший математический аппарат, который извлекает скрытые закономерности из хронологически упорядоченных исторических данных. Вершиной классического статистического прогнозирования стала методология Бокса-Дженкинса и модели ARIMA. Эти алгоритмы позволяют аналитикам не просто проводить линии тренда, а строить глубокие стохастические модели, учитывающие инерцию рынка, сезонные циклы и автокорреляцию случайных шоков.