При краткосрочном прогнозировании экономических процессов активно используют модели авторегрессии AR(p) и их многочисленные модификации. При этом не всегда удается добиться необходимой точности прогноза, поэтому ученые, занимающиеся экономическим прогнозированием, продолжают разрабатывать новые методы и подходы для того, чтобы с их помощью повысить точность своих прогнозов. Один из перспективных подходов в этом направлении связан с использованием элементов теории функций комплексной переменной в моделировании экономики (комплекснозначная экономика). В статье показано, как, используя комплекснозначные авторегрессионные модели, повысить точность краткосрочного экономического прогнозирования. Рассматриваются свойства и возможность практического применения в краткосрочном экономическом прогнозировании двух моделей: модели комплекснозначной авторегрессии, к действительной части которой относится прогнозируемый показатель, а к мнимой -время, © Светуньков С. Г., 2020 г.Светуньков Сергей Геннадьевич, д.э.н., профессор, профессор Высшей школы управления и бизнеса Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого,