Решение задач планирования экономики базируется на прогнозировании оценок экономических показателей с помощью соответствующих математических моделей, учитывающих различные факторы, в том числе случайные, и поэтому обычно реализующих метод Моте-Карло. В последнем случае возникает необходимость в моделировании временных рядов экономических показателей, адекватных статистическим рядам, но имеющих, в отличие от них, сколь угодно большую длину.

Автором проанализированы статистические временные ряды основных экономических показателей Чеченской республики (производство продукции животноводства, ряд показателей численности работников организаций по отраслям экономики, условий жизни населения и др.). Каждый из этих показателей наряду с плавно изменяющейся нециклической компонентой, на которую влияют долговременные факторы (трендом), имеет случайную составляющую Х с нулевым математическим ожиданием, принимающую значения из  Статистические распределения Х в большинстве случаев несимметричны.

Показано, что указанные статистические распределения согласуются с бета-распре-делением, функция плотности которого для непрерывно изменяющихся х в случае целочисленных значений параметров m и n имеет вид:

При определения параметров этого распределения можно вначале по статистическим данным найти значения a, b и оценки дисперсии , затем по выражениям  и  вычислить величины m и n и, наконец, произвести округление m и n до ближайших целых значений.

Моделирование случайных величин Х осуществлялось методом исключения. Характеристики моделируемых и статистических рядов оказались достаточно близкими.