Использование многомерных данных для прогнозирования временных рядов позволяет повысить точность прогнозов. 1 В отличие от одномерных методов, которые фокусируются на одной точке данных, многомерное прогнозирование рассматривает сложную сеть взаимосвязанных переменных. 2

Некоторые способы использования многомерных данных для прогнозирования временных рядов:

• Учёт взаимосвязей между рядами. 1 Например, при увеличении значений одного временного ряда всегда происходит увеличение значений другого. 1 Это позволяет получить дополнительную информацию о том временном ряде, который нужно спрогнозировать. 1
• Применение многомерных многошаговых моделей. 3 Это позволяет получить более точные прогнозы. 3
• Использование моделей типа VAR (векторная авторегрессия). 5 Такие модели учитывают влияние одной переменной на другую. 5
• Применение теста причинности Грейнджера. 3 С его помощью можно определить, полезен ли конкретный временной ряд для прогнозирования другого. 3

Многомерное прогнозирование применяется в различных областях, от выявления рыночных тенденций в финансах до оптимизации цепочек поставок. 2