Определить оптимальное количество лагов для прогнозирования временных рядов можно с помощью нескольких методов: 2

• Автокорреляционная функция (ACF). 2 Помогает измерить корреляцию между наблюдением и его запаздывающими значениями. 2 График ACF показывает силу корреляции при различных запаздываниях. 2 Если ряд имеет сильные корреляции с определёнными задержками, эти задержки можно рассмотреть для использования в модели. 2
• Частичная автокорреляционная функция (PACF). 2 Измеряет корреляцию между наблюдением и его запаздывающими наблюдениями, контролируя корреляции всех более коротких лагов. 2 График PACF помогает найти прямую связь между переменной и её прошлыми значениями, отфильтровывая промежуточные задержки. 2
• Информационные критерии (AIC/BIC). 2 Это статистические показатели, которые оценивают производительность модели. 2 Они помогают выбрать оптимальное запаздывание путём подбора моделей с разными запаздываниями и сравнения их оценок AIC/BIC. 2
• Метод средней взаимной информации. 5 При этом методе в качестве временной задержки выбирается первый локальный минимум функции взаимной информации. 5

Определить оптимальное количество лагов может быть непросто. 2 Слишком небольшое количество задержек может привести к недостаточной подгонке, а слишком большое количество — к чрезмерной подгонке. 2