Временные лаги влияют на прогнозирование временных рядов следующим образом:

• Усложняют задачу нейросетевого моделирования. 1 В случае наличия неизвестного временного лага появляется неопределённость выбора обучающих примеров. 1
• Помогают выявить закономерности и взаимосвязи между прошлыми и настоящими точками данных. 3 Если при определённом запаздывании наблюдается значительная автокорреляция, это говорит о том, что прошлые значения могут быть использованы для прогнозирования будущих значений. 3
• Позволяют модели изучать закономерности с течением времени. 3 В моделях машинного обучения для прогнозирования временных рядов в качестве функций часто используются переменные с запаздыванием, которые представляют значения временных рядов на предыдущих временных шагах. 3
• Помогают определить тенденции и сезонность. 3 Например, постоянное увеличение значений с задержкой может указывать на тенденцию к росту. 3

Таким образом, учёт временных лагов позволяет делать более точные прогнозы временных рядов. 34