Авторегрессионные модели стали популярным инструментом для прогнозирования экономических показателей по нескольким причинам:

• Возможность учитывать инерцию экономических процессов. 2 Модель использует прошлые значения переменных для прогнозирования их будущих значений. 2 Это позволяет анализировать взаимосвязи между несколькими экономическими переменными и учитывать их зависимость от прошлого. 2
• Гибкость моделей. 2 В отличие от традиционных макроэкономических моделей, авторегрессионные модели не требуют строгих теоретических предположений о причинно-следственных связях. 2 Это делает их более реалистичными, так как они лучше отражают сложную взаимосвязанную природу экономики. 2
• Возможность обрабатывать большое количество переменных. 2 Это позволяет экономистам учитывать множество факторов, влияющих на экономическую ситуацию. 2
• Научно обоснованность. 4 Все алгоритмы авторегрессионных моделей имеют чёткое математико-статистическое обоснование, что делает их одними из наиболее научно обоснованных из всего разнообразия используемых методов прогнозирования временных рядов. 4

Авторегрессионные модели стали неотъемлемой частью инструментария современных экономистов и финансовых аналитиков. 1 Их применение охватывает широкий спектр задач, от макроэкономического прогнозирования до высокочастотной биржевой торговли. 1