Преимущества использования авторегрессионных моделей для прогнозирования временных рядов:

• Простота в использовании. 2 Авторегрессионные модели просты в понимании и реализации. 2
• Интерпретируемость. 2 Коэффициенты показывают, как прошлые значения влияют на будущие прогнозы. 2
• Подходит для стационарных данных. 2 Авторегрессия хорошо работает, когда данные имеют стабильную структуру с течением времени. 2
• Быстрые и эффективные. 2 Модели работают быстро и идеально подходят для небольших наборов данных. 2
• Краткосрочное обнаружение закономерностей. 2 Авторегрессия эффективно улавливает последние тенденции и изменения. 2

Некоторые недостатки использования авторегрессионных моделей:

• Требования к временным рядам. 4 Для подбора точной модели требуется довольно большая выборка, что на практике не всегда возможно. 4
• Ограниченность недавней историей. 2 Авторегрессионные модели не могут хорошо фиксировать долгосрочные зависимости. 2
• Чувствительность к шуму. 2 Случайные колебания могут привести к неточным прогнозам. 2
• Неидеальность для долгосрочного прогнозирования. 2 Производительность снижается на более длительных горизонтах прогнозирования. 2
• Влияние качества данных. 2 Выбросы или пропущенные значения могут сильно повлиять на точность. 2