Создание модели для объяснения временного ряда, особенно если он зависит от других временных рядов, требует систематического подхода. Вот основные шаги, которые могут помочь вам в этом процессе:
### 1. **Сбор и подготовка данных**
- **Сбор данных**: Соберите исторические данные по вашему целевому временному ряду и всем потенциально объясняющим его временным рядам.
- **Очистка данных**: Убедитесь, что данные очищены от выбросов, пропусков и невалидных значений.
- **Приведение к одному формату**: Убедитесь, что все ряды времён синхронизированы по временным меткам. Это может потребовать интерполяции или агрегации.
### 2. **Анализ временного ряда**
- **Визуализация**: Постройте графики для вашего целевого временного ряда и объясняющих переменных. Это может помочь вам увидеть общие тренды и взаимосвязи.
- **Статистический анализ**: Рассмотрите использование корелляционного анализа для определения зависимости между временными рядами.
### 3. **Выбор модели**
- **Модели временных рядов**: Рассмотрите возможности ARIMA, SARIMA или GARCH, если ваши данные требуют моделирования сезонности или гетероскедастичности.
- **Модели регрессии**: Если временной ряд является функцией других временных рядов, можно использовать многомерную регрессию (например, линейную регрессию).
- **Машинное обучение**: Можно использовать модели машинного обучения (например, Random Forest, Gradient Boosting или нейронные сети) для предсказания значений временного ряда. Методы ансамблевого обучения могут оказаться полезными.
### 4. **Обучение и проверка модели**
- **Обучение модели**: Разделите данные на обучающую и тестовую выборки. Обучите модель на обучающих данных.
- **Оценка качества**: Используйте метрики качества (например, MSE, RMSE, MAE) для оценки производительности моделей.
- **Кросс-валидация**: Проведите кросс-валидацию, чтобы убедиться, что модель работает стабильно на разных подвыборках данных.
### 5. **Интерпретация результатов**
- **Анализ коэффициентов**: Если вы используете линейную или регрессионную модель, изучите коэффициенты для определения влияния различных переменных.
- **Важность признаков**: Для моделей машинного обучения исследуйте важность признаков, чтобы понять, какие временные ряды наиболее сильно влияют на целевой временной ряд.
### 6. **Выводы и рекомендации**
- На основе анализа предложите рекомендации по интерпретации проседаний в значениях временного ряда, выделите ключевые факторы и зависимости.
### 7. **Мониторинг и обновление модели**
- **Мониторинг**: Регулярно проверяйте модель на новых данных и обновляйте её по мере необходимости.
- **Обновление данных**: При необходимости собирайте больше данных или пересматривайте выбранные переменные.
### Дополнительные инструменты и методы
- **Кросс-корреляция**: Чтобы изучить временные задержки между временными рядами.
- **Granger Causality Test**: Для определения, указывает ли один временной ряд на другой.
- **Модели более высокого порядка**: Если предполагается взаимодействие между рядами, возможно использование моделей VAR (векторная авторегрессия).
Существуют и специализированные техники для объяснения моделей, такие как SHAP или LIME, которые помогают понять, почему модель принимает те или иные решения. В зависимости от природы данных и целей анализа вы можете комбинировать различные подходы для достижения максимальной информативности.