Использование Lasso-регрессии для отбора значимых экзогенных признаков в построении прогноза временных рядов

Предложено проводить предварительную обработку многомерных временных рядов и оп- тимизировать выбор экзогенных переменных с применением метода наименьших квадратов с регуляризацией, с целью дальнейшего использования полученных результатов в модели SARIMAX. Проведенный анализ погодных и атмосферных данных Тверской области показал, что отбор значимых экзогенных признаков с использованием Lasso-регрессии позволяет мини- мизировать ошибку прогноза и предотвратить переобучение модели. Полученные результаты подтверждают, что правильный выбор экзогенных переменных улучшает качество предсказа- тельной модели.