Почему вообще возможно прогнозирование временного ряда? Как узнать, существует ли адекватная модель для прогнозирования временного ряда? Есть ли определение "ряд можно хорошо прогнозировать" / "ряд не поддаётся прогнозированию"?
Например: курс валюты, потребление электроэнергии, температура воздуха, замеры пульса человека, вывод последовательности вызовов функции random( ), количество выпадений решки из 100 бросков в разное время суток, количество сомалийских пиратов в разные годы и т.д.
Интуитивно понятно, что не все такие ряды можно прогнозировать "одинаково". Укажите, плиз, на существующий формализм.

Предыдущий
вопрос Следующий
вопрос

Прогнозирование временных рядов является возможным благодаря тому, что временные ряды часто содержат определенные закономерности, тренды, сезонности и цикличность, которые могут быть выявлены и использованы для прогнозирования будущих значений. Для определения того, существует ли адекватная модель для прогнозирования временного ряда, можно использовать различные статистические критерии и тесты, такие как тест Дики-Фуллера на стационарность ряда, порядок авторегрессионной модели, тест Льюнга-Бокса на наличие автокорреляции и др.

Отдельное определение "ряд можно хорошо прогнозировать" / "ряд не поддаётся прогнозированию" в статистике отсутствует. Однако можно сказать, что некоторые временные ряды могут быть сложными для прогнозирования из-за их случайной природы, нестационарности, высокой степени шума и других факторов. В таких случаях может потребоваться применение более сложных методов прогнозирования или же прогнозирование может быть нецелесообразным.

Общая методология прогнозирования временных рядов включает в себя анализ и выбор подходящей модели, оценку параметров модели, проверку адекватности модели и использование ее для прогнозирования будущих значений временного ряда.