Использование критериев стационарности для настройки моделей при прогнозировании временных рядов

Рассматривается возможность использования информации о стационарности остатков для совершенствования процедуры прогнозирования нестационарных временных рядов. При традиционном подходе данная процедура используется только в формате подтверждения или отвержения гипотезы о нестационарности остатков. В настоящей статье критерии стационарности предлагается использовать при настройке гиперпараметров для построения моделей прогнозирования. Методика основана на концепции коинтеграции Грейнджера для поиска статистически значимой связи между временными рядами. Для уменьшения ошибки прогноза моделей в качестве функции потерь используется p-значение тестов на стационарность. В качестве данных для проверки использовались экономические и сгенерированные временные ряды. Проведенные эксперименты показали, что нередко такой подход оказывается более эффективным по сравнению с традиционными способами настройки моделей.